本書主要討論時間序列分析的相關(guān)理論及其在金融問題中的應(yīng)用，主要內(nèi)容包括時間序列數(shù)據(jù)在線性分析中的問題及時間序列模型。其中，時間序列模型包括理論和應(yīng)用兩部分：理論部分主要包括一元線性自回歸移動平均模型、一元非線性隨機波動率模型、多元線性向量自回歸模型及協(xié)整模型；應(yīng)用部分涉及經(jīng)濟(jì)金融政策評估、經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)預(yù)測、金融資產(chǎn)風(fēng)險的度量及管理以及動態(tài)交易策略等，同時還介紹了R軟件在這些方面的應(yīng)用。作者王亞平，北京大學(xué)光華管理學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。
王亞平
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王亞平，北京大學(xué)光華管理學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域為實證金融，在Review of Financial Studies、Journal of Banking and Finance、Journal of Optimization Theory and Applications、Journal of Accounting and Public Policy、《經(jīng)濟(jì)研究》《管理世界》《金融研究》《會計研究》等學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表多篇論文。加入北京大學(xué)前，在荷蘭銀行美國分部（ABN AMRO,N.A.）的利率衍生品交易部門任量化分析師。
第1章 導(dǎo)論1
1.1 時間序列數(shù)據(jù)的特點3
1.2 金融時間序列分析的任務(wù)7
1.3 R軟件簡介8
1.4 隨機變量及資產(chǎn)回報14
1.5 矩條件及其經(jīng)濟(jì)含義17
1.6 預(yù)測的本質(zhì)20
第2章 時間序列的基本性質(zhì)25
2.1 平穩(wěn)性27
2.2 遍歷性29
2.3 自相關(guān)性30
2.4 大樣本性質(zhì)35
2.5 時間序列數(shù)據(jù)在線性回歸模型中的應(yīng)用40
第3章 自回歸模型47
3.1 差分方程49
3.2 AR模型的定義及性質(zhì)58
3.3 AR模型的識別67
3.4 應(yīng)用范例：中國GDP增長的周期性77
第4章 自回歸移動平均模型83
4.1 MA模型85
4.2 ARMA模型91
4.3 預(yù)測97
4.4 滾動窗口樣本外預(yù)測誤差及其分析102
第5章 單位根過程及其檢驗109
5.1 單位根過程111
5.2 單位根檢驗114
5.3 檢驗?zāi)Ｐ偷倪x擇120
5.4 檢驗中的其他問題126
5.5 分?jǐn)?shù)單位根簡介132
第6章季節(jié)性問題及季節(jié)調(diào)整135
6.1 季節(jié)性現(xiàn)象137
6.2 季節(jié)模型139
6.3 季節(jié)調(diào)整 142
6.4 應(yīng)用范例：預(yù)測中國GDP155
第7章 向量自回歸模型163
7.1 多元時間序列的可預(yù)測性165
7.2 VAR模型及其性質(zhì)167
7.3 VAR模型的識別172
7.4 預(yù)測及模型比較 178
7.5 應(yīng)用范例：預(yù)測中國GDP179
第8章 時間序列之間的動態(tài)關(guān)系187
8.1 格蘭杰因果關(guān)系 189
8.2 脈沖反應(yīng)函數(shù)196
8.3 方差分解 215
8.4 結(jié)構(gòu)性VAR模型簡介 219
8.5 應(yīng)用范例：中國貨幣政策有效性評估223
第9章 協(xié)整229
9.1 長期均衡與協(xié)整231
9.2 協(xié)整的檢驗233
9.3 誤差修正模型241
9.4 Johansen協(xié)整檢驗及模型估計253
9.5 應(yīng)用：配對交易策略257
第10章 GARCH波動率模型261
10.1 波動率的性質(zhì)263
10.2 GARCH模型267
10.3 GARCH家族的其他模型283
10.4 GARCH波動率的估算和預(yù)測286
第11章 其他波動率模型295
11.1 實現(xiàn)波動率297
11.2 隱含波動率301
11.3 波動率模型的比較305
11.4 應(yīng)用：在險價值的計算308
參考文獻(xiàn)315
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