本書(shū)系統(tǒng)地介紹了金融計(jì)量學(xué)的相關(guān)知識(shí)和實(shí)際數(shù)據(jù)分析案例.全書(shū)由兩個(gè)部分組成,共9章內(nèi)容.第一部分由前4章組成,聚焦于金融計(jì)量學(xué)的時(shí)間序列分析模型,包含線(xiàn)性時(shí)間序列模型、異方差波動(dòng)率模型和多元時(shí)間序列分析模型.第二部分由第5—9章組成,著重討論交叉學(xué)科的相關(guān)主題,包含有效投資組合與資本資產(chǎn)定價(jià)模型、因子定價(jià)模型、投資組合配置與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、基于基本資產(chǎn)定價(jià)模型的消費(fèi)和現(xiàn)值模型.
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全國(guó)統(tǒng)計(jì)教材編委會(huì)委員；中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)常務(wù)理事。
目錄
譯者序
前言
第1章 資產(chǎn)收益率 1
1.1 收益率 1
1.1.1 單期簡(jiǎn)單收益率和總收益率 1
1.1.2 多期收益率 1
1.1.3 對(duì)數(shù)收益率和連續(xù)復(fù)利 2
1.1.4 股息調(diào)整 4
1.1.5 債券收益與價(jià)格 4
1.1.6 超額收益率 6
1.2 金融收益率數(shù)據(jù)的行為 6
1.3 有效市場(chǎng)假說(shuō)和收益率統(tǒng)計(jì)模型 15
1.4 有效市場(chǎng)假說(shuō)的相關(guān)檢驗(yàn) 18
1.4.1 白噪聲檢驗(yàn) 18
1.4.2 Ljung-Box 檢驗(yàn)的注記 20
1.4.3 隨機(jī)游走檢驗(yàn) 21
1.4.4 Ljung-Box 檢驗(yàn)和 Dickey-Fuller 檢驗(yàn) 23
1.5 附錄: Q-Q 圖和 Jarque-Bera 檢驗(yàn) 24
1.5.1 Q-Q 圖 24
1.5.2 Jarque-Bera 檢驗(yàn) 25
1.6 進(jìn)一步閱讀和軟件實(shí)現(xiàn) 25
1.7 習(xí)題 26
第2章 線(xiàn)性時(shí)間序列模型 28
2.1 平穩(wěn)性 28
2.2 平穩(wěn) ARMA 模型 30
2.2.1 移動(dòng)平均過(guò)程 30
2.2.2 自回歸過(guò)程 34
2.2.3 自回歸移動(dòng)平均過(guò)程 41
2.3 非平穩(wěn)和長(zhǎng)記憶 ARMA 過(guò)程 46
2.3.1 隨機(jī)游走 47
2.3.2 ARIMA 模型和指數(shù)平滑 47
2.3.3 FARIMA 模型和長(zhǎng)記憶過(guò)程 49
2.3.4 時(shí)間序列模型綜述 50
2.4 應(yīng)用 ACF, PACF 和 EACF 進(jìn)行模型選擇 51
2.5 擬合 ARMA 模型: MLE 和 LSE 55
2.5.1 最小二乘估計(jì) 55
2.5.2 高斯極大似然估計(jì) 56
2.5.3 黃金價(jià)格示例 59
2.5.4 極大似然估計(jì)方法簡(jiǎn)介 62
2.6 模型診斷: 殘差分析 64
2.6.1 殘差圖 64
2.6.2 殘差的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 67
2.7 基于信息準(zhǔn)則的模型識(shí)別 68
2.8 隨機(jī)和確定性趨勢(shì) 70
2.8.1 剔除趨勢(shì) 71
2.8.2 增廣的 Dickey-Fuller 檢驗(yàn) 72
2.8.3 例子 73
2.8.4 季節(jié)性 76
2.9 預(yù)測(cè) 78
2.9.1 ARMA 過(guò)程的預(yù)測(cè) 78
2.9.2 金融市場(chǎng)趨勢(shì)和動(dòng)量的預(yù)測(cè) 82
2.10 附錄: R 語(yǔ)言的時(shí)間序列分析 90
2.10.1 從 R 開(kāi)始 90
2.10.2 時(shí)間序列分析的 R-函數(shù) 91
2.10.3 TSA——一個(gè)附加程序包 93
2.11 習(xí)題 93
第3章 異方差波動(dòng)率模型 97
3.1 ARCH 和 GARCH 模型 97
3.1.1 ARCH 模型 98
3.1.2 GARCH 模型 103
3.1.3 GARCH 模型的平穩(wěn)性 105
3.1.4 四階矩 108
3.1.5 波動(dòng)率預(yù)測(cè) 112
3.2 GARCH 模型的估計(jì) 112
3.2.1 條件極大似然估計(jì) 112
3.2.2 模型診斷 114
3.2.3 GARCH 模型的應(yīng)用 117
3.2.4 漸近性質(zhì) 122
3.2.5 最小一乘 (LAD) 估計(jì) 123
3.3 ARMA-GARCH 模型 127
3.4 擴(kuò)展的 GARCH 模型 128
3.4.1 EGARCH 模型 129
3.4.2 非對(duì)稱(chēng)冪 GARCH 模型 132
3.4.3 超額收益率和 GARCH-M 模型 136
3.4.4 IGARCH 模型 137
3.5 隨機(jī)波動(dòng)率模型 138
3.5.1 概率性質(zhì) 139
3.5.2 參數(shù)估計(jì) 140
3.5.3 杠桿效應(yīng) 142
3.6 附錄: 狀態(tài)空間模型 143
3.6.1 線(xiàn)性模型 143
3.6.2 高斯模型的卡爾曼遞歸 143
3.6.3 非線(xiàn)性模型 147
3.6.4 粒子濾波器 148
3.7 習(xí)題 150
第4章 多元時(shí)間序列分析 153
4.1 平穩(wěn)性與自相關(guān)矩陣 153
4.1.1 平穩(wěn)向量過(guò)程 153
4.1.2 樣本互協(xié)方差/相關(guān)陣 155
4.2 向量自回歸模型 158
4.2.1 平穩(wěn)性 158
4.2.2 參數(shù)估計(jì) 160
4.2.3 模型選擇和診斷 163
4.2.4 實(shí)際數(shù)據(jù)的例子 164
4.2.5 格蘭杰因果關(guān)系 168
4.2.6 脈沖響應(yīng)函數(shù) 171
4.3 協(xié)整 174
4.3.1 單位根和協(xié)整 174
4.3.2 恩格爾–格蘭杰方法和誤差修正模型 175
4.3.3 Johansen 似然方法 179
4.3.4 實(shí)際數(shù)據(jù)的例子 183
4.4 習(xí)題 187
第5章 有效投資組合與資本資產(chǎn)定價(jià)模型 189
5.1 有效投資組合 189
5.1.1 投資組合的收益與風(fēng)險(xiǎn) 189
5.1.2 投資組合最優(yōu)化 190
5.1.3 有效投資組合與夏普比率 192
5.1.4 有效前沿邊界 194
5.1.5 執(zhí)行方面的挑戰(zhàn) 195
5.2 最優(yōu)化期望效用函數(shù) 195
5.3 資本資產(chǎn)定價(jià)模型 197
5.3.1 市場(chǎng)投資組合 198
5.3.2 資本資產(chǎn)定價(jià)模型 199
5.3.3 市場(chǎng)貝塔及其應(yīng)用 201
5.4 驗(yàn)證 CAPM 203
5.4.1 經(jīng)濟(jì)計(jì)量公式 203
5.4.2 極大似然估計(jì) 203
5.4.3 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 205
5.5 實(shí)證研究 209
5.5.1 概述 209
5.5.2 Fama-French 投資組合 210
5.5.3 進(jìn)一步評(píng)論 212
5.6 橫截面回歸 213
5.7 沒(méi)有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資組合優(yōu)化 214
5.8 帶有未知無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的 CAPM 221
5.8.1 驗(yàn)證 Black 版本的 CAPM 221
5.8.2 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 222
5.9 補(bǔ)充 224
5.9.1 (5.43) 的證明 224
5.9.2 (5.48) 的證明 225
5.10 習(xí)題 226
第6章 因子定價(jià)模型 229
6.1 多因子定價(jià)模型 229
6.1.1 多因子模型 229
6.1.2 因子定價(jià)模型 233
6.2 多因子模型的應(yīng)用 234
6.3 帶有可交易因子的模型驗(yàn)證 235
6.3.1 存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的情形 235
6.3.2 風(fēng)險(xiǎn)溢階的估計(jì) 236
6.3.3 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 237
6.3.4 應(yīng)用 Fama-French 投資組合的一個(gè)實(shí)證研究 239
6.3.5 不存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)情形 241
6.4 宏觀經(jīng)濟(jì)變量因子 243
6.5 因子選擇 244
6.5.1 主成分分析 244
6.5.2 因子分析 248
6.6 習(xí)題 251
第7章 投資組合配置與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 254
7.1 大型投資組合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 254
7.1.1 投資組合的穩(wěn)定性 255
7.1.2 穩(wěn)定性和風(fēng)險(xiǎn)近似 256
7.1.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估誤差 260
7.1.4 具有給定風(fēng)險(xiǎn)敞口的代表性投資組合 261
7.2 大波動(dòng)率矩陣估計(jì) 262
7.2.1 指數(shù)平滑 263
7.2.2 壓縮正則化 265
7.2.3 半正定和正定矩陣空間上的投影 267
7.2.4 懲罰似然正則化 268
7.2.5 帶有可觀測(cè)因子的因子模型 271
7.2.6 帶有可觀測(cè)因子的近似因子模型 274
7.2.7 帶有不可觀測(cè)因子的近似因子模型 277
7.3 總風(fēng)險(xiǎn)敞口約束下的投資組合配置 280
7.3.1 總風(fēng)險(xiǎn)敞口約束下的投資組合選擇 280
7.3.2 與協(xié)方差正則化的關(guān)系 283
7.4 投資組合選擇和追蹤 284
7.4.1 與回歸的關(guān)系 284
7.4.2 投資組合選擇與追蹤 285
7.5 實(shí)證研究 286
7.5.1 Fama-French 100 投資組合 287
7.5.2 羅素 3000 股票 289
7.6 補(bǔ)充 290
7.6.1 定理 7.2 的證明 290
7.6.2 定理 7.3 的證明 291
7.6.3 (7.48) 的證明 291
7.7 習(xí)題 291
第8章 基于資本資產(chǎn)定價(jià)模型的消費(fèi) 294
8.1 效用最優(yōu)化 294
8.2 基于消費(fèi)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型 296
8.2.1 CCAPM 297
8.2.2 冪效用 298
8.3 均值–方差邊界 302
8.4 習(xí)題 304
第9章 現(xiàn)值模型 305
9.1 基本價(jià)格 305
9.2 理性泡沫 307
9.3 時(shí)變預(yù)期收益率 309
9.4 實(shí)證研究 313
9.5 相依情形下的線(xiàn)性回歸 318
9.6 習(xí)題 320
參考文獻(xiàn) 322
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