金融高頻協方差陣的估計及應用研究 劉麗萍 科學齣版社有限責任公司 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉麗萍 著

圖書標籤:

• 金融學
• 高頻交易
• 協方差矩陣
• 風險管理
• 計量經濟學
• 投資組閤
• 時間序列分析
• 統計建模
• 金融工程
• 量化金融

店鋪： 河北省新華書店圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030486981

商品編碼：29730871033

包裝：平裝

齣版時間：2016-12-01

基本信息

書名：金融高頻協方差陣的估計及應用研究

定價：65.00元

作者：劉麗萍

齣版社：科學齣版社有限責任公司

齣版日期：2016-12-01

ISBN：9787030486981

字數：

頁碼：

版次：31

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞

內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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金融高頻協方差陣的估計及應用研究 內容概要： 本書深入探討瞭金融市場中高頻數據下協方差矩陣的估計方法及其在實際金融業務中的應用。金融市場數據的時序性、高頻性和復雜性給傳統的協方差估計方法帶來瞭巨大挑戰，而協方差矩陣在風險管理、投資組閤優化、衍生品定價等領域又扮演著至關重要的角色。因此，理解並掌握高效準確的協方差估計技術，對於提升金融決策的科學性和有效性具有重要意義。 本書首先從理論層麵梳理瞭金融市場高頻數據的特點，包括其數據的密集性、跳躍現象、異方差性以及時間依賴性等，並闡述瞭這些特點如何影響協方差矩陣的估計。接著，本書係統性地介紹瞭當前主流的高頻協方差矩陣估計方法。這包括但不限於： 基於日內數據的估計方法： 詳細講解瞭如何利用分鍾、秒級甚至更細粒度的數據來構建日內協方差矩陣。其中，將重點介紹已實現協方差（Realized Covariance）的計算原理、不同窗長選擇的影響以及如何通過數據預處理（如剔除異常值、糾正交易時間不對稱等）來提高估計的準確性。 模型驅動的估計方法： 闡述瞭將時間序列模型（如GARCH族模型、因子模型等）與高頻數據相結閤，以捕捉協方差的時變性和結構性特徵。本書將深入剖析不同模型的優勢與局限，以及如何針對高頻數據調整模型參數以達到最優估計。 機器學習與深度學習在協方差估計中的應用： 探討瞭如何利用神經網絡（如LSTM、CNN）、支持嚮量機等先進的機器學習和深度學習技術，從海量高頻數據中學習復雜的非綫性關係，從而構建更具彈性和預測能力的協方差矩陣估計模型。重點將放在模型的結構設計、特徵工程以及訓練優化策略上。 半參數與非參數估計方法： 介紹瞭在不依賴特定模型假設的前提下，利用核平滑、局部多項式迴歸等方法進行協方差估計的技術，分析其在處理非綫性和非平穩數據時的優勢。 在協方差估計方法的理論介紹之外，本書的另一核心內容是深入闡述這些估計方法在金融領域的實際應用。具體包括： 風險管理： VaR（Value at Risk）與CVaR（Conditional Value at Risk）的計算： 詳細說明如何利用高頻協方差矩陣估計來計算更精確的投資組閤的VaR和CVaR，特彆是在市場波動劇烈時，高頻數據能夠提供更及時的風險信息。 壓力測試與情景分析： 演示如何基於高頻協方差矩陣，構建更具衝擊力的市場情景，對金融機構的穩健性進行壓力測試。 信用風險評估： 探討高頻數據在刻畫宏觀經濟波動與金融資産價格聯動關係中的作用，以及如何將其納入信用風險模型。 投資組閤優化： 均值-方差模型（Markowitz Model）的改進： 分析瞭在存在大量資産時，傳統均值-方差模型對協方差矩陣估計的敏感性。本書將介紹如何利用更穩健的高頻協方差估計方法，來構建更有效的投資組閤，尤其是在資産數量遠大於觀測數量的情況下（“小樣本”問題），如何通過降維、正則化等技術來提升優化結果的穩定性。 風險預算（Risk Budgeting）與 Black-Litterman 模型： 闡述瞭如何將高頻協方差矩陣信息整閤到風險預算和 Black-Litterman 模型中，以構建更符閤投資者風險偏好和市場預期的投資組閤。 動態資産配置： 討論瞭如何利用時變的高頻協方差矩陣，實現投資組閤的動態調整，以適應不斷變化的市場環境，捕捉潛在的投資機會。 衍生品定價與對衝： 奇異期權定價： 詳細說明高頻協方差矩陣如何為復雜衍生品的定價提供更精確的參數輸入，例如，在濛特卡洛模擬中，高頻協方差可以更準確地模擬標的資産價格路徑的瞬時波動。 對衝策略的優化： 演示如何利用高頻協方差矩陣實時調整對衝比例，以降低交易成本並提高對衝的有效性。 波動率産品的交易： 探討瞭如何利用高頻數據預測和構建波動率指數，為波動率相關金融産品的交易提供依據。 高頻交易策略開發： 統計套利策略： 分析瞭如何利用高頻協方差信息識彆資産間的短期定價偏差，設計並實現統計套利策略。 事件驅動交易： 探討瞭高頻數據如何捕捉市場對突發事件的反應速度和聯動性，為事件驅動交易策略提供支持。 本書在理論分析的同時，注重實證研究和案例分析。通過大量實際金融市場數據（如股票、外匯、商品期貨等）的案例，展示瞭不同協方差估計方法的優劣，以及其在實際應用中的效果。本書還提供瞭相關的計算工具和編程思路，鼓勵讀者動手實踐，將理論知識轉化為解決實際金融問題的能力。 本書的另一亮點在於其前瞻性。在探討現有技術的同時，也對未來高頻協方差估計領域的發展趨勢進行瞭展望，包括對更大規模、更復雜金融數據的處理能力，以及與人工智能、大數據等前沿技術更深入的融閤。 目標讀者： 本書適閤金融工程、量化金融、金融風險管理、資産管理、金融數學等領域的科研人員、博士和碩士研究生。同時，也對在金融機構從事交易、風險管理、産品研發、量化分析等工作的專業人士具有重要的參考價值。 本書特色： 1. 理論與實踐深度結閤： 既有嚴謹的理論推導，又包含豐富的實證研究和案例分析。 2. 內容全麵深入： 覆蓋瞭高頻協方差估計的主要方法和核心應用領域。 3. 技術前沿性： 關注瞭機器學習、深度學習等最新技術在高頻金融數據分析中的應用。 4. 定量分析導嚮： 強調使用數學和統計工具解決金融實際問題。 5. 可讀性強： 語言清晰，結構嚴謹，力求使復雜的概念易於理解。 通過閱讀本書，讀者將能夠係統地掌握金融高頻協方差陣估計的關鍵技術，深入理解其在風險管理、投資組閤優化、衍生品定價等領域的廣泛應用，並能夠運用所學知識分析和解決復雜的金融問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿在手裏感覺非常有分量，封麵的設計也相當大氣，給人的第一印象就很好。作為一名對金融市場微觀結構和量化策略感興趣的研究者，我一直認為理解和準確估計高頻數據下的資産協方差矩陣是構建有效交易策略和風險管理模型的基礎。在海量高頻交易數據麵前，如何處理數據的稀疏性、非同步性以及時間異質性，並從中提取齣有意義的協方差信息，是一個極具挑戰性的問題。這本書的題目直接切中瞭這一痛點，我非常期待書中能介紹一些前沿的估計方法，例如利用高頻信息構建“最優”的協方差估計量，或者探討如何處理高維協方差矩陣的降維問題。同時，“應用研究”的提法也讓我關注書中是否會給齣具體的應用案例，例如如何利用這些估計結果來優化交易算法、進行高頻因子模型構建，或者進行精準的風險對衝。希望這本書能成為我深入理解和應用高頻金融數據分析的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始被這本書的名字吸引，是因為“高頻”和“協方差陣”這兩個詞匯。在金融領域，高頻交易的興起，使得對資産價格瞬時波動性和相互關係的理解變得至關重要。協方差陣，作為衡量資産之間綫性相關程度的工具，其準確估計直接影響到投資組閤的構建、風險管理以及衍生品的定價。這本書的題目直接點齣瞭這個核心問題，讓我覺得它非常貼閤當前金融研究的前沿。雖然我還不確定書中具體的章節內容，但僅從書名就可以推測，作者應該會深入探討各種統計學和計量經濟學方法，來應對高頻數據帶來的噪音、非平穩性等挑戰。而且，“應用研究”的字樣也暗示著，這本書不僅僅停留在理論層麵，更會提供實際的應用案例，這對於我這樣希望將學術研究與實際市場相結閤的讀者來說，是極具吸引力的。我期待著書中能夠提供一些創新的方法，或者對現有方法進行更深入的解析和比較，幫助我提升在實際操作中的分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當的專業，沉甸甸的紙張質感，搭配上清晰的排版，一看就知道是經過精心製作的。雖然我還沒來得及深入閱讀，但僅僅是翻閱目錄和前言，就能感受到作者在金融高頻數據處理和協方差陣估計方麵的深厚功底。現代金融市場瞬息萬變，海量的高頻數據為我們提供瞭前所未有的洞察力，但如何有效地從中提煉齣有用的信息，尤其是準確估計協方差陣，一直是睏擾研究者和實踐者的一個難題。這本書的齣現，似乎為這個問題提供瞭一個係統性的解決方案。我尤其對書中提及的各種估計方法感到好奇，不知道作者是如何權衡效率、精度和模型假設的。而且，書中還探討瞭這些估計結果的應用，這讓我對接下來的實證分析部分充滿期待。對於我這樣一個對金融工程和量化交易感興趣的讀者來說，這本書無疑是一份寶貴的知識財富。我希望它能幫助我更好地理解高頻數據背後的復雜關係，並為我今後的研究和投資決策提供堅實的理論支持。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的標題非常有吸引力，直接點齣瞭金融研究中的一個核心且棘手的難題。我個人對金融工程領域的量化分析非常感興趣，特彆是如何從海量的高頻交易數據中挖掘齣信息，並轉化為可操作的投資策略。協方差矩陣的準確估計，對於構建最優的投資組閤、進行有效的風險對衝以及準確評估金融衍生品的價格至關重要。在高頻數據環境下，由於數據量龐大、噪聲多、且相關性可能隨時間快速變化，傳統的估計方法往往難以勝任。我好奇書中是否會探討一些能夠有效捕捉高頻數據特性的新模型和算法，例如考慮連續時間模型、半參數模型，或者利用機器學習方法來估計協方差矩陣。此外，“應用研究”的章節也讓我非常期待，我希望書中能提供一些實際的案例，展示如何將這些估計結果應用於投資組閤優化、風險度量、甚至高頻交易策略的開發。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個深入瞭解這一研究方嚮的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常精美，散發著一股嚴謹的學術氣息。我平時比較關注金融計量經濟學方麵的內容，尤其是關於時間序列分析和風險管理的應用。協方差陣的估計，在我看來，是連接這兩個領域的一個關鍵橋梁。在理解資産價格的波動性時，僅僅關注單個資産的風險是不夠的，我們更需要瞭解不同資産之間是如何聯動變化的。高頻數據則進一步增加瞭這種關聯分析的復雜性，因為數據的維度很高，而且瞬時相關性可能隨時間發生劇烈變化。我猜測這本書會涵蓋從傳統的基於曆史數據的協方差估計方法，到可能存在的更先進的、考慮瞭高頻數據特性（如交易頻率、訂單簿信息等）的新模型。而且，書中提到“應用研究”，讓我對它在實際投資組閤優化、風險度量（如VaR、CVaR）以及資産定價中的作用充滿瞭好奇。希望這本書能夠提供清晰的理論框架和實用的方法指導，幫助我更有效地應對金融市場中日益復雜的風險挑戰。