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实证金融中的非线性时间序列模型

作者

上市的：
  • 菲利普·汉斯·弗朗西斯
  • 迪克·范·迪克·迪克

摘要

尽管实证金融中常用的许多模型都是线性的，但金融数据的性质表明，非线性模型更适合预测和准确描述收益和波动性。大量适用于建模和预测经济时间序列模型的非线性时间序列模型使得为特定应用选择最佳模型非常困难。这本经过教室测试的高级本科生和研究生教科书于2000年首次出版，它对最近开发的非线性模型进行了严格的处理，包括寄存器切换和人工神经网络。重点是描述和预测金融资产收益及其相关波动性的潜在适用性。对这些模型进行了详细分析，并没有被视为“黑箱”。使用来自东京、伦敦和法兰克福等金融市场的广泛金融数据进行说明。

建议引用

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    • 手柄：RePEc：杯子：cbooks:9780521770415
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