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出版者:机械工业

作者:[美]RueyS.Tsay著

出品人:

页数:355

译者:潘家柱

出版时间:2006-4

价格:39.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111183860

丛书系列:华章数学译丛

图书标签:

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金融时间序列分析：洞察市场脉搏的利器 金融市场如同一位充满活力的舞者，其每一次的跳跃、每一次的波动，都蕴含着复杂的逻辑和潜在的机遇。理解这些变幻莫测的“舞蹈”动作，把握市场跳动的“脉搏”，是每一位投资者、分析师、经济学家的核心追求。 《金融时间序列分析》正是为你铺就这条探索之路的必备指南。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是将抽象的统计学概念与金融市场的实际运作紧密结合，旨在为您提供一套系统、实用且深入的工具箱，帮助您在纷繁复杂的金融数据中提炼出有价值的信息，做出更明智的决策。 核心内容概览： 第一部分：金融时间序列数据基础与预处理 在深入分析之前，扎实的基础知识至关重要。本部分将带您认识金融时间序列数据的独特属性，例如其非平稳性、异方差性以及可能存在的季节性、周期性等特征。我们将详细讲解： 金融时间序列数据的构成与特点： 股票价格、汇率、利率、商品价格等数据的采集、存储以及它们内在的时间依赖性。 数据可视化与探索性分析： 利用图表（如折线图、自相关图、偏自相关图）直观地理解数据特征，识别潜在的模式和异常值。 平稳性检验： 掌握 ADF、PP 等经典检验方法，判断序列是否平稳，以及如何进行差分等操作使非平稳序列平稳化。 数据平滑与去噪： 学习移动平均、指数平滑等方法，去除短期波动，捕捉长期趋势。 缺失值处理与异常值检测： 应对金融数据中常见的缺失和异常情况，确保分析结果的准确性。 第二部分：经典时间序列模型及其在金融领域的应用 理解了数据的基本特性，我们便可以引入强大的建模工具。本部分将系统介绍一系列经典的、已被广泛验证的时间序列模型，并深入探讨它们在金融场景中的具体应用： ARIMA 模型家族： AR (自回归) 模型： 如何利用历史观测值预测未来值。 MA (移动平均) 模型： 如何利用过去的预测误差来改进当前预测。 ARMA (自回归移动平均) 模型： AR 和 MA 模型的结合，提供更全面的建模能力。 ARIMA (差分自回归移动平均) 模型： 引入差分操作，解决非平稳问题，是处理金融时间序列的基石。 SARIMA (季节性 ARIMA) 模型： 针对金融数据中可能存在的季节性因素进行建模。 GARCH 模型家族： ARCH (自回归条件异方差) 模型： 捕捉金融市场波动性的集聚效应，即“波动率大时更大，波动率小时更小”的现象。 GARCH (广义自回归条件异方差) 模型： ARCH 模型的扩展，提供更简洁、更有效的波动率建模。 EGARCH、GJR-GARCH 等变种模型： 针对不同类型的波动率特征进行更精细的刻画，例如允许正负冲击对波动率影响不对称。 波动率预测与风险管理： 如何利用 GARCH 模型预测未来波动率，从而进行投资组合风险管理、期权定价等。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 状态空间表示： 将时间序列模型转化为更通用的状态空间形式，便于处理复杂模型。 卡尔曼滤波： 强大的最优估计工具，用于从带有噪声的观测数据中估计隐藏的状态变量，在宏观经济预测、信号处理等领域有重要应用。 隐马尔可夫模型 (HMM)： 识别数据背后隐藏的“状态”，分析金融市场的不同 regimes（例如牛市、熊市、盘整期）。 第三部分：高级主题与前沿模型 随着金融市场的发展和计算能力的提升，更复杂的模型应运而生。本部分将触及更高级的主题，为您的金融时间序列分析技能注入新的活力： 协整与向量自回归 (VAR) 模型： 协整： 分析多个非平稳时间序列之间是否存在长期均衡关系，即使它们各自都在漂移。 VAR 模型： 描述多个相互关联的时间序列变量之间的动态关系，用于分析变量之间的传导效应。 格兰杰因果检验： 判断一个时间序列是否能够“预测”另一个时间序列。 状态相关参数模型 (Time-Varying Parameter Models)： 允许模型参数随时间变化，以捕捉金融市场结构性变化的影响。 机器学习与深度学习在时间序列分析中的应用： 支持向量机 (SVM) 与决策树： 用于分类和回归任务。 长短期记忆网络 (LSTM) 与门控循环单元 (GRU)： 专门为处理序列数据设计的深度学习模型，在预测复杂非线性关系方面表现出色。 Transformer 模型： 近年来在序列建模领域取得突破性进展，其注意力机制能捕捉长距离依赖关系。 模型比较与选择： AIC、BIC 等信息准则，以及交叉验证等技术。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都辅以丰富的金融案例研究，帮助您理解模型背后的逻辑，并学会如何将其应用于实际数据。 代码实现指导： 本书将指导您使用 R、Python 等主流统计与数据科学软件实现各类模型，让您快速上手，将理论转化为实践。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，结构清晰，逻辑严谨，确保您能够系统地掌握金融时间序列分析的精髓。 批判性思维培养： 引导您理解不同模型的优缺点，以及在何种情况下选择何种模型，培养您对数据分析结果的批判性评估能力。 无论您是希望提升投资回报的投资者、需要构建预测模型的分析师、研究金融市场规律的学者，还是渴望掌握数据驱动决策能力的金融从业者，《金融时间序列分析》都将是您不可或缺的知识伙伴。它将帮助您穿越迷雾，看清市场的真实走向，从而在瞬息万变的金融世界中，找到属于您的那份稳健与机遇。

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☆☆☆☆☆

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...  

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☆☆☆☆☆

这本书已经是第三版，它的知名度只要是学金融的应该都知道。这本书最大的优点在于行文直接明了并配以大量实例来展示各种计量方法的应用。当然，从另一个方面来说这也算一个缺点：遗漏了很多理论上的证明。不过，这本书本就是应用导向，把理论加上可能反倒失去了对大众而言的可...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是“启迪”。它不仅仅是教我“怎么做”，更是让我思考“为什么这么做”，并激发我进一步探索的兴趣。我希望书中能够鼓励我独立思考，提出自己的疑问，并引导我找到解决问题的方法。我特别喜欢书中在讲解模型时，能够穿插一些“历史渊源”的介绍，例如某个模型是如何被提出，又是如何被发展和改进的。这能够让我更好地理解模型的背景和意义。同时，我也非常关注书中关于“计量经济学”在金融时间序列分析中的应用。很多金融时间序列模型都源于计量经济学，了解它们之间的联系，能够帮助我建立起一个更广阔的知识体系。我希望书中能够对计量经济学中的一些经典模型，例如面板数据模型、联立方程模型等在金融时间序列分析中的应用进行介绍。此外，我对书中关于“金融市场微观结构”与时间序列分析的结合也抱有极大的兴趣。例如，如何利用时间序列模型来分析订单簿数据，理解高频交易中的价格形成机制？这对我来说是一个非常前沿且富有挑战性的研究领域。这本书仿佛是一盏灯，照亮了我探索金融时间序列分析的道路，让我看到了更多的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书散发着一种“深度”的气息。它不仅仅是泛泛而谈，而是深入到金融时间序列分析的每一个细节，并对其进行透彻的解析。我特别期待书中在讲解模型时，能够提供一些“数学上的严谨证明”，让我能够理解模型的理论基础。例如，在讲解最大似然估计时，是否会推导出损失函数，并讲解如何通过优化算法来求解？我对这些细节非常感兴趣，因为它们能帮助我建立起对模型的更深层次的理解。同时，我非常关注书中对“模型局限性”的探讨。没有任何模型是完美的，了解模型的局限性，才能在实际应用中避免误用。我希望书中能够详细说明每种模型的适用范围，以及在什么情况下不应该使用该模型。我同样对书中关于“统计推断”在金融时间序列分析中的应用非常感兴趣。例如，如何利用假设检验来判断某个时间序列是否具有显著的趋势或周期性？如何进行参数的置信区间估计，以量化模型参数的不确定性？这些都是我需要掌握的严谨的统计工具。此外，我对书中关于“时间序列分析在宏观经济预测”中的应用也抱有期待，希望能够学习到如何利用时间序列模型来预测GDP增长、通货膨胀等宏观经济指标，这对于理解经济周期和制定宏观经济政策具有重要意义。

评分☆☆☆☆☆

拿到《金融时间序列分析》这本书，我最先被它严谨的学术风格所吸引。书中的逻辑清晰，层层递进，让人能够一步步地构建起对金融时间序列分析的完整认知。我特别期待书中在讲解各种模型时，能够详细阐述其数学推导过程，并解释清楚每一步的意义。这对于我这样希望深入理解模型本质的学习者来说，是至关重要的。我不希望只知道“怎么用”，更想知道“为什么这么用”。同时，我非常关注书中对于模型假设条件的讨论。任何模型都有其局限性，了解这些假设条件，才能知道模型在何时何地是适用的，又会在何时失效。我希望书中能提供一些实际的例子，来展示当模型假设不满足时，可能会出现哪些问题，以及如何应对。另外，我非常看重书中在“实证研究”部分的论述。理论模型最终还是要回归到实践中去检验。我希望书中能够提供一些具体的实证案例，展示如何利用所学的模型来分析真实的金融数据，并得出有意义的结论。这些案例最好能涵盖不同的金融市场和不同的研究问题，例如资产定价、风险度量、宏观经济预测等。我对书中关于“因果推断”在时间序列分析中的应用也抱有浓厚的兴趣，希望能够从中学习到如何区分相关性和因果性，从而做出更科学的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大感受是它的“系统性”。它不是零散地罗列一些模型或者技术，而是构建了一个完整的知识框架。从时间序列的基本概念、统计特性，到各种经典和现代的时间序列模型，再到模型的估计、诊断和应用，整个过程衔接得非常流畅。我喜欢作者在每个章节的开头，都会对本章要讲的内容进行概括，并且在结尾进行总结，这样能够帮助我快速把握核心要点，也方便回顾。对于一些复杂的概念，比如协方差平稳性、单位根检验等，我希望书中能够用更加直观的比喻或者类比来解释，让初学者更容易理解其背后的逻辑。同时，我也很期待书中能够涵盖一些时间序列分析在风险管理、投资组合优化等金融实际应用中的案例。金融市场风险是无处不在的，如何利用时间序列模型来度量和管理这些风险，是每一个金融从业者都必须掌握的技能。书中对于异常值检测、波动率建模（如EGARCH, APARCH等）的介绍，是否足够深入，能够指导我如何处理金融数据中常见的“黑天鹅”事件和剧烈波动，这一点我非常期待。我也希望能从书中了解到一些关于时间序列数据预处理的技巧，例如缺失值填充、异常值处理以及特征工程等，这些在实际应用中也是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《金融时间序列分析》，还没来得及细细品读，但光是翻阅目录和前言，就已经让我对它充满了期待。从书名就能看出，这本书触及了金融领域一个极其重要且迷人的分支。我一直对金融市场的波动性以及如何预测和理解这种波动感到好奇。读研期间接触过一些基础的统计学方法，但总觉得与金融实践之间还隔着一层纱。这本书的出现，似乎就是为了揭开这层神秘的面纱。我特别关注的是它在理论基础部分的阐述，希望它能用一种清晰易懂的方式，讲解那些看似复杂的数学模型和统计概念，例如ARIMA模型、GARCH模型等。我希望作者能够循序渐进，从最基本的时间序列特性讲起，逐步深入到更高级的建模技术。同时，我也期待书中能够提供一些实际的案例分析，最好是结合当下流行的金融市场（比如股票、外汇、加密货币等）来讲解，这样能够更直观地理解理论知识的应用。我对数据挖掘和机器学习在金融领域的应用也颇感兴趣，希望这本书能够在这方面有所涉及，哪怕只是点到为止，也能为我后续的学习指明方向。总的来说，这本书给我留下了一种“厚重感”，它不仅仅是一本技术手册，更像是一扇通往金融世界深度洞察的大门。我迫不及待地想深入其中，去探索那些隐藏在数据背后的规律。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，仿佛打开了一扇新世界的大门。我之前接触过一些数据分析的课程，但总感觉在金融领域，那些传统的统计方法似乎不够“给力”。这本书的出现，让我看到了利用更专业的工具和技术来分析金融数据的可能性。我对书中关于“模型解释性”的部分特别感兴趣。在金融领域，我们不仅要预测，更要理解模型背后代表的经济含义。我希望作者能够在这个方面给予足够的重视，解释清楚每个模型参数的经济意义，以及模型的假设条件。这样，我们才能真正地将模型结果与金融理论结合起来，做出更具洞察力的分析。同时，我也关注书中关于“模型泛化能力”的讨论。在金融市场不断变化的背景下，一个好的模型不仅要在历史数据上表现出色，更要在未来的未知数据上保持稳健性。书中是否有关于模型过拟合的防范措施，或者介绍交叉验证、回测等方法来评估模型的泛化能力？这些都是我非常想了解的。另外，我对金融时间序列中的“非线性”和“多变量”分析也非常感兴趣。金融市场中的很多现象都不是简单的线性关系所能解释的，多资产之间的联动效应也十分复杂。希望这本书能够在这方面有所启发，为我提供一些分析的思路和工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“实用性”是其最吸引我的地方。我是一名正在准备金融从业资格考试的学生，我需要掌握那些在实际工作中能够直接用到的分析工具和方法。我希望书中能够提供大量的“操作指南”和“技巧分享”。例如，在数据采集、清洗、预处理过程中，有哪些需要注意的细节？在模型构建、参数估计、结果解读时，有哪些常见的陷阱？我希望作者能够以一种非常接地气的方式来讲解这些内容。我尤其关注书中关于“金融建模软件”的使用介绍，比如R、Python等语言在时间序列分析中的应用。如果书中能够提供一些可以直接运行的代码示例，并且解释清楚每段代码的逻辑，那将极大地提高我的学习效率。我希望书中能够涵盖一些“鲁棒性”分析的内容，例如如何处理模型中的异常值，如何进行敏感性分析，以评估模型的稳健性。在金融市场充满不确定性的环境下，模型的鲁棒性是其能否真正落地应用的关键。此外，我对书中关于“预测精度评估”的讨论也非常感兴趣。除了RMSE、MAE等传统指标，是否还有一些专门针对金融时间序列预测的评估方法？例如，如何评估模型在预测市场拐点或极端波动时的表现？这些都是我非常想了解的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是“全面”。它似乎涵盖了金融时间序列分析的方方面面，从基础理论到高级模型，再到实际应用，几乎无所不包。我之前接触过一些关于时间序列分析的书籍，但往往侧重于某一两个方面，而这本书给我一种“一站式”的学习体验。我特别希望书中能够对各种模型的优缺点进行细致的对比和权衡。例如，在处理高频数据时，哪些模型更具优势？在预测极端事件时，又该选择哪种模型？我希望作者能够提供一些选择模型的“决策树”或者“流程图”，帮助我更好地理解不同模型之间的适用场景。同时，我也非常关注书中关于“贝叶斯方法”在时间序列分析中的应用。传统的频率学派方法虽然应用广泛，但贝叶斯方法在处理不确定性、incorporating prior knowledge等方面具有独特的优势，尤其是在金融领域。我希望书中能够对贝叶斯时间序列模型进行深入的介绍，并提供一些实际的案例，展示如何利用贝叶斯方法来解决金融中的一些难题。此外，我也期待书中能够探讨一些“主题模型”在金融时间序列分析中的应用，例如如何利用LDA等模型来分析新闻文本与市场走势之间的关系，这对我来说是一个非常前沿且有趣的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的感觉是“前沿”。它不仅仅停留在经典的ARIMA、GARCH模型，而是涵盖了一些更现代、更复杂的分析方法。我一直对机器学习在金融领域的应用非常感兴趣，希望这本书能够在这方面有所启发。我期待书中能够介绍一些深度学习模型，例如LSTM、GRU等在金融时间序列预测、风险管理等方面的应用。我希望作者能够清晰地解释这些深度学习模型的原理，以及它们是如何应用于时间序列数据的。同时，我也非常关注书中关于“强化学习”在金融交易中的应用。强化学习是一种非常强大的学习范式，它能够让模型在与环境的交互中不断学习和优化策略，这在动态变化的金融市场中具有巨大的潜力。我希望书中能够对强化学习在交易策略优化、风险对冲等方面的应用进行深入的探讨。此外，我也对书中关于“图神经网络”在分析多资产联动、事件驱动等复杂金融关系中的应用抱有浓厚的兴趣。希望这本书能够为我打开一扇通往金融科技前沿的窗口，让我能够跟上时代发展的步伐。

评分☆☆☆☆☆

这本书的气质，怎么说呢，像一位经验丰富的导师，又不像那种照本宣科的刻板教材。我注意到书中大量运用了图形和图示来辅助说明，这一点对于像我这样偏重直觉理解的学习者来说，简直是福音。很多抽象的统计概念，通过可视化的方式呈现，立刻就变得生动起来。比如，在解释自相关性的时候，书中提供了一系列不同程度自相关的序列图，并且配以简洁的文字说明，这比单纯的数学公式要容易接受得多。我尤其喜欢它在讲解模型选择和模型诊断的部分，这部分往往是实践中的难点。书中对模型优劣的判断标准，以及如何通过残差分析、信息准则等方法来评估模型的拟合度和预测能力，都做了详细的介绍。我希望作者能够在这个环节强调“实践出真知”的理念，提供一些可以动手操作的指导，甚至附上一些代码示例，这样我就能边学边练，将理论转化为技能。对于模型中的一些特殊情况，比如非平稳时间序列的处理，书里是否有深入的探讨，这是我比较关心的一点。金融数据往往存在趋势、季节性等成分，如何有效地去除或建模这些成分，是构建可靠模型的基础。此外，我也希望书中能够对不同类型的时间序列模型（如状态空间模型、时序卷积网络等）的适用场景和优缺点进行比较分析，帮助读者在面对实际问题时，能够做出更明智的模型选择。

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不敢妄评，只有敬畏

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高频数据，小波分析神马的快哭了...

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工作后才知道其用处。。。

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要做点正事了

评分☆☆☆☆☆

中文版……