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금융시계열분석 제2판

금융시계열분석 제2판 (215회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
김명직 장국현
서명 / 저자사항
금융시계열분석 = Financial econometrics / 김명직 ; 장국현 [공저].
판사항
제2판
발행사항
서울 :   經文社 ,   2002   (2006).  
형태사항
xx, 822 p. : 삽도 ; 26 cm + CD-ROM 1매.
ISBN
8942004636
일반주기
부록:「금융시계열분석」예제프로그램 및 데이터 파일  
서지주기
찾아보기수록 참고문헌: p. 787-804
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 332 2002e 등록번호 111447523 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 332 2002e 등록번호 111447524 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 332 2002e 등록번호 121137616 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 4 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 332 2002e 등록번호 121137617 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 5 소장처 세종학술정보원/사회과학실/ 청구기호 332 2002e 등록번호 151145422 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
No. 6 소장처 세종학술정보원/사회과학실/ 청구기호 332 2002e 등록번호 151145423 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 332 2002e 등록번호 111447523 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 332 2002e 등록번호 111447524 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 332 2002e 등록번호 121137616 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 332 2002e 등록번호 121137617 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/사회과학실/ 청구기호 332 2002e 등록번호 151145422 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
No. 2 소장처 세종학술정보원/사회과학실/ 청구기호 332 2002e 등록번호 151145423 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

책소개

금융경제학이 이론적인 내용을 다룬다면 금융시계열분석 또는 금융계량경제학은 이를 실증,실무적으로 뒷받침할 수 있는 도구들을 다루는 분야이다. 본서는 금융실무자를 위해 독자적 학습이 가능하도록 예제 등을 통해 쉽게 구성하였다.


정보제공 : Aladin

저자소개

김명직(지은이)

<금융시계열분석>

정보제공 : Aladin

목차


목차
제1장 금융시계열의 특성과 분석
 1.1 이자율과 신용스프레드 = 2
 1.2 주가와 주가지수 = 6
 1.3 실질GDP = 10
 1.4 시뮬레이션 = 15
 부록 : 지수추적 GAUSS 프로그램 = 19
제2장 EViews의 이해와 활용
 2.1 백색잡음 = 25
 2.2 EViews를 사용한 실제 데이터의 분석 = 37
 2.3 EViews를 이용한 프로그래밍 = 46
  2.3.1 만기수익률의 계산 = 47
  2.3.2 Duration의 계산 = 52
  2.3.3 행렬연산 : Cholesky분해 = 54
제3장 GAUSS 언어의 이해와 활용
 3.1 GAUSS 기초 : 벡터와 행렬을 이용한 연산 = 60
 3.2 만기수익률 계산 = 69
 3.3 GAUSS를 이용한 수치최적화 = 72
제4장 안정적 시계열의 추정과 예측
 4.1 일반적 시계열분석 과정의 이해 = 87
 4.2 기초개념 = 94
  4.2.1 확률과정 = 94
  4.2.2 안정성, 자기공분산 및 자기상관 = 95
  4.2.3 편자기상관 = 103
  4.2.4 월드분해정리와 선형필터 = 109
 4.3 자기회귀모형 = 112
  4.3.1 AR(1)모형 = 115
  4.3.2 AR(2)모형 = 120
  4.3.3 p-차 자기회귀모형(AR(p)모형) = 125
  4.3.4 AR(p)모형의 MA(·)모형으로의 전환 = 128
 4.4 이동평균모형 = 130
  4.4.1 MA(1)모형 = 131
  4.4.2 MA(2)모형 = 134
  4.4.3 q-차 이동평균모형(MA(q)모형) = 137
 4.5 자기회귀-이동평균모형(ARMA(p,q) models) = 137
  4.5.1 ARMA(1,1) 과정 = 139
  4.5.2 ARMA(p,q)모형 = 141
 4.6 ARMA(p,q)모형의 추정 = 143
  4.6.1 최우추정(MLE) = 143
  4.6.2 수치최적화 = 149
 4.7 적정 ARMA(p,q)모형 선정절차 - Diagnostic Checking = 152
 4.8 ARMA모형의 예측 = 154
  4.8.1 ARMA(p,q)모형 예측의 기본원리 = 154
  4.8.2 예측오차 = 156
  4.8.3 ARMA(p,q)모형의 최소 MSE 예측 = 158
 4.9 Fractionally Integrated ARMA과정 : FARIMA(p,d,q) = 164
 부록 : Big-O와 Little-o : Order of Magnitude = 168
제5장 불안정적 시계열모형의 추정과 예측
 5.1 불안정시계열 = 171
 5.2 확률보행모형 = 173
 5.3 Integrated Moving-Average(IMA)모형 = 177
 5.4 ARIMA(p,d,q)과정 = 180
 5.5 베버리지-넬슨 분해 = 181
 5.6 Hodrick-Prescott 필터 = 186
 5.7 불안정시계열의 예측 = 190
  5.7.1 ARIMA(p,d,q)모형의 MMSE 예측 = 190
  5.7.2 ARIMA(p,d,q)모형의 MMSE 예측의 예 = 194
 5.8 EViews를 이용한 예측 예제 = 195
제6장 변동성모형
 6.1 변동성이란? = 201
  6.1.1 공분산과 상관관계 = 206
  6.1.2 역사적 변동성과 역사적 상관관계 = 207
  6.1.3 지수이동가중평균 = 209
  6.1.4 조건부이분산모형이 분산예측과정에서 흥미로운 이유는? = 210
 6.2 단일시계열 변동성모형의 추정과 예측 = 212
  6.2.1 ARCH모형 = 212
  6.2.2 ARCH효과의 검정, ARCH모형의 최우추정 및 예측 = 213
  6.2.3 GARCH(p,q)모형 = 219
  6.2.4 GARCH(1,1)모형의 특성 = 221
  6.2.5 GARCH(p,q)모형의 추정 = 222
  6.2.6 GARCH(1,1)모형의 예측 = 227
  6.2.7 Exponential GARCH모형(EGARCH) = 229
  6.2.8 EGARCH모형의 추정과 예측 = 231
  6.2.9 Integrated GARCH모형(IGARCH) = 237
  6.2.10 Component모형 = 238
  6.2.11 Component-점프모형 = 241
 6.3 벡터시계열 변동성모형 = 245
  6.3.1 Multivariate GARCH모형 = 245
  6.3.2 일정상관관계 VECH모형 = 256
  6.3.3 단일요인 GARCH모형 = 257
  6.3.4 동태적 선형미관측요인모형(DLLFM) = 258
  6.3.5 점프가 있는 경우의 동태적 선형 미관측요인모형 = 259
 6.4 확률변동성모형 = 264
 6.5 GARCH모형에 의한 확산과정의 근사 = 266
 6.6 마코프전환 변동성모형 = 267
 6.7 내재변동성 = 269
 6.8 부록 Ⅰ : 준최우추정 = 271
 6.9 부록 Ⅱ : GAUSS프로그램 예제 = 273
  6.9.1 AR(1)-GARCH(1,1)-t-분포모형 = 273
  6.9.2 Component-점프모형 = 276
제7장 상태-공간모형과 칼만필터
 7.1 확률보행 회귀계수모형 = 283
 7.2 상태-공간모형 = 290
  7.2.1 ARMA(p,q) 과정의 상태-공간모형 = 291
  7.2.2 비관측요소모형 = 293
  7.2.3 계절효과모형 = 294
  7.2.4 시변파라미터모형 = 296
  7.2.5 요인모형 = 296
 7.3 상태-공간모형의 추정 = 298
  7.3.1 칼만필터 앨고리듬 = 298
  7.3.2 칼만필터 초기화방법 = 302
  7.3.3 균제상태 칼만필터 = 309
  7.3.4 칼만필터를 이용한 Wold Representation 계산 = 311
  7.3.5 평활화 = 313
  7.3.6 칼만필터를 이용한 예측 = 317
 7.4 조건부 정규분포모형 = 320
 7.5 확장칼만필터 = 324
  7.5.1 확장칼만필터의 예 = 325
제8장 추세와 단위근
 8.1 추세모형 = 327
 8.2 표준브라우니언모션 = 332
  8.2.1 연속 mapping 정리 = 336
 8.3 연속과정과 확률미분방정식 = 338
  8.3.1 브라우니언 브리지 과정 = 338
  8.3.2 기하브라우니언모션 과정 = 339
  8.3.3 적분브라우니언모션 과정 = 340
  8.3.4 표류항(drift)이 있는 브라우니언모션 과정 = 341
  8.3.5 평균회귀과정 = 342
  8.3.6 확률미분방정식과 lto 미분법 = 342
 8.4 Dickey-Fuller 단위근 검정 = 346
 8.5 필립스-페론(Phillips-Perron) 단위근 검정 = 354
 8.6 유사회귀분석 = 358
 8.7 단위근이 있는 시계열의 유사추세 및 사이클 = 360
 8.8 시간추세 안정적 시계열과 차분 안정적 시계열의 선택문제 = 363
제9장 벡터시계열모형
 9.1 벡터시계열의 추정과 예측 = 365
 9.2 p-차 벡터자기회귀과정(VAR(p) Models) = 374
  9.2.1 벡타자기회귀모형의 벡타이동평균모형 표현식 = 376
  9.2.2 Cholesky 분해 = 377
 9.3 VARMA모형의 추정 = 378
  9.3.1 최우추정 = 378
  9.3.2 칼만필터에 의한 추정 = 379
  9.3.3 적정모형 선택절차 = 380
 9.4 VAR모형을 이용한 예측 = 381
 9.5 충격반응함수와 예측오차분산분해 = 382
  9.5.1 충격반응함수 = 382
  9.5.2 예측오차분산분해 = 388
 9.6 구조 VAR모형 = 391
 9.7 Blanchard-Quah 분해 = 394
제10장 공적분과 벡터오차수정모형
 10.1 공적분 = 405
 10.2 ADF검정에 의한 공적분 검정방법 = 408
 10.3 공통확률추세 = 409
 10.4 요한슨 공적분검정 = 413
  10.4.1 VECM모형과 공통확률추세모형의 관계 = 415
  10.4.2 VECM모형의 우도함수 = 416
  10.4.3 요한슨 앨고리듬과 우도비 검정통계량 = 417
  10.4.4 요한슨 공적분 검정 모형설정 옵션 = 419
제11장 국면전환모형
 11.1 혼합분포모형 = 436
 11.2 마코프체인 = 441
 11.3 Hamilton 모형 = 446
  11.3.1 해밀턴모형의 최우추정 = 447
  11.3.2 일반다중회귀모형 경우의 마코프 국면전환모형 = 451
 11.4 Lam의 일반화 Hamilton모형 = 462
  11.4.1 모형설정 = 462
  11.4.2 근사최우추정법 = 464
  11.4.3 (실증분석예제) 미국 실질GDP의 확률추세모형 = 467
  11.4.4 (실증분석예제) 원-달러환율의 평가국면 추정 = 477
 11.5 시변전이확률과 상태종속분산 = 479
제12장 비선형모형
 12.1 모수적 비선형모형 = 484
  12.1.1 STAR모형 = 484
  12.1.2 Bilinear모형 = 487
  12.1.3 EAR모형 = 488
  12.1.4 ANN모형 = 489
 12.2 비선형성에 대한 검정 = 494
 12.3 실증분석 예제 = 499
  12.3.1 LSTAR모형의 추정 = 499
  12.3.2 Neural Network모형(feed-forward network)의 추정 = 501
제13장 비모수적 추정
 13.1 비모수적 추정의 기본 아이디어 = 509
 13.2 커널회귀분석 = 511
 13.3 Locally Weighted Regression(LWR) = 512
 13.4 비모수적 추정예제 = 513
  13.4.1 LWR과 가우시언커널 평활화 추정량 : 시뮬레이션 데이터 = 513
  13.4.2 LWR과 가우시언커널 평활화추정량 : 국고채 만기수익률 데이터(2000.5.23) = 516
제14장 자산수익률의 예측성과 시장효율성
 14.1 마팅게일과 확률보행과정 = 522
 14.2 주가수익률의 측정 = 527
 14.3 자기상관계수에 의한 검정 = 528
  14.3.1 Q-통계량 = 529
 14.4 분산비검정과 Ψ(1)통계량 = 530
  14.4.1 분산비검정(Variance Ratio Test) = 530
  14.4.2 이분산성이 있는 경우의 일치성분산비검정 = 535
  14.4.3 Ψ(1)통계량 = 537
 14.5 중첩수익률을 이용한 자기회귀분석 = 538
 14.6 내재가치 대리변수를 이용한 수익률 예측성검정 = 544
 14.7 자산수익률 예측성과 시장 효율성 = 547
제15장 주식시장 - 자본자산가격결정모형(CAPM)
 15.1 자본자산가격결정모형의 기본 = 549
  15.1.1 기대수익률과 위험 = 550
  15.1.2 효율적 포트폴리오의 효율적 투자기회선 = 552
  15.1.3 CAPM의 주요 가정 = 553
  15.1.4 시장포트폴리오와 자본시장선(CML) = 554
  15.1.5 증권시장선(SML) = 556
 15.2 조건부 CAPM모형과 검정 = 562
 15.3 CAPM의 다변량 검정 = 570
 15.4 GMM을 이용한 CAPM의 다변량 검정 = 574
 15.5 Black의 실질수익률 버전 CAPM = 577
제16장 주식시장 - 다요인모형
 16.1 요인모형의 기본 = 581
 16.2 차익거래 가격결정모형(APT) = 585
 16.3 APT의 추정과 검정 = 588
  16.3.1 거시경제변수들을 요인으로 설정하는 경우 = 589
  16.3.2 주요인분석과 요인분석에 의한 요인설정의 경우 = 593
 16.4 주요인분석 = 594
 16.5 요인분석 = 596
 16.6 표준상관분석 = 602
  16.6.1 표준상관분석의 기본 = 602
  16.6.2 표준상관분석을 이용한 주가의 Trend-Cycle 분해 = 605
 16.7 조건부 이분산이 있는 경우의 다요인모형 추정 = 606
  16.7.1 Diebold-Nerlove(1989)의 Latent Factor 모형 = 609
  16.7.2 점프가 있는 경우 팩터모형의 추정 = 610
제17장 채권시장과 이자율모형
 17.1 채권과 채권시장 = 617
 17.2 선형(Affine) 채권이론가격모형 = 623
 17.3 3요인 선형모형 - 닫힌 해가 존재하는 경우 = 626
 17.4 추정방법론 = 630
  17.4.1 연속과정의 이산화 = 630
  17.4.2 추정방법론 : 확장칼만필터 = 631
 17.5 (예제) 3-요인 SAS-R모형에 의한 국민주택 1종채권의 이론가격 추정 = 632
 17.6 주요인 분석에 의한 만기수익률 곡선 모델링 = 644
 17.7 요인간 상관관계를 허용한 3요인 모형 = 645
 부록 A : 주요인분석(PCA)을 이용한 만기수익률 변동 설명요인의 누적 설명력 계산프로그램 = 647
 부록 B : 상관관계 허용 3-요인 CIR 모형 GAUSS 프로그램 = 649
제18장 파생상품시장
 18.1 옵션가격결정모형 = 657
  18.1.1 블랙-숄즈 OPM = 663
  18.1.2 이항분포 OPM = 671
  18.1.3 헐-활이트 확률변동성 OPM = 678
 18.2 변동성과 내재변동성 산출 = 679
 18.3 연속과정의 모수추정 = 680
 18.4 연속과정의 시뮬레이션과 응용 = 683
  18.4.1 브라우니언과정의 시뮬레이션 = 683
  18.4.2 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 블랙-숄즈 OPM의 이론가격 산출 = 686
  18.4.3 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 경로의존적 파생상품가격결정 = 689
 18.5 주가가 예측가능한 경우의 옵션가격 결정 = 691
제19장 자산배분
 19.1 자산배분과 평균-분산 기준 = 695
 19.2 효율적 투자기회선 = 697
 19.3 다요인 효율적 투자기회선 = 707
제20장 시장미시구조와 이벤트연구
 20.1 한국 증권시장의 매매체결체계와 특성 = 712
 20.2 비거래 및 비동시 거래 = 714
  20.2.1 비거래의 효과 : 개별주식 수익률의 경우 = 717
 20.3 Bid-Ask스프레드 = 718
  20.3.1 Roll모형 = 721
  20.3.2 Glosten모형 = 723
 20.4 이벤트 연구 = 726
제21장 위험관리
 21.1 위험자본의 정의와 중요성 = 729
 21.2 델타-감마기법에 의한 위험자본의 측정 = 732
  21.2.1 델타-감마기법의 근사 = 734
 21.3 기타 위험자본의 측정방법 = 739
  21.3.1 포트폴리오-노말기법 = 739
  21.3.2 자산-노말기법 = 740
  21.3.3 델타-노말기법 = 740
 21.4 시뮬레이션에 의한 위험자본의 측정방법 = 741
  21.4.1 역사적 시뮬레이션기법 = 741
  21.4.2 몬테칼로 시뮬레이션방법 = 742
 21.5 기타 계량적 이슈 = 748
  21.5.1 미관측치(missing observation)와 EM 앨고리듬 = 748
  21.5.2 공분산과 상관관계 예측 = 753
제22장 경기모형과 경기예측
 22.1 MSF모형과 불황지표 = 756
  22.1.1 MSF모형 = 756
 22.2 Stock-Watson모형, 마코프전환 VAR모형과 불황예고지표 = 761
  22.2.1 Stock-Watson모형에 의한 선행지수 작성 = 761
  22.2.2 Markov-Switching VAR모형 = 762
 22.3 시변파라미터 일반화해밀턴모형 = 764
  22.3.1 모형 = 764
  22.3.2 상태-공간모형 = 766
  22.3.3 최우추정 = 767
 22.4 MSF모형의 GAUSS 예제프로그램 : 일본의 불황지표 = 770
부록 = 779
참고문헌 = 787
찾아보기 = 805


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