The Handbook of Financial Time Series, edited by Andersen, Davis, Kreiss and Mikosch, is an impressive collection of survey articles by many of the leading contributors to the ?eld. These articles are mostly very clearly wr- ten and present a sweep of the literature in a coherent pedagogical manner. The level of most of the contributions is mathematically sophisticated, and I imagine many of these chapters will ?nd their way onto graduate reading lists in courses in ?nancial economics and ?nancial econometrics. In reading through these papers, I found many new insights and presentations even in areas that I know well. The book is divided into ?ve broad sections: GARCH-Modeling, Stoch- tic Volatility Modeling, Continuous Time Processes, Cointegration and Unit Roots, and Special Topics. These correspond generally to classes of stoch- tic processes that are applied in various ?nance contexts. However, there are otherthemesthatcutacrosstheseclasses.Thereareseveralpapersthatca- fully articulate the probabilistic structure of these classes, while others are morefocusedonestimation.Stillothersderivepropertiesofextremesforeach class of processes, and evaluate persistence and the extent of long memory. Papers in many cases examine the stability of the process with tools to check for breaks and jumps. Finally there are applications to options, term str- ture, credit derivatives, risk management, microstructure models and other forecasting settings.

Dalla quarta di copertina

This handbook presents a collection of survey articles from a statistical as well as an econometric point of view on the broad and still rapidly developing field of financial time series. It includes most of the relevant topics in the field, from fundamental probabilistic properties of financial time series models to estimation, forecasting, model fitting, extreme value behavior and multivariate modeling for a wide range of GARCH, stochastic volatility, and continuous-time models. The latter are especially important for modeling high frequency and irregularly observed financial time series and provide the foundation for estimating realized volatility. Cointegration and unit roots, which are extremely important concepts for understanding and modeling nonstationary time series, and several further relevant topics in the field of financial time series (i.e. nonparametric methods, copulas, structural breaks, high frequency data, resampling and bootstrap methods, and model selection for financial time series among others) are included in detail. All contributions are clearly written and provide, in a pedagogical manner, a broad and detailed overview of the major topics within financial time series.

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