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高維協方差矩陣相關理論與應用研究 版權信息
- ISBN：9787521813029
- 條形碼：9787521813029 ; 978-7-5218-1302-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
高維協方差矩陣相關理論與應用研究 內容簡介
本文系統地對這三個維度的文獻進行梳理, 研究這三個維度視角下高維協方差矩陣估計的相關理論和應用, 并研究如何將其有效結合, 以適用于高維高頻金融大數據的實證研究。
高維協方差矩陣相關理論與應用研究 目錄
第1章 緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 研究思路與結構安排
1．3 本書的主要創新之處
第2章 基于因子模型估計高維協方差矩陣
2．1 基于可觀測因子模型估計高維協方差矩陣
2．2 基于潛因子模型估計高維協方差矩陣
2．3 基于結構因子模型估計高維協方差矩陣
2．4 本章總結
第3章 基于壓縮方法估計高維協方差矩陣
3．1 基于線性壓縮法估計高維協方差矩陣
3．2 基于非線性壓縮法估計高維協方差矩陣
3．3 本章總結
第4章 高維條件協方差矩陣的估計
4．1 GARCH模型
4．2 GARCH模型的估計
4．3 高維GARCH模型的估計
4．4 高維GARCH模型估計的MonteCarlo模擬
4．5 本章總結
第5章 基于高頻數據估計收益率的波動
5．1 市場微觀結構噪聲及其影響
5．2 微觀結構噪聲的處理方法
5．3 本章總結
第6章 基于高頻數據估計高維協方差矩陣
6．1 考慮交易的非同步性：從單維到多維的擴展
6．2 基于因子模型估計高頻數據的高維協方差矩陣
6．3 基于壓縮方法估計高頻數據的高維協方差矩陣
6．4 本章總結
第7章 基于高頻數據預測高維協方差矩陣
7．1 基于高頻數據預測日收益的條件協方差矩陣：HEAVY模型
7．2 基于高頻數據預測積分協方差矩陣：Factor-GARCH-Ito模型
7．3 本章總結
第8章 實證應用：高維金融資產組合構建
8．1 收益預測信號
8．2 數據和一些組合構建準則
8．3 高維金融資產組合的樣本外表現
8．4 本章總結
第9章 研究結論
參考文獻
1．1 研究背景與意義
1．2 研究思路與結構安排
1．3 本書的主要創新之處
第2章 基于因子模型估計高維協方差矩陣
2．1 基于可觀測因子模型估計高維協方差矩陣
2．2 基于潛因子模型估計高維協方差矩陣
2．3 基于結構因子模型估計高維協方差矩陣
2．4 本章總結
第3章 基于壓縮方法估計高維協方差矩陣
3．1 基于線性壓縮法估計高維協方差矩陣
3．2 基于非線性壓縮法估計高維協方差矩陣
3．3 本章總結
第4章 高維條件協方差矩陣的估計
4．1 GARCH模型
4．2 GARCH模型的估計
4．3 高維GARCH模型的估計
4．4 高維GARCH模型估計的MonteCarlo模擬
4．5 本章總結
第5章 基于高頻數據估計收益率的波動
5．1 市場微觀結構噪聲及其影響
5．2 微觀結構噪聲的處理方法
5．3 本章總結
第6章 基于高頻數據估計高維協方差矩陣
6．1 考慮交易的非同步性：從單維到多維的擴展
6．2 基于因子模型估計高頻數據的高維協方差矩陣
6．3 基于壓縮方法估計高頻數據的高維協方差矩陣
6．4 本章總結
第7章 基于高頻數據預測高維協方差矩陣
7．1 基于高頻數據預測日收益的條件協方差矩陣：HEAVY模型
7．2 基于高頻數據預測積分協方差矩陣：Factor-GARCH-Ito模型
7．3 本章總結
第8章 實證應用：高維金融資產組合構建
8．1 收益預測信號
8．2 數據和一些組合構建準則
8．3 高維金融資產組合的樣本外表現
8．4 本章總結
第9章 研究結論
參考文獻
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高維協方差矩陣相關理論與應用研究 作者簡介
趙釗（1990-），湖北省荊州人，華中科技大學經濟學博士，華中科技大學經濟學院金融系博士后、講師、助理研究員，主要研究方向為高維理論、投資組合選擇、資產泡沫檢驗，文章發表于Journal of Financial Econometrics，Empirical Economics，Applied Economics Letters，《中國管理科學》等。 近幾年來，主持教育部人文社會科學研究青年基金項目1項，國家自然科學基金青年項目1項，并獲得第63批中國博士后科學基金面上一等資助，還參與多項市場預測、大數據分析方面的企業項目，并取得了非常好的成果。
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