王亞楠編著的《金融實時數據分析方法》通過對現有的金融數據分析方法比較研究，在分析方法上尋求創新，並利用構建的金融實時數據模型來分析**股票市場實時數據的信息含量，以期對交易者行為作出合理解釋。對金融實時數據模型研究，有助於優化市場信息，為市場監管者和投資者提供有益的決策參考和理論依據。
全書共分9章：第1章簡單介紹了金融數據的基本特征及常用分析方法；第2章介紹了金融數據分析的基本理論與方法；第3～4章介紹了低頻數據分析常用模型；第5章分析了實時金融數據統計特征；第6～8章介紹了常用的金融實時數據分析模型；第9章介紹了金融實時數據分析模型在**股票市場中的應用。

1998年Engle提出了用來分析金融實時數據的ACD 模型，開啟了金融實時數據分析的新篇章。2003年 Engle因其在時間序列分析中的突出貢獻而贏得了諾 貝爾經濟學獎。王亞楠編著的《金融實時數據分析方 法》繫統地總結了金融實時數據分析常用的理論、模 型、算法及應用。首先介紹了金融低頻數據分析中常 見的模型，如線性的AR模型、MA模型、ARMA模型，以 及關於波動率的ARCH模型、GARCH模型、SV模型等。 然後以此為基礎進一步分析了金融實時數據分析中常 用的ACD模型及SCD模型，並對其進行了對比分析。最 後對ACD模型和SCD模型進行了拓展研究，並據此分析 了國內股票市場實時數據信息含量，以評價市場有效 性。 本書比較全面地總結了金融時間序列分析中常用 的各類模型。這些模型在邏輯上具有很好的延續性， 可用於處理低頻數據、高頻數據和實時數據。本書既 可作為金融學與統計學高年級本科生和研究生的教材 。也可作為金融數據分析領域研究人員的參考用書。

1 金融數據簡介
1.1 金融時間序列分析
1.2 收益率
1.2.1 單周期收益率
1.2.2 多周期收益率
1.3 收益率分布性質
1.3.1 統計分布及其矩的回顧
1.3.2 收益率的分布
1.3.3 多元收益
1.3.4 收益率的似然函數
1.4 相關繫數
1.5 平穩性
1.6 自相關性
1.6.1 自協方差函數
1.6.2 自相關函數（ACF）
1.6.3 偏自相關函數（PACF）
1.7 差分方程與滯後算子
1.7.1 一階差分方程
1.7.2 P階差分方程
1.7.3 滯後算子
1.8 **股票市場低頻數據統計特征
1.8.1 基本統計量
1.8.2 相關性分析
2 理論基礎及研究方法
2.1 金融市場微觀結構概述
2.1.1 金融市場微觀結構研究內容
2.1.2 金融市場交易機制類型
2.1.3 中國股票市場交易機制
2.2 金融市場微觀結構主要理論
2.2.1 存貨模型
2.2.2 信息模型
2.3 馬爾可夫蒙特卡洛方法
2.3.1 馬爾可夫蒙特卡洛方法概述
2.3.2 馬爾可夫蒙特卡洛方法基本原理
2.3.3 WinBUGS軟件
2.3.4 EViews 6.0軟件
3 自回歸移動平均模型
3.1 白噪聲過程
3.1.1 弱白噪聲過程
3.1.2 獨立同分布白噪聲過程
3.1.3 高斯白噪聲過程
3.1.4 白噪聲的參數特征
3.2 AR模型
3.2.1 AR（1）模型
3.2.2 AR（2）模型
3.2.3 AR（p）模型
3.3 MA模型
3.3.1 模型結構
3.3.2 MA（1）過程
3.3.3 MA（2）過程
3.3.4 MA（∞）過程
3.3.5 MA階的識別
3.4 ARMA模型
3.4.1 模型結構
3.4.2 ARMA（1，1）模型
3.4.3 ARMA模型識別
3.4.4 ARMA建模
3.5 ARIMA模型
3.5.1 模型結構
3.5.2 ARIMA建模步驟
4 波動率模型
4.1 波動率模型概述
4.2 ARCH模型
4.2.1 ARCH模型的定義
4.2.2 ARCH模型的性質
4.2.3 ARCH模型的特點
4.3 GARCH模型
4.3.1 GARCH模型的定義
4.3.2 GARCH模型的性質
4.3.3 GARCH模型的特點
4.4 SV模型
4.4.1 SV模型的定義
4.4.2 SV模型的特點
5 金融實時數據特征分析
5.1 金融實時數據統計特征
5.1.1 常用基本統計量
5.1.2 交易持續期統計特征
5.1.3 分筆收益率統計特征
5.1.4 分筆成交量統計特征
5.1.5 買賣價差的統計特征
5.2 金融實時數據的日內效應
5.2.1 日內效應概述
5.2.2 日內效應識別
5.2.3 日內效應調整
6 ACD模型分析
6.1 GARCH模型回顧
6.2 ACD模型結構分析
6.2.1 ACD模型背景
6.2.2 ACD模型建模原理
6.2.3 ACD模型的分類
6.2.4 ACD模型的擴展
6.3 基於ACD模型的ACV模型構建
6.3.1 模型設計
6.3.2 實證檢驗
6.4 ACI模型
6.4.1 多元ACI模型
6.4.2 一元ACI模型
7 SCD模型及其與ACD模型比較
7.1 SV模型回顧
7.2 SCD模型分析
7.2.1 SCD模型的結構分析，
7.2.2 SCD模型的統計特征
7.2.3 SCD模型分類
7.3 ACD模型和SCD模型的模擬效果比較
7.3.1 數據描述與預處理
7.3.2 實例分析
8 構建基於SCD的實時數據模型
8.1 持續期一收益率雙因素建模原理分析
8.2 SCD—GARCH模型構建
8.2.1 持續期危險率函數的確定
8.2.2 收益率密度函數的確定
8.2.3 SCD—GARCH模型的確定
8.3 SCD—GARCH模型模擬效果分析
8.3.1 數據描述與預處理
8.3.2 實例分析
9 中國股票市場實時數據信息含量實例分析
9.1 實時數據信息含量概述
9.2 知情交易的實證模型構建
9.2.1 基本模型
9.2.2 檢驗假設提出
9.2.3 模型中加入知情交易解釋變量
9.3 實例分析
9.3.1 日內效應調整
9.3.2 結果評價
參考文獻
後記