前言
第一章 緒論
第一節 金融時間序列分析概述
第二節 金融時間序列的特點
第二章 時間序列分析
第一節 時間序列與隨機過程
第二節 時間序列模型
第三節 非平穩及長記憶時間序列ARFIMA模型
第四節 VAR模型與Granger因果分析
第五節 時間序列分析的狀態空間方法
第三章 時間序列的單位根過程
第一節 單位根過程及其性質
第二節 單位根過程的檢驗
第三節 具有單位根的VAR模型
第四章 協整理論與建模
第一節 協整與誤差校正模型
第二節 協整關系的估計與檢驗
第三節 基于協整系統的預測
第四節 協整理論的擴展
第五章 條件異方差模型
第一節 ARCH模型及其性質
第二節 GARCH模型及其性質
第三節 ARCH類模型擴展
第四節 多元GARCH模型
第五節 金融市場波動性建模與Eviews軟件操作
第六章 隨機波動模型
第一節 SV模型及其統計性質
第二節 SV模型的擴展
第三節 多元SV模型
第四節 SV模型與GARCH模型對金融時間序列刻畫能力比較
第五節 風險價值
第七章 高頻金融時間序列分析
第一節 高頻金融時間序列特點與基本問題
第二節 超高頻金融時間序列的持續期模型與金融市場微觀結構
第三節 金融市場微觀結構的實證研究
第八章 金融時間序列的小波方法
第一節 離散小波變換與多分辨分析
第二節 基于小波分析的金融波動分析
第三節 多分辨協整及誤差校正模型
參考文獻
附表