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内容简介:
本书是一本理论和实践结合得比较好的著作,从理论到实践,从方法到技巧,数学工作者(首先是统计学家)和经济工作者都可以从本书中学习到很多东西。经济科学出版社将本书引进并译成中文,对于我国有志于研究现代金融理论与方法的研究人员,以及对于扩大金融数学的影响无疑是一件极为有益且值得称道的工作。本书也可作为本科高年级学生或研究生学习类似“金融时间序列分析”课程时的一本十分优秀的教学参考书。
书籍目录:
从书总序
中文版序言
作者中文版序言
本书简介
第二版序方
1、引言
2、单变量线性随机模型:基本概念
2.1 随机过程、遍历性和平稳性
2.2 随机差分方程
2.3 ARMA过程
2.4 线性随机过程
2.5 ARMA模型的建立
2.6 非平稳过程和ARIMA模型
2.7 ARIMA模型的建立
2.8 利用ARIMA模型预测
3、单变量线性随便机模型:深入课题
3.1 确定时间序列的积分次
3.2 分解时间序列:不可风成分模型和信号提取
3.3 持久性和趋势回归的测量
4、单变量非线性随机模型
5、拟合收益率分布
6、非积他金融时间序列的回归方法
7、积分金融时间序列的回归方法
8、积分金融时间序列分析的深入课题
作者介绍:
特伦斯·米尔斯是拉夫伯勒大学(LoughboroughUniversity)的经济学教授。他在沃里克大学(UniversityofWarwick)获得博士学位,曾在里兹大学(UniversityofLeeds)讲学,并在城市大学商学院(CityUniversityBusinessSshool)和赫尔大学(UniversityofHull)担任教授。他发表
出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
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其它内容:
书籍介绍
数理金融方法与建模译丛(第二版),ISBN:9787505827813,作者:(英)米尔斯 著,俞卓菁 译
网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:9分
使用便利性:6分
书籍清晰度:6分
书籍格式兼容性:8分
是否包含广告:4分
加载速度:8分
安全性:8分
稳定性:6分
搜索功能:5分
下载便捷性:4分
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:5分
主题深度:4分
文字风格:6分
语言运用:6分
文笔流畅:6分
思想传递:6分
知识深度:5分
知识广度:4分
实用性:4分
章节划分:9分
结构布局:8分
新颖与独特:5分
情感共鸣:9分
引人入胜:7分
现实相关:9分
沉浸感:4分
事实准确性:3分
文化贡献:5分