谢海滨、范奎奎、汪寿阳所著的《极差分解方法与金融市场预测研究》以极差和金融市场可预测性为研究对象，以系统工程原理为方法论指导，结合技术分析——K线分析、单变量和多变量时间序列分析、风险管理等理论和研究方法，综合考虑技术分析预测的灵活性以及时间序列分析预测的统计稳健性，从理论和实证两大方面对金融资产价格运动规律进行了深人而系统的研究。
极差分解方法与金融市场预测研究》首次研究了极差风险与价格之间的内在理论联系，建立了资产价格的极差分解理论并提出新的金融资产价格预测方法和框架，同时对新方法的预测效果进行了系统的实证研究。
本书可以作为从事计量经济学研究和预测研究的科研人员、相关政府管理部门的决策人员以及金融行业的咨询管理人员的阅读材料，也可供高等院校金融学、管理科学与工程等专业的师生参考。
技术分析流派众多，各种交易指标纷繁复杂，本书仅以日式K线图为研究对象。谢海滨、范奎奎、汪寿阳所著的《极差分解方法与金融市场预测研究》在经典的时间序列分析框架下，系统地研究了开盘价、收盘价、价和价之间的内在联系，提出了金融资产价格的极差分解理论，建立了新的模型来预测金融资产价格收益率，并对该模型进行了深入的理论探讨和实证研究。本书的研究工作为日式K线图预测方法奠定了统计理论基础和分析框架，为从事实际交易和投资应用的人员提供了新的预测分析工具。
第1章 绪论 1.1 研究背景和意义 1.2 国內外研究文献 1.3 本书的研究方法、內容以及结构安排 1.4 本书的创新与特色 1.5 本书的结构路线 第2章 市场可预测的资产定价理论基础 2.1 基于消费的资产定价模型 2.2 随机游走与时变的预期收益 2.3 资产可预测性程度 2.4 本章小结 第3章 市场可预测的实证经验一一K线的预测能力 3.1 K线的起源与定义 3.2 K线预测能力的实证检验 3.3 实证结果 3.4 本章小结 第4章 K线预测的统计理论：价格的极差分解 4.1 极差与信息 4.2 信息与金融市场建模 4.3 极差分解理论 4.4 统计模拟 4.5 实证研究 4.6 本章小结 第5章 K线预测的统计理论：基于分解的向量自回归模型(DVAR) 5.1 引言 5.2 收益率建模方法评述 5.3 收益率分解 5.4 基于分解的向量自回归模型 5.5 DVAR模型变量间的Granger因果关系 5.6 统计模拟 5.7 实证研究 5.8 本章小结 第6章 K线预测的统计理论：上、下影线在DVAR模型中的作用 6.1 影线与K线图 6.2 上、下影线的定义及符号 6.3 模拟研究 6.4 Granger因的理论解释 6.5 实证研究 6.6 本章小结 第7章 K线预测的实证研究：DVAR与ARMA的实证比较 7.1 引言 7.2 计量方法 7.3 实证研究 7.4 本章小结 第8章 K线预测的实证研究：DVAR模型的样本内预测能力 8.1 计量经济方法 8.2 证券市场价格预测：S&P500 8.3 外汇市场预测：美元指数 8.4 大宗商品价格预测：WTI原油现货价格 8.5 本章小结 第9章 K线预测的实证研究：DVAR模型的样本外预测能力 9.1 引言 9.2 计量经济方法 9.3 样本外预测结果：S&P500 9.4 样本外预测结果：美元指数 9.5 样本外预测结果：WTI原油现货价格 9.6 本章小结 第10章 总结与展望 10.1 主要研究结论 10.2 未来研究展望 参考文献
