数理金融方法与建模译丛：金融时间序列的经济计量学模型（第二版）
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...
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"课程时的一本十分的教学参考书。
在上一个世纪五十，七十年代的两个时间段，有一些智者提出了"风险的处理和效益的优化"两个现代金融学的中心议题。从此，几乎所有数理金融的理论也都围绕着这两个基本问题而展开。
特伦斯·米尔斯是拉夫伯勒大学(Loughborough University)的经济学教授。他在沃里克大学(University of Warwick)获得博士学位，曾在里兹大学(University of Leeds)讲学，并在城市大学商学院(City University Business Sshool)和赫尔大学(University of Hull)担任教授
从书总序
中文版序
作者中文版序
本书简介
第二版序方
1、引
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
