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出版者:经济科学出版社

作者:[英] 特伦斯·C. 米尔斯

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2002-7

价格:58.00元

装帧:平装

isbn号码:9787505827813

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金融时间序列的经济计量学模型：洞悉市场脉搏的深度解析 本书将带您深入探索金融市场错综复杂的动态，理解并运用强大的经济计量学工具来捕捉其内在规律。我们关注的不仅仅是孤立的数据点，而是时间序列数据所蕴含的丰富信息——它们如何随时间演变，彼此之间存在何种联系，以及这些联系如何揭示市场行为的深层驱动力。 为何金融时间序列如此重要？ 金融市场是信息的熔炉，价格、交易量、利率、汇率等各种指标都在不断地瞬息万变。这些变化并非杂乱无章，而是受到多种经济因素、市场情绪、政策变化以及投资者行为等复杂因素的相互作用。理解这些因素如何影响金融资产价格的波动，以及如何量化这种影响，是投资者、分析师、风险管理者乃至宏观经济决策者不可或缺的能力。金融时间序列正是承载这些信息的核心载体，它记录了市场活动的“轨迹”，揭示了经济周期、风险溢价、套利机会以及市场趋势的形成与消亡。 经济计量学：量化金融之道的利器 经济计量学，作为经济学与统计学的交叉学科，为我们提供了分析和理解金融时间序列的系统性方法。它不仅仅是统计技术的堆砌，更是理论与实证相结合的桥梁。通过经济计量模型，我们可以： 描述和识别： 清晰地描绘金融时间序列的统计特征，如均值、方差、自相关性、异方差性等，识别其潜在的模式和结构。 估计和检验： 利用历史数据估计模型的参数，并对经济理论或假说进行统计检验，判断模型是否能有效地解释观测到的数据。 预测和模拟： 基于历史规律和模型，对未来的金融市场走势进行预测，评估不同情景下的市场反应，为决策提供依据。 政策评估和风险管理： 量化政策变动对金融市场的影响，设计和评估风险管理策略，例如 VaR (Value at Risk) 的计算，以及对冲策略的制定。 本书的核心内容与探索方向 本书将围绕以下几个关键主题展开，逐步构建您对金融时间序列经济计量学的全面认知： 第一部分：金融时间序列的统计基础与预备知识 在深入模型之前，我们需要牢固掌握金融时间序列数据的基本特性。我们将从描述性统计入手，理解均值、方差、偏度、峰度等指标在金融语境下的含义。随后，我们将重点介绍时间序列分析中的核心概念： 平稳性： 什么是严平稳和弱平稳？为何平稳性如此重要？我们将探讨检验平稳性的方法，如单位根检验，并学习如何处理非平稳序列，例如差分。 自相关与偏自相关： 揭示序列内部的依赖性结构。我们将详细讲解自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的含义、计算方法及其在识别模型阶数上的作用。 白噪声： 作为时间序列分析的基石，理解白噪声的性质对于识别序列的随机性部分至关重要。 第二部分：经典时间序列模型及其在金融领域的应用 我们将系统地介绍几种经典的、在金融领域广泛应用的经济计量时间序列模型： ARIMA 模型族： Autoregressive Integrated Moving Average 模型是分析平稳或可转化为平稳序列的基本工具。我们将深入讲解 AR (自回归)、MA (移动平均) 和 ARMA (自回归移动平均) 模型的原理、建模步骤（识别、估计、检验、诊断），以及如何将其扩展到 ARIMA 模型以处理非平稳序列。在金融领域，ARIMA 模型常用于预测股票价格、汇率等序列的短期波动。 季节性 ARIMA (SARIMA) 模型： 很多金融时间序列存在季节性模式，例如季度效应或年度效应。SARIMA 模型能够有效地捕捉这些季节性规律，从而提高预测精度。 向量自回归 (VAR) 模型： 金融市场中，各种变量之间往往存在相互影响。VAR 模型能够同时对多个相互关联的时间序列进行建模，捕捉它们之间的动态关系，例如利率、通胀率和失业率之间的互动。我们将学习如何选择 VAR 的阶数，以及如何进行 Granger 因果关系检验。 第三部分：波动率建模——金融市场风险分析的核心 金融资产的波动性是其风险的重要体现，其波动性本身也常常表现出非恒定性（异方差性）。理解和建模波动率的动态是风险管理和衍生品定价的关键。我们将重点探讨： ARCH 模型 (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)： 揭示了条件方差的自回归性质，能够解释金融时间序列中常见的“波动率聚集”现象。我们将详细介绍 ARCH(q) 模型的建立、参数估计和检验。 GARCH 模型 (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)： GARCH 模型是对 ARCH 模型的有力推广，它能够更有效地捕捉波动率的长期依赖性。我们将深入分析 GARCH(p,q) 模型的原理、优越性，以及其在金融风险分析中的广泛应用，例如估计 VaR。 EGARCH, TGARCH 等扩展模型： 针对 GARCH 模型在处理“杠杆效应”（即负面冲击比正面冲击引起更大的波动）时的不足，我们将介绍 EGARCH (指数 GARCH) 和 TGARCH (Threshold GARCH) 等模型，以及它们如何更精确地刻画金融市场中的波动率不对称性。 第四部分：协整与误差修正模型——揭示资产间的长期均衡关系 当多个非平稳的时间序列变量之间存在长期稳定的均衡关系时，我们称它们是协整的。理解这种长期关系对于构建投资组合、进行套利交易以及分析宏观经济变量的长期互动至关重要。 协整的检验： 我们将学习恩格尔-格兰杰 (Engle-Granger) 两步法和约翰森 (Johansen) 检验等方法来检验协整关系。 误差修正模型 (ECM)： 在识别出协整关系后，ECM 模型能够描述短期偏差如何修正并回归到长期均衡。ECM 模型是分析经济变量短期动态和长期均衡相互作用的强大工具。 第五部分：状态空间模型与卡尔曼滤波——动态系统分析的新视角 状态空间模型提供了一种更为灵活和强大的框架来描述和分析动态系统，尤其适用于处理潜在的、不可观测的状态变量。 状态空间模型的建立： 我们将学习如何将经济计量模型表示为状态空间形式，包括状态方程和观测方程。 卡尔曼滤波： 卡尔曼滤波是状态空间模型中最核心的算法，它能够根据观测数据不断更新对系统状态的估计，在处理噪声和缺失数据方面表现出色。我们将探讨卡尔曼滤波在金融预测、资产定价和宏观经济分析中的应用。 本书的特色与价值 本书不仅仅罗列模型和公式，更注重理论的深入讲解与实际应用的结合。我们将通过具体的金融案例，展示如何将这些经济计量模型应用于分析股票市场、外汇市场、债券市场等，并解释模型结果的经济含义。 理论与实践并重： 每一类模型都将伴随清晰的理论阐述、数学推导（适度）以及直观的解释。 实证导向： 书中将穿插金融案例研究，引导读者理解如何在实际数据中应用这些模型，并解释模型结果。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到复杂模型，本书的结构设计旨在帮助读者逐步建立起扎实的金融时间序列经济计量学知识体系。 培养批判性思维： 鼓励读者在应用模型时，不仅关注模型的拟合优度，更要深入理解模型的假设，评估其局限性，并根据实际情况进行调整。 无论您是金融市场的初学者，渴望理解价格波动的内在逻辑；还是经验丰富的投资者，希望借助量化工具优化交易策略；亦或是风险管理者，力求精确评估和控制市场风险；抑或是学术研究者，探索金融经济学前沿问题，本书都将为您提供一套系统、深入且实用的分析框架，助您在瞬息万变的金融世界中，洞悉市场脉搏，做出更明智的决策。

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这本书的语言风格显得非常沉稳且富有逻辑性，读起来有一种被引导着探索复杂迷宫的感觉。它似乎没有急于抛出复杂的数学公式，而是先构建起一个清晰的经济学直觉背景。这对于我理解某些模型的内在驱动力非常有帮助。我很好奇，书中对于因果关系和协整关系的讨论是否深入？金融市场中的变量互动错综复杂，单向的因果假设往往失真。如果作者能详细阐述格兰杰因果检验的局限性，并引入更现代的工具来识别动态依赖结构，那将极大地提升本书的学术水准。另外，金融时间序列的预测往往面临“黑天鹅”事件的挑战。书中是否探讨了在极端市场条件（如金融危机时期）下，不同计量模型的预测绩效差异？如果能对不同情景下的模型鲁棒性进行比较分析，这本书的实用价值将得到极大的提升，使之成为一本真正意义上的“实战指南”。

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初读这本书的章节标题，我感到一种非常系统化的构建感，它似乎精心规划了一条从基础理论到高级应用的完整学习路径。我对其中关于“非线性”和“高频”模型的处理尤为关注。金融市场数据的时间序列特性，尤其是其异方差性和非对称性，是传统线性模型难以捕捉的。我期望书中能够详尽介绍状态依赖模型，例如HMMs或者Markov Switching模型在识别不同市场状态（牛市、熊市、震荡市）方面的应用。此外，在处理微观结构数据或高频交易数据时，如何有效处理噪音和处理高维度问题，是当前量化研究的热点。如果这本书能够提供处理这些复杂数据结构的高级技术，并讨论其在流动性风险或订单簿动态分析中的应用，那么它无疑将成为该领域内不可或缺的权威参考书。这本书所展现出的对前沿课题的关注度，让人对其内容的深度和广度充满了期待。

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这本书的厚度让人望而生畏，但翻开目录后，我发现这种“厚重感”是源于内容的充实而非水分的堆砌。它似乎采用了一种由浅入深、循序渐进的讲解方式，这对新手来说无疑是个福音。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的类比和直观解释，这大大降低了理解门槛。比如，对于那些初次接触ARCH/GARCH族模型的读者，书中是否能用生动的语言描绘出波动率聚类的现象？此外，书中对于模型的选择标准和检验方法的论述是否足够详尽？我关注的重点在于，如何判断一个模型是否真正捕捉到了序列的特征，而不是仅仅在拟合优度上做表面文章。如果书中能深入探讨模型误设的后果，并提供稳健的诊断工具，那它的价值将倍增。这本书的参考文献列表看起来也非常扎实，涵盖了该领域的经典文献和最新的研究进展，这为深度学习者提供了很好的指引方向。总的来说，它展现出一种对知识体系的敬畏和对读者学习体验的关怀。

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这本书的封面设计非常抓人眼球，简洁中透露着专业感，第一眼就给人一种严谨的学术氛围。我个人对这个领域一直抱有浓厚的兴趣，尤其是近年来金融市场的波动性越来越大，理解其背后的时间序列特征和建模方法变得尤为重要。拿到这本书后，我立刻被其清晰的章节结构和逻辑流畅度所吸引。它似乎非常注重理论与实践的结合，不像很多纯理论书籍那样晦涩难懂，而是力求将复杂的计量经济学概念，通过金融领域的实例进行阐释。我特别期待它在处理高频数据和非线性模型方面的论述，这通常是传统模型难以捕捉的关键信息。希望书中能提供一些实用的Stata或R语言代码示例，这样读者就能立刻上手进行自己的数据分析，将书本知识转化为实际的建模能力。这本书的出版无疑为我们这些研究者提供了一个非常及时的参考工具，期待能从中挖掘出更多有价值的洞见，以应对瞬息万变的金融世界。这本书的排版和印刷质量也相当不错，长时间阅读下来眼睛不易疲劳，这点对于厚重的专业书籍来说非常关键。

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坦率地说，我对市面上许多同类书籍感到失望，它们往往停留在介绍经典模型的表面，对于如何处理真实世界中那些“脏乱差”的数据束手无策。我迫切希望这本书能在这方面有所突破。例如，在处理金融时间序列时，数据预处理、缺失值填充、异常值识别这些实际操作环节至关重要。这本书是否提供了关于如何识别和处理金融数据中特有的尖峰和平拖尾现象的有效策略？如果它能超越标准的OLS或VAR框架，探讨诸如分位数回归、状态空间模型在金融波动性预测中的应用，那将是非常前沿和实用的内容。我希望看到的不仅仅是教科书式的推导，而是那些能让我在实际工作中立刻拿来解决问题的“秘籍”。如果书中附带了案例研究，能够展示从数据获取、模型选择、参数估计到预测评估的全过程，那就太完美了。这种手把手的指导，远比空泛的理论阐述来得有价值。

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很经典的计量学数据，可惜豆瓣上把它的标题写错了！！

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很经典的计量学数据，可惜豆瓣上把它的标题写错了！！

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翻译扣一分。纯粹的金融计量学的书比较少，这本专注时间序列的书写的很好，侧重实用性，可惜居然没人评价。

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很经典的计量学数据，可惜豆瓣上把它的标题写错了！！

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