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出版者:人民邮电出版社

作者:[美] Ruey S. Tsay

出品人:

页数:571

译者:王远林

出版时间:2012-9-1

价格:85.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115287625

丛书系列:图灵数学·统计学丛书

图书标签:

金融
时间序列分析
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风险管理
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经济计量

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具体描述

本书是金融时间序列分析领域不可多得的上乘之作，第1版面世后即成为该领域最具影响力的作品。作者在全面阐述金融时间序列分析理论知识的同时，还系统地介绍了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用能够免费得到的R软件包，可以对金融数据进行实证分析，也可以使用现实的例子对相关计算和分析进行说明。本书还对金融计量经济学的最新进展进行了深入分析，例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。

第3版新增加的内容还包括以下几方面。

 在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中，都使用了非线性持续期模型。

新增加了一些非线性模型和方法的应用。

 更新了多元时间序列分析，分析了协整应用到配对交易分析的实用性。

使用损失函数这个新的统一的方法分析风险值。

 在相依数据的极值、分位数和风险值的研究中，引入了极值指数。

沉浸于古老智慧的迷宫：解开尘封的秘密，重塑文明的辉煌本书是一次穿越时空的史诗级探索，它并非聚焦于现代社会冰冷的数字和复杂的图表，而是将目光投向人类文明早期那些令人着迷的谜团。我们将在浩瀚的古代文献、湮没的遗迹和失传的技艺中，追寻那些塑造了我们世界观的基石。第一章：星辰的低语——古代天文观测与宇宙观我们将一同漫步于夜幕之下，跟随古巴比伦的天文学家，学习他们如何精细地记录天体运行，如何从中解读预兆，以及这些观测如何深刻地影响了他们的宗教、农业和时间计算。从古埃及人对猎户座的崇拜，到玛雅文明精准的历法，再到中国古代观星台的设计，我们将揭示不同文明如何试图理解自身在宇宙中的位置，以及他们如何将这种理解融入到日常生活的方方面面。这本书将带你走进那个仰望星空，在点点星光中寻找秩序与意义的时代。第二章：文字的诞生与传播——早期书写系统的演变及其文化影响文字，是人类文明得以传承和发展最伟大的发明之一。本章将追溯文字最古老的根源，从美索不达米亚的楔形文字，到埃及的象形文字，再到中国的甲骨文，我们将审视它们最初的形态、发展轨迹，以及它们如何从简单的记事工具演变为承载思想、法律、文学和历史的载体。我们将探讨不同书写系统在塑造各自文化身份、促进知识传播，以及影响社会结构方面所扮演的关键角色。你将有机会了解，当笔尖第一次在泥板或莎草纸上落下时，一段全新的历史是如何被书写的。第三章：度量的艺术——古代长度、重量与容量的测量体系想象一下，在没有统一标准和精密仪器的时代，如何进行贸易、建筑和工程？本章将深入研究古代世界多姿多彩的度量体系。我们将探究古希腊的“毕达哥拉斯三角”如何在建筑中体现精确，古罗马的“步”与“尺”如何构建宏伟的帝国，以及中国古代“市制”与“度量衡”如何统一国家。我们将分析这些体系的起源、演变，以及它们在不同文明中的标准化进程，探讨度量衡的统一对商业、行政管理和科学发展产生的深远影响。这是一场关于秩序、公平与效率的古代实践。第四章：神圣的几何——古希腊数学的哲学意蕴与艺术应用当欧几里得的《几何原本》穿越千年，依然闪耀着智慧的光芒。本章将聚焦于古希腊数学的辉煌成就，不仅仅是勾股定理的严谨证明，更是其背后深邃的哲学思考。我们将探讨毕达哥拉斯学派对数字的神秘崇拜，柏拉图对几何图形作为理型世界的映射的理解，以及阿基米德在物理学和工程学上的杰出贡献。同时，我们将考察几何学如何在古希腊的建筑、雕塑和艺术中得到完美体现，揭示数学与美学之间密不可分的联系。准备好迎接一次理性与美的双重洗礼。第五章：失落的技艺——古代冶金、陶瓷与纺织的工艺秘辛技术，是文明进步的引擎。本章将潜入古代工匠的神秘作坊，揭示那些如今看来不可思议的古代技艺。我们将深入研究古代冶金术如何炼制出坚固的青铜器和锋利的铁器，从精美的青铜器到威力巨大的兵器，都凝聚着匠人的智慧与汗水。我们将探究古埃及人制作精美陶器的秘密，以及古代中国丝绸编织的独特工艺，这些技艺不仅满足了生活需求，更成为了一种文化象征和贸易财富。我们将尝试理解这些失传工艺的原理，以及它们对古代社会经济和文化交流的巨大贡献。第六章：声音的维度——古代音乐理论、乐器与声学初探音乐，是人类共通的语言。本章将穿越古老的音乐殿堂，感受不同文明对声音的独特理解。我们将探索古希腊的五音阶和调式，古罗马的管乐在军队中的作用，以及中国古代的宫、商、角、徵、羽如何构建出和谐的乐章。我们将审视古代乐器的制作工艺和演奏技巧，并初步探讨古代文明对声学现象的观察和理解，例如古希腊人对共鸣的认识。这是一次关于和谐、情感与精神表达的感官之旅。第七章：药草的智慧——古代医学、草药学与健康观念人类对健康的追求从未停止。本章将深入探究古代世界的医学实践和健康智慧。我们将审视古埃及的医药文献，古希腊医圣希波克拉底的理论与实践，以及中国古代中医的望闻问切和辨证论治。我们将考察古代使用的各种草药及其功效，以及不同文明对疾病成因和治疗方法的理解。这本书将带你了解，在现代医学诞生之前，人类是如何以自然为师，用智慧与耐心对抗病痛的。第八章：城市的心跳——古代城市规划、建筑技术与公共设施宏伟的城市，是人类文明的缩影。本章将带领你走进古代文明的辉煌都市。我们将考察古罗马的城市布局、发达的供水和排水系统，以及宏伟的斗兽场和万神庙。我们将探究古希腊城邦的规划理念，以及中国古代都城的规模与功能。我们将分析古代建筑技术的精妙之处，例如巨石建筑的建造之谜，以及公共设施的建设如何影响居民的生活质量和社会秩序。这是一场关于组织、效率和人类居住智慧的宏大叙事。第九章：神话与象征——古代宗教、哲学思想与世界观的构建神话，是人类对世界起源、生命意义和死亡归宿的最初探索。本章将深入古代文明的心灵世界，解读那些流传千古的神话故事，以及它们背后所蕴含的宗教信仰和哲学思想。我们将审视古埃及的多神崇拜，古希腊奥林匹斯众神的故事，以及中国古代的创世神话和对天人关系的理解。我们将分析这些神话和哲学思想如何构建了不同文明的世界观，影响了他们的伦理道德、政治制度和社会行为。这是一次关于信仰、智慧与精神追求的深度对话。第十章：文明的交汇——古代贸易路线、文化交流与技术传播古老的世界并非孤立存在，而是通过贸易和交流紧密相连。本章将绘制古代世界辽阔的贸易网络，从丝绸之路的驼铃声，到地中海的航船，我们将追溯商品、思想和技术的传播路径。我们将分析丝绸、香料、宝石等珍贵物品是如何跨越大陆，又如何将各地的文化相互融合、催生创新。我们将考察例如造纸术、指南针等中国古代发明是如何传播到西方，以及西方文明的某些思想又如何影响了东方。这是一场关于互联互通、知识共享和文明碰撞的壮丽画卷。结语：回望来路，启迪未来在合上本书之时，你将不再仅仅是一个历史的旁观者，而是成为了一位跨越时空的思想旅人。本书并非为了追溯陈迹，而是为了从古老文明的智慧中汲取灵感，理解人类经验的丰富性与连续性，从而更深刻地认识我们当下所处的时代，并以更广阔的视野和更深邃的洞察，去探索和塑造人类文明的未来。

作者简介

Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）美国芝加哥大学布斯商学院经济计量学和统计学的H.G.B. Alexander 讲席教授。1982年于美国威斯康星大学麦迪逊分校获得统计学博士学位。中国台湾“中央研究院”院士，美国统计协会、数理统计学会及皇家统计学会的会士，Journal of Forecasting的联合主编，Journal of Financial Econometrics的副主编。曾任美国统计学会商务与经济统计分会主席、《商务与经济统计》期刊主编。在商务和经济预测、数据分析、风险管理和过程控制领域撰写并发表了论文100多篇。他也是A Course in Time Series Analysis的合著者。

王远林毕业于东北财经大学数学与数量经济学院, 获经济学博士学位. 现任东北财经大学数学与数量经济学院副教授, 硕士研究生导师.

主要研究方向：数理金融和金融计量经济学.

潘家柱曾任北京大学金融数学系副教授、教授和博士生导师, 并在伦敦经济学院(LSE) 从事过两年的研究工作, 现在英国斯特拉思克莱德大学任教. 2002 年,与程士宏教授等人一起获得教育部提名国家科学技术奖自然科学奖二等奖. 2008年, 担任第7 届世界概率统计大会时间序列分组的主持人. 研究工作受到英国爱丁堡皇家学会和中国国家自然科学基金委员会的基金资助.

主要研究方向：时间序列分析、金融计量经济学和风险管理.

王辉毕业于北京大学数学科学学院概率统计系, 获博士学位. 现任教于中央财经大学金融学院金融工程系.

主要研究方向：时间序列分析和金融计量经济学.

目录信息

目录
第1章　　金融时间序列及其特征　　1
1.1　　资产收益率　　2
1.2　　收益率的分布性质　　6
1.2.1　　统计分布及其矩的回顾　　6
1.2.2　　收益率的分布　　13
1.2.3　　多元收益率　　16
1.2.4　　收益率的似然函数　　17
1.2.5　　收益率的经验性质　　17
1.3　　其他过程　　19
附录R　　程序包　　21
练习题　　23
参考文献　　24
第2章　　线性时间序列分析及其应用　　25
2.1　　平稳性　　25
2.2　　相关系数和自相关函数　　26
2.3　　白噪声和线性时间序列　　31
2.4　　简单的自回归模型　　32
2.4.1　　AR模型的性质　　33
2.4.2　　实际中怎样识别AR模型　　40
2.4.3　　拟合优度　　46
2.4.4　　预测　　47
2.5　　简单滑动平均模型　　50
2.5.1　　MA模型的性质　　51
2.5.2　　识别MA的阶　　52
2.5.3　　估计　　53
2.5.4　　用MA模型预测　　54
2.6　　简单的ARMA模型　　55
2.6.1　　ARMA(1,1)模型的性质　　56
2.6.2　　一般的ARMA模型　　57
2.6.3　　识别ARMA模型　　58
2.6.4　　用ARMA模型进行预测　　60
2.6.5　　ARMA模型的三种表示　　60
2.7　　单位根非平稳性　　62
2.7.1　　随机游动　　62
2.7.2　　带漂移的随机游动　　64
2.7.3　　带趋势项的时间序列　　65
2.7.4　　一般的单位根非平稳模型　　66
2.7.5　　单位根检验　　66
2.8　　季节模型　　71
2.8.1　　季节性差分化　　72
2.8.2　　多重季节性模型　　73
2.9　　带时间序列误差的回归模型　　78
2.10　　协方差矩阵的相合估计　　85
2.11　　长记忆模型　　88
附录　　一些SCA　　的命令　　90
练习题　　90
参考文献　　92
第3章　　条件异方差模型　　94
3.1　　波动率的特征　　95
3.2　　模型的结构　　95
3.3　　建模　　97
3.4　　ARCH模型　　99
3.4.1　　ARCH模型的性质　　100
3.4.2　　ARCH模型的缺点　　102
3.4.3　　ARCH模型的建立　　102
3.4.4　　一些例子　　106
3.5　　GARCH模型　　113
3.5.1　　实例说明　　115
3.5.2　　预测的评估　　120
3.5.3　　两步估计方法　　121
3.6　　求和GARCH模型　　121
3.7　　GARCH-M模型　　122
3.8　　指数GARCH模型　　123
3.8.1　　模型的另一种形式　　125
3.8.2　　实例说明　　125
3.8.3　　另一个例子　　126
3.8.4　　用EGARCH模型进行预测　　128
3.9　　门限GARCH模型　　129
3.10　　CHARMA模型　　130
3.11　　随机系数的自回归模型　　132
3.12　　随机波动率模型　　133
3.13　　长记忆随机波动率模型　　133
3.14　　应用　　135
3.15　　其他方法　　138
3.15.1　　高频数据的应用　　138
3.15.2　　日开盘价、最高价、最低价和收盘价的应用　　141
3.16　　GARCH模型的峰度　　143
附录　　波动率模型估计中的一些RATS　　程序　　144
练习题　　146
参考文献　　148
第4章　　非线性模型及其应用　　151
4.1　　非线性模型　　152
4.1.1　　双线性模型　　153
4.1.2　　门限自回归模型　　154
4.1.3　　平滑转移AR(STAR)模型　　158
4.1.4　　马尔可夫转换模型　　160
4.1.5　　非参数方法　　162
4.1.6　　函数系数AR　　模型　　170
4.1.7　　非线性可加AR　　模型　　170
4.1.8　　非线性状态空间模型　　171
4.1.9　　神经网络　　171
4.2　　非线性检验　　176
4.2.1　　非参数检验　　176
4.2.2　　参数检验　　179
4.2.3　　应用　　182
4.3　　建模　　183
4.4　　预测　　184
4.4.1　　参数自助法　　184
4.4.2　　预测的评估　　184
4.5　　应用　　186
附录A　　一些关于非线性波动率模型的RATS　　程序　　190
附录B　　神经网络的S-Plus　　命令　　191
练习题　　191
参考文献　　193
第5章　　高频数据分析与市场微观结构　　196
5.1　　非同步交易　　196
5.2　　买卖报价差　　200
5.3　　交易数据的经验特征　　201
5.4　　价格变化模型　　207
5.4.1　　顺序概率值模型　　207
5.4.2　　分解模型　　210
5.5　　持续期模型　　214
5.5.1　　ACD模型　　216
5.5.2　　模拟　　218
5.5.3　　估计　　219
5.6　　非线性持续期模型　　224
5.7　　价格变化和持续期的二元模型　　225
5.8　　应用　　229
附录A　　一些概率分布的回顾　　234
附录B　　危险率函数　　237
附录C　　对持续期模型的一些RATS
程序　　238
练习题　　239
参考文献　　241
第6章　　连续时间模型及其应用　　243
6.1　　期权　　244
6.2　　一些连续时间的随机过程　　244
6.2.1　　维纳过程　　244
6.2.2　　广义维纳过程　　246
6.2.3　　伊藤过程　　247
6.3　　伊藤引理　　247
6.3.1　　微分回顾　　247
6.3.2　　随机微分　　248
6.3.3　　一个应用　　249
6.3.4　　1和?的估计　　250
6.4　　股票价格与对数收益率的分布　　251
6.5　　B-S微分方程的推导　　253
6.6　　B-S定价公式　　254
6.6.1　　风险中性世界　　254
6.6.2　　公式　　255
6.6.3　　欧式期权的下界　　257
6.6.4　　讨论　　258
6.7　　伊藤引理的扩展　　261
6.8　　随机积分　　262
6.9　　跳跃扩散模型　　263
6.10　　连续时间模型的估计　　269
附录A　　B-S　　公式积分　　270
附录B　　标准正态概率的近似　　271
练习题　　271
参考文献　　272
第7章　　极值理论、分位数估计与风险值　　274
7.1　　风险值　　275
7.2　　风险度量制　　276
7.2.1　　讨论　　279
7.2.2　　多个头寸　　279
7.2.3　　预期损失　　280
7.3　　VaR　　计算的计量经济方法　　280
7.3.1　　多个周期　　283
7.3.2　　在条件正态分布下的预期损失　　285
7.4　　分位数估计　　285
7.4.1　　分位数与次序统计量　　285
7.4.2　　分位数回归　　287
7.5　　极值理论　　288
7.5.1　　极值理论的回顾　　288
7.5.2　　经验估计　　290
7.5.3　　对股票收益率的应用　　293
7.6　　VaR　　的极值方法　　297
7.6.1　　讨论　　300
7.6.2　　多期VaR　　301
7.6.3　　收益率水平　　302
7.7　　基于极值理论的一个新方法　　302
7.7.1　　统计理论　　303
7.7.2　　超额均值函数　　305
7.7.3　　极值建模的一个新方法　　306
7.7.4　　基于新方法的VaR计算　　308
7.7.5　　参数化的其他方法　　309
7.7.6　　解释变量的使用　　312
7.7.7　　模型检验　　313
7.7.8　　说明　　314
7.8　　极值指数　　318
7.8.1　　D(un)条件　　319
7.8.2　　极值指数的估计　　321
7.8.3　　平稳时间序列的风险值　　323
练习题　　324
参考文献　　326
第8章　　多元时间序列分析及其应用　　328
8.1　　弱平稳与交叉{相关矩阵　　328
8.1.1　　交叉{相关矩阵　　329
8.1.2　　线性相依性　　330
8.1.3　　样本交叉{相关矩阵　　331
8.1.4　　多元混成检验　　335
8.2　　向量自回归模型　　336
8.2.1　　简化形式和结构形式　　337
8.2.2　　VAR(1)模型的平稳性条件和矩　　339
8.2.3　　向量AR(p)模型　　340
8.2.4　　建立一个VAR(p)模型　　342
8.2.5　　脉冲响应函数　　349
8.3　　向量滑动平均模型　　354
8.4　　向量ARMA模型　　357
8.5　　单位根非平稳性与协整　　362
8.6　　协整VAR模型　　366
8.6.1　　确定性函数的具体化　　368
8.6.2　　最大似然估计　　368
8.6.3　　协整检验　　369
8.6.4　　协整VAR模型的预测　　370
8.6.5　　例子　　370
8.7　　门限协整与套利　　375
8.7.1　　多元门限模型　　376
8.7.2　　数据　　377
8.7.3　　估计　　377
8.8　　配对交易　　379
8.8.1　　理论框架　　379
8.8.2　　交易策略　　380
8.8.3　　简单例子　　380
附录A　　向量与矩阵的回顾　　385
附录B　　多元正态分布　　389
附录C　　一些SCA命令　　390
练习题　　391
参考文献　　393
第9章　　主成分分析和因子模型　　395
9.1　　因子模型　　395
9.2　　宏观经济因子模型　　397
9.2.1　　单因子模型　　397
9.2.2　　多因子模型　　401
9.3　　基本面因子模型　　403
9.3.1　　BARRA因子模型　　403
9.3.2　　Fama-French方法　　408
9.4　　主成分分析　　408
9.4.1　　PCA理论　　408
9.4.2　　经验的PCA　　410
9.5　　统计因子分析　　413
9.5.1　　估计　　414
9.5.2　　因子旋转　　415
9.5.3　　应用　　416
9.6　　渐近主成分分析　　420
9.6.1　　因子个数的选择　　421
9.6.2　　例子　　422
练习题　　424
参考文献　　425
第10章　　多元波动率模型及其应用　　426
10.1　　指数加权估计　　427
10.2　　多元GARCH模型　　429
10.2.1　　对角VEC模型　　430
10.2.2　　BEKK模型　　432
10.3　　重新参数化　　435
10.3.1　　相关系数的应用　　435
10.3.2　　Cholesky　　分解　　436
10.4　　二元收益率的GARCH模型　　439
10.4.1　　常相关模型　　439
10.4.2　　时变相关模型　　442
10.4.3　　动态相关模型　　446
10.5　　更高维的波动率模型　　452
10.6　　因子波动率模型　　457
10.7　　应用　　459
10.8　　多元t　　分布　　461
附录对估计的一些注释　　462
练习题　　466
参考文献　　467
第11章　　状态空间模型和卡尔曼滤波　　469
11.1　　局部趋势模型　　469
11.1.1　　统计推断　　472
11.1.2　　卡尔曼滤波　　473
11.1.3　　预测误差的性质　　475
11.1.4　　状态平滑　　476
11.1.5　　缺失值　　480
11.1.6　　初始化效应　　480
11.1.7　　估计　　481
11.1.8　　所用的S-Plus命令　　482
11.2　　线性状态空间模型　　485
11.3　　模型转换　　486
11.3.1　　带时变系数的CAPM　　487
11.3.2　　ARMA模型　　489
11.3.3　　线性回归模型　　495
11.3.4　　带ARMA误差的线性回归模型　　496
11.3.5　　纯量不可观测项模型　　497
11.4　　卡尔曼滤波和平滑　　499
11.4.1　　卡尔曼滤波　　499
11.4.2　　状态估计误差和预测误差　　501
11.4.3　　状态平滑　　502
11.4.4　　扰动平滑　　504
11.5　　缺失值　　506
11.6　　预测　　507
11.7　　应用　　508
练习题　　515
参考文献　　516
第12章　　马尔可夫链蒙特卡罗方法及其应用　　517
12.1　　马尔可夫链模拟　　517
12.2　　Gibbs抽样　　518
12.3　　贝叶斯推断　　520
12.3.1　　后验分布　　520
12.3.2　　共轭先验分布　　521
12.4　　其他算法　　524
12.4.1　　Metropolis算法　　524
12.4.2　　Metropolis-Hasting算法　　525
12.4.3　　格子Gibbs抽样　　525
12.5　　带时间序列误差的线性回归　　526
12.6　　缺失值和异常值　　530
12.6.1　　缺失值　　531
12.6.2　　异常值的识别　　532
12.7　　随机波动率模型　　537
12.7.1　　一元模型的估计　　537
12.7.2　　多元随机波动率模型　　542
12.8　　估计随机波动率模型的新方法　　549
12.9　　马尔可夫转换模型　　556
12.10　　预测　　563
12.11　　其他应用　　564
练习题　　564
参考文献　　565
索引　　568
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

我挺喜欢tsay的这本书的。注意这个版本是老版，新版被分成了两本，所以说出版商简直是无耻啊。。有人拿这本书和carol alexander的market models 比，我也来勉强地掏出自己的$0.02. market models 总体而言是一个从application上根organized书，一开始就直击volatility 和tradin...

评分☆☆☆☆☆

说入门的童鞋，最后一章你们读的懂啊说入门的童鞋，最后一章你们读的懂啊说入门的童鞋，最后一章你们读的懂啊说入门的童鞋，最后一章你们读的懂啊说入门的童鞋，最后一章你们读的懂啊说入门的童鞋，最后一章你们读的懂啊说入门的童鞋，最后一章你们读的懂啊说入门的童鞋...

评分☆☆☆☆☆

刚拿到书，貌似好难啊。不如恩德斯的《应用时间序列分析》容易好看。建议没有时间序列基础的同学，最好不要买。而且不太明白为什么有人说它好简单。汗，看来自己的水平太低了。

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到这本书的名字时，脑海中立刻浮现出复杂的统计图表和令人费解的数学公式。我之所以会入手这本书，是源于我对于金融市场复杂性的深刻体会，以及渴望用更科学、更系统的方法去理解和预测它。我希望这本书能够为我打开一扇通往量化金融分析的大门，让我能够掌握构建和运用时间序列模型的核心技术。我期待书中能够详细阐述时间序列分析的基本原理，例如平稳性、自相关性、偏自相关性等概念，并循序渐进地介绍AR、MA、ARMA、ARIMA等经典模型。更重要的是，我希望书中能够深入探讨金融领域特有的时间序列模型，例如能够捕捉金融市场波动性的GARCH族模型，以及处理非平稳数据的协整模型。我希望能看到书中提供丰富的案例分析，用真实的市场数据来演示模型的应用，并给出如何在实践中进行模型选择、诊断和优化的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度在我的书架上算得上是“重量级”选手，从这一点就能看出其内容的深度和广度。我之所以选择它，是因为我一直对金融市场的数据之美充满好奇，那些看似杂乱无章的数字背后，究竟隐藏着怎样的逻辑和模式？尤其是在量化交易日益盛行的今天，掌握一套扎实的时间序列分析方法，无疑是进入这个领域不可或缺的基石。我希望这本书能够带领我从基础的概念出发，逐步深入到各种经典和前沿的分析模型，例如ARIMA、GARCH及其各种变种，以及更复杂的非线性模型。我非常期待书中能够详细介绍这些模型的数学原理，并且通过清晰的图表和公式来解释它们的内在机制。更重要的是，我希望这本书能够提供丰富的实操案例，用真实的市场数据来验证模型的有效性，并指导读者如何使用现有的统计软件（如R、Python）来实现这些分析。如果书中还能探讨一些机器学习在时间序列分析中的应用，那将是锦上添花了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有过多华丽的元素，但当我翻开第一页，一股严谨而深入的学术气息便扑面而来。我之所以对它产生兴趣，很大程度上是被书名中“金融时间序列分析”这几个字所吸引。作为一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，我深知数据分析的重要性，而时间序列数据更是金融市场跳动的脉搏，理解它们是洞察市场动态、做出明智投资决策的关键。我一直渴望找到一本能够系统性地梳理金融时间序列分析理论、方法和实践的书籍，尤其是能够结合实际案例，帮助我理解那些复杂的统计模型在金融场景下的应用。我希望这本书能为我揭示隐藏在市场波动背后的规律，让我不再仅仅是跟风者，而是能够运用科学的工具去预测和应对市场的变化。当然，我也希望它不仅仅局限于理论的阐述，而是能提供一些切实可行的操作指南，让我能够将学到的知识快速应用于实际工作中，例如在股票价格预测、风险管理、宏观经济指标分析等方面。这本书能否真正填补我在这方面的知识空白，是我最期待的。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，完全是被它在行业内的口碑所吸引。身边不少资深分析师和量化研究员都推荐过这本书，并称赞其内容的权威性和实用性。在我看来，金融市场是一个充满不确定性的动态系统，而时间序列分析正是揭示这种动态变化规律的有力武器。我希望这本书能够系统性地讲解如何构建和评估时间序列模型，如何处理金融数据中的常见问题，比如异方差、非平稳性、季节性等等。我特别关注书中是否会涉及一些高级的主题，例如状态空间模型、协整分析，或者是在宏观经济预测和资产定价中的应用。我希望这本书能够提供一种结构化的学习路径，让我能够循序渐进地掌握这些复杂的技术。同时，我也期待书中能够包含一些关于模型选择、诊断和优化的建议，以及如何解释模型结果并将其转化为可操作的投资策略。作为一名对前沿金融技术充满兴趣的读者，我对这本书寄予厚望。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够帮助我深入理解金融市场背后运行机制的书籍，而“金融时间序列分析”这个主题恰好触及了我的核心需求。我希望这本书能够带领我走进数据驱动的金融世界，从微观的股票价格波动，到宏观的经济周期变化，都能够找到量化的分析工具。我期待书中能够详细介绍各种时间序列模型的建立过程，包括数据预处理、模型识别、参数估计以及模型诊断等关键步骤。我特别希望能看到书中对各种模型的优缺点进行深入的比较分析，并指导读者根据不同的金融场景选择最合适的模型。我期望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能够提供丰富的实践指导，例如如何利用Python或R语言实现模型，以及如何对模型的预测结果进行解释和应用。如果书中还能探讨一些与风险管理、投资组合优化相关的模型，那将更能满足我的实际需求。

评分☆☆☆☆☆

手册，好用

评分☆☆☆☆☆

看似什么都提到了，实际上全都蜻蜓点水，适合做科普读物。

评分☆☆☆☆☆

翻译得比较糟糕，书的内容非常充实，但是基本没有推导和证明，要慢慢读慢慢推导，这个过程非常艰涩

评分☆☆☆☆☆

作为一本速查手册的话，没什么推导就忍了，这翻译的是屎吧？大哥咱以后别接个翻译活就直接分给手底下学生机翻去行不，至少校对一下吧？

评分☆☆☆☆☆

可以。