| 开本：16开 |
| 纸张：轻型纸 |
| 包装：平装 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787550451735 |
| 所属分类：图书>经济>财政税收 |
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商品详情
作者杨冬
著杨冬 译
装帧平装
印次
定
出版社西南财经大学出版社
开本开
印刷时间暂无
语种暂无
出版时间
页数
外部编号
版次
成品尺寸暂无
绪论
选题背景与问题提出
研究目的和研究意义
研究内容与结构安排
主要创新点
国内外研究现状
混频模型建模研究现状
因子模型建模研究现状
很优因子个数识别研究现状
高阶矩及其投资组合研究现状
基于混频因子模型的高阶矩建模及其估计方法
高阶矩的张量表达方法
混频多因子高阶矩模型
混频多因子模型高阶矩投资组合优化
其他高阶矩估计方法简介
本章小结
基于混频因子模型的高阶矩很优因子个数识别研究
高阶矩矩阵稀疏性检验
混频因子模型高阶矩因子个数识别检验
混频因子模型很优因子个数筛选策略
数据处理与说明
蒙特卡洛模拟研究
不同高阶矩很优因子个数识别方法的模拟比较
本章小结
中国股票市场的混频多因子模型高阶矩投资组合研究
研究背景
基于统计意义的混频多因子高阶矩建模的实证研究
混频多因子高阶矩建模的经济价值评价
本章小结
结论与研究展望
主要结论
研究展望
参考文献
附录因子模型框架下高阶矩矩阵分解
杨冬，西南财经大学统计学院讲师，年获西南财经大学经济学（数量经济学）博士学位。主要研究领域：金融计量经济学、混频时间序列分析。
本书在结合前人已有研究的基础上，基于混频因子模型方法，通过更高频率数据的使用使得模型中包含更多的历史信息以及增加因子个数以提高对收益率的解释能力两种途径，力图解决高阶矩估计面临的“维数灾难”问题，同时进一步提高高阶矩投资组合的表现。
商品详情
作者杨冬
著杨冬 译
装帧平装
印次
定
出版社西南财经大学出版社
开本开
印刷时间暂无
语种暂无
出版时间
页数
外部编号
版次
成品尺寸暂无
绪论
选题背景与问题提出
研究目的和研究意义
研究内容与结构安排
主要创新点
国内外研究现状
混频模型建模研究现状
因子模型建模研究现状
很优因子个数识别研究现状
高阶矩及其投资组合研究现状
基于混频因子模型的高阶矩建模及其估计方法
高阶矩的张量表达方法
混频多因子高阶矩模型
混频多因子模型高阶矩投资组合优化
其他高阶矩估计方法简介
本章小结
基于混频因子模型的高阶矩很优因子个数识别研究
高阶矩矩阵稀疏性检验
混频因子模型高阶矩因子个数识别检验
混频因子模型很优因子个数筛选策略
数据处理与说明
蒙特卡洛模拟研究
不同高阶矩很优因子个数识别方法的模拟比较
本章小结
中国股票市场的混频多因子模型高阶矩投资组合研究
研究背景
基于统计意义的混频多因子高阶矩建模的实证研究
混频多因子高阶矩建模的经济价值评价
本章小结
结论与研究展望
主要结论
研究展望
参考文献
附录因子模型框架下高阶矩矩阵分解
杨冬，西南财经大学统计学院讲师，年获西南财经大学经济学（数量经济学）博士学位。主要研究领域：金融计量经济学、混频时间序列分析。
本书在结合前人已有研究的基础上，基于混频因子模型方法，通过更高频率数据的使用使得模型中包含更多的历史信息以及增加因子个数以提高对收益率的解释能力两种途径，力图解决高阶矩估计面临的“维数灾难”问题，同时进一步提高高阶矩投资组合的表现。