《函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的金融應(yīng)用與實證分析》對函數(shù)型數(shù)據(jù)在金融市場中的應(yīng)用進(jìn)行了較為全面的分析。從金融市場出發(fā)，提供了一系列重要問題的具體應(yīng)用和解決方案。重要的是，提供了從函數(shù)視角出發(fā)，分析金融市場行為的思維方式。基于函數(shù)型數(shù)據(jù)分析這一新的視角，為更好地認(rèn)識和理解中國金融市場的變化規(guī)律和風(fēng)險提供了新的分析工具和實證證據(jù)。研究結(jié)合了函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法、時間序列分析和統(tǒng)計算法中的重要思想和方法，并將其應(yīng)用到刻畫資產(chǎn)價格變化和衡量風(fēng)險的研究中。
隋鈺冰，1988年生，漢族，重慶江北人。金融學(xué)博士，深圳大學(xué)理論經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后流動站在站博士后。工作單位深圳大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，研究方向金融風(fēng)險管理、家庭金融學(xué)。
第1章 導(dǎo)論
1．1 研究背景和意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3 研究思路與研究方法
1．4 特色與創(chuàng)新之處
1．5 內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第2章 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析
2．1 引言
2．2 函數(shù)型數(shù)據(jù)
2．2．1 函數(shù)型數(shù)據(jù)
2．2．2 函數(shù)型數(shù)據(jù)預(yù)處理
2．3 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的一般方法
2．4．金融數(shù)據(jù)的函數(shù)型表達(dá)
2．5 本章小結(jié)
第3章 函數(shù)型主成分分析與聚類分析
3．1 引言
3．2 理論背景
3．2．1 函數(shù)型主成分分析的原理
3．2．2 Mercer引理與Karhunen-Loeve展開式
3．3 實證研究
3．3．1 模型設(shè)定
3．3．2 數(shù)據(jù)與變量
3．3．3 實證結(jié)果分析
3．4 聚類分析
3．4．1 聚類分析的原理
3．4．2 K-means聚類分析的算法
3．4．3 聚類分析的實證結(jié)果
3．5 本章小結(jié)
第4章 基于函數(shù)型數(shù)據(jù)的股票市場波動率研究
4．1 引言
4．2 文獻(xiàn)回顧
4．2．1 股票日間波動率
4．2．2 股票日內(nèi)波動率
4．3 理論背景
4．4 實證分析
4．4．1 數(shù)據(jù)與變量
4．4．2 模型設(shè)定
4．4．3 算法
4．4．4 模型估計
4．4．5 實證結(jié)果分析
4．5 模型預(yù)測
4．5．1 樣本內(nèi)與樣本外預(yù)測
4．5．2 預(yù)測效果的評價
4．6 本章小結(jié)
第5章 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析與金融風(fēng)險管理
5．1 引言
5．2 文獻(xiàn)回顧
5．2．1 風(fēng)險價值的相關(guān)文獻(xiàn)
5．2．2 基于分位數(shù)的風(fēng)險價值
5．3 理論背景
5．3．1 相對風(fēng)險測度方法
5．3．2 絕對風(fēng)險測度方法
5．4 基于函數(shù)型數(shù)據(jù)的多元風(fēng)險管理
5．4．1 模型設(shè)定
5．4．2 數(shù)據(jù)與變量
5．4．3 算法
5．4．4 實證結(jié)果分析
5．5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與研究展望
6．1 總結(jié)
6．2 研究展望
6．2．1 多元模型與二維函數(shù)型模型的研究
6．2．2 混合模型的研究
6．2．3 集成風(fēng)險模型的研究
參考文獻(xiàn)
附錄
后記
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