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醉染图书高维面板数据因子模型 理论、方法与应用9787509684344
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章 绪论节 本书研究内容一、动态混合双因子模型(DMDFM)二、离散面板数据动态因子模型(DM)三、面板数据因子随机波动模型(Factor PDSVM或PFSVM)第二节 结构安排第三节 本书创新点一、拓宽了高维面板数据降维的思路二、针对不同的面板数据类型构建与之对应的动态因子模型三、提供了几种不同模型的估计方法并对每种方法进行了改进四、从理论上对各个模型的估计结果的有关统计质进行了明五、明确了相应模型的适用领域并对某些模型进行了应用研究第二章 因子模型形式拓展节 因子模型的一般形式第二节 宏观因子模型一、单因子模型二、多因子模型第三节 行业因子模型一、BARRA因子模型二、Fama-French因子模型第四节 统计因子模型一、主成分法二、极大似然法第五节 动态因子模型一、动态因子模型和静态因子模型二、严格(准确)动态因子模型三、近似动态因子模型四、广义动态因子模型五、滞后公因子模型第六节 多因子模型在互联网金融市场的应用第三章 高维面板数据降维与因子模型估计节 高维面板数据降维和变量选择方法第二节 高维因子模型建模策略第三节 动态因子模型的设定与估计方法第四节 面板数据因子模型的贝叶斯推断第四章 高维面板数据动态混合双因子模型节 引言第二节 面板数据动态混合双因子模型一、面板数据因子模型二、面板数据动态混合双因子模型三、动态混合双因子模型的特例第三节 模型的识别和设第四节 模型估计一、因子分解与因子个数的选择二、估计过程三、估计结果四、理论质及其明第五节 数值模拟第六节 本章小结第五章 高维离散面板数据动态因子模型节 引言第二节 离散面板数据动态因子模型设定一、模型的基本形式二、模型设第三节 基于GEE的模型估计一、离散面板数据因子模型估计方法的选择二、随机效应和固定效应模型估计过程的实现三、基于GEE的DM估计的理论质第四节 ┄数值模拟第五节 非交易日对价格涨跌的影响第六节 本章小结第六章 高维面板数据因子随机波动模型节 引言第二节 因子面板数据随机波动模型的设定一、面板数据随机波动模型二、因子面板数据随机波动模型第三节 因子面板数据随机波动模型估计和计算过程一、预先处理二、潜变量及相关参数的后验分布设定三、联合参数的MCMC算法四、因子分解的MCMC算法五、动态波动方程的FFBS估计第四节 数值模拟第五节 互联网金融和传统金融上市公司对比分析第六节 结论和进一步研究第七章 结论与展望节 主要结论第二节 进一步研究展望附录一附录二附录三附录四附录五参考文献后记
方国斌,男,安徽财经大学统计与应用数学学院经济统计系主任,教授,硕士生导师。中国人民大学统计学院博士,中国人民大学环境学院理论经济学博士后。美国北伊利诺伊大学(NIU)统计系访问学者。中国商业统计学会、中国统计教育学会理事;中国数量经济学会长江三角洲经济研究会、中国优选法统筹法与经济数学研究会高等教育经济管理分会常务理事。在《统计研究》、《数理统计与管理》等国内外期刊公开发表科研40余篇。其中3篇被人大报刊复印资料《统计与精算》全文转载。主持社会科学等项目10余项。作为项目组主要成员参加社会科学重点项目和自然科学重点项目等重量项目6项。主要研究领域为金融计量经济学、面板数据分析、金融深度学习等。
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