非平稳金融时间序列问题研究

        本书主要以数理统计、统计计算、概率论、测度论、实变函数与泛函分析、理论计量经济学、金融市场理论、资产定价等为理论支撑，综合运用比较、归纳、演绎、试验、实证等方法，对非平稳性框架下的金融时间序列问题进行了系统阐述与实证分析。

    李锐，湖北潜江人，1978年2月生，中南财经政法大学公共管理学院讲师。2000年获数学与应用数学专业学士学位；2003年获概率论与数理统计专业硕士学位；2007年获统计学专业博士学位；现为中南财经政法大学会计学专业博士后。在《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《数理统计与管理》、《财政研究》等各类权威、核心刊物发表论文十几篇。主持和参与湖北省人文社会科学一般项目、教育部人文社会科学一般项目、国家统计局重点项目、世界银行项目等多项课题。并获得中南财经政法大学优秀博士论文奖、湖北省统计科学研究优秀博士论文二等奖、湖北省优秀博士论文奖、全国统计科学研究优秀博士论文二等奖。

第一章  导论
  第一节 研究背景与问题的提出
  第二节 我国时间序列研究现状以及本书的学术价值和现实意义
    一 我国时间序列研究现状
    二 本书的学术价值和现实意义
  第三节 主要内容和研究方法
    一 主要内容
    二 研究方法
  第四节 主要创新和不足
    一 主要创新
    二 不足之处
第二章  市场是可预测还是非平稳?一个新的视角
  第一节 引言
  第二节 自相关检验(box—pierce—Ljung Tests)
    一 自相关检验(box—pierce—Ljung Tests)的基本原理及其修正
    二 蒙特卡罗模拟
    三 实证分析
  第三节 谱分布函数检验
    一 谱分布函数检验的基本原理及其修正
    二 蒙特卡罗模拟
    三 实证分析
  第四节 广义谱密度检验
    一 广义谱密度检验的基本原理及非平稳性的影响
    二 蒙特卡罗模拟
    三 实证分析
  第五节 程序
第三章  长期记忆特性
  第一节 引言
  第二节 零假设——混合性
  第三节 备择假设——长期记忆特性
  第四节 极差检验及修正的极差检验
    一 传统的极差检验法
    二 罗(Andrew.lo)稳健极差检验方法
    三 非平稳稳健的极差检验方法
  第五节 蒙特卡罗模拟
    一 零假设检验的蒙特卡罗模拟
    二 备择假设检验的蒙特卡罗模拟
  第六节 实证分析
    一 样本选择与数据说明
    二 实证分析
    三 结论
  第七节 程序
第四章  局部平稳模型大样本理论及实证分析
  第一节 引言
  第二节 局部平稳过程及其大样本统计特性
    一 局部平稳过程
    二 局部平稳过程的大样本统计特性
  第三节 局部平稳过程、稳定过程及garch过程的比较
    一 稳定过程
    二 garch过程
    三 局部平稳过程、稳定过程及garch过程的比较
  第四节 蒙特卡罗模拟
    一 局部平稳过程的蒙特卡罗模拟
    二 稳定过程的蒙特卡罗模拟
    三 garch模型的蒙特卡罗模拟
  第五节 实证分析
    一 有效市场假说
    二 实证分析
  第六节 结论
  第七节 程序
第五章  结语
  第一节 主要研究结论
    一 非平稳框架下金融资产价格可预测性检验问题
    二 长期记忆特性检验理论及其实证分析
    三 局部平稳模型大样本理论及实证分析
  第二节 需要进一步研究的问题
第六章  软件及其应用
  第一节 引言
  第二节 R软件简单介绍
  第三节 运用R软件进行研究与教学
    一 运用R软件进行优点
    二 运用R软件进行研究与教学缺点
    三 研究与教学中常见计量经济学软件包和函数
  第四节 结论
参考文献
后记