金融化与有色金属价格波动
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全新
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作者郭尧琦、程慧 著;黄健柏 编
出版社经济科学出版社
出版时间2016-01
版次1
装帧平装
货号R9库 12-12
上书时间2024-12-12
商品详情
- 品相描述:全新
图书标准信息
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作者
郭尧琦、程慧 著;黄健柏 编
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出版社
经济科学出版社
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出版时间
2016-01
-
版次
1
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ISBN
9787514164855
-
定价
57.00元
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装帧
平装
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开本
16开
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纸张
胶版纸
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页数
246页
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字数
320千字
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正文语种
简体中文
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丛书
国家金属资源安全丛书
- 【内容简介】
-
《金融化与有色金属价格波动》在金融化背景下,分析有色金属产品金融化产生的原因,系统考察关键金融因素对有色金属价格的作用机理和机制,在此基础上分析有色金属价格的波动特征,并*终实现对有色金属价格波动风险的测度。为进一步完善金属定价机制、提高期货市场效率提供理论依据;同时,对于我国基本金属产业政策制定和工业经济稳定发展提供参考和借鉴。
- 【作者简介】
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郭尧琦,管理学博士,中南大学数学与统计学院讲师,中南大学金属资源战略研究院副秘书长,中南大学统计学流动站博士后,长期关注矿产资源领域问题研究,尤其关注金属价格波动及金属资源生命周期评价等问题。主持国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金、湖南省自然科学基金、湖南省社科重点项目等四项国家及省部级课题,作为主要研究人员参与国家社会科学基金重大项目、国家自然科学基金等国家及省部级科学研究项目以及企业软科学项目20余项,在矿产资源价格形成与价格波动、金属资源与环境等领域积累了丰富的研究成果。
程慧,管理学博士,湖南师范大学旅游学院讲师,长期关注矿产资源领域问题研究,尤其关注有色金属价格及矿业旅游问题。主持教育部人文社会科学基金项目1项、湖南省博士研究生科研创新项目1项,参与产业经济和企业战略管理相关课题10余项,在金属矿产资源价格形成与价格波动、资源枯竭型城市转型以及矿业旅游等领域积累了一定的研究成果。
- 【目录】
-
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
1.2 2现实意义
1.3 研究思路和方法
1.3.1 研究思路
1.3.2 研究方法
1.4 研究内容和框架
2 理论基础与文献综述
2.1 大宗商品定价理论
2.1.1 传统经济学的商品价格形成理论
2.1.2 大宗商品价格决定机制
2.1.3 大宗商品期货价格形成理论
2.2 有色金属价格形成机制
2.2.1 有色金属期货市场
2.2.2 有色金属期货与现货价格
2.2.3 有色金属期货价格的形成过程
2.2.4 有色金属产业特征及其影响因素
2.3 有色金属价格波动因素的研究综述
2.3.1 供需基本面因素与金属价格的相关研究
2.3.2 金融因素与金属价格的相关研究
2.3.3 有色金属市场间价格联动及波动溢出关系研究
2.3.4 研究述评
2.4 本章小结
3 有色金属的金融属性及关键金融影响因素识别
3.1 有色金属的金融属性
3.2 有色金属的金融化
3.2.1 有色金属商品金融化的产生
3.2.2 有色金属商品金融化的发展趋势-
3.2.3 金融化对有色金属价格的影响
3.3 有色金属价格的关键金融影响因素识别
3.3.1 有色金属期货市场因素
3.3 2利率市场因素
3.3.3 汇率市场因素
3.3.4 货币流动性因素
3.3.5 股票及其他金融市场因素
3.4 本章小结
4 有色金属期现货市场的价格溢出效应检验
4.1 期现货市场价格的均值溢出效应检验
4.1.1 数据选取和基本统计分析
4.1.2 Granger因果关系检验
4.1.3 协整关系检验
4.1.4 VEC模型估计及分析
4.2 期现货市场收益率的波动溢出效应检验
4.2.1 数据选取和基本统计分析
4.2.2 BEKK-MGARCH模型
4.2.3 模型估计及结果分析
4.3 本章小结
5 有色金属价格金融影响因素的静态效应分析
5.1 模型构建和计量方法
5.1.1 多元线性回归模型构建
5.1.2 模型估计的PLS方法
5.1.3 结构断点识别的ICSS算法
5.2 指标选择和基本分析
5.2.1 指标选取
5.2.2 指标预处理
5.2.3 基本统计分析
5.3 PLS回归模型的估计
5.3.1 期铜价格的结构断点识别
5.3.2 分阶段模型估计及拟合效果
5.4 模型估计的结果分析
5.4.1 成分的解释力度
5.4.2 自变量的解释力度
5.4.3 分阶段模型的回归系数分析
5.4.4 金融因素的作用机理分析
5.5 本章小结
6 有色金属价格金融影响因素的动态效应分析
6.1 FAVAR模型的理论基础
6.1.1 FAVAR方法的提出
6.1.2 FAVAR模型的基本原理
6.2 FAVAR模型构建和指标选取
6.2.1 模型构建
6.2.2 指标选取
6.2.3 数据预处理
6.3 FAVAR模型的估计
6.3.1 共同因子个数的确定
6.3.2 模型的估计
6.4 模型估计的结果分析
6.4.1 估计结果的解释力度
6.4 2价格的成分分解
6.4.3 价格的波动性分析
6.4.4 价格波动的持续性分析
6.5 关键金融因素的脉冲响应
6.5.1 FAvAR估计的脉冲响应基本原理
6.5.2 脉冲响应结果分析
6.6 本章小结
7 有色金属价格波动特征分析
7.1 长期记忆特征分析
7.1.1 长期记忆特征的定义及其检验方法
7.1.2 基于传统与改进的R/S分析法的长记忆特征的实证检验
7.1.3 考虑交易量的双长记忆性分析
7.1.4 长记忆产生的原因分析
7.2 波动的周期性分析
7.2.1 基于V统计量的有色金属价格波动行为的非周期循环研究
7.2.2 基于时频理论的周期性分析
7.3 波动的状态转换特征
7.3.1 数据选取和方法选择
7.3.2 状态转换特征分析
7.4 波动的多重分形特征
7.4.1 有色金属市场多重分形结构的实证检验
7.4.2 加入交易量的多重分形特征分析
7.4.3 多重分形特征的比较分析
7.4.4 多重分形特征来源分析
7.5 本章小结
8 有色金属价格波动风险测度
8.1 传统风险测度
8.1.1 经典风险的测度方法
8.1.2 主流波动率测度的理论与方法缺陷
8.2 基于分形特征参数的波动率测度指标
8.2.1 分形特征参数在市场风险管理中的应用
8.2.2 基于分形特征参数的波动率测度指标
8.2.3 适用性分析
8.3 有色金属价格波动风险测度
8.3.1 VaR方法介绍
8.3.2 VaR的有效性检验
8.3.3 有色金属市场风险实证分析
8.4 本章小结
9 金融化背景下应对有色金属价格波动风险的对策建议
9.1 有色金属价格波动的现实分析
9.2 规避价格风险的对策和建议
9.2.1 推动我国有色金属期货市场的全球化发展
9.2.2 防范有色金属价格波动的金融影响因素风险
9.2.3 构建我国有色金属金融战略体系
9.3 本章小结
参考文献
后记
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