分形市場分析：將混沌理論應(yīng)用到投資與經(jīng)濟(jì)理論上

叢書總序
中文版序言
前言
致謝
作者簡介
第Ⅰ篇分形時間序列
1分形時間序列介紹
1.1分形空間
1.2分形時間
1.3分形數(shù)學(xué)
1.4混沌游戲
1.5何為分形
1.6分形維
1.7分形市場分析
2高斯假設(shè)的失敗
2.1資本市場理論
2.2市場的統(tǒng)計特征
2.3易變性的期限結(jié)構(gòu)
2.4有界集
2.5小結(jié)
3分形市場假說
3.1再訪有效市場理論
3.2穩(wěn)定市場與有效市場
3.3流動性的來源
3.4信息集與投資起點
3.5再訪市場的統(tǒng)計特性
3.6分形市場假說
3.7小結(jié)
第Ⅱ篇分形的(R／S)分析
4測度記憶——赫斯特過程與R／S分析
4.1背景：R／S分析的發(fā)展
4.2王牌效果
4.3隨機(jī)和持續(xù)：解讀赫斯特指數(shù)
4.4R／S分析：實際操作指南
4.5一個例子：日元／美元的匯率
5檢驗R／S分析
5.1隨機(jī)零假設(shè)
5.2隨機(jī)模型
5.3小結(jié)
6發(fā)現(xiàn)循環(huán)：周期與非周期
6.1周期循環(huán)
6.2非周期循環(huán)
6.3小結(jié)
第Ⅲ篇應(yīng)用分形分析
7案例研究方法
7.1方法論
7.2數(shù)據(jù)
7.3穩(wěn)定性分析
8道·瓊斯工業(yè)股票,1888～1990年：一個理想的數(shù)據(jù)集
8.1觀測值個數(shù)與時間長度
8.220日收益
8.35日收益
8.4逐日收益
8.5穩(wěn)定性分析
8.6原始數(shù)據(jù)與序列相關(guān)
8.7小結(jié)
9S&P500標(biāo)記數(shù)據(jù),1989—1992年：過量抽樣問題
9.1未調(diào)整的數(shù)據(jù)
9.2AR(1)的殘差
9.3暗示
10易變性：反持續(xù)性研究
10.1現(xiàn)實的易變性
10.2暗示的易變性
10.3小結(jié)
11不足抽樣問題：黃金與英國的通貨膨脹
11.1不足抽樣類型Ⅰ：大少的時間
11.2不足抽樣類型Ⅱ：太低的頻率
11.3兩個不確定的研究
11.4小結(jié)
12通貨：一個真實的赫斯特過程
12.1數(shù)據(jù)
12.2日元／美元
12.3馬克／美元
12.4英鎊／美元
12.5日元／英鎊
12.6小結(jié)
第Ⅳ篇分形噪聲
13分形噪聲與R／S分析
13.1噪聲的色彩
13.2粉紅噪聲：013.3黑噪聲：0.5013.4鏡子效應(yīng)
13.5分形差分化：ARFIMA模型
13.6小結(jié)
14分形統(tǒng)計
14.1分形(穩(wěn)定)的分布
14.2加法下的穩(wěn)定性
14.3分形分布的特征
14.4測量(a)
14.5測量概率
14.6無限可分性與IGARCH
14.7小結(jié)
15應(yīng)用分形統(tǒng)計
15.1資產(chǎn)組合選擇
15.2期權(quán)評價
15.3小結(jié)
第V篇噪聲混沌
16噪聲混沌與R／S分析
16.1信息與投資者
16.2混沌
16.3應(yīng)用R／S分析
16.4區(qū)別來自分形噪聲的噪聲混沌
16.5小結(jié)
17分形統(tǒng)計,噪聲混沌與FMH
17.1頻率分布
17.2易變性期限結(jié)構(gòu)
17.3增時序的標(biāo)準(zhǔn)差與均值
17.4測量.
17.5噪聲混沌的似然
17.6軌道循環(huán)
17.7自相似性
17.8一個建議：聯(lián)合GARCH.FBM以及混沌
18理解市場
18.1信息與投資起點
18.2穩(wěn)定性
18.3風(fēng)險
18.4長期記憶
18.5循環(huán)
18.6易變性
18.7展望更完美的市場理論
附錄1混沌游戲
附錄2GAUSS程序
附錄3分形分布表
參考書目
專業(yè)詞匯
索引
譯者后記