具體描述
內容簡介
本書對基於金融極值數據的波動率建模展開瞭係統性研究。全書共六章，按照研究內容可分為三大部分。第一部分為第1和第2章，包括緒論和基礎知識，主要介紹金融極值數據波動率建模的背景和現狀，以及必備的隨機過程極值理論；第二部分為第3和第4章，主要介紹基於低頻極值數據的靜態波動率估計和動態波動率預測；第三部分為第5和第6章，主要介紹基於高頻極值數據的積分波動率估計和跳躍檢驗問題研究。本書可以作為高等院校金融專業、統計專業本科和研究生的選修教材，也可以作為金融從業人員和研究人員的參考書目。
目錄
第1 章緒論11.1 波動率建模的曆史背景.1
1.2 金融極值數據波動率建模2
1.2.1 基於低頻數據的研究2
1.2.2 基於高頻數據的研究4
1.3 本書的結構安排.6
第2 章極值數據的理論與方法8
2.1 隨機變量的極值理論8
2.1.1 隨機變量的收斂性8
2.1.2 次序統計量與極差15
2.2 隨機遊動的極值理論20
2.2.1 帶吸收壁的隨機遊動20
2.2.2 泛函中心極限定理26
2.3 布朗運動的極值理論31
2.3.1 布朗運動的反射原理31
2.3.2 擴散方程與極差分布36
第3 章基於低頻極值數據的動態波動率模型.42
3.1 引言42
3.2 波動率的靜態估計44
3.3 GARCH-X 模型框架48
3.4 模型預測能力的評價51
3.4.1 對波動率的預測評價51
3.4.2 對風險價值的預測評價53
vi 金融極值數據波動率建模
3.5 實證分析.54
3.6 小結60
第4 章基於低頻價格極差的異質自迴歸波動率模型61
4.1 引言61
4.2 異質市場假說63
4.3 基於價格極差的異質自迴歸模型67
4.3.1 異質自相關分析67
4.3.2 HAR-P 模型70
4.4 基於價格極差的異質主成分模型71
4.4.1 異質主成分分析71
4.4.2 HPC-P 模型73
4.5 實證分析.74
4.5.1 與低頻波動率模型的比較75
4.5.2 與高頻波動率模型的比較79
4.6 小結80
第5 章基於高頻雙格極差的波動率估計82
5.1 引言82
5.2 基本理論框架84
5.2.1 已實現雙格極差波動率85
5.2.2 已實現雙格極差波動率的漸近性質87
5.3 基於高頻雙格極差的波動率估計90
5.3.1 已實現信息波動率90
5.3.2 已實現信息波動率的漸近性質.92
5.4 微觀結構噪聲的影響96
5.5 隨機模擬.98
5.6 實證分析.103
5.7 小結106
5.8 附錄107
第6 章基於高頻雙格極差的價格跳躍檢驗123
6.1 引言123
6.2 基本理論框架124
6.3 基於高頻雙格極差的價格跳躍檢驗126
6.4 基於高頻價格極值的單嚮跳躍檢驗129
6.5 隨機模擬.132
6.5.1 雙嚮跳躍檢驗133
6.5.2 單嚮跳躍檢驗138
6.6 實證分析.141
6.7 小結145
6.8 附錄146
參考文獻.150
用戶評價
對於《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書，我抱有極大的學習熱情。在金融市場中，數據的波動性是其內在屬性，而其中最令人關注的往往是那些極端時刻的劇烈波動。這些極值事件，如金融危機、市場崩盤或突發的牛市，其影響往往遠超一般波動，對投資組閤的穩健性和風險控製提齣瞭嚴峻挑戰。因此，能夠有效地建模和預測這些極值數據下的波動率，是金融分析師、風險經理乃至量化交易員必備的技能。我期待這本書能夠提供一套全麵而深入的理論框架，講解如何處理和建模金融市場中的極端值。這可能包括對傳統波動率模型（如ARCH, GARCH）的局限性的分析，以及如何引入更先進的理論，如極值理論（EVT）及其相關的統計方法（如POT, Block Maxima）。我希望能看到書中詳細闡述如何構建基於EVT的風險度量模型，例如計算極值風險價值（EVaR）或條件在險價值（CVaR），並提供實際的案例分析，最好能涵蓋不同類型的金融資産，如股票、債券、外匯和衍生品。同時，我對模型評估和選擇的標準也充滿瞭疑問，希望書中能給齣清晰的指導，幫助讀者根據數據的特性和分析的目的，選擇最適閤的建模方法。這本書的“明理文叢”係列身份，也讓我對其內容的專業性和學術性有瞭更高的期許，相信它將為我提供一個堅實的理論基礎，讓我能夠更好地理解和應對金融市場中的極端風險。
評分我一直對金融市場中那些“非典型”的劇烈波動現象，也就是所謂的“極值”事件，充滿好奇和睏惑。《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書，正是直指這個核心議題。在復雜的金融環境中，市場可能錶現齣相對平穩的波動，但那些突如其來的極端波動，往往是造成重大損失或巨大收益的關鍵。因此，我非常期待這本書能夠提供一套係統而嚴謹的方法論，來捕捉和量化這些極值數據所蘊含的波動率信息。我希望書中能詳細介紹與極值數據波動率建模相關的理論基礎，例如，是否會深入講解極值理論（EVT）及其在金融領域的具體應用，包括POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima等方法。我希望能看到關於如何選擇閤適的極值分布、如何進行參數估計以及如何評估模型擬閤度的詳細講解。更重要的是，我期望書中能夠提供豐富的實證分析和案例研究，最好能結閤實際的金融市場數據，展示如何利用這些模型來度量金融産品的極端風險（如EVaR），或者進行投資組閤的壓力測試。這本書的“明理文叢”係列標簽，讓我對它的內容深度和學術嚴謹性寄予厚望，預感它將為我提供寶貴的知識財富，幫助我更好地理解和應對金融市場中的極端風險。
評分對於《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書，我有著強烈的學習動機，因為它觸及瞭金融市場風險分析中最具挑戰性的領域之一。金融市場的波動性是其內在特徵，而其中最引人注目、也最令人擔憂的，莫過於那些極端情況下的劇烈波動。這些“極值”數據，往往是金融危機、市場崩盤等重大事件的信號，其影響深遠且難以預測。我急切地希望這本書能為我提供一套科學的工具和理論，來理解和建模這些極端波動。我期待書中能夠詳細闡述如何處理金融市場中的極值數據，例如，是否會深入介紹極值理論（EVT）及其相關方法，如POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima。我希望能看到關於模型選擇、參數估計、模型檢驗以及模型在風險度量（如VaR、ES）方麵的詳細應用。更重要的是，我希望書中能夠包含豐富的實際案例，最好是結閤不同金融市場（如股票、外匯、商品）的真實數據，來展示這些模型的有效性和局限性。這本書的“明理文叢”係列身份，讓我對其內容的專業性和學術性有瞭很高的期待，相信它將為我提供堅實的理論基礎和實用的技術指導，幫助我在金融風險管理的道路上走得更遠。
評分《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書，讓我看到瞭深入理解金融市場風險的可能途徑。對於任何一個在金融領域摸爬滾打的人來說，市場的波動性都是一個永恒的話題，而其中的“極值”數據，更是如同潘多拉的魔盒，蘊藏著巨大的能量，既能帶來驚人的迴報，也可能引發毀滅性的災難。我一直睏擾於如何科學地捕捉和量化這些極端事件的波動。因此，我滿懷期待地希望這本書能夠提供一套係統化的理論和方法，幫助我理解這些極值波動是如何産生的，以及如何對其進行有效的建模。我希望書中能詳細介紹諸如極值理論（EVT）這樣的統計學工具，例如POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima等方法，並清晰地闡述它們在金融領域的應用場景。我也希望書中能夠涵蓋如何選擇閤適的模型、如何進行參數估計以及如何評估模型的有效性。更重要的是，我期待書中能夠包含豐富的實證分析和案例研究，最好能結閤真實的金融市場數據，展示如何運用這些極值波動率模型來度量風險（如VaR、ES）、進行投資組閤優化，甚至預測未來的極端市場事件。這本書的“明理文叢”標識，讓我對其內容的嚴謹性和專業性深信不疑，我希望它能為我提供紮實的理論基礎和實用的技術指導，讓我能夠更從容地應對金融市場的風雲變幻。
評分《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書，在我看來，是一扇通往理解金融市場深層風險結構的關鍵窗口。在金融數據的世界裏，絕大多數時候我們關注的是常規的波動，但真正能顛覆市場格局、引發係統性風險的，往往是那些極端事件。因此，如何科學地建模和度量這些極值數據所帶來的波動率，是金融風險管理領域的一個核心挑戰。我熱切地期望這本書能夠提供一套全麵而深入的解決方案。我希望書中能夠詳細介紹各種用於處理極值數據的統計理論和模型，例如，極值理論（EVT）中的POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima方法。我期望能夠深入理解這些方法的數學基礎，以及它們在金融市場中的具體應用場景。我特彆希望能看到書中提供關於如何選擇閤適的模型、如何進行參數估計以及如何評估模型擬閤度的詳細指導。更重要的是，我希望這本書能通過大量的實際案例分析，展示如何將這些極值波動率模型應用於金融風險度量（如VaR、ES）、壓力測試以及資産配置策略的製定。這本書的“明理文叢”定位，也讓我對其內容的學術性和專業性充滿瞭信心，相信它將為我提供一個堅實的理論框架和實用的技術工具，讓我能夠更有效地應對金融市場中的極端風險。
評分我一直對金融市場中那些“非同尋常”的數據錶現感到著迷，而《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書恰好觸及瞭這個核心領域。在紛繁復雜的金融世界裏，大部分時間市場可能錶現齣相對平穩的波動，但那些瞬間爆發的巨幅漲跌，往往纔是決定盈虧的關鍵，也可能是係統性風險的源頭。因此，我迫切地希望這本書能為我揭示如何捕捉和量化這些“極值”事件背後的波動規律。我期待它能深入淺齣地講解一係列專門針對極端數據進行波動率建模的技術和理論。這可能包括對經典統計模型的改進，也可能涉及諸如極值理論（EVT）等更為前沿的方法。具體來說，我希望書中能詳細介紹如何應用POT（Peaks Over Threshold）方法來處理超過一定閾值的數據，或者Block Maxima方法來分析年度或月度最大值。對於這些模型的數學原理、參數估計的難點以及模型診斷的工具，我都希望能有清晰的講解。更重要的是，我希望這本書能提供豐富的實際應用案例，比如如何利用這些模型來計算金融産品的極端風險價值（EVaR），或者進行壓力測試，從而為風險管理提供更科學的依據。這本書冠以“明理文叢”之名，更讓我相信其內容的深度和嚴謹性，預感它將為我提供寶貴的知識財富，助我在金融風險分析的道路上更進一步。
評分這本《金融極值數據波動率建模/明理文叢》吸引我很久瞭，之前就對金融數據分析領域充滿瞭好奇，尤其是在風險管理和投資策略方麵，波動率的建模扮演著至關重要的角色。我知道，極值數據往往是金融市場中最具衝擊力的部分，它們可能引發劇烈的價格變動，帶來巨大的收益或損失。因此，能夠準確地捕捉和預測這些極值事件的發生，對於任何一個嚴肅的金融從業者或研究者來說，都是一項核心技能。我期待這本書能深入淺齣地講解各種極值數據波動率建模的理論基礎，比如GARCH族模型，以及更高級的EVT（Extreme Value Theory）方法，例如POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima等。我希望書中能夠包含大量的案例研究，最好是結閤實際的金融市場數據，例如股票價格、匯率、商品價格甚至是加密貨幣的波動，來展示這些模型的實際應用效果。同時，對於模型的選擇、參數估計、擬閤優度檢驗以及模型在風險度量（如VaR, ES）和壓力測試中的應用，我都希望能有詳盡的闡述。另外，書中如果能提及一些最新的研究進展，例如機器學習在極值波動率建模中的應用，或者針對不同資産類彆和市場環境下的模型選擇策略，那就更完美瞭。這本書的“明理文叢”標簽也讓我對其內容深度和嚴謹性抱有信心，希望能從中獲得紮實的理論支持和實用的技術指導，最終提升我對金融市場風險的洞察力和管理能力。我非常期待能夠通過這本書，將理論知識轉化為實際的分析工具，更好地應對金融市場的不確定性。
評分拿到《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書，首先映入眼簾的是它嚴謹而專業的氣息，讓我對即將展開的閱讀之旅充滿期待。在金融領域，理解和量化波動率是進行風險管理、資産定價以及構建有效投資組閤的基石，而極值數據波動率更是風險管理中的重中之重。想象一下，那些突如其來的黑天鵝事件，它們帶來的衝擊往往是指數級的，傳統的波動率模型可能難以捕捉其精髓。因此，我非常看重這本書能否提供一套係統性的方法論，來應對這些極端情況。我期望書中能詳細介紹一係列針對極值數據進行波動率建模的理論框架和統計技術。例如，是否會深入探討基於EVT（Extreme Value Theory）的建模思路，比如如何運用極值分布（如Gumbel, Fréchet, Weibull）來描述尾部風險，以及POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima方法在實際應用中的優劣勢。我特彆希望能看到關於如何選擇閤適的極值分布、如何進行參數估計以及如何評估模型擬閤度的詳細指導。此外，對於這些模型在金融風險度量方麵的應用，例如計算極值風險價值（EVaR）或預期損失（Expected Shortfall），如果書中能提供清晰的推導過程和實際操作示例，那將極具價值。這本書的“明理文叢”定位，也讓我對其理論的深度和嚴謹性有瞭很高的期望，相信它能為我打開一扇通往金融風險精細化建模的大門，讓我能夠更準確地識彆、衡量和管理金融市場中的潛在極端風險。
評分對於《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書，我一直抱持著濃厚的興趣。在金融世界裏，波動性是其核心特徵，而那些最令人側目的，莫過於極值數據所帶來的劇烈衝擊。它們是市場的“尖叫”，是潛在風險的預警，也是機遇的敲門磚。我深信，能夠精準地捕捉和建模這些極值數據下的波動率，對於任何一個希望在金融市場中立足的人來說，都至關重要。我期待這本書能為我打開一扇通往深度理解金融市場極端風險的大門。我希望它能係統地介紹各種用於建模極值數據波動率的理論和方法，例如，是否會深入講解極值理論（EVT）的數學基礎，包括其核心分布（Gumbel, Fréchet, Weibull）以及POT（Peaks Over Threshold）和Block Maxima等關鍵方法。我非常渴望看到書中能夠提供詳盡的步驟和清晰的示例，指導如何選擇最適閤的極值模型，如何進行參數估計，以及如何評估模型的擬閤優度。更重要的是，我希望這本書能展示這些模型的實際應用，例如如何利用它們來計算金融資産的極值風險價值（EVaR），或者如何將其應用於壓力測試和風險管理策略的製定。這本書的“明理文叢”係列定位，讓我對其內容的深度和學術性充滿瞭期待，相信它將成為我金融分析工具箱中的一把利器。
評分我一直對金融市場的“黑天鵝”事件和市場的劇烈波動現象深感興趣，而《金融極值數據波動率建模/明理文叢》這本書，正是我一直在尋找的解答。在金融分析中，波動率的度量和預測是核心內容，但僅僅關注平均波動是不夠的，那些極端情況下的劇烈波動，其影響往往是顛覆性的。因此，我迫切希望這本書能夠提供一套係統的方法論，來專門處理和分析金融市場中的極值數據。我期待書中能詳細介紹相關的理論基礎，例如極值理論（EVT）及其在金融領域的應用，包括POT（Peaks Over Threshold）方法和Block Maxima方法。我希望書中不僅會闡述這些方法的數學原理，還會提供清晰的操作指南，例如如何選擇閤適的模型、如何進行參數的估計和檢驗，以及如何評估模型的錶現。此外，我非常看重書中能否提供豐富的實證案例，最好是能夠結閤不同類型的金融資産（如股票、期貨、外匯等）的真實數據，來展示這些極值波動率模型在風險度量（如VaR、ES）、壓力測試以及投資組閤管理中的實際應用效果。這本書的“明理文叢”係列標識，讓我對其內容的嚴謹性和專業性有瞭很高的信心，相信它將為我提供寶貴的知識財富，幫助我更好地理解和應對金融市場的極端風險。
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