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全新正版基于函数型数据特征的金融市场波动建模及预测研究 9787565458323 秋辰书店

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作者: 孙浩著
出版社: 东北财经大学出版社
ISBN: 9787565458323

出版时间: 2025-12
装帧: 平装
开本: 24cm

作者: 孙浩著
出版社: 东北财经大学出版社

ISBN: 9787565458323
出版时间: 2025-12

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商品分类：

经济

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200127642

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作者简介
孙浩，大连理工大学金融数学与保险精算专业博士毕业，现为东北财经大学金融科技学院副教授，硕士生导师。主要研究方向为波动率分析与预测、时间序列分析、机器学习。

目录
1 绪论1.1 研究背景与意义1.2 国内外相关研究进展1.3 基础知识2 基于函数型门限GARCH模型的金融市场波动分析2.1 引言2.2 ftGARCH模型2.3 函数型时间序列下的工具2.4 基于ftGARCH模型的模拟实验2.5 基于股票市场下的实证分析2.6 本章小结3 对时间区间赋予权重的fGARCH-Jump模型3.1 引言3.2 fGARCH-Jump模型3.3 基于fGARCH-Jump模型的股票市场波动率分析及预测3.4 本章小结4 GARCH模型与支持向量回归机模型的结合方法4.1 引言4.2 GARCH模型与SVR模型的经典结合方法4.3 GARCH模型与SVR模型结合方法的推广4.4 GARCH-SVR模型的模拟实验4.5 基于GARCH-SVR模型的股指波动率分析及预测4.6 本章小结5 函数型GARCH模型与SVR模型的结合方法5.1 引言5.2 fGARCH模型与SVR模型的结合方法5.3 基于股票市场、期货市场及外汇市场的实证分析5.4 本章小结6 基于对数结构的函数型异方差模型6.1 引言6.2 flogARCH模型6.3 flogGARCH模型6.4 基于flogARCH模型和flogGARCH模型的股票市场波动分析6.5 本章小结7 结论与展望7.1 结论7.2 展望参考文献附录索引

精彩内容
本书对基于函数型数据特征的金融市场波动建模与预测的研究是按照模型构建的一阶到多阶、简单到复杂的过程来安排的。第1章为绪论，主要阐述了本书的研究背景与研究意义、国内外的研究现状及进展、本书所用到的相关理论与模型。第2章为基于函数型门限GARCH模型的金融市场波动分析。一是详细地介绍了ftGARCH模型的模型结构，展示模型的强平稳性，对ftGARCH模型的参数估计过程给予说明，以及给出ftGARCH模型参数估计过程的相合性分析。二是解释了如何用样本互相关函数提取函数型数据特征。在回顾了离散型时间序列框架下的NIC和CIRF的基础上，推导出函数型时间序列框架下的fGARCH模型和ftGARCH模型的NIC和CIRF的计算公式。三是进一步讨论了从离散型框架到函数型框架，以及从经典GARCH模型到门限GARCH模型的这些转变对NIC和CIRF产生的影响。四是给出有关fGARCH模型和ftGARCH模型的模拟实验。五是结合实际金融市场的应用实例，通过对模型的建立和参数估计，对实际的金融时间序列的动态特征进行阐释。第3章为对时间区间赋予权重的fGARCH-Jump模型。一是详细介绍了fGARCH-Jump模型的模型结构，给出该模型的参数估计过程。二是说明了与上一章函数型门限GARCH模型的关系，解释本章是上一章推广模型的原因。三是分析了在离散参数估计的视角下构建fGARCH-Jump模型的意义，说明了fGARCH-Jump模型与fGARCH模型的区别。四是在实证分析中，对时间区间进行划分，分析fGARCH-Jump模型下得到的实证结果，展示fGARCH-Jump模型识别出不同时间区间下的参数变化。第4章为GARCH模型与支持向量回归机模型的结合方法。一是具体讨论了现有的GARCH模型和SVR模型的结合方式，展示其核心的参数估计过程。二是给出本书提出的GARCH-SVR类模型的结合方式，并给出其具体算法的运作流程。在此基础上，引入波动率的杠杆效应和扰动服从不同分布的因素，把GARCH-SVR模型推广为GARCH-t-SVR模型、GJR-SVR模型和GJR-t-SVR模型。三是给出有关结合方法的模拟实验。四是在实际金融问题的背景下，由相应的评价指标展示模型的实际效果，进一步验证模型的合理性以及预测效果。第5章介绍函数型GARCH模型与SVR模型的结合方法。这一章是在上一章的基础上把离散型时间序列框架下的结合方法推广到函数型时间序列框架下。在这一章中，首先介绍了如何设计函数型GARCH模型与SVR模型的结合方法。其次，阐述了函数型GARCH模型与SVR模型结合方法的求解步骤和算法流程。最后，在实际金融市场下，基于函数型GARCH模型与SVR模型的结合方法进行实证分析。第6章介绍基于对数结构的函数型异方差模型。在这一章中，首先基于fARCH模型，给出多阶flogARCH模型的构建方式及参数估计过程。其次，阐述了flogGARCH模型的构建方式及参数估计过程。在理论部分，本章阐述了在函数型异方差模型中引入对数结构的优势。在实证部分，基于实际股票市场，引入多阶flogARCH模型和flogGARCH模型进行实证分析。实证结果表明，这种在函数型异方差模型中引入对数结构的处理是可行的。第7章为结论与展望。这一章概括了本书的主要研究结论，并对未来的研究方向进行了梳理与展望。
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