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

定　價(jià)：￥46.00

作　者：	（美）埃德加·E.彼得斯（Edgar E.Peters）著；儲(chǔ)海林，殷勤譯
出版社：	經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	金泉文庫·數(shù)理金融方法與建模譯叢
標(biāo)　簽：	貨幣投資

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ISBN：	9787505828155	出版時(shí)間：	2002-07-01	包裝：	精裝
開本：	23cm	頁數(shù)：	317	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書作者埃德加·E·彼得斯即備受稱贊的《資本市場(chǎng)的混沌與秩序》（ChaosandOrderintheCapitalMarkets）一書的作者。該書是關(guān)于各個(gè)層次的金融專業(yè)人員如何在實(shí)踐中運(yùn)用混沌理論的一本經(jīng)典著作。曾被《商業(yè)周刊》稱為“市場(chǎng)混沌學(xué)家的圣經(jīng)”?！督鹑诜治銎诳犯鼘⑺鼧?biāo)榜為“過去幾年里最具刺激性的金融書籍”。彼得斯是金融市場(chǎng)混沌理論方面的首要權(quán)威。作為PanAgora資產(chǎn)管理公司的系統(tǒng)資產(chǎn)分配的高級(jí)管理者，他經(jīng)營的資產(chǎn)韶過45億美元，而且對(duì)混沌和分形的理論與應(yīng)用進(jìn)行了廣泛的研究?！斗中问袌?chǎng)分析》一書用更實(shí)際的方法研究了隨機(jī)性和確定性。這些隨機(jī)性和確定性顯示出當(dāng)今股票、債券與商品市場(chǎng)的特性。通過使用分形和重標(biāo)極差加上非線性動(dòng)態(tài)模型，彼得斯解釋了湍流市場(chǎng)行為。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)和易變性以及非神秘化的價(jià)格與市場(chǎng)運(yùn)動(dòng)，彼得斯顯示出了清新的洞察力。無論你的交易或投資目標(biāo)如何，本書都向你傳遞了你所需要的實(shí)用經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，以提高你的資產(chǎn)評(píng)價(jià)和資產(chǎn)組合選擇戰(zhàn)略。在本書中你將發(fā)現(xiàn)：混沌理論如何解釋和預(yù)測(cè)諸如大潰退、恐慌和崩潰這類市場(chǎng)“不規(guī)則”現(xiàn)象；如何將強(qiáng)有力的和精確的重標(biāo)極差分析運(yùn)用到你具有特定興趣的領(lǐng)域；如何確定或構(gòu)建周期和非周期市場(chǎng)以及經(jīng)濟(jì)循環(huán)的數(shù)量和長(zhǎng)度。

作者簡(jiǎn)介

　　埃德加·E·彼得斯（Edgar E.peters）是金融市場(chǎng)混沌理論方面的首要權(quán)威。作為PanAgora資產(chǎn)管理公司的系統(tǒng)資產(chǎn)分配的高級(jí)管理者，他經(jīng)營的資產(chǎn)超過45億美元，而且對(duì)混沌和分形的理論與應(yīng)用進(jìn)行了廣泛的研究。他是《資本市場(chǎng)的混沌與秩序》（Chaos and Order in the Capital Markets）一書的作者。

圖書目錄

叢書總序
中文版序言
前言
致謝
作者簡(jiǎn)介
第Ⅰ篇分形時(shí)間序列
1分形時(shí)間序列介紹
1.1分形空間
1.2分形時(shí)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(chǎng)分析
2高斯假設(shè)的失敗
2.1資本市場(chǎng)理論
2.2市場(chǎng)的統(tǒng)計(jì)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(chǎng)假說
3.1再訪有效市場(chǎng)理論
3.2穩(wěn)定市場(chǎng)與有效市場(chǎng)
3.3流動(dòng)性的來源
3.4信息集與投資起點(diǎn)
3.5再訪市場(chǎng)的統(tǒng)計(jì)特性
3.6分形市場(chǎng)假說
3.7小結(jié)
第Ⅱ篇分形的(R／S)分析
4測(cè)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(shí)際操作指南
4.5一個(gè)例子：日元／美元的匯率
5檢驗(yàn)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(gè)理想的數(shù)據(jù)集
8.1觀測(cè)值個(gè)數(shù)與時(shí)間長(zhǎng)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(shí)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(shí)間
11.2不足抽樣類型Ⅱ：太低的頻率
11.3兩個(gè)不確定的研究
11.4小結(jié)
12通貨：一個(gè)真實(shí)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(jì)
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(cè)量(a)
14.5測(cè)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(jì)
15.1資產(chǎn)組合選擇
15.2期權(quán)評(píng)價(jià)
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(jì),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(shí)序的標(biāo)準(zhǔn)差與均值
17.4測(cè)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(gè)建議：聯(lián)合GARCH.FBM以及混沌
18理解市場(chǎng)
18.1信息與投資起點(diǎn)
18.2穩(wěn)定性
18.3風(fēng)險(xiǎn)
18.4長(zhǎng)期記憶
18.5循環(huán)
18.6易變性
18.7展望更完美的市場(chǎng)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