了得網經濟_極差分解方法與金融市場預測研究

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技術分析流派眾多，各種交易指標紛繁復雜，本書僅以日式K線圖為研究對像。謝海濱、範奎奎、汪壽陽所著的《極差分解方法與金融市場預測研究》在經典的時間序列分析框架下，繫統地研究了開盤價、收盤價、**價和**價之間的內在聯繫，提出了金融資產價格的極差分解理論，建立了新的模型來預測金融資產價格收益率，並對該模型進行了深入的理論探討和實證研究。本書的研究工作為日式K線圖預測方法奠定了統計理論基礎和分析框架，為從事實際交易和投資應用的人員提供了新的預測分析工具。

內容簡介

謝海濱、範奎奎、汪壽陽所著的《極差分解方法與金融市場預測研究》以極差和金融市場可預測性為研究對像，以繫統工程原理為方法論指導，結合技術分析——K線分析、單變量和多變量時間序列分析、風險管理等理論和研究方法，綜合考慮技術分析預測的靈活性以及時間序列分析預測的統計穩健性，從理論和實證兩大方面對金融資產價格運動規律進行了深人而繫統的研究。

《極差分解方法與金融市場預測研究》首次研究了極差風險與價格之間的內在理論聯繫，建立了資產價格的極差分解理論並提出新的金融資產價格預測方法和框架，同時對新方法的預測效果進行了繫統的實證研究。

本書可以作為從事計量經濟學研究和預測研究的科研人員、相關政府管理部門的決策人員以及金融行業的咨詢管理人員的閱讀材料，也可供高等院校金融學、管理科學與工程等專業的師生參考。

第1章  緒論
  1.1  研究背景和意義
  1.2  國內外研究文獻
  1.3  本書的研究方法、內容以及結構安排
  1.4  本書的創新與特色
  1.5  本書的結構路線
第2章  市場可預測的資產定價理論基礎
  2.1  基於消費的資產定價模型
  2.2  隨機遊走與時變的預期收益
  2.3  資產可預測性程度
  2.4  本章小結
第3章  市場可預測的實證經驗一一K線的預測能力
  3.1  K線的起源與定義
  3.2  K線預測能力的實證檢驗
  3.3  實證結果
  3.4  本章小結
第4章  K線預測的統計理論：價格的極差分解
  4.1  極差與信息
  4.2  信息與金融市場建模
  4.3  極差分解理論
  4.4  統計模擬
  4.5  實證研究
  4.6  本章小結
第5章   K線預測的統計理論：基於分解的向量自回歸模型(DVAR)
  5.1  引言
  5.2  收益率建模方法評述
  5.3  收益率分解
  5.4  基於分解的向量自回歸模型
  5.5  DVAR模型變量間的Granger因果關繫
  5.6  統計模擬
  5.7  實證研究
  5.8  本章小結
第6章  K線預測的統計理論：上、下影線在DVAR模型中的作用
  6.1  影線與K線圖
  6.2  上、下影線的定義及符號
  6.3  模擬研究
  6.4  Granger因的理論解釋
  6.5  實證研究
  6.6  本章小結
第7章   K線預測的實證研究：DVAR與ARMA的實證比較
  7.1  引言
  7.2  計量方法
  7.3  實證研究
  7.4  本章小結
第8章   K線預測的實證研究：DVAR模型的樣本內預測能力
  8.1  計量經濟方法
  8.2  證券市場價格預測：S&P500
  8.3  外彙市場預指數
  8.4  大宗商品價格預測：WTI原油現貨價格
  8.5  本章小結
第9章   K線預測的實證研究：DVAR模型的樣本外預測能力
  9.1  引言
  9.2  計量經濟方法
  9.3  樣本外預測結果：S&P500
  9.4  樣本外預測結指數
  9.5  樣本外預測結果：WTI原油現貨價格
  9.6  本章小結
第10章  總結與展望
  10.1  主要研究結論
  10.2  未來研究展望
參考文獻

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