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出版者:复旦大学出版社

作者:Knut Sydsaeter

出品人:

页数:217

译者:张涛

出版时间:2001-02-01

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787309027310

丛书系列:

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深入探索：现代金融计量经济学：从理论基石到前沿应用 本书简介 《现代金融计量经济学：从理论基石到前沿应用》 是一部全面而深入的著作，旨在为读者提供理解和应用复杂金融市场数据分析工具的坚实基础。本书超越了传统计量经济学的范畴，专注于金融领域特有的高频、非平稳、异方差性强等数据特征所带来的挑战与机遇。它不仅详尽梳理了计量经济学的核心理论，更侧重于这些理论在实际金融问题中的精妙转化与应用，是金融研究人员、风险管理者、量化分析师以及高阶经济学学生的必备参考书。 --- 第一部分：金融时间序列的理论基石与预备知识 本部分为后续高级分析奠定不可或缺的理论基础。我们首先从概率论和数理统计的视角，回顾了金融数据分析所必需的数学工具包，重点强调了随机过程和鞅论在描述市场行为中的核心作用。 第一章：金融数据的特性与计量挑战 本章深入剖析了股票价格、汇率、利率等金融时间序列的独特属性，如肥尾分布（Fat Tails）、波动率聚集（Volatility Clustering）和非正态性。我们详细讨论了检验时间序列平稳性的传统方法（如ADF检验、PP检验）及其在处理结构性断点时的局限性。在此基础上，引入了基于分位数回归和高程（Elevation）估计的检验方法，以增强对真实市场随机性的捕捉能力。 第二章：线性平稳模型及其在资产定价中的局限 经典的时间序列模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）及ARMA模型，在本章得到了系统的回顾。然而，重点在于阐述这些模型在解释资产收益率方面的不足，特别是它们难以捕捉金融市场中显著的长期依赖性和短期反转现象。我们通过实际案例展示了如何利用残差分析来诊断模型设定的缺陷，并初步引入了分数布朗运动（Fractional Brownian Motion）作为更灵活的替代框架。 第三章：非平稳性与协整分析：长期均衡关系的构建 金融资产之间往往存在着长期的经济或监管联系。本章的核心在于处理非平稳序列（随机游走与单位根过程）。详细阐述了差分操作的必要性，并系统介绍了恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法以及更具鲁棒性的约翰森（Johansen）协整理论。我们不仅展示了如何识别协整关系，更深入探讨了协整残差的稳定性测试，以及如何利用向量误差修正模型（VECM）来同时描述短期动态调整和长期均衡修复过程。本章的案例侧重于利率期限结构与汇率波动的长期耦合关系分析。 --- 第二部分：波动率建模：金融计量学的核心战场 波动率是金融风险和期权定价的基石。本部分完全聚焦于如何准确建模和预测金融资产的条件异方差性。 第四章：ARCH族模型：条件异方差的精确刻画 本章是波动率建模的基石。从最基础的自回归条件异方差模型（ARCH）开始，逐步过渡到更具解释力的广义ARCH（GARCH）。我们详细推导了GARCH(1,1)模型的数学结构，并讨论了最大似然估计（MLE）的收敛性与稳定性。随后，引入了更精细的模型，如指数GARCH（EGARCH）和GJR-GARCH，它们能够有效地捕捉金融市场中“杠杆效应”（Leverage Effect）——负面冲击比正面冲击引发更大的波动性。 第五章：随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV） 与基于收益率序列的波动率模型不同，SV模型将波动率本身视为一个不可观测的潜变量。本章重点探讨了SV模型的理论优势，特别是其对波动率长期性的更自然解释。由于SV模型的参数通常无法通过标准MLE求解，我们深入介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其在状态空间框架下对SV模型的估计与平滑处理，以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在处理复杂SV模型中的实际应用。 第六章：多变量波动率建模与风险溢出 在多资产投资组合中，资产间的协方差是风险管理的关键。本章介绍了如何扩展单变量模型至多变量框架。详细对比了多元GARCH模型（如CCC-GARCH、DCC-GARCH）的结构与计算复杂性。重点分析了动态条件相关模型（DCC），它允许相关性随时间变化，但保持了估计的便利性。应用案例集中于系统性风险的度量与跨市场（如股票与债券市场）风险溢出效应的识别。 --- 第三部分：高频数据、非参数方法与机器学习在金融中的应用 随着交易频率的提升，传统的日度或周度数据分析方法已显不足。本部分面向前沿研究，探讨了处理微观市场结构和利用复杂非线性工具的方法。 第七章：高频数据处理与微观市场结构计量 高频数据（Tick-by-Tick或基于固定时间间隔如五分钟）的特点是瞬时波动剧烈和交易量驱动。本章讨论了处理高频数据的预处理技术，如去噪、剔除异常值和处理跳跃（Jumps）。重点介绍了基于高频数据的波动率估计量，如二次变差（Realized Variance, RV）的性质及其在比率估计中的应用。我们还引入了跳跃-扩散模型（Jump-Diffusion Models）来捕捉市场突发事件的影响。 第八章：非参数与半参数计量方法 当模型结构不明确或存在大量未观测的复杂效应时，非参数方法提供了灵活的替代方案。本章介绍了核密度估计（Kernel Density Estimation）在检验分布形态中的应用，以及局部多项式回归在估计非线性函数关系时的优势。我们详细讲解了半参数模型，特别是部分线性模型（Semi-Parametric Models），如何平衡模型的灵活性与估计的效率，适用于对收益率与交易量之间非线性关系的探索。 第九章：机器学习与深度学习在金融预测中的前沿探索 本部分聚焦于如何将最新的计算方法融入到计量经济学的框架中。我们首先讨论了传统计量模型的变量选择问题，并引入了正则化技术（如LASSO、Ridge回归）在资产定价因子选择中的应用。随后，本书探讨了如何利用人工神经网络（ANN）和长短期记忆网络（LSTM）处理高维、高频时间序列数据，以提高短期回报和波动率的预测精度。关键在于讨论如何解释这些“黑箱”模型的输出，确保模型的可解释性与经济学意义的统一。 --- 第四部分：高级应用与政策含义 本书的最后一部分将理论与前沿方法应用于具体的金融经济学问题，并探讨其政策含义。 第十章：资产定价模型中的计量挑战 本章结合计量工具检验主流的资产定价理论。重点在于检验Fama-French三因子模型、APT模型等，并使用前述的协整理论和非参数方法来识别风险溢价的来源。我们详细讨论了如何处理因子模型中的截面异方差性问题，以及如何利用面板数据计量方法（如GMM估计）来解决跨时间、跨资产的内生性问题。 第十一章：信用风险与违约建模 信用风险是固定收益市场和银行监管的核心。本章介绍了结构性违约模型（如Merton模型）与概率模型（如Logit/Probit模型）的计量估计。随后，转向更现代的Jarrow-Turnbull框架，并展示如何利用生存分析技术（Survival Analysis）来估计公司债券的违约率，分析宏观经济变量对信用利差的影响。 第十二章：宏观金融计量：联系与溢出 本章探讨了宏观经济冲击如何通过金融市场传导。我们应用向量自回归（VAR）模型和结构性VAR（SVAR）来识别货币政策冲击、油价冲击对股市和汇率的动态影响。重点在于脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）的准确解释，以及如何利用高阶矩模型捕捉金融危机期间的非常态动态。 结语：未来的计量经济学方向 本书在总结中展望了金融计量领域未来的发展方向，特别是高频数据中的因果推断、因果机器学习在识别真实效应中的潜力，以及跨尺度建模在理解金融系统复杂性方面的挑战。 --- 适用读者： 本书面向具有扎实微积分、线性代数和初级计量经济学基础的研究生和高年级本科生。它同样适合在投资银行、资产管理公司、对冲基金和中央银行从事风险管理、量化分析和宏观经济预测的专业人士。阅读本书将使读者不仅掌握工具，更能理解工具背后的经济学逻辑和统计假设。

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这本书真是令人眼前一亮！作为一名经济学专业的学生，我一直在寻找一本能够系统梳理和深化我对经济学中数学工具理解的参考书。坦率地说，市面上大多数教材要么过于侧重理论推导而忽略了实际应用，要么就是把数学方法当成工具箱随便罗列，缺乏内在的逻辑和结构。然而，这本书的编排方式简直是教科书级别的典范。它不仅仅是简单地把微积分、线性代数、优化理论等数学知识搬过来，而是巧妙地将这些工具与核心的经济学模型紧密结合起来。比如，在讨论消费者行为理论时，作者不是简单地介绍拉格朗日乘数法，而是清晰地展示了它是如何直接服务于效用最大化这一经济学问题的。这种“问题导向”的数学讲解方式，极大地降低了理解的门槛，让我感觉不再是单纯地在学数学，而是在学习如何用数学这把“手术刀”去解剖复杂的经济现象。书中大量的图示和清晰的推导步骤，即便是对于初次接触某些高级数学概念的读者，也能做到循序渐进，毫不费力。我特别欣赏它在内容选择上的取舍，精准地抓住了经济学研究中“最常用、最核心”的数学工具，避免了冗余和枝蔓，使得阅读体验非常高效和专注。

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说实话，我原本对这类“手册”性质的书籍抱持着一种审慎的态度，总觉得它们往往流于表面，内容不够深入。但这本书彻底颠覆了我的看法。它的深度和广度都超出了我的预期，简直就像一位经验丰富的老教授坐在你身边，用最精炼的语言为你梳理宏观经济学模型背后的严谨数学基础。我记得有一次我卡在动态规划的一个特定环节上，尝试了多种方法都无法理清变量的迭代关系。翻开这本书的相应章节后，作者对贝尔曼方程的阐述，那种层层递进、步步为营的逻辑构建，让我豁然开朗。它没有采用那种生硬的、纯粹的数学符号堆砌，而是用经济学的直觉去引导数学的严谨性，这种平衡把握得炉火纯青。再者，书中对于随机过程在金融经济学中的应用也有相当详尽的介绍，这在很多同类书籍中往往是缺失或者浅尝辄止的。它提供的不仅仅是公式，更是一种思维框架，教我们如何将不确定的世界用数学的语言进行建模和分析。阅读过程中，我经常需要停下来思考，但这种思考是富有成效的，因为它直接指向了经济学理论的核心精髓。

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作为一名有着多年市场分析经验的从业者，我发现这本书的价值远超学术圈的范畴。很多现实世界中的金融产品定价和风险评估，其背后都依赖于复杂的随机微积分和偏微分方程。我过去常常需要依赖一些现成的软件库或者同事的帮助来理解这些模型的内部机制。自从有了这本书，我终于能够自信地“看穿”这些模型背后的数学原理了。作者在处理连续时间模型时，对于伊藤引理的解释，不仅仅是给出公式，而是结合了市场价格波动的实际场景进行类比说明，这种“接地气”的讲解方式，对于我们这些更关注结果和应用的人来说，简直是及时雨。它成功地架设了理论与实践之间的桥梁，让我可以更加批判性地评估现有模型，甚至在面对非标准化的业务问题时，能够快速构建出定制化的数学框架。对于那些希望从“模型使用者”进化为“模型设计者”的专业人士来说，这本书的价值是无可估量的，它赋予了一种底层构建能力。

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我必须强调这本书在符号处理和细节处理上的极致追求。在严谨的数学推导中，最容易出现的小错误往往是定义和假设条件的不明确。这本书在这方面做得极其到位。它会非常清晰地标明每一步推导所依赖的定理和所施加的约束条件，比如在讨论凸性分析时，它会反复提醒读者注意边界条件的设定对最优解存在性的影响。更难得的是，它还收录了一些在主流教材中罕见的，但对于理解某些前沿理论至关重要的数学工具，比如博弈论中的纳什均衡存在性证明所依赖的度量空间理论的简洁回顾。这种对细节的关注，保证了读者在学习过程中不会产生“似是而非”的理解，而是真正建立起坚实、无懈可击的数学基础。这种对知识的尊重和对读者的负责任态度，使得这本书的含金量远超其定价。如果说有什么遗憾，可能就是希望它能有配套的习题解析，那样对自学者的帮助会更大，但即便如此，这本书本身的内容密度和质量也足以让人给予最高的评价。

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这本书的装帧设计和排版质量也值得称赞，这对于一本需要频繁查阅的工具书来说至关重要。纸张的质感很好，印刷清晰锐利，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更重要的是，它的结构组织逻辑简直是天才之作。它不像传统教材那样按数学学科的门类划分章节，而是按照经济学应用领域的逻辑来组织的。你会发现“一般均衡理论”那一块，必然包含了拓扑学和不动点定理的精要；而在“计量经济学基础”部分，则系统地回顾了矩阵代数和概率论中的关键概念。这种以“经济学问题”为纲的组织方式，极大地提升了我的学习效率。每当我在研究某个特定的经济模型时，需要回顾某个数学工具时，我总能迅速在对应的应用章节找到所需的回顾和解释，而不是跑去翻阅厚厚的纯数学教材。这种高度的集成性和实战性，让它从一本参考书，变成了一个不可或缺的“工作台伴侣”。无论是本科阶段的深入学习，还是研究生阶段的论文写作，这本书的价值都能体现出来。

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