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出版者:Wiley

作者:Christian Francq

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:2010-09-21

价格:USD 95.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470683910

丛书系列:

图书标签:

quant
Finance
GARCH
时间序列
金融建模
计量经济学
风险管理
波动率
统计建模
金融工程
投资分析
时间序列分析

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具体描述

This book provides a comprehensive and systematic approach to understanding GARCH time series models and their applications whilst presenting the most advanced results concerning the theory and practical aspects of GARCH. The probability structure of standard GARCH models is studied in detail as well as statistical inference such as identification, estimation and tests. The book also provides coverage of several extensions such as asymmetric and multivariate models and looks at financial applications. Key features: Provides up-to-date coverage of the current research in the probability, statistics and econometric theory of GARCH models. Numerous illustrations and applications to real financial series are provided. Supporting website featuring R codes, Fortran programs and data sets. Presents a large collection of problems and exercises. This authoritative, state-of-the-art reference is ideal for graduate students, researchers and practitioners in business and finance seeking to broaden their skills of understanding of econometric time series models.

书名：《GARCH 模型：理论、实践与前沿》简介：本书是一部系统探讨 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型及其相关理论、应用与最新进展的专著。GARCH 模型作为刻画金融时间序列波动性的核心工具，在风险管理、资产定价、投资组合构建以及宏观经济分析等领域扮演着至关重要的角色。本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解，从模型的理论基石到实际操作的每一个细节，再到该领域前沿的研究方向。内容概述：全书围绕 GARCH 模型及其衍生模型展开，结构清晰，循序渐进。第一部分：GARCH 模型理论基础本部分将首先回顾时间序列分析的基本概念，包括平稳性、自相关性、异方差性等，为理解 GARCH 模型打下坚实基础。随后，将详细介绍 GARCH (p,q) 模型及其基本假设，深入剖析其参数的经济含义和统计性质。读者将学习如何理解条件异方差的动态演变，以及 GARCH 模型如何有效地捕捉金融市场中常见的“波动率聚集”现象。第二部分：GARCH 模型及其变种在掌握了基础 GARCH 模型之后，本书将进一步拓展至 GARCH 模型的各种重要变种。这包括： EGARCH (Exponential GARCH) 模型：重点介绍其在处理收益率和波动率之间的非对称性（即“杠杆效应”）方面的优势。 GJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH) 模型：深入探讨其如何量化不同方向的冲击对波动率的影响。 APARCH (Asymmetric Power ARCH) 模型：展示其在捕捉更复杂的波动率动态方面的灵活性。 FGARCH (Fractionally Integrated GARCH) 模型：引入长记忆概念，探讨其在处理金融数据中的长期波动率依赖性。多变量 GARCH (Multivariate GARCH) 模型：讲解如何同时对多个资产的波动率和协方差进行建模，为资产配置和风险对冲提供有力工具，例如 DCC (Dynamic Conditional Correlation) 和 BEKK (Baba-Engle-Kraft-Kroner) 模型。第三部分：GARCH 模型参数估计与模型检验本书将详细介绍 GARCH 模型参数估计的常用方法，如极大似然估计法 (MLE)，并讨论其渐近性质。同时，会深入讲解模型设定检验的重要性，包括残差的自相关检验、异方差检验以及模型拟合优度检验等，确保模型的有效性和可靠性。读者将学习如何诊断模型是否存在问题，以及如何进行模型选择。第四部分：GARCH 模型在金融领域的应用本部分将重点展示 GARCH 模型在实际金融场景中的广泛应用。具体包括：风险管理：如何利用 GARCH 模型预测未来波动率，计算 Value-at-Risk (VaR) 和 Expected Shortfall (ES)，为风险控制提供量化依据。资产定价： GARCH 模型如何帮助理解和量化风险溢价，在因子模型和动态资产定价模型中的应用。投资组合管理：如何利用多变量 GARCH 模型构建最优投资组合，实现风险分散和收益最大化。期权定价： GARCH 模型如何捕捉期权标的资产波动率的动态变化，改进期权定价模型的准确性。宏观经济分析： GARCH 模型在预测通货膨胀波动、利率风险等方面的应用。第五部分：GARCH 模型的前沿研究与未来展望最后，本书将聚焦 GARCH 模型研究的前沿领域。这可能包括：高频 GARCH 模型：探讨在高频数据环境下 GARCH 模型的扩展和应用。非线性 GARCH 模型：介绍更复杂的非线性结构如何捕捉市场更精细的波动率特征。机器学习与 GARCH 模型的结合：探讨如何利用机器学习方法来改进 GARCH 模型的预测能力或发现新的模型结构。 GARCH 模型与其他时间序列模型的比较与融合：分析 GARCH 模型与其他波动率建模方法的优势与劣势，以及未来可能的结合方向。本书特色：理论严谨，逻辑清晰：从基础概念到复杂模型，层层递进，确保读者能够构建完整的知识体系。实践导向，案例丰富：结合大量金融实际案例，展示 GARCH 模型在解决实际问题中的应用方法和效果。涵盖前沿，展望未来：及时更新 GARCH 模型领域的最新研究进展，为读者提供前瞻性的视野。适合读者：本书适合金融学、经济学、计量经济学、统计学等领域的本科生、研究生，以及从事量化金融、风险管理、投资研究等工作的专业人士。通过阅读本书，读者将不仅能够深入理解 GARCH 模型的核心原理，掌握其各种变种模型及其应用技巧，更能站在学术研究的最前沿，洞察未来发展趋势。