金融波動理論、方法及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周少甫 著

圖書標籤:

• 金融學
• 波動率
• 金融工程
• 風險管理
• 計量經濟學
• 時間序列分析
• GARCH模型
• 期權定價
• 投資策略
• 金融建模

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787560982366

版次：1

商品編碼：11096671

叢書名： 華中科技大學文科學術叢書

開本：32開

齣版時間：2012-09-01

頁數：285

編輯推薦

《金融波動理論、方法及其應用》的內容建立在2003年諾貝爾經濟學奬獲得者美國經濟學傢Engle以及國內外著名計量經濟學傢工作的基礎之上，其理論部分屬波動理論中的國際前沿研究方嚮，其實證研究屬國內波動性研究方嚮的創新成果，部分成果已發錶在《數量經濟技術經濟研究》、《統計研究》等雜誌。全書共六章節，內容包括緒論、多元GARCH模型、隨機波動模型、波動的非對稱性溢齣效應分析、波動指數理論等。本書可作為數量經濟學、統計和金融工程等領域研究生的教學參考書。

內容簡介

《金融波動理論、方法及其應用》係統地論述瞭金融時間序列波動性模型的理論、方法和實際應用。自20世紀80年代以來，自迴歸條件異方差（ARCH）類模型、隨機波動（SV）類模型和Copula模型是廣泛應用於金融時間序列波動性分析的三類重要模型。本書結閤這三類模型實證研究瞭我國滬、深股市波動的本質特徵及影響因素；探討瞭滬、深股市與其他股市的聯動效應；編製開發瞭適閤我國金融市場現狀的波動指數（VIX），並藉助Copula理論和方法建模分析瞭該波動指數的四個主要市場功能，驗證瞭該波動指數的閤理性、適用性和科學性。《金融波動理論、方法及其應用》可作為數量經濟學研究人員、經濟和金融工作者的業務參考書，亦可作為數量經濟學、統計和金融工程等領域研究生的教學參考書。

作者簡介

周少甫，湖北天門人。1985年畢業於華中師範大學數學係，獲理學學士學位；1994年畢業於武漢大學數學係，獲概率統計專業碩士學位：2000年畢業於華中科技大學數學係，獲概率統計專業博士學位。現為華中科技大學經濟學院副教授。近五年來，在《數量經濟技術經濟研究》、《統計研究》、《公共管理學報》、《中國人口資源與環境》等學術刊物上發錶論文十餘篇；承擔國傢自然科學基金項目2項，主持省部級社科基金項目1項。主要研究方嚮：數量經濟學、金融計量和金融工程。

目錄

第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
l.1.1 選題背景
1.1.2 波動率的基本特性
1.1.3 我國股票市場的發展狀況
1.1.4 研究意義
1.2 文獻綜述
1.2.1 廣義自迴歸條件異方差模型和隨機波動率模型
1.2.2 波動指數的理論和Copula技術
1.3 結構安排與主要工作
1.3.1 結構安排
1.3.2 主要創新

第2章 多元GARCH模型
2.1 幾種常用的多元GARCH模型
2.1.1 多元GARCH模型
2.1.2 對角多元GARCH模型
2.1.3 BEKK模型
2.1.4 CCG-多元GARCH模型
2.1.5 DCC_多元GARCt{模型
2.2 樹結構多元GARCH模型的貝葉斯分析
2.2.1 樹結構多元GARCH模型及其先驗描述
2.2.2 樹結構多元GARCH模型的貝葉斯推斷
2.2.3 貝葉斯模型平均
2.3 實證分析
2.3.1 滬、深、港三地股票市場數據的特徵
2.3.2 樹結構模型構建及實證結果
2.4 本章小結

第3章 隨機波動模型
3.1 基本波動模型及其擴展
3.1.1 基本的隨機波動模型
3.1.2 帶厚尾的隨機波動模型
3.1.3 受外生因素影響的隨機波動模型
3.1.4 門限隨機波動模型（THSV）
3.1.5 長記憶性的隨機波動模型
3.1.6 連續時間的隨機波動模型
3.2 隨機波動模型的估計
3.2.1 一般隨機波動模型的MCMC估計
3.2.2 其他估計方法
3.3 實證分析
3.3.1 上海、深圳股市指數收益的杠杆效應
3.3.2 多元長記憶SV模型及其在滬深股市的應用
3.4 本章小結

第4章 波動的非對稱性溢齣效應分析
4.1 ASVDJ模型介紹
4.1.1 基於ASVDJ模型的波動率估計
4.1.2 牛熊態勢劃分方法
4.1.3 模型數據來源及說明
4.2 消息衝擊對股市波動影響的實證研究
4.2.1 初始值和數據輸入
4.2.2 算法及估計結果
4.2.3 結果分析
4.2.4 ASV模型和EGARCH模型的比較
4.2.5 行為金融學解釋
4.3 GC-MSV模型介紹
4.3.1 滬深300股指期貨閤約
4.3.2 GG-MSV模型估計
4.3.3 數據來源和說明
4.4 股指期貨對股市波動溢齣效應分析
4.4.1 先驗分布模型算法
4.4.2 波動溢齣效應檢驗
4.4.3 模型估計結果
4.5 本章小結

第5章 波動指數理論
5.1 VIX指數簡介
5.1.1 VIX指數的編製方式
5.1.2 VIx指數的用途
5.1.3 總結與啓示
5.2 我國波動指數編製方案
5.2.1 波動指數編製指標選擇
5.2.2 波動指數編製方案設計
5.3 已實現波動率估計
5.3.1 已實現波動率簡介
5.3.2 已實現波動率的自相關修正法
5.3.3 超高頻數據的序列相關性分析
5.4 我國波動指數CV序列實證分析
5.4.1 長記憶性研究概述
5.4.2 波動指數統計特徵分析
5.4.3 基於長記憶性建模與預測
5.4.4 波動指數序列長記憶性建模分析
5.5 本章小結

第6章 波動指數的相關性分析
6.1 波動指數的功能
6.1.1 市場情緒的評定標準
6.1.2 投資決策的參考指標
6.2 Copula模型介紹
6.2.1 Copula函數的定義
6.2.2 Copula函數的基本性質
6.2.3 Copula函數的分類
6.2.4 Copula函數的估計與選擇
6.3 Copula理論相關性測度及其應用
6.3.1 Copula理論的相關性測度
6.3.2 尾部相依性與Copula函數
6.4 波動指數與股指收益同期相關性實證分析
6.4.1 數據
6.4.2 實證分析
6.4.3 模型估計結果的評價
6.4.4 波動指數預測功能評估——基於均值一方差模型
6.5 動態條件Copula模型波動指數預測功能檢驗
6.5.1 動態條件Copula理論
6.5.2 動態條件Copula模型的分類
6.5.3 動態條件Copula在金融分析上的應用
6.5.4 波動指數與股指收益率間的相關性分析——基於動態Copula模型
6.6 本章小結

前言/序言

《金融波動：理論、方法與實踐》 概述： 《金融波動：理論、方法與實踐》一書深入剖析瞭金融市場中無處不在的波動現象。波動，作為金融資産價格變動的度量，不僅是風險的代名詞，更是市場活力和機遇的體現。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解波動的根源、度量方法、影響因素以及如何在復雜的金融環境中駕馭和利用波動。 核心內容： 本書的核心內容圍繞金融波動展開，從理論基礎到實踐應用，層層遞進，為讀者構建起一個完整的知識體係。 第一部分：波動理論基礎 波動的概念與度量： 本部分首先界定金融波動的基本概念，區分不同類型的波動（如曆史波動率、隱含波動率），並詳細介紹多種常用的波動率度量方法，包括但不限於標準差、方差、極差、收益率分布的統計特徵等。同時，會探討不同度量方法在不同市場環境下（如股票、債券、外匯、衍生品）的適用性與局限性。 波動産生的原因： 深入探討導緻金融市場波動的各種內在與外在因素。這包括信息不對稱、市場參與者的非理性行為、宏觀經濟衝擊（如貨幣政策變動、財政政策調整、地緣政治事件）、突發性新聞事件、流動性變化、市場情緒的傳導機製以及技術性因素（如算法交易）。本書將分析這些因素如何相互作用，共同驅動市場價格的劇烈變動。 波動率模型： 介紹和分析經典及現代的波動率建模方法。從ARCH（自迴歸條件異方差）模型及其拓展（GARCH、EGARCH、GJR-GARCH等）齣發，闡述這些模型如何捕捉金融時間序列的波動率聚集性（volatility clustering）現象。在此基礎上，還將介紹更復雜的隨機波動模型（Stochastic Volatility Models）和跳躍擴散模型（Jump-Diffusion Models），它們能夠更精細地刻畫價格的瞬時變動和異常衝擊。 第二部分：波動率的度量與分析方法 參數化與非參數化方法： 詳細介紹量化波動率的多種技術。參數化方法主要關注模型的數學形式，如基於GARCH族模型的估計。非參數化方法則不依賴預設模型，例如利用核密度估計、局部多項式迴歸等來平滑估計波動率。 因子模型與波動率： 探討宏觀經濟因子、行業因子以及特定股票因子如何解釋和預測市場波動。通過因子分析，讀者將理解不同驅動因素對整體市場和個彆資産波動率的影響程度。 高頻數據與微結構波動： 隨著高頻交易的發展，微觀層麵的市場交易行為對波動率産生瞭顯著影響。本部分將介紹如何利用日內交易數據（tick data, bar data）來分析和度量微觀結構波動，以及其對資産定價和風險管理的重要性。 波動率的預測： 討論各種預測波動率的方法，包括時間序列模型預測、機器學習模型（如神經網絡、支持嚮量機）的應用，以及結閤基本麵信息和市場情緒進行預測的策略。重點分析不同預測方法的優勢、劣勢以及在不同預測周期下的有效性。 第三部分：波動在金融實踐中的應用 風險管理： 波動率是衡量金融風險的核心指標。本書將詳細闡述如何利用波動率進行市場風險（VaR, ES）、信用風險和操作風險的評估與管理。介紹基於波動率的壓力測試和情景分析技術。 資産定價與衍生品定價： 深刻揭示波動率在資産定價理論（如CAPM、APT）中的作用，以及它在期權、期貨等衍生品定價模型（如Black-Scholes模型）中的核心地位。介紹如何估計和應用隱含波動率進行衍生品交易和風險對衝。 投資組閤管理： 討論如何利用波動率信息來構建最優投資組閤。包括如何通過分散化來降低組閤風險，以及如何利用波動率的預測來調整資産配置，實現風險與收益的平衡。 交易策略： 基於對波動的理解，本書將介紹多種利用波動率的交易策略，例如波動率套利、趨勢跟蹤、均值迴歸策略、事件驅動交易等。分析這些策略的邏輯、執行要點以及潛在風險。 宏觀經濟政策與波動： 探討央行貨幣政策（如利率調整、量化寬鬆）、財政政策以及監管政策如何影響金融市場的波動性，以及投資者和政策製定者如何應對這些波動。 本書特色： 理論與實踐緊密結閤： 本書不僅提供紮實的理論基礎，更強調其在金融市場中的實際應用，通過大量案例分析，幫助讀者理解理論如何指導實踐。 方法論的多樣性： 涵蓋瞭從經典統計模型到現代計量經濟學方法，再到機器學習的應用，為讀者提供瞭豐富的分析工具。 麵嚮不同讀者群： 無論您是金融專業學生、研究人員、風險管理師、投資經理，還是對金融市場波動感興趣的個人投資者，都能從本書中獲得有價值的知識。 深入的洞察： 旨在幫助讀者超越錶麵現象，深入理解驅動金融市場波動的深層機製，從而做齣更明智的金融決策。 《金融波動：理論、方法與實踐》將成為您理解和應對金融市場復雜性的重要指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是進入瞭一個龐大而有序的金融理論倉庫。它係統地介紹瞭一係列用於度量、建模和預測金融資産價格波動的理論框架和計量方法。從最基礎的方差分析，到更復雜的隨機過程理論，再到各種時間序列模型，這本書都進行瞭詳盡的介紹。我特彆欣賞作者在解釋一些抽象概念時，所采用的循序漸進的方式，能夠幫助讀者逐步建立起對金融波動的理解。在方法論層麵，書中對各種模型的假設、適用範圍以及估計方法都進行瞭深入探討，這對於希望將理論付諸實踐的研究者來說，無疑是一份寶貴的參考。它詳細闡述瞭如何識彆和處理金融數據中的“波動率聚集”現象，以及如何利用這些模型來捕捉市場的動態變化。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的啓發，在於它讓我看到瞭金融波動研究的“演化史”。從最早的描述性統計，到各種統計模型，再到基於微觀主體行為的模型，每一步都代錶著對金融市場理解的深化。書中對各種模型的介紹，非常詳細，無論是模型的假設，還是估計方法，都給齣瞭深入的講解。我尤其對書中關於“風險中性定價”和“套利定價理論”在波動率建模中的應用感到興趣，它探討瞭在不確定性環境中，如何構建有效的定價模型。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我腦海中浮現的畫麵是無數張錯綜復雜的圖錶和一行行精密的數學公式。它對於金融波動理論的闡述，可謂是麵麵俱到，從宏觀經濟因素對市場波動的影響，到微觀層麵的投資者行為如何放大或減緩波動，幾乎涵蓋瞭所有你能想到的角度。書中對各種經典的波動模型，比如GARCH族模型、EGARCH模型等，進行瞭詳細的推導和解釋，並且對比瞭它們各自的優缺點。我特彆喜歡它在解釋模型時，不僅僅停留在數學公式層麵，還結閤瞭經濟學原理，力求讓讀者理解模型背後的邏輯。然而，在“應用”的部分，我總覺得還有提升的空間。雖然書中列舉瞭一些具體的案例，比如如何利用波動率預測來構建投資組閤，或者如何對期權定價進行風險管理，但這些案例的深度和廣度，並沒有完全達到我的預期。

評分☆☆☆☆☆

這本書像一本厚重的百科全書，它試圖將金融波動研究的方方麵麵都囊括其中。從最早的有效市場假說下的隨機遊走模型，到後來對市場摩擦和信息不對稱的考慮，再到行為金融學對市場非理性波動的解釋，曆史脈絡梳理得相當清晰。書中對各種理論模型的介紹，既有嚴謹的數學推導，也有對模型背後經濟學含義的解讀，這使得它在學術性上具有相當的深度。我尤其對其中關於“異常收益”和“溢價”的討論感到興趣，它探討瞭在有效市場環境下，為何仍然存在一些可以被捕捉的盈利機會，以及這些機會與市場波動之間可能存在的聯係。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書更像是一位經驗豐富的金融學教授，在課堂上耐心細緻地講解金融波動的前世今生。它不僅僅是羅列公式和模型，更重要的是引導讀者去思考金融市場為何會産生波動，以及這些波動背後隱藏著怎樣的經濟規律。書中對曆史事件的引用，比如1987年的股災，2008年的金融危機，都成為瞭分析理論模型有效性的絕佳案例。我印象深刻的是，作者在分析這些事件時，並沒有簡單地歸咎於單一原因，而是從多個角度，結閤不同的理論模型，來解釋波動的産生和演變過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，我拿到的時候抱有相當大的期待。畢竟“金融波動”這四個字本身就自帶一種神秘感和吸引力，它關乎市場的心跳，關乎風險與機遇的交織。我一直在尋找一本能夠深入淺齣地解釋這些復雜概念的書，並且能夠將其與現實世界的應用相結閤。翻開目錄，看到“理論”、“方法”和“應用”這三個大塊，我心頭一喜，這正是我想要的結構。然而，當我真正沉浸在其中時，我發現它所提供的視角，雖然基礎紮實，但總感覺少瞭那麼一點“火花”。它詳細地梳理瞭金融波動現象的曆史演變，從早期的經驗性觀察到現代計量經濟學模型的齣現，這部分內容確實非常詳盡，對於理解波動的根源和其在不同曆史時期錶現齣的特徵提供瞭堅實的基礎。我尤其對其中關於“異方差性”和“時間序列模型”的論述印象深刻，作者用瞭很多篇幅來解釋這些模型是如何被構建和驗證的，並且舉瞭大量的例子來說明它們在分析股票收益率、匯率變動等方麵的應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我可以說它是一份詳盡的“金融波動工具箱”。它不僅介紹瞭各種理論模型，更重要的是，它提供瞭將這些模型應用於實際問題的具體方法。我特彆欣賞書中對“風險管理”和“投資策略”在波動率模型應用方麵的討論，它讓我看到瞭這些理論知識是如何轉化為實際操作的。書中對“VaR”（風險價值）和“CVaR”（條件風險價值）的計算和應用，也讓我對如何量化和管理風險有瞭更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

如果說這是一場金融波動的探索之旅，那麼這本書無疑為我提供瞭一張詳盡的地圖。它詳細介紹瞭各種分析金融波動的方法，從傳統的迴歸分析，到復雜的非參數方法，再到各種機器學習技術在波動預測中的應用。我特彆喜歡書中對不同方法的優劣勢的對比分析，以及在實際應用中，如何根據數據的特點來選擇最閤適的方法。它也觸及瞭一些前沿的研究方嚮，比如如何利用大數據和人工智能來捕捉更精細的波動特徵。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的理論深度和模型復雜度，一度讓我感到有些吃力。它深入探討瞭金融波動在不同資産類彆（如股票、債券、外匯、衍生品）中的錶現差異，以及影響這些波動的特定因素。書中對於“波動率微笑”和“波動率偏斜”等現象的解釋，以及如何利用期權隱含波動率來捕捉市場預期，給我留下瞭深刻的印象。它還涉及瞭一些高級的統計方法，比如馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法在貝葉斯模型中的應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的，是一種對金融市場“不確定性”的更深層次的理解。它不僅僅是關於數字的遊戲，更是關於人類心理、信息傳播以及製度設計如何共同作用，導緻市場價格的劇烈波動。我喜歡書中對行為金融學觀點的介紹，它解釋瞭為何在某些時刻，市場會過度反應，從而引發劇烈的波動。書中關於“情緒指標”和“交易量”在預測波動中的作用的討論，給我留下瞭深刻的印象。

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，收著。

評分☆☆☆☆☆

內容太高深瞭，不是數學專業的，彆買這本書。

評分☆☆☆☆☆

評價不錯，慢慢看看

評分☆☆☆☆☆

京東正品、京東物流頂呱呱！！！

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

聽彆人推薦的，作為短綫交易員，我錶示這本書的高大上的模型內容，我真的是夠嗆。講真，非金融碩士以上學曆，還最好名校，否則真不要買。浪費錢

評分☆☆☆☆☆

搞活動買的價格閤適

評分☆☆☆☆☆

內容太高深瞭，不是數學專業的，彆買這本書。

評分☆☆☆☆☆

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