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目录1

总序1

译者说明1

前言1

本书作者1

第Ⅰ部分　资产定价3

第1章 资产定价模型的计量经济评估3

1.1　引言3

1.2　检验beta定价模型的横截面回归方法5

1.3　资产定价模型和随机贴现因子10

1.4　广义矩方法14

1.5　模型诊断20

1.6　结论25

附录25

参考文献26

第2章 条件beta定价模型的工具变量估计32

2.1　引言32

2.2　单beta模型33

2.3　多beta模型39

2.4　潜变量模型40

2.5　广义矩估计42

2.6　结束语50

参考文献50

3.1　引言54

第3章 资产定价模型的半参数方法54

3.2　广义矩方法的有关知识55

3.3　资产定价关系及其计量经济学含义60

3.4　各种beta定价公式的效率增益65

3.5　总结性评论75

参考文献75

第Ⅱ部分　利率期限结构81

第4章　期限结构建模81

4.1 引言81

4.2　期限结构数据的特征81

4.3　期限结构模型92

参考文献101

4.4　结论101

第Ⅲ部分　波动率107

第5章　随机波动率107

5.1 引言107

5.2　金融市场的波动率108

5.3　离散时间模型122

5.4　连续时间模型134

5.5　统计推断145

5.6　结论157

参考文献158

第6章　股票价格的波动率169

6.1　引言169

6.2　统计问题170

6.3　股利平滑和非平稳性173

6.4　泡沫176

6.5　时变贴现率177

6.6　解释178

6.7　结论180

参考文献180

第7章 波动率的GARCH模型182

7.1　引言182

7.2　GARCH模型183

7.3　统计推论194

7.4　统计特征199

7.5　结论202

参考文献204

第Ⅳ部分　预测213

第8章　预测评价与预测组合213

8.1　单个预测的评价214

8.2　比较多个预测的精度218

8.3　组合预测223

8.4　评价经济预测和金融预测的几个专题226

8.5　总结性评论233

参考文献233

第9章　股票收益率的可预测成分238

9.1 引言238

9.2　为什么要研究可预测性239

9.3　股票收益率的可预测性：方法论241

9.4　功效的比较253

9.5　结论256

参考文献257

第10章 用利差预测经济周期263

10.1　引言263

10.2　Hamilton的非线性过滤265

10.3　实证结果266

10.4　对货币传导机制的意义273

10.5　结论275

10.6　致谢276

参考文献276

11.1　引言283

第Ⅴ部分　备择概率模型283

第11章 非线性时间序列、复杂理论和金融学283

11.2　股票收益率的非线性291

11.3　股票收益率的长期记忆300

11.4 非对称信息结构模型和股票收益率的典型特征310

11.5　总结性评论314

参考文献314

第12章　金融数据的计数模型324

12.1 引言324

12.2　计数数据和持续期数据的随机过程模型326

12.3　计数的计量经济模型331

12.4　总结性评论345

参考文献346

致谢346

第13章 稳定分布的金融应用349

13.1 引言349

13.2　稳定分布的基本性质350

13.3　稳定证券组合理论356

13.4　对数稳定期权定价359

13.5　参数估计和实证问题368

附录372

致谢373

参考文献373

14.1　引言380

第14章　金融模型的概率分布380

14.2　可供选择的模型381

14.3　在金融中的应用388

附录A：特殊函数402

附录B：数据资料403

致谢406

参考文献406

第Ⅵ部分　专门统计方法的应用413

第15章　金融模型中基于自助的检验413

15.1　引言413

15.2　各种自助法的回顾414

15.3 自助样本生成和检验统计量问题415

15.4 自助法在金融模型中应用的评论418

15.5　使用交易规则选择模型的自助法424

15.6　长期回归中的自助法425

15.7　非线性模型的脉冲响应分析429

15.8　结论430

参考文献431

第16章　主成分分析和因子分析436

16.1　引言436

16.2　主成分437

16.3　基于主成分的模型442

16.4　因子分析444

16.5　结论448

参考文献448

17.1　引言451

第17章　金融模型中的变量误差问题451

17.2　分组法452

17.3　两步估计法以外的其他方法455

17.4　直接与反向回归法457

17.5 具有测量误差的潜变量／结构方程模型与MIMIC模型457

17.6 人工神经网络（ANN）作为MIMIC模型之外的另一种可选择方法463

17.7　信号提取方法与合理性检验463

17.8　定性和受限因变量模型464

17.9　有测量误差的因子分析464

17.10　总结465

参考文献465

18.1 引言471

18.2　人工神经网络471

第18章 人工神经网络的金融应用471

18.3　ANN和传统统计模型的关系474

18.4　ANN的应用和解释478

18.5　金融应用483

18.6　结论486

致谢486

参考文献487

第19章 受限因变量模型在金融中的应用492

19.1 引言492

19.2　贷款歧视和违约的研究492

19.3　债券评级和债券收益的研究494

19.4　事件研究495

19.5　储蓄、贷款和银行倒闭497

19.6　其他各种应用499

19.7 对未来研究的建议501

参考文献502

第Ⅶ部分　其他问题507

第20章　期权定价模型的检验507

20.1 引言507

20.2　期权定价的基本原理508

20.3　基于时间序列的期权定价模型的检验513

20.4　隐含参数估计523

20.5　其他分布假设下的隐含参数检验533

20.6　总结和结论537

参考文献538

21.1　引言546

第21章 比索问题：理论和实证含义546

21.2　比索问题和预测误差548

21.3 比索问题、资产价格与基本因素556

21.4　风险厌恶和比索问题563

21.5　计量经济问题569

21.6　结论571

参考文献572

第22章 市场微观结构时间序列的建模575

22.1　引言575

22.2　简单一元价格模型578

22.3　价格和交易的简单二元模型583

22.4　一般设定592

22.5　时间596

22.6　离散性600

22.7　非线性601

22.8　多重机制和市场602

22.9　总结和进一步研究的方向606

参考文献607

第23章　检验投资组合有效性的统计方法：一个综述615

23.1 引言615

23.2　包括无风险资产的有效性检验616

23.3　不包括无风险资产的有效性检验621

23.4　相关研究627

参考文献628

名词对照表631