具体描述
内容简介
本书对基于金融极值数据的波动率建模展开了系统性研究。全书共六章，按照研究内容可分为三大部分。第一部分为第1和第2章，包括绪论和基础知识，主要介绍金融极值数据波动率建模的背景和现状，以及必备的随机过程极值理论；第二部分为第3和第4章，主要介绍基于低频极值数据的静态波动率估计和动态波动率预测；第三部分为第5和第6章，主要介绍基于高频极值数据的积分波动率估计和跳跃检验问题研究。本书可以作为高等院校金融专业、统计专业本科和研究生的选修教材，也可以作为金融从业人员和研究人员的参考书目。
目录
第1 章绪论11.1 波动率建模的历史背景.1
1.2 金融极值数据波动率建模2
1.2.1 基于低频数据的研究2
1.2.2 基于高频数据的研究4
1.3 本书的结构安排.6
第2 章极值数据的理论与方法8
2.1 随机变量的极值理论8
2.1.1 随机变量的收敛性8
2.1.2 次序统计量与极差15
2.2 随机游动的极值理论20
2.2.1 带吸收壁的随机游动20
2.2.2 泛函中心极限定理26
2.3 布朗运动的极值理论31
2.3.1 布朗运动的反射原理31
2.3.2 扩散方程与极差分布36
第3 章基于低频极值数据的动态波动率模型.42
3.1 引言42
3.2 波动率的静态估计44
3.3 GARCH-X 模型框架48
3.4 模型预测能力的评价51
3.4.1 对波动率的预测评价51
3.4.2 对风险价值的预测评价53
vi 金融极值数据波动率建模
3.5 实证分析.54
3.6 小结60
第4 章基于低频价格极差的异质自回归波动率模型61
4.1 引言61
4.2 异质市场假说63
4.3 基于价格极差的异质自回归模型67
4.3.1 异质自相关分析67
4.3.2 HAR-P 模型70
4.4 基于价格极差的异质主成分模型71
4.4.1 异质主成分分析71
4.4.2 HPC-P 模型73
4.5 实证分析.74
4.5.1 与低频波动率模型的比较75
4.5.2 与高频波动率模型的比较79
4.6 小结80
第5 章基于高频双格极差的波动率估计82
5.1 引言82
5.2 基本理论框架84
5.2.1 已实现双格极差波动率85
5.2.2 已实现双格极差波动率的渐近性质87
5.3 基于高频双格极差的波动率估计90
5.3.1 已实现信息波动率90
5.3.2 已实现信息波动率的渐近性质.92
5.4 微观结构噪声的影响96
5.5 随机模拟.98
5.6 实证分析.103
5.7 小结106
5.8 附录107
第6 章基于高频双格极差的价格跳跃检验123
6.1 引言123
6.2 基本理论框架124
6.3 基于高频双格极差的价格跳跃检验126
6.4 基于高频价格极值的单向跳跃检验129
6.5 随机模拟.132
6.5.1 双向跳跃检验133
6.5.2 单向跳跃检验138
6.6 实证分析.141
6.7 小结145
6.8 附录146
参考文献.150
用户评价
我一直对金融市场的“黑天鹅”事件和市场的剧烈波动现象深感兴趣，而《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书，正是我一直在寻找的解答。在金融分析中，波动率的度量和预测是核心内容，但仅仅关注平均波动是不够的，那些极端情况下的剧烈波动，其影响往往是颠覆性的。因此，我迫切希望这本书能够提供一套系统的方法论，来专门处理和分析金融市场中的极值数据。我期待书中能详细介绍相关的理论基础，例如极值理论（EVT）及其在金融领域的应用，包括POT（Peaks Over Threshold）方法和Block Maxima方法。我希望书中不仅会阐述这些方法的数学原理，还会提供清晰的操作指南，例如如何选择合适的模型、如何进行参数的估计和检验，以及如何评估模型的表现。此外，我非常看重书中能否提供丰富的实证案例，最好是能够结合不同类型的金融资产（如股票、期货、外汇等）的真实数据，来展示这些极值波动率模型在风险度量（如VaR、ES）、压力测试以及投资组合管理中的实际应用效果。这本书的“明理文丛”系列标识，让我对其内容的严谨性和专业性有了很高的信心，相信它将为我提供宝贵的知识财富，帮助我更好地理解和应对金融市场的极端风险。
评分对于《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书，我一直抱持着浓厚的兴趣。在金融世界里，波动性是其核心特征，而那些最令人侧目的，莫过于极值数据所带来的剧烈冲击。它们是市场的“尖叫”，是潜在风险的预警，也是机遇的敲门砖。我深信，能够精准地捕捉和建模这些极值数据下的波动率，对于任何一个希望在金融市场中立足的人来说，都至关重要。我期待这本书能为我打开一扇通往深度理解金融市场极端风险的大门。我希望它能系统地介绍各种用于建模极值数据波动率的理论和方法，例如，是否会深入讲解极值理论（EVT）的数学基础，包括其核心分布（Gumbel, Fréchet, Weibull）以及POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima等关键方法。我非常渴望看到书中能够提供详尽的步骤和清晰的示例，指导如何选择最适合的极值模型，如何进行参数估计，以及如何评估模型的拟合优度。更重要的是，我希望这本书能展示这些模型的实际应用，例如如何利用它们来计算金融资产的极值风险价值（EVaR），或者如何将其应用于压力测试和风险管理策略的制定。这本书的“明理文丛”系列定位，让我对其内容的深度和学术性充满了期待，相信它将成为我金融分析工具箱中的一把利器。
评分我一直对金融市场中那些“非同寻常”的数据表现感到着迷，而《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书恰好触及了这个核心领域。在纷繁复杂的金融世界里，大部分时间市场可能表现出相对平稳的波动，但那些瞬间爆发的巨幅涨跌，往往才是决定盈亏的关键，也可能是系统性风险的源头。因此，我迫切地希望这本书能为我揭示如何捕捉和量化这些“极值”事件背后的波动规律。我期待它能深入浅出地讲解一系列专门针对极端数据进行波动率建模的技术和理论。这可能包括对经典统计模型的改进，也可能涉及诸如极值理论（EVT）等更为前沿的方法。具体来说，我希望书中能详细介绍如何应用POT（Peaks Over Threshold）方法来处理超过一定阈值的数据，或者Block Maxima方法来分析年度或月度最大值。对于这些模型的数学原理、参数估计的难点以及模型诊断的工具，我都希望能有清晰的讲解。更重要的是，我希望这本书能提供丰富的实际应用案例，比如如何利用这些模型来计算金融产品的极端风险价值（EVaR），或者进行压力测试，从而为风险管理提供更科学的依据。这本书冠以“明理文丛”之名，更让我相信其内容的深度和严谨性，预感它将为我提供宝贵的知识财富，助我在金融风险分析的道路上更进一步。
评分拿到《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书，首先映入眼帘的是它严谨而专业的气息，让我对即将展开的阅读之旅充满期待。在金融领域，理解和量化波动率是进行风险管理、资产定价以及构建有效投资组合的基石，而极值数据波动率更是风险管理中的重中之重。想象一下，那些突如其来的黑天鹅事件，它们带来的冲击往往是指数级的，传统的波动率模型可能难以捕捉其精髓。因此，我非常看重这本书能否提供一套系统性的方法论，来应对这些极端情况。我期望书中能详细介绍一系列针对极值数据进行波动率建模的理论框架和统计技术。例如，是否会深入探讨基于EVT（Extreme Value Theory）的建模思路，比如如何运用极值分布（如Gumbel, Fréchet, Weibull）来描述尾部风险，以及POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima方法在实际应用中的优劣势。我特别希望能看到关于如何选择合适的极值分布、如何进行参数估计以及如何评估模型拟合度的详细指导。此外，对于这些模型在金融风险度量方面的应用，例如计算极值风险价值（EVaR）或预期损失（Expected Shortfall），如果书中能提供清晰的推导过程和实际操作示例，那将极具价值。这本书的“明理文丛”定位，也让我对其理论的深度和严谨性有了很高的期望，相信它能为我打开一扇通往金融风险精细化建模的大门，让我能够更准确地识别、衡量和管理金融市场中的潜在极端风险。
评分对于《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书，我抱有极大的学习热情。在金融市场中，数据的波动性是其内在属性，而其中最令人关注的往往是那些极端时刻的剧烈波动。这些极值事件，如金融危机、市场崩盘或突发的牛市，其影响往往远超一般波动，对投资组合的稳健性和风险控制提出了严峻挑战。因此，能够有效地建模和预测这些极值数据下的波动率，是金融分析师、风险经理乃至量化交易员必备的技能。我期待这本书能够提供一套全面而深入的理论框架，讲解如何处理和建模金融市场中的极端值。这可能包括对传统波动率模型（如ARCH, GARCH）的局限性的分析，以及如何引入更先进的理论，如极值理论（EVT）及其相关的统计方法（如POT, Block Maxima）。我希望能看到书中详细阐述如何构建基于EVT的风险度量模型，例如计算极值风险价值（EVaR）或条件在险价值（CVaR），并提供实际的案例分析，最好能涵盖不同类型的金融资产，如股票、债券、外汇和衍生品。同时，我对模型评估和选择的标准也充满了疑问，希望书中能给出清晰的指导，帮助读者根据数据的特性和分析的目的，选择最适合的建模方法。这本书的“明理文丛”系列身份，也让我对其内容的专业性和学术性有了更高的期许，相信它将为我提供一个坚实的理论基础，让我能够更好地理解和应对金融市场中的极端风险。
评分对于《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书，我有着强烈的学习动机，因为它触及了金融市场风险分析中最具挑战性的领域之一。金融市场的波动性是其内在特征，而其中最引人注目、也最令人担忧的，莫过于那些极端情况下的剧烈波动。这些“极值”数据，往往是金融危机、市场崩盘等重大事件的信号，其影响深远且难以预测。我急切地希望这本书能为我提供一套科学的工具和理论，来理解和建模这些极端波动。我期待书中能够详细阐述如何处理金融市场中的极值数据，例如，是否会深入介绍极值理论（EVT）及其相关方法，如POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima。我希望能看到关于模型选择、参数估计、模型检验以及模型在风险度量（如VaR、ES）方面的详细应用。更重要的是，我希望书中能够包含丰富的实际案例，最好是结合不同金融市场（如股票、外汇、商品）的真实数据，来展示这些模型的有效性和局限性。这本书的“明理文丛”系列身份，让我对其内容的专业性和学术性有了很高的期待，相信它将为我提供坚实的理论基础和实用的技术指导，帮助我在金融风险管理的道路上走得更远。
评分这本《金融极值数据波动率建模/明理文丛》吸引我很久了，之前就对金融数据分析领域充满了好奇，尤其是在风险管理和投资策略方面，波动率的建模扮演着至关重要的角色。我知道，极值数据往往是金融市场中最具冲击力的部分，它们可能引发剧烈的价格变动，带来巨大的收益或损失。因此，能够准确地捕捉和预测这些极值事件的发生，对于任何一个严肃的金融从业者或研究者来说，都是一项核心技能。我期待这本书能深入浅出地讲解各种极值数据波动率建模的理论基础，比如GARCH族模型，以及更高级的EVT（Extreme Value Theory）方法，例如POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima等。我希望书中能够包含大量的案例研究，最好是结合实际的金融市场数据，例如股票价格、汇率、商品价格甚至是加密货币的波动，来展示这些模型的实际应用效果。同时，对于模型的选择、参数估计、拟合优度检验以及模型在风险度量（如VaR, ES）和压力测试中的应用，我都希望能有详尽的阐述。另外，书中如果能提及一些最新的研究进展，例如机器学习在极值波动率建模中的应用，或者针对不同资产类别和市场环境下的模型选择策略，那就更完美了。这本书的“明理文丛”标签也让我对其内容深度和严谨性抱有信心，希望能从中获得扎实的理论支持和实用的技术指导，最终提升我对金融市场风险的洞察力和管理能力。我非常期待能够通过这本书，将理论知识转化为实际的分析工具，更好地应对金融市场的不确定性。
评分《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书，让我看到了深入理解金融市场风险的可能途径。对于任何一个在金融领域摸爬滚打的人来说，市场的波动性都是一个永恒的话题，而其中的“极值”数据，更是如同潘多拉的魔盒，蕴藏着巨大的能量，既能带来惊人的回报，也可能引发毁灭性的灾难。我一直困扰于如何科学地捕捉和量化这些极端事件的波动。因此，我满怀期待地希望这本书能够提供一套系统化的理论和方法，帮助我理解这些极值波动是如何产生的，以及如何对其进行有效的建模。我希望书中能详细介绍诸如极值理论（EVT）这样的统计学工具，例如POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima等方法，并清晰地阐述它们在金融领域的应用场景。我也希望书中能够涵盖如何选择合适的模型、如何进行参数估计以及如何评估模型的有效性。更重要的是，我期待书中能够包含丰富的实证分析和案例研究，最好能结合真实的金融市场数据，展示如何运用这些极值波动率模型来度量风险（如VaR、ES）、进行投资组合优化，甚至预测未来的极端市场事件。这本书的“明理文丛”标识，让我对其内容的严谨性和专业性深信不疑，我希望它能为我提供扎实的理论基础和实用的技术指导，让我能够更从容地应对金融市场的风云变幻。
评分我一直对金融市场中那些“非典型”的剧烈波动现象，也就是所谓的“极值”事件，充满好奇和困惑。《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书，正是直指这个核心议题。在复杂的金融环境中，市场可能表现出相对平稳的波动，但那些突如其来的极端波动，往往是造成重大损失或巨大收益的关键。因此，我非常期待这本书能够提供一套系统而严谨的方法论，来捕捉和量化这些极值数据所蕴含的波动率信息。我希望书中能详细介绍与极值数据波动率建模相关的理论基础，例如，是否会深入讲解极值理论（EVT）及其在金融领域的具体应用，包括POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima等方法。我希望能看到关于如何选择合适的极值分布、如何进行参数估计以及如何评估模型拟合度的详细讲解。更重要的是，我期望书中能够提供丰富的实证分析和案例研究，最好能结合实际的金融市场数据，展示如何利用这些模型来度量金融产品的极端风险（如EVaR），或者进行投资组合的压力测试。这本书的“明理文丛”系列标签，让我对它的内容深度和学术严谨性寄予厚望，预感它将为我提供宝贵的知识财富，帮助我更好地理解和应对金融市场中的极端风险。
评分《金融极值数据波动率建模/明理文丛》这本书，在我看来，是一扇通往理解金融市场深层风险结构的关键窗口。在金融数据的世界里，绝大多数时候我们关注的是常规的波动，但真正能颠覆市场格局、引发系统性风险的，往往是那些极端事件。因此，如何科学地建模和度量这些极值数据所带来的波动率，是金融风险管理领域的一个核心挑战。我热切地期望这本书能够提供一套全面而深入的解决方案。我希望书中能够详细介绍各种用于处理极值数据的统计理论和模型，例如，极值理论（EVT）中的POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima方法。我期望能够深入理解这些方法的数学基础，以及它们在金融市场中的具体应用场景。我特别希望能看到书中提供关于如何选择合适的模型、如何进行参数估计以及如何评估模型拟合度的详细指导。更重要的是，我希望这本书能通过大量的实际案例分析，展示如何将这些极值波动率模型应用于金融风险度量（如VaR、ES）、压力测试以及资产配置策略的制定。这本书的“明理文丛”定位，也让我对其内容的学术性和专业性充满了信心，相信它将为我提供一个坚实的理论框架和实用的技术工具，让我能够更有效地应对金融市场中的极端风险。
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