数理金融经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京大学出版社

作者:王一鸣

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-06

价格:18.00

装帧:平装

isbn号码:9787301045633

丛书系列:

图书标签:

• 汇丰推荐
• 数理金融
• 金融工程
• 经济学
• 金融数学
• 投资学
• 风险管理
• 计量经济学
• 衍生品
• 随机过程
• 时间序列分析

现代应用计量经济学导论：从理论基石到前沿实践 本书聚焦于现代计量经济学理论的深度构建与前沿应用，旨在为经济学、金融学、统计学及相关量化分析领域的学者、研究人员和高阶学生提供一套系统、严谨且紧密结合实际问题的教程与参考。本书不涵盖数理金融或经济学理论的深度推导，而是将视角完全集中于如何利用统计学工具对经济现象进行量化建模、估计和检验。 第一部分：计量经济学基础与线性回归模型（OLS）的严谨考察 本书伊始，我们首先对计量经济学的基本框架和核心工具进行梳理。不同于构建复杂的金融模型，本书强调的是如何将经济理论转化为可检验的统计假设，以及如何选择恰当的计量模型来捕捉这些关系。 第1章：计量经济学的语言与数据结构 本章深入探讨经济数据的类型（截面、时间序列、面板数据）及其特性，重点分析数据质量、测量误差和数据转换在量化分析中的关键作用。我们详细讨论了变量的度量尺度如何影响后续模型选择，并引入了稳健性检验的初步概念，以应对现实世界数据中常见的异常值问题。 第2章：经典线性回归模型（CLRM）的理论基础与假设检验 本章是全书的基石。我们不仅仅停留在引入最小二乘法（OLS）的公式推导上，而是从更严格的统计学角度审视其有效性。详细阐述了CLRM的五个核心假设（线性性、严格外生性、无完全多重共线性、同方差性和无自相关性）的经济学含义和统计后果。我们将重点放在高斯-马尔可夫定理的严谨阐述及其在估计量无偏性、一致性和有效性方面的作用。对于违反假设的情况，本章仅介绍其对估计量的影响，而不涉及金融模型中的复杂处理。 第3章：多重线性回归的挑战与稳健估计 本章聚焦于实际应用中多重回归模型面临的常见挑战。 多重共线性： 深入分析多重共线性的来源（数据内生性而非理论冲突），以及它如何影响估计量的方差和推断的可靠性。我们探讨了诊断工具（如VIF）的应用，以及在不改变模型结构的前提下，如何通过增加信息或数据收集来缓解这一问题。 异方差性（Heteroskedasticity）： 详尽讨论异方差性的统计后果——OLS估计量仍然无偏且一致，但标准误估计存在偏差，导致t检验和F检验失效。本书将重点介绍White标准误和Huber-White稳健标准误的计算原理，强调它们在时间序列和面板数据分析中的重要性，侧重于如何获得可靠的统计推断，而非金融资产定价中的复杂处理。 序列相关性（Autocorrelation）： 在时间序列数据中，我们详细讨论一阶和高阶自回归误差（AR(p)）的识别与处理，并引入Newey-West稳健标准误，重点在于如何在存在序列相关性的情况下，依然能得到一致且渐进正态的估计量。 第二部分：内生性问题、工具变量与准实验设计 本部分是计量经济学从描述性分析迈向因果推断的关键一步。本书的重点在于如何识别和解决内生性问题，以获得可靠的因果效应估计。 第4章：遗漏变量偏差、测量误差与内生性 本章明确区分了内生性的不同来源：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）、反向因果关系（Simultaneity）和测量误差。我们利用理论模型清晰展示了当关键变量缺失或存在反向因果时，OLS估计量是如何偏离真实因果效应的。 第5章：工具变量法（IV）的精细化应用 本书对工具变量（Instrumental Variables, IV）方法进行深度剖析，将其视为解决内生性的核心工具。 两阶段最小二乘法（2SLS）： 详细阐述2SLS的原理，并严格讨论“工具变量有效性”的两个核心要求：相关性和外生性。 弱工具变量问题： 重点分析当工具变量与内生变量相关性较弱时，2SLS估计量会表现出严重的有限样本偏差，并介绍如基于LM检验的弱工具变量诊断方法。 检验与推断： 深入探讨萨根-吴-哈斯马检验（Sargan/Hansen J-test）在过度识别约束下的应用，强调其在判断工具变量有效性方面的核心价值。 第6章：准实验方法与因果推断的进阶策略 本章侧重于在缺乏理想随机对照试验（RCT）数据的背景下，如何利用自然实验或半结构化数据进行因果推断。 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 详细介绍清晰断点和模糊断点RDD的估计策略，重点在于局部平均处理效应（LATE）的解释，以及带宽选择对估计稳健性的影响。 差分中的差分（Difference-in-Differences, DiD）： 详尽分析平行趋势假设（Parallel Trends Assumption）的检验方法，并介绍如何使用多期DiD模型（面板数据框架下的DiD）来更灵活地处理时间趋势的差异，以及如何运用交互项来正式检验平行趋势的有效性。 第三部分：非线性模型与高级时间序列处理 本部分探讨超越线性模型的估计方法，以及处理复杂依赖结构数据的方法。 第7章：有限因变量模型（Qualitative Response Models） 本章专注于处理结果变量为二元（是/否）、计数或定序变量的情况。 Logit与Probit模型： 详细对比Logit和Probit模型的概率函数、似然函数和估计方法（最大似然估计MLE）。关键在于解释边际效应（Marginal Effects）的计算和解释，强调它们与线性回归系数的根本区别。 多项Logit与Tobit模型： 简要介绍这些模型的应用场景，侧重于它们如何处理非连续或截断数据，以及MLE估计的局限性。 第8章：时间序列分析的核心模型：平稳性与预测 本章系统梳理时间序列分析的基础，重点关注时间序列数据的特有挑战。 平稳性检验： 详细介绍单位根检验（如Augmented Dickey-Fuller, ADF检验）的原理和应用，强调非平稳性对OLS推断的严重破坏。 ARIMA族模型： 介绍自回归（AR）、移动平均（MA）过程的数学表达，并阐述如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）识别合适的ARIMA模型的阶数。 向量自回归（VAR）模型： 引入多变量时间序列分析的初步工具，重点在于脉冲响应函数（IRF）的直观解释及其在分析变量间动态相互作用中的作用。 第9章：面板数据模型的结构与选择 面板数据提供了跨个体、跨时间的丰富信息，本章详细指导如何选择最合适的模型。 混合回归模型（Pooled OLS）： 作为基准模型的局限性分析。 固定效应模型（FE）： 深入解释FE模型如何通过“去均值化”或引入个体虚拟变量来消除不随时间变化的个体异质性，及其对估计内生性问题的帮助。 随机效应模型（RE）： 介绍RE模型的统计假设（随机异质性与解释变量不相关），并利用豪斯曼检验（Hausman Test）来指导在FE和RE之间的选择，重点是检验估计量的有效性和一致性。 本书的贯穿主线是：如何利用统计严谨性来解决经济学和现实世界数据中普遍存在的估计偏差和推断错误，而非侧重于构建复杂的金融衍生品定价模型或市场均衡理论。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，更像是一次结构化的智力探险，它要求读者保持高度的专注力，但回报是巨大的知识体系的建立。我注意到作者在章节末尾设置的“延伸阅读”和“思考题”，这些都不是简单的回顾性问题，而是需要读者将本章内容与其他章节乃至其他领域的知识进行交叉验证才能回答的开放性难题。我尝试着解答了其中几道关于最优投资组合和动态规划的问题，发现这些题目巧妙地测试了读者对整个逻辑链条的掌握程度，而非仅仅是对单一公式的记忆。这种设计迫使读者必须主动地去整合信息，将零散的知识点串联成一个完整的体系。每一次成功解开一个思考题，带来的成就感是巨大的，它证明了自己已经真正掌握了作者所构建的思维框架。这本书无疑是一部需要投入大量时间和精力的著作，但对于任何渴望在数理金融领域深耕的人士来说，它所提供的思维工具和知识深度，是任何轻量级读物都无法比拟的，它是一份厚重的智力投资。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我最初的预期，它不仅仅是罗列一堆理论和公式，更像是在进行一场深层次的思维对话。作者在探讨资产定价模型时，并没有满足于介绍标准的CAPM，而是深入挖掘了行为金融学的最新成果，探讨了人类决策偏差如何系统性地影响市场效率。这使得整本书的论述摆脱了纯粹的数学模型堆砌，充满了现实世界的张力和复杂性。我特别欣赏作者处理争议性议题时的平衡态度，比如在讨论有效市场假说时，他没有武断地下结论，而是详尽地梳理了支持和反对双方的核心论据，并辅以大量的实证研究数据作为支撑。这要求读者必须调动起批判性思维，去主动消化和整合信息，而不是被动接受既有观点。阅读过程中，我时常需要停下来，查阅一些相关的计量经济学背景知识，但这并非因为作者的阐述晦涩，而是因为他提供的知识网络太过密集和丰富，需要时间去消化和内化。这本书更像是一张精心绘制的知识地图，它标示出了这片领域的主要山脉和河流，但真正能否攀登至顶峰，还需要读者自身的努力和探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁的金色字体，拿在手里就感觉沉甸甸的，透着一股专业又不失优雅的气质。初翻开扉页，我就被作者那严谨又不失生动的文字风格所吸引。比如，在介绍某个基础模型时，作者没有直接抛出复杂的公式，而是先用一个非常贴近生活的例子来铺垫，让人很容易理解背后的经济学直觉。这种循序渐进的教学方式，对于我这种并非科班出身，但对金融和经济交叉领域抱有浓厚兴趣的读者来说，简直是福音。特别是关于风险中性定价那一章，作者巧妙地将抽象的概率论概念，融入到实际的期权定价案例中，让我对这个核心理论有了前所未有的清晰认识。我记得以前看其他教材时，总是在某个复杂的数学推导环节卡壳，但这本书的逻辑线索非常清晰，每一步的衔接都像是精心铺设的路径，引导你自然而然地走向结论。这本书的排版也值得称赞，图表清晰、重点突出，即便是涉及到大量矩阵运算的部分，作者也用不同的字体或颜色进行了区分，极大地减轻了视觉疲劳。总而言之，这本书从外在的阅读体验到内在的知识构建，都展现出了极高的水准，是一本值得细细品味的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常开阔，它成功地将宏观经济学的基本原理与微观的金融决策紧密地联系起来。很多同类书籍倾向于在“象牙塔”中讨论模型，但这本书却花了相当的篇幅来讨论监管政策、系统性风险与金融稳定性的关系。例如，作者在分析金融危机时，引入了不同类型的市场摩擦和信息不对称如何放大初始冲击，这一点让我受益匪浅。他引用的案例并非陈旧的教科书例子，而是对近十年全球金融市场变动进行了深入的经济学解读，这使得理论和现实的碰撞产生了强烈的火花。我感觉自己不仅仅是在学习金融工具，更是在学习如何用一套严谨的分析框架去理解和审视我们所处的经济环境。书中对“理性预期”在面对突发冲击时的局限性的探讨，尤其深刻，它促使我反思，在构建任何预测模型时，必须对“非理性”和“结构性变化”预留足够的安全边际。这种跨学科的视野，极大地拓宽了我对金融市场的整体认知。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，最初被这本书吸引，很大程度上是因为它在介绍复杂衍生品定价时所展现出的那种近乎艺术性的严谨。我曾尝试阅读一些侧重于量化交易的书籍，但往往因为过度侧重于编程实现和市场操作，而牺牲了对底层金融哲学的探讨。这本书则完全不同，它将布莱克-斯科尔斯模型的建立过程，描绘成了一部追求完美套利边界的逻辑史诗。作者对随机微积分的引入非常克制且精准，只在必要之处点到为止，确保读者能够抓住核心思想，而非沉溺于纯粹的数学技巧之中。尤其是在讨论路径依赖型期权（如亚式期权）的解析解时，作者展示了如何巧妙地利用伊藤公式和偏微分方程的结合来求解，这个过程读起来酣畅淋漓，仿佛是在解一个精心设计的谜题。读完这部分，我不仅学会了如何计算，更重要的是，理解了为什么必须用这种方式去计算。这种对“为什么”的深度挖掘，是区分一本优秀教材和一本工具书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆