第1章时间序列分析1

1.1时间序列的一般模型1

1.2向量平稳时间序列·向量自回归模型11

1.3非平稳随机过程与单整序列15

1.4长记忆时间序列25

参考文献37

第2章单位根检验40

2.1单位根过程40

2.2单整过程的极限分布42

2.3单位根检验44

2.4有单位根的向量自回归过程61

参考文献66

第3章协整理论与方法68

3.1协整与误差校正模型68

3.2单一方程协整关系的估计和检验71

3.3系统方程协整关系的估计和检验75

3.4协整系统的贝叶斯分析80

3.5向量分整序列的线性协整分析86

3.6协整系统的预测91

3.7单整时间序列的非线性变换100

参考文献104

第4章季节单整和协整106

4.1季节单整和协整及其检验106

4.2贝叶斯季节协整检验109

补充阅读Lagrange多项式近似定理115

参考文献116

第5章非线性协整理论117

5.1非线性协整的含义117

5.2非线性协整关系的估计和检验118

5.3非线性协整关系的存在性研究126

5.4基于小波神经网络的非线性协整建模130

5.5线性协整系统误差校正模型的非线性形式136

5.6长记忆向量时间序列的非线性协整关系139

5.7变结构协整与建模142

参考文献155

第6章ARCH模型157

6.1短记忆ARCH模型族157

6.2长记忆ARCH模型165

6.3分整增广GARCHM模型167

6.4面板数据的GARCH模型族173

6.5GARCH模型的若干统计性质175

6.6ARCH模型族的建模问题181

6.7ARCH模型诊断分析与变结构模型190

6.8GARCH过程对应的随机微分方程201

6.9存在条件异方差的单位根检验204

6.10向量GARCH模型及建模问题207

6.11向量GARCH过程的持续性和协同持续性215

6.12时间序列条件矩的持续和协同持续性228

参考文献238

第7章随机波动模型242

7.1基本SV模型及其统计性质242

7.2扩展SV模型244

7.3SV模型的参数估计方法250

7.4基于禁忌遗传算法的伪极大似然估计方法与Monte Carlo研究262

7.5长记忆SV模型的估计及应用265

7.6变结构SV模型269

7.7SV过程的聚合及边际化277

7.8SV过程的持续性和协同持续性281

7.9SV模型与GARCH模型的比较287

7.10平方根随机自回归波动模型299

参考文献303

第8章金融市场波动性分析307

8.1金融市场的波动特性307

8.2分形市场理论与金融波动的市场机制310

8.3分形市场中的资本资产定价研究323

8.4金融波动持续性及金融风险规避策略327

8.5具有方差持续性的资本资产定价研究333

8.6具有方差持续性的套利定价研究335

8.7VaR的波动持续性研究338

参考文献347

第9章高频金融时间序列分析与建模350

9.1日历效应及其计量方法350

9.2已实现波动理论354

9.3基于已实现波动的波动持续和协同持续性363

9.4已实现极差波动与已实现双（多）幂次变差368

9.5基于分位数的波动估计方法375

9.6基于高频时间序列的乘积误差模型378

9.7超高频金融时间序列的持续期模型（Ⅰ）383

9.8超高频金融时间序列的持续期模型（Ⅱ）392

参考文献401

第10章金融时间序列分析的小波方法405

10.1离散小波变换与多分辨分析405

10.2基于小波方法的金融波动分析416

10.3基于小波方法的协整分析424

10.4多分辨持续及协同持续426

10.5基于小波方法的LMSV模型分析428

参考文献435

第11章连续时间模型及其应用437

11.1金融资产收益连续时间模型的一般分析437

11.2资产价格的抛物线跳跃扩散模型446

11.3连续时间SV模型及应用451

11.4连续时间资产收益变结构模型456

参考文献461

附录463

附表1DF检验临界值表463

附表2DF的t检验临界值表463

附表3似然比检验表464

附表4协整回归检验临界值表466

附表5协整检验的临界值响应面表467

附表6迹统计量检验临界值表468

附表7λmax检验临界值表469

附表8季节单位根检验临界值表470

附表9季节协整检验临界值表471

作者简介474