金融时间序列建模和风险度量

第一章　广义双曲线分布 　1.1资产收益率分布 　1.2arch\garch模型 　1.3广义双曲线扩散模型 　1.4广义双曲线分布和风险管理 第二章　广义双曲线分布与参数估计 　2.1多元广义双曲线（gh）分布及其参数表示 　2.2广义双曲线的子分布和极限分布 　2.3参数估计——em算法 　2.4实证分析 　2.5小结 第三章广义双曲线分布与garch类模型 　3.1主要arch/garch类模型 　3.2模型参数估计 　　3.3duan(2004)的模型设定检验

第一章　广义双曲线分布 　1.1资产收益率分布 　1.2arch\garch模型 　1.3广义双曲线扩散模型 　1.4广义双曲线分布和风险管理 第二章　广义双曲线分布与参数估计 　2.1多元广义双曲线（gh）分布及其参数表示 　2.2广义双曲线的子分布和极限分布 　2.3参数估计——em算法 　2.4实证分析 　2.5小结 第三章广义双曲线分布与garch类模型 　3.1主要arch/garch类模型 　3.2模型参数估计 　　3.3duan(2004)的模型设定检验 　3.4实证分析 　3.5小结 第四章　广义双曲线扩散过程及其参数估计 　4.1广义双曲线扩散过程 　4.2广义双曲线扩散过程的参数估计 　……第五章　广义双曲线分布与风险度量附录参考文献

广义双曲线分布是子类丰富、形状灵活的分布族，计量金融领域几乎所有常用分布都是它的子分布。它的四大重要子分布：双曲线分布、正态逆高斯分布、偏t分布和方差伽玛分布，对资产收益率分布模拟都有着重要应用，本书系统论述了广义双曲线分布的参数估计方法，阐述了广义双曲线分布的方法在金融时间序列建模领域的应用，包括它在GARCH族模型中的应用和广义双曲线扩散过程的构建，并基于鞍点近似技术，导出了广义双曲线分布的风险度量方法，克服了模拟法计算效率低的缺陷。通过实证分析和参数的估计，深入阐述了广义双曲线分布的方法在金融领域中的应用，通过四个子类对中国主要股指收益分布进行拟合分析，认为正态逆高斯分布拟合效果最佳。研究结果对中国金融衍生产品定价及风险度量有重要的参考价值。