金融市場時頻動態(tài)相依結(jié)構(gòu)研究

定　價：￥78.00

作　者：	李榮著
出版社：	西南財經(jīng)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787550451810	出版時間：	2021-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	176	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著經(jīng)濟(jì)優(yōu)選化與金融一體化的發(fā)展，靠前金融市場間的聯(lián)系日益增強(qiáng)，相依結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜化、多元化。2007—2008 年由美國次貸危機(jī)引發(fā)的優(yōu)選金融危機(jī)，再次警醒著世界各國重新審視本國金融體系以及同靠前金融市場間的關(guān)聯(lián)關(guān)系?？茖W(xué)刻畫金融市場間的相依結(jié)構(gòu)及風(fēng)險傳導(dǎo)路徑，無論對于投資者的微觀資產(chǎn)配置還是對于監(jiān)管部門的宏觀審慎管理和風(fēng)險防范都有著重要的現(xiàn)實(shí)價值。本書從理論與實(shí)證相結(jié)合的角度出發(fā)，在理論評述與定性分析的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建非線性、非對稱、時變動態(tài)的Copula和小波函數(shù)模型，考慮時間和頻率維度特征，設(shè)計多樣本參照對比，從金融危機(jī)對國內(nèi)外金融市場影響的視角，對中國人民幣匯率和股票市場、美國經(jīng)濟(jì)政策不確定性和中印股票市場、投資者情緒和加密貨幣之間的關(guān)系展開了深入研究。

作者簡介

　　李榮，漢族，副教授，管理學(xué)博士，統(tǒng)計學(xué)博士后，研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)、計量經(jīng)濟(jì)，湖南懷化學(xué)院商學(xué)院副院長，英國Brunel大學(xué)訪問學(xué)者。近年主持湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)，湖南省教育規(guī)劃項(xiàng)目重點(diǎn)項(xiàng)目和一般項(xiàng)目各1項(xiàng)，湖南省教育廳項(xiàng)目1項(xiàng)，作為主要成員參與重量課題2項(xiàng)，教育部課題1項(xiàng)。在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析、計量經(jīng)濟(jì)模型及應(yīng)用研究和統(tǒng)計建模分析等方面開展了較為扎實(shí)的研究工作。

圖書目錄

目錄IV插圖索引X附表索引XII章緒論11．1 選題背景與研究意義11．1．1 選題背景11．1．2 研究意義41．2 文獻(xiàn)綜述51．2．1 Copula函數(shù)理論研究51．2．2 Copula函數(shù)模型的應(yīng)用研究91．2．3金融市場時間相依結(jié)構(gòu)研究141．2．4尾部風(fēng)險溢出效應(yīng)測度151．3 研究思路與研究內(nèi)容161．3．1 研究思路161．3．2 研究內(nèi)容17第2章貝葉斯Copula相依結(jié)構(gòu)理論192．1 Copula函數(shù)及相依結(jié)構(gòu)分析192．1．1 Copula函數(shù)定義與性質(zhì)192．1．2 Copula函數(shù)分類202．1．3 Copula函數(shù)的相依結(jié)構(gòu)與一致性相關(guān)測度232．1．4 Copula函數(shù)參數(shù)估計方法252．1．5 Copula函數(shù)模型選擇與檢驗(yàn)262．2 貝葉斯推斷理論282．2．1 貝葉斯決策282．2．2 抽樣算法292．2．3 MCMC收斂診斷322．3 本章小結(jié)33第3章基于指數(shù)和Pareto分布的貝葉斯Copula可靠性模型構(gòu)建343．1 二元指數(shù)分布的Frank Copula模型構(gòu)建與估計343．1．1二元指數(shù)分布的Frank Copula模型343．1．2 指數(shù)分布的Frank Copula模型的抽樣算法353．2 二元指數(shù)分布的Frank Copula模型的貝葉斯分析373．2．1 參數(shù)先驗(yàn)分布的設(shè)置383．2．2 基于二元指數(shù)分布Frank Copula模型的MCMC算法設(shè)計383．3二元Pareto分布的Frank Copula模型構(gòu)建與貝葉斯估計393．3．1二元Pareto分布的Frank Copula模型393．3．2 基于二元Pareto分布Frank Copula模型的貝葉斯分析403．4 Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)分析433．4．1 仿真設(shè)計與貝葉斯估計433．4．2參數(shù)貝葉斯估計檢驗(yàn)443．5 本章小結(jié)46第4章基于貝葉斯Copula函數(shù)的刪失生存模型構(gòu)建474．1 異質(zhì)貝葉斯Copula刪失生存模型構(gòu)建474．1．1 異質(zhì)Copula生存模型474．1．2 刪失異質(zhì)生存模型的貝葉斯估計494．1．3刪失異質(zhì)生存Copula模型參數(shù)的貝葉斯推斷494．2 正穩(wěn)態(tài)刪失生存的貝葉斯Copula模型構(gòu)建504．2．1 正穩(wěn)態(tài)刪失模型的貝葉斯分析504．2．2 正穩(wěn)態(tài)刪失Copula模型的兩種貝葉斯估計534．3 基于刪失治愈率的貝葉斯Copula模型分析544．3．1 刪失治愈率Copula生存模型結(jié)構(gòu)544．3．2 刪失治愈率Copula生存模型的MCMC抽樣設(shè)計554．4 應(yīng)用研究574．4．1 數(shù)據(jù)來源574．4．2 一步貝葉斯估計結(jié)果574．4．3 兩階段貝葉斯估計結(jié)果分析634．4．4 模型的比較分析664．5 本章小結(jié)66第5章基于混合變量的多元貝葉斯Copula模型構(gòu)建675．1 連續(xù)變量的多元貝葉斯Copula模型構(gòu)建675．1．1 連續(xù)變量的正態(tài)Copula模型結(jié)構(gòu)675．1．2 連續(xù)變量的多元Copula模型MCMC抽樣設(shè)計685．2離散和混合變量的多元貝葉斯Copula模型構(gòu)建705．2．1 離散變量的多元Copula模型結(jié)構(gòu)分析705．2．2 離散變量的多元Copula模型MCMC算法715．2．3基于混合變量貝葉斯Copula模型分析735．3多元混合變量的貝葉斯Copula回歸模型構(gòu)建735．3．1 多元正態(tài)Copula回歸模型協(xié)方差矩陣先驗(yàn)設(shè)置735．3．2 多元正態(tài)Copula回歸模型MCMC抽樣算法755．4 Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)分析775．5 本章小結(jié)79第6章亞太股票市場與國際油價相依結(jié)構(gòu)研究816．1 數(shù)據(jù)描述與結(jié)構(gòu)突變檢驗(yàn)816．1．1 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性檢驗(yàn)816．1．2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結(jié)果分析836．1．3 收益邊際分布模型刻畫856．2 Copula估計相依結(jié)果分析876．2．1 Copula模型估計876．2．2 模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)936．3 貝葉斯時變Copula模型估計956．3．1 貝葉斯時變Copula模型構(gòu)建956．3．2 模型參數(shù)估計結(jié)果976．4 估計VaR比較分析1026．5 本章小結(jié)103第7章中國股票市場和人民幣匯率動態(tài)聯(lián)動效應(yīng)研究1047．1 前言1047．2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述1057．3 數(shù)據(jù)描述與初步分析1067．4 實(shí)證結(jié)果1107．4．1 邊際分布的擬合1107．4．2 邊際分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)1117．4．3 Copula函數(shù)估計結(jié)果1137．5結(jié)論118第8章美國經(jīng)濟(jì)政策不確定性與中印股票市場時頻聯(lián)動效應(yīng)研究1208．1 前言1208．2 文獻(xiàn)綜述1218．3 小波函數(shù)理論1238．4 數(shù)據(jù)選取1258．5實(shí)證結(jié)果分析1268．5．1 連續(xù)小波分析1268．5．2 離散小波因果檢驗(yàn)1308．6 本章小結(jié)133第9章投資者情緒和加密貨幣分位時頻動態(tài)效應(yīng)研究1349．1 前言1349．2 文獻(xiàn)綜述1369．3 數(shù)據(jù)分析1379．4 實(shí)證結(jié)果分析1409．4．1 連續(xù)小波分析1409．4．2 多尺度分位數(shù)格蘭杰因果分析1439．4．3 穩(wěn)健性分析1499．5 本章小結(jié)158結(jié)論160參考文獻(xiàn)163