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出版者:人民郵電齣版社

作者:[美] Ruey S. Tsay

出品人:

頁數:571

译者:王遠林

出版時間:2012-9-1

價格:85.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787115287625

叢書系列:圖靈數學·統計學叢書

圖書標籤:

金融
時間序列分析
金融數學
統計學
數學
金融時間序列分析
數據分析
時間序列
金融
時間序列
分析
計量經濟學
數據建模
預測
股票市場
風險管理
時間序列模型
經濟計量

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具體描述

本書是金融時間序列分析領域不可多得的上乘之作，第1版麵世後即成為該領域最具影響力的作品。作者在全麵闡述金融時間序列分析理論知識的同時，還係統地介紹瞭金融計量經濟模型及其在金融時間序列數據的建模和預測中的應用。第3版使用能夠免費得到的R軟件包，可以對金融數據進行實證分析，也可以使用現實的例子對相關計算和分析進行說明。本書還對金融計量經濟學的最新進展進行瞭深入分析，例如實現波動率、條件風險值、統計套利及持續期和動態相關模型的應用。

第3版新增加的內容還包括以下幾方麵。

 在高頻數據分析和市場微觀結構的所有討論中，都使用瞭非綫性持續期模型。

新增加瞭一些非綫性模型和方法的應用。

 更新瞭多元時間序列分析，分析瞭協整應用到配對交易分析的實用性。

使用損失函數這個新的統一的方法分析風險值。

 在相依數據的極值、分位數和風險值的研究中，引入瞭極值指數。

沉浸於古老智慧的迷宮：解開塵封的秘密，重塑文明的輝煌本書是一次穿越時空的史詩級探索，它並非聚焦於現代社會冰冷的數字和復雜的圖錶，而是將目光投嚮人類文明早期那些令人著迷的謎團。我們將在浩瀚的古代文獻、湮沒的遺跡和失傳的技藝中，追尋那些塑造瞭我們世界觀的基石。第一章：星辰的低語——古代天文觀測與宇宙觀我們將一同漫步於夜幕之下，跟隨古巴比倫的天文學傢，學習他們如何精細地記錄天體運行，如何從中解讀預兆，以及這些觀測如何深刻地影響瞭他們的宗教、農業和時間計算。從古埃及人對獵戶座的崇拜，到瑪雅文明精準的曆法，再到中國古代觀星颱的設計，我們將揭示不同文明如何試圖理解自身在宇宙中的位置，以及他們如何將這種理解融入到日常生活的方方麵麵。這本書將帶你走進那個仰望星空，在點點星光中尋找秩序與意義的時代。第二章：文字的誕生與傳播——早期書寫係統的演變及其文化影響文字，是人類文明得以傳承和發展最偉大的發明之一。本章將追溯文字最古老的根源，從美索不達米亞的楔形文字，到埃及的象形文字，再到中國的甲骨文，我們將審視它們最初的形態、發展軌跡，以及它們如何從簡單的記事工具演變為承載思想、法律、文學和曆史的載體。我們將探討不同書寫係統在塑造各自文化身份、促進知識傳播，以及影響社會結構方麵所扮演的關鍵角色。你將有機會瞭解，當筆尖第一次在泥闆或莎草紙上落下時，一段全新的曆史是如何被書寫的。第三章：度量的藝術——古代長度、重量與容量的測量體係想象一下，在沒有統一標準和精密儀器的時代，如何進行貿易、建築和工程？本章將深入研究古代世界多姿多彩的度量體係。我們將探究古希臘的“畢達哥拉斯三角”如何在建築中體現精確，古羅馬的“步”與“尺”如何構建宏偉的帝國，以及中國古代“市製”與“度量衡”如何統一國傢。我們將分析這些體係的起源、演變，以及它們在不同文明中的標準化進程，探討度量衡的統一對商業、行政管理和科學發展産生的深遠影響。這是一場關於秩序、公平與效率的古代實踐。第四章：神聖的幾何——古希臘數學的哲學意蘊與藝術應用當歐幾裏得的《幾何原本》穿越韆年，依然閃耀著智慧的光芒。本章將聚焦於古希臘數學的輝煌成就，不僅僅是勾股定理的嚴謹證明，更是其背後深邃的哲學思考。我們將探討畢達哥拉斯學派對數字的神秘崇拜，柏拉圖對幾何圖形作為理型世界的映射的理解，以及阿基米德在物理學和工程學上的傑齣貢獻。同時，我們將考察幾何學如何在古希臘的建築、雕塑和藝術中得到完美體現，揭示數學與美學之間密不可分的聯係。準備好迎接一次理性與美的雙重洗禮。第五章：失落的技藝——古代冶金、陶瓷與紡織的工藝秘辛技術，是文明進步的引擎。本章將潛入古代工匠的神秘作坊，揭示那些如今看來不可思議的古代技藝。我們將深入研究古代冶金術如何煉製齣堅固的青銅器和鋒利的鐵器，從精美的青銅器到威力巨大的兵器，都凝聚著匠人的智慧與汗水。我們將探究古埃及人製作精美陶器的秘密，以及古代中國絲綢編織的獨特工藝，這些技藝不僅滿足瞭生活需求，更成為瞭一種文化象徵和貿易財富。我們將嘗試理解這些失傳工藝的原理，以及它們對古代社會經濟和文化交流的巨大貢獻。第六章：聲音的維度——古代音樂理論、樂器與聲學初探音樂，是人類共通的語言。本章將穿越古老的音樂殿堂，感受不同文明對聲音的獨特理解。我們將探索古希臘的五音階和調式，古羅馬的管樂在軍隊中的作用，以及中國古代的宮、商、角、徵、羽如何構建齣和諧的樂章。我們將審視古代樂器的製作工藝和演奏技巧，並初步探討古代文明對聲學現象的觀察和理解，例如古希臘人對共鳴的認識。這是一次關於和諧、情感與精神錶達的感官之旅。第七章：藥草的智慧——古代醫學、草藥學與健康觀念人類對健康的追求從未停止。本章將深入探究古代世界的醫學實踐和健康智慧。我們將審視古埃及的醫藥文獻，古希臘醫聖希波剋拉底的理論與實踐，以及中國古代中醫的望聞問切和辨證論治。我們將考察古代使用的各種草藥及其功效，以及不同文明對疾病成因和治療方法的理解。這本書將帶你瞭解，在現代醫學誕生之前，人類是如何以自然為師，用智慧與耐心對抗病痛的。第八章：城市的心跳——古代城市規劃、建築技術與公共設施宏偉的城市，是人類文明的縮影。本章將帶領你走進古代文明的輝煌都市。我們將考察古羅馬的城市布局、發達的供水和排水係統，以及宏偉的鬥獸場和萬神廟。我們將探究古希臘城邦的規劃理念，以及中國古代都城的規模與功能。我們將分析古代建築技術的精妙之處，例如巨石建築的建造之謎，以及公共設施的建設如何影響居民的生活質量和社會秩序。這是一場關於組織、效率和人類居住智慧的宏大敘事。第九章：神話與象徵——古代宗教、哲學思想與世界觀的構建神話，是人類對世界起源、生命意義和死亡歸宿的最初探索。本章將深入古代文明的心靈世界，解讀那些流傳韆古的神話故事，以及它們背後所蘊含的宗教信仰和哲學思想。我們將審視古埃及的多神崇拜，古希臘奧林匹斯眾神的故事，以及中國古代的創世神話和對天人關係的理解。我們將分析這些神話和哲學思想如何構建瞭不同文明的世界觀，影響瞭他們的倫理道德、政治製度和社會行為。這是一次關於信仰、智慧與精神追求的深度對話。第十章：文明的交匯——古代貿易路綫、文化交流與技術傳播古老的世界並非孤立存在，而是通過貿易和交流緊密相連。本章將繪製古代世界遼闊的貿易網絡，從絲綢之路的駝鈴聲，到地中海的航船，我們將追溯商品、思想和技術的傳播路徑。我們將分析絲綢、香料、寶石等珍貴物品是如何跨越大陸，又如何將各地的文化相互融閤、催生創新。我們將考察例如造紙術、指南針等中國古代發明是如何傳播到西方，以及西方文明的某些思想又如何影響瞭東方。這是一場關於互聯互通、知識共享和文明碰撞的壯麗畫捲。結語：迴望來路，啓迪未來在閤上本書之時，你將不再僅僅是一個曆史的旁觀者，而是成為瞭一位跨越時空的思想旅人。本書並非為瞭追溯陳跡，而是為瞭從古老文明的智慧中汲取靈感，理解人類經驗的豐富性與連續性，從而更深刻地認識我們當下所處的時代，並以更廣闊的視野和更深邃的洞察，去探索和塑造人類文明的未來。

作者簡介

Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）美國芝加哥大學布斯商學院經濟計量學和統計學的H.G.B. Alexander 講席教授。1982年於美國威斯康星大學麥迪遜分校獲得統計學博士學位。中國颱灣“中央研究院”院士，美國統計協會、數理統計學會及皇傢統計學會的會士，Journal of Forecasting的聯閤主編，Journal of Financial Econometrics的副主編。曾任美國統計學會商務與經濟統計分會主席、《商務與經濟統計》期刊主編。在商務和經濟預測、數據分析、風險管理和過程控製領域撰寫並發錶瞭論文100多篇。他也是A Course in Time Series Analysis的閤著者。

王遠林畢業於東北財經大學數學與數量經濟學院, 獲經濟學博士學位. 現任東北財經大學數學與數量經濟學院副教授, 碩士研究生導師.

主要研究方嚮：數理金融和金融計量經濟學.

潘傢柱曾任北京大學金融數學係副教授、教授和博士生導師, 並在倫敦經濟學院(LSE) 從事過兩年的研究工作, 現在英國斯特拉思剋萊德大學任教. 2002 年,與程士宏教授等人一起獲得教育部提名國傢科學技術奬自然科學奬二等奬. 2008年, 擔任第7 屆世界概率統計大會時間序列分組的主持人. 研究工作受到英國愛丁堡皇傢學會和中國國傢自然科學基金委員會的基金資助.

主要研究方嚮：時間序列分析、金融計量經濟學和風險管理.

王輝畢業於北京大學數學科學學院概率統計係, 獲博士學位. 現任教於中央財經大學金融學院金融工程係.

主要研究方嚮：時間序列分析和金融計量經濟學.

目錄資訊

目錄
第1章　　金融時間序列及其特徵　　1
1.1　　資産收益率　　2
1.2　　收益率的分布性質　　6
1.2.1　　統計分布及其矩的迴顧　　6
1.2.2　　收益率的分布　　13
1.2.3　　多元收益率　　16
1.2.4　　收益率的似然函數　　17
1.2.5　　收益率的經驗性質　　17
1.3　　其他過程　　19
附錄R　　程序包　　21
練習題　　23
參考文獻　　24
第2章　　綫性時間序列分析及其應用　　25
2.1　　平穩性　　25
2.2　　相關係數和自相關函數　　26
2.3　　白噪聲和綫性時間序列　　31
2.4　　簡單的自迴歸模型　　32
2.4.1　　AR模型的性質　　33
2.4.2　　實際中怎樣識彆AR模型　　40
2.4.3　　擬閤優度　　46
2.4.4　　預測　　47
2.5　　簡單滑動平均模型　　50
2.5.1　　MA模型的性質　　51
2.5.2　　識彆MA的階　　52
2.5.3　　估計　　53
2.5.4　　用MA模型預測　　54
2.6　　簡單的ARMA模型　　55
2.6.1　　ARMA(1,1)模型的性質　　56
2.6.2　　一般的ARMA模型　　57
2.6.3　　識彆ARMA模型　　58
2.6.4　　用ARMA模型進行預測　　60
2.6.5　　ARMA模型的三種錶示　　60
2.7　　單位根非平穩性　　62
2.7.1　　隨機遊動　　62
2.7.2　　帶漂移的隨機遊動　　64
2.7.3　　帶趨勢項的時間序列　　65
2.7.4　　一般的單位根非平穩模型　　66
2.7.5　　單位根檢驗　　66
2.8　　季節模型　　71
2.8.1　　季節性差分化　　72
2.8.2　　多重季節性模型　　73
2.9　　帶時間序列誤差的迴歸模型　　78
2.10　　協方差矩陣的相閤估計　　85
2.11　　長記憶模型　　88
附錄　　一些SCA　　的命令　　90
練習題　　90
參考文獻　　92
第3章　　條件異方差模型　　94
3.1　　波動率的特徵　　95
3.2　　模型的結構　　95
3.3　　建模　　97
3.4　　ARCH模型　　99
3.4.1　　ARCH模型的性質　　100
3.4.2　　ARCH模型的缺點　　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　　實例說明　　115
3.5.2　　預測的評估　　120
3.5.3　　兩步估計方法　　121
3.6　　求和GARCH模型　　121
3.7　　GARCH-M模型　　122
3.8　　指數GARCH模型　　123
3.8.1　　模型的另一種形式　　125
3.8.2　　實例說明　　125
3.8.3　　另一個例子　　126
3.8.4　　用EGARCH模型進行預測　　128
3.9　　門限GARCH模型　　129
3.10　　CHARMA模型　　130
3.11　　隨機係數的自迴歸模型　　132
3.12　　隨機波動率模型　　133
3.13　　長記憶隨機波動率模型　　133
3.14　　應用　　135
3.15　　其他方法　　138
3.15.1　　高頻數據的應用　　138
3.15.2　　日開盤價、最高價、最低價和收盤價的應用　　141
3.16　　GARCH模型的峰度　　143
附錄　　波動率模型估計中的一些RATS　　程序　　144
練習題　　146
參考文獻　　148
第4章　　非綫性模型及其應用　　151
4.1　　非綫性模型　　152
4.1.1　　雙綫性模型　　153
4.1.2　　門限自迴歸模型　　154
4.1.3　　平滑轉移AR(STAR)模型　　158
4.1.4　　馬爾可夫轉換模型　　160
4.1.5　　非參數方法　　162
4.1.6　　函數係數AR　　模型　　170
4.1.7　　非綫性可加AR　　模型　　170
4.1.8　　非綫性狀態空間模型　　171
4.1.9　　神經網絡　　171
4.2　　非綫性檢驗　　176
4.2.1　　非參數檢驗　　176
4.2.2　　參數檢驗　　179
4.2.3　　應用　　182
4.3　　建模　　183
4.4　　預測　　184
4.4.1　　參數自助法　　184
4.4.2　　預測的評估　　184
4.5　　應用　　186
附錄A　　一些關於非綫性波動率模型的RATS　　程序　　190
附錄B　　神經網絡的S-Plus　　命令　　191
練習題　　191
參考文獻　　193
第5章　　高頻數據分析與市場微觀結構　　196
5.1　　非同步交易　　196
5.2　　買賣報價差　　200
5.3　　交易數據的經驗特徵　　201
5.4　　價格變化模型　　207
5.4.1　　順序概率值模型　　207
5.4.2　　分解模型　　210
5.5　　持續期模型　　214
5.5.1　　ACD模型　　216
5.5.2　　模擬　　218
5.5.3　　估計　　219
5.6　　非綫性持續期模型　　224
5.7　　價格變化和持續期的二元模型　　225
5.8　　應用　　229
附錄A　　一些概率分布的迴顧　　234
附錄B　　危險率函數　　237
附錄C　　對持續期模型的一些RATS
程序　　238
練習題　　239
參考文獻　　241
第6章　　連續時間模型及其應用　　243
6.1　　期權　　244
6.2　　一些連續時間的隨機過程　　244
6.2.1　　維納過程　　244
6.2.2　　廣義維納過程　　246
6.2.3　　伊藤過程　　247
6.3　　伊藤引理　　247
6.3.1　　微分迴顧　　247
6.3.2　　隨機微分　　248
6.3.3　　一個應用　　249
6.3.4　　1和?的估計　　250
6.4　　股票價格與對數收益率的分布　　251
6.5　　B-S微分方程的推導　　253
6.6　　B-S定價公式　　254
6.6.1　　風險中性世界　　254
6.6.2　　公式　　255
6.6.3　　歐式期權的下界　　257
6.6.4　　討論　　258
6.7　　伊藤引理的擴展　　261
6.8　　隨機積分　　262
6.9　　跳躍擴散模型　　263
6.10　　連續時間模型的估計　　269
附錄A　　B-S　　公式積分　　270
附錄B　　標準正態概率的近似　　271
練習題　　271
參考文獻　　272
第7章　　極值理論、分位數估計與風險值　　274
7.1　　風險值　　275
7.2　　風險度量製　　276
7.2.1　　討論　　279
7.2.2　　多個頭寸　　279
7.2.3　　預期損失　　280
7.3　　VaR　　計算的計量經濟方法　　280
7.3.1　　多個周期　　283
7.3.2　　在條件正態分布下的預期損失　　285
7.4　　分位數估計　　285
7.4.1　　分位數與次序統計量　　285
7.4.2　　分位數迴歸　　287
7.5　　極值理論　　288
7.5.1　　極值理論的迴顧　　288
7.5.2　　經驗估計　　290
7.5.3　　對股票收益率的應用　　293
7.6　　VaR　　的極值方法　　297
7.6.1　　討論　　300
7.6.2　　多期VaR　　301
7.6.3　　收益率水平　　302
7.7　　基於極值理論的一個新方法　　302
7.7.1　　統計理論　　303
7.7.2　　超額均值函數　　305
7.7.3　　極值建模的一個新方法　　306
7.7.4　　基於新方法的VaR計算　　308
7.7.5　　參數化的其他方法　　309
7.7.6　　解釋變量的使用　　312
7.7.7　　模型檢驗　　313
7.7.8　　說明　　314
7.8　　極值指數　　318
7.8.1　　D(un)條件　　319
7.8.2　　極值指數的估計　　321
7.8.3　　平穩時間序列的風險值　　323
練習題　　324
參考文獻　　326
第8章　　多元時間序列分析及其應用　　328
8.1　　弱平穩與交叉{相關矩陣　　328
8.1.1　　交叉{相關矩陣　　329
8.1.2　　綫性相依性　　330
8.1.3　　樣本交叉{相關矩陣　　331
8.1.4　　多元混成檢驗　　335
8.2　　嚮量自迴歸模型　　336
8.2.1　　簡化形式和結構形式　　337
8.2.2　　VAR(1)模型的平穩性條件和矩　　339
8.2.3　　嚮量AR(p)模型　　340
8.2.4　　建立一個VAR(p)模型　　342
8.2.5　　脈衝響應函數　　349
8.3　　嚮量滑動平均模型　　354
8.4　　嚮量ARMA模型　　357
8.5　　單位根非平穩性與協整　　362
8.6　　協整VAR模型　　366
8.6.1　　確定性函數的具體化　　368
8.6.2　　最大似然估計　　368
8.6.3　　協整檢驗　　369
8.6.4　　協整VAR模型的預測　　370
8.6.5　　例子　　370
8.7　　門限協整與套利　　375
8.7.1　　多元門限模型　　376
8.7.2　　數據　　377
8.7.3　　估計　　377
8.8　　配對交易　　379
8.8.1　　理論框架　　379
8.8.2　　交易策略　　380
8.8.3　　簡單例子　　380
附錄A　　嚮量與矩陣的迴顧　　385
附錄B　　多元正態分布　　389
附錄C　　一些SCA命令　　390
練習題　　391
參考文獻　　393
第9章　　主成分分析和因子模型　　395
9.1　　因子模型　　395
9.2　　宏觀經濟因子模型　　397
9.2.1　　單因子模型　　397
9.2.2　　多因子模型　　401
9.3　　基本麵因子模型　　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理論　　408
9.4.2　　經驗的PCA　　410
9.5　　統計因子分析　　413
9.5.1　　估計　　414
9.5.2　　因子鏇轉　　415
9.5.3　　應用　　416
9.6　　漸近主成分分析　　420
9.6.1　　因子個數的選擇　　421
9.6.2　　例子　　422
練習題　　424
參考文獻　　425
第10章　　多元波動率模型及其應用　　426
10.1　　指數加權估計　　427
10.2　　多元GARCH模型　　429
10.2.1　　對角VEC模型　　430
10.2.2　　BEKK模型　　432
10.3　　重新參數化　　435
10.3.1　　相關係數的應用　　435
10.3.2　　Cholesky　　分解　　436
10.4　　二元收益率的GARCH模型　　439
10.4.1　　常相關模型　　439
10.4.2　　時變相關模型　　442
10.4.3　　動態相關模型　　446
10.5　　更高維的波動率模型　　452
10.6　　因子波動率模型　　457
10.7　　應用　　459
10.8　　多元t　　分布　　461
附錄對估計的一些注釋　　462
練習題　　466
參考文獻　　467
第11章　　狀態空間模型和卡爾曼濾波　　469
11.1　　局部趨勢模型　　469
11.1.1　　統計推斷　　472
11.1.2　　卡爾曼濾波　　473
11.1.3　　預測誤差的性質　　475
11.1.4　　狀態平滑　　476
11.1.5　　缺失值　　480
11.1.6　　初始化效應　　480
11.1.7　　估計　　481
11.1.8　　所用的S-Plus命令　　482
11.2　　綫性狀態空間模型　　485
11.3　　模型轉換　　486
11.3.1　　帶時變係數的CAPM　　487
11.3.2　　ARMA模型　　489
11.3.3　　綫性迴歸模型　　495
11.3.4　　帶ARMA誤差的綫性迴歸模型　　496
11.3.5　　純量不可觀測項模型　　497
11.4　　卡爾曼濾波和平滑　　499
11.4.1　　卡爾曼濾波　　499
11.4.2　　狀態估計誤差和預測誤差　　501
11.4.3　　狀態平滑　　502
11.4.4　　擾動平滑　　504
11.5　　缺失值　　506
11.6　　預測　　507
11.7　　應用　　508
練習題　　515
參考文獻　　516
第12章　　馬爾可夫鏈濛特卡羅方法及其應用　　517
12.1　　馬爾可夫鏈模擬　　517
12.2　　Gibbs抽樣　　518
12.3　　貝葉斯推斷　　520
12.3.1　　後驗分布　　520
12.3.2　　共軛先驗分布　　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抽樣　　525
12.5　　帶時間序列誤差的綫性迴歸　　526
12.6　　缺失值和異常值　　530
12.6.1　　缺失值　　531
12.6.2　　異常值的識彆　　532
12.7　　隨機波動率模型　　537
12.7.1　　一元模型的估計　　537
12.7.2　　多元隨機波動率模型　　542
12.8　　估計隨機波動率模型的新方法　　549
12.9　　馬爾可夫轉換模型　　556
12.10　　預測　　563
12.11　　其他應用　　564
練習題　　564
參考文獻　　565
索引　　568
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

研究生time series的课本。这书覆盖的topic挺广的，算是百科全书类的吧，个人觉得不适合初学者用，有些东西写得太深。从前面的neural network进行数值计算参数(只谈论forward feeding 没谈back propagation)，到后来简单的Markov model（初学者要自己动手实现这个还是有点小...

評分☆☆☆☆☆

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...

評分☆☆☆☆☆

内容还行，错误不少，中文版的网站和勘误表呢？英文的都已经找到了。中文版的呢？我觉得所有出版了之后没有勘误表的书都是不负责的书，是谓坏书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有過多華麗的元素，但當我翻開第一頁，一股嚴謹而深入的學術氣息便撲麵而來。我之所以對它産生興趣，很大程度上是被書名中“金融時間序列分析”這幾個字所吸引。作為一名在金融領域摸爬滾打多年的從業者，我深知數據分析的重要性，而時間序列數據更是金融市場跳動的脈搏，理解它們是洞察市場動態、做齣明智投資決策的關鍵。我一直渴望找到一本能夠係統性地梳理金融時間序列分析理論、方法和實踐的書籍，尤其是能夠結閤實際案例，幫助我理解那些復雜的統計模型在金融場景下的應用。我希望這本書能為我揭示隱藏在市場波動背後的規律，讓我不再僅僅是跟風者，而是能夠運用科學的工具去預測和應對市場的變化。當然，我也希望它不僅僅局限於理論的闡述，而是能提供一些切實可行的操作指南，讓我能夠將學到的知識快速應用於實際工作中，例如在股票價格預測、風險管理、宏觀經濟指標分析等方麵。這本書能否真正填補我在這方麵的知識空白，是我最期待的。

评分☆☆☆☆☆

當我第一次看到這本書的名字時，腦海中立刻浮現齣復雜的統計圖錶和令人費解的數學公式。我之所以會入手這本書，是源於我對於金融市場復雜性的深刻體會，以及渴望用更科學、更係統的方法去理解和預測它。我希望這本書能夠為我打開一扇通往量化金融分析的大門，讓我能夠掌握構建和運用時間序列模型的核心技術。我期待書中能夠詳細闡述時間序列分析的基本原理，例如平穩性、自相關性、偏自相關性等概念，並循序漸進地介紹AR、MA、ARMA、ARIMA等經典模型。更重要的是，我希望書中能夠深入探討金融領域特有的時間序列模型，例如能夠捕捉金融市場波動性的GARCH族模型，以及處理非平穩數據的協整模型。我希望能看到書中提供豐富的案例分析，用真實的市場數據來演示模型的應用，並給齣如何在實踐中進行模型選擇、診斷和優化的指導。

评分☆☆☆☆☆

這本書的厚度在我的書架上算得上是“重量級”選手，從這一點就能看齣其內容的深度和廣度。我之所以選擇它，是因為我一直對金融市場的數據之美充滿好奇，那些看似雜亂無章的數字背後，究竟隱藏著怎樣的邏輯和模式？尤其是在量化交易日益盛行的今天，掌握一套紮實的時間序列分析方法，無疑是進入這個領域不可或缺的基石。我希望這本書能夠帶領我從基礎的概念齣發，逐步深入到各種經典和前沿的分析模型，例如ARIMA、GARCH及其各種變種，以及更復雜的非綫性模型。我非常期待書中能夠詳細介紹這些模型的數學原理，並且通過清晰的圖錶和公式來解釋它們的內在機製。更重要的是，我希望這本書能夠提供豐富的實操案例，用真實的市場數據來驗證模型的有效性，並指導讀者如何使用現有的統計軟件（如R、Python）來實現這些分析。如果書中還能探討一些機器學習在時間序列分析中的應用，那將是錦上添花瞭。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠幫助我深入理解金融市場背後運行機製的書籍，而“金融時間序列分析”這個主題恰好觸及瞭我的核心需求。我希望這本書能夠帶領我走進數據驅動的金融世界，從微觀的股票價格波動，到宏觀的經濟周期變化，都能夠找到量化的分析工具。我期待書中能夠詳細介紹各種時間序列模型的建立過程，包括數據預處理、模型識彆、參數估計以及模型診斷等關鍵步驟。我特彆希望能看到書中對各種模型的優缺點進行深入的比較分析，並指導讀者根據不同的金融場景選擇最閤適的模型。我期望這本書不僅僅是理論的堆砌，而是能夠提供豐富的實踐指導，例如如何利用Python或R語言實現模型，以及如何對模型的預測結果進行解釋和應用。如果書中還能探討一些與風險管理、投資組閤優化相關的模型，那將更能滿足我的實際需求。

评分☆☆☆☆☆

我購買這本書，完全是被它在行業內的口碑所吸引。身邊不少資深分析師和量化研究員都推薦過這本書，並稱贊其內容的權威性和實用性。在我看來，金融市場是一個充滿不確定性的動態係統，而時間序列分析正是揭示這種動態變化規律的有力武器。我希望這本書能夠係統性地講解如何構建和評估時間序列模型，如何處理金融數據中的常見問題，比如異方差、非平穩性、季節性等等。我特彆關注書中是否會涉及一些高級的主題，例如狀態空間模型、協整分析，或者是在宏觀經濟預測和資産定價中的應用。我希望這本書能夠提供一種結構化的學習路徑，讓我能夠循序漸進地掌握這些復雜的技術。同時，我也期待書中能夠包含一些關於模型選擇、診斷和優化的建議，以及如何解釋模型結果並將其轉化為可操作的投資策略。作為一名對前沿金融技術充滿興趣的讀者，我對這本書寄予厚望。

评分☆☆☆☆☆

讀起來也太不友好瞭吧，完全就是平鋪直敘，第一章上來就是各種公式，看完一章啥也沒看懂

评分☆☆☆☆☆

手冊，好用

评分☆☆☆☆☆

字跡清晰，內容豐富，都挺好的，就是看不懂

评分☆☆☆☆☆

科普讀物，做教材講得不夠深不夠清楚。 @2018-12-07 19:49:43 @2020-02-07 01:15:27

评分☆☆☆☆☆

翻譯的沒有邏輯並且混亂，缺乏對讀者的引導，完全是一堆知識強拼起來