金融實時數據分析方法 [Financial Real Time Data Analysis Method] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王亞楠 著

圖書標籤:

• 金融分析
• 實時數據
• 量化交易
• 數據挖掘
• 時間序列分析
• Python
• 金融工程
• 大數據
• 機器學習
• 風險管理

齣版社： 經濟管理齣版社

ISBN：9787509636398

版次：1

商品編碼：11766975

包裝：平裝

外文名稱：Financial Real Time Data Analysis Method

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：194

字數：200000

正文語種：中文

內容簡介

　　《金融實時數據分析方法》通過對現有的金融數據分析方法比較研究，在分析方法上尋求創新，並利用構建的金融實時數據模型來分析國內股票市場實時數據的信息含量，以期對交易者行為作齣閤理解釋。對金融實時數據模型研究，有助於優化市場信息，為市場監管者和投資者提供有益的決策參考和理論依據。
　　《金融實時數據分析方法》共分9章：第1章簡單介紹瞭金融數據的基本特徵及常用分析方法；第2章介紹瞭金融數據分析的基本理論與方法；第3～4章介紹瞭低頻數據分析常用模型；第5章分析瞭實時金融數據統計特徵；第6～8章介紹瞭常用的金融實時數據分析模型；第9章介紹瞭金融實時數據分析模型在國內股票市場中的應用。

作者簡介

　　王亞楠（1968-），男，北京理工大學管理學博士。河北科技大學教師。Enterprise Information Systems、Information Technology and Management雜誌審稿人。主要研究興趣：評價與優化、金融時間序列分析。近幾年。以第一作者身份在國內外期刊以及國際會議上發錶學術論文17篇。其中13篇論文被EI、ISTP收錄。主持、參加縱嚮課題11項，包括國傢自然科學基金課題、國傢社科基金項目、教育部人文社科基金項目、河北省社科基金項目以及河北省科技廳軟科學項目，等等。

內頁插圖

目錄

1 金融數據簡介
1.1 金融時間序列分析
1.2 收益率
1.2.1 單周期收益率
1.2.2 多周期收益率
1.3 收益率分布性質
1.3.1 統計分布及其矩的迴顧
1.3.2 收益率的分布
1.3.3 多元收益
1.3.4 收益率的似然函數
1.4 相關係數
1.5 平穩性
1.6 自相關性
1.6.1 自協方差函數
1.6.2 自相關函數（ACF）
1.6.3 偏自相關函數（PACF）
1.7 差分方程與滯後算子
1.7.1 一階差分方程
1.7.2 P階差分方程
1.7.3 滯後算子
1.8 國內股票市場低頻數據統計特徵
1.8.1 基本統計量
1.8.2 相關性分析

2 理論基礎及研究方法
2.1 金融市場微觀結構概述
2.1.1 金融市場微觀結構研究內容
2.1.2 金融市場交易機製類型
2.1.3 中國股票市場交易機製
2.2 金融市場微觀結構主要理論
2.2.1 存貨模型
2.2.2 信息模型
2.3 馬爾可夫濛特卡洛方法
2.3.1 馬爾可夫濛特卡洛方法概述
2.3.2 馬爾可夫濛特卡洛方法基本原理
2.3.3 WinBUGS軟件
2.3.4 EViews 6.0軟件

3 自迴歸移動平均模型
3.1 白噪聲過程
3.1.1 弱白噪聲過程
3.1.2 獨立同分布白噪聲過程
3.1.3 高斯白噪聲過程
3.1.4 白噪聲的參數特徵
3.2 AR模型
3.2.1 AR（1）模型
3.2.2 AR（2）模型
3.2.3 AR（p）模型
3.3 MA模型
3.3.1 模型結構
3.3.2 MA（1）過程
3.3.3 MA（2）過程
3.3.4 MA（∞）過程
3.3.5 MA階的識彆
3.4 ARMA模型
3.4.1 模型結構
3.4.2 ARMA（1，1）模型
3.4.3 ARMA模型識彆
3.4.4 ARMA建模
3.5 ARIMA模型
3.5.1 模型結構
3.5.2 ARIMA建模步驟

4 波動率模型
4.1 波動率模型概述
4.2 ARCH模型
4.2.1 ARCH模型的定義
4.2.2 ARCH模型的性質
4.2.3 ARCH模型的特點
4.3 GARCH模型
4.3.1 GARCH模型的定義
4.3.2 GARCH模型的性質
4.3.3 GARCH模型的特點
4.4 SV模型
4.4.1 SV模型的定義
4.4.2 SV模型的特點

5 金融實時數據特徵分析
5.1 金融實時數據統計特徵
5.1.1 常用基本統計量
5.1.2 交易持續期統計特徵
5.1.3 分筆收益率統計特徵
5.1.4 分筆成交量統計特徵
5.1.5 買賣價差的統計特徵
5.2 金融實時數據的日內效應
5.2.1 日內效應概述
5.2.2 日內效應識彆
5.2.3 日內效應調整

6 ACD模型分析
6.1 GARCH模型迴顧
6.2 ACD模型結構分析
6.2.1 ACD模型背景
6.2.2 ACD模型建模原理
6.2.3 ACD模型的分類
6.2.4 ACD模型的擴展
6.3 基於ACD模型的ACV模型構建
6.3.1 模型設計
6.3.2 實證檢驗
6.4 ACI模型
6.4.1 多元ACI模型
6.4.2 一元ACI模型

7 SCD模型及其與ACD模型比較
7.1 SV模型迴顧
7.2 SCD模型分析
7.2.1 SCD模型的結構分析，
7.2.2 SCD模型的統計特徵
7.2.3 SCD模型分類
7.3 ACD模型和SCD模型的模擬效果比較
7.3.1 數據描述與預處理
7.3.2 實例分析

8 構建基於SCD的實時數據模型
8.1 持續期一收益率雙因素建模原理分析
8.2 SCD—GARCH模型構建
8.2.1 持續期危險率函數的確定
8.2.2 收益率密度函數的確定
8.2.3 SCD—GARCH模型的確定
8.3 SCD—GARCH模型模擬效果分析
8.3.1 數據描述與預處理
8.3.2 實例分析

9 中國股票市場實時數據信息含量實例分析
9.1 實時數據信息含量概述
9.2 知情交易的實證模型構建
9.2.1 基本模型
9.2.2 檢驗假設提齣
9.2.3 模型中加入知情交易解釋變量
9.3 實例分析
9.3.1 日內效應調整
9.3.2 結果評價

參考文獻
後記

前言/序言

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