Introductory Econometrics for Finance pdf epub mobi txt 電子書 下載2026
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具體描述
This introduction to contemporary topics in the modelling of financial time series is data and problem driven, giving students the skills to estimate and interpret models, and intuitively grasp the underlying theoretical econometrics. An introductory knowledge of calculus, algebra, statistics and regression analysis is assumed. The book focuses on the needs of finance students and uses pedagogic textbook features throughout, notably in the later chapters, which offer advice on planning and executing a project in empirical finance, and which also evaluates sources of on-line financial information.
作者簡介
目錄資訊
讀後感
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用戶評價
最後，這本書的語言風格和組織結構都非常適閤作為入門讀物。作者善於用通俗易懂的語言來解釋復雜的統計概念，並且通過豐富的圖錶和實證案例來加深讀者的理解。每個章節的結尾都有習題，這些習題不僅鞏固瞭所學知識，還引導讀者思考如何在實際問題中應用這些方法。我發現，通過完成這些習題，我能夠更深入地理解計量模型背後的邏輯，並提升我獨立分析金融數據的能力。總而言之，《Introductory Econometrics for Finance》是一本非常值得推薦的金融計量經濟學入門書籍。
评分我特彆喜歡書中對“事件研究法”的介紹。在金融領域，很多重要的事件，如公司財報發布、並購公告、政策變動等，都會對資産價格産生顯著影響。事件研究法提供瞭一個係統性的框架來量化這些事件的影響。書中不僅詳細介紹瞭事件研究法的基本步驟，包括定義事件窗口、選擇模型來估計正常收益、計算異常收益以及進行統計檢驗，還提供瞭具體的案例分析，如分析某次政策調整對整個行業股票收益的影響。這讓我對如何利用計量經濟學來分析金融市場中的“新聞效應”有瞭清晰的認識。
评分書中關於模型診斷和模型選擇的章節，是我認為最能體現本書“實用性”的地方。作者並沒有止步於介紹模型的估計，而是花瞭很多篇幅來講解如何判斷模型是否閤理，以及如何在多個備選模型中做齣最優選擇。例如，在異方差和自相關的檢驗方麵，書中提供瞭多種統計檢驗方法，並解釋瞭這些檢驗的統計原理和解釋方法。對於模型選擇，書中介紹瞭AIC、BIC等信息準則，以及通過樣本外預測來評估模型錶現。這些內容對於初學者來說，是構建可信賴金融計量模型不可或缺的技能。
评分書中關於“函數形式的設定”的討論，對我在實際操作中遇到的模型擬閤問題提供瞭很好的指導。很多時候，我們可能知道變量之間存在關係，但具體是綫性關係還是非綫性關係，或者是是否存在交互效應，並不容易直接判斷。書中介紹瞭幾種常用的函數形式，如對數-對數、半對數等，並解釋瞭它們在金融建模中的含義，例如如何解釋彈性。此外，書中還講解瞭如何使用虛擬變量來處理分類變量，以及如何構建交互項來捕捉變量間的聯閤效應。這些細緻的講解，讓我能夠更靈活、更準確地設定我的計量模型。
评分《Introductory Econometrics for Finance》在迴歸分析之外，對麵闆數據和時間序列分析的講解也頗具深度。特彆是對於麵闆數據，書中不僅介紹瞭固定效應和隨機效應模型，還詳細討論瞭其在金融領域的應用，例如分析不同公司在不同時期內的財務錶現。在時間序列分析方麵，除瞭之前提到的ARIMA模型，書中還引入瞭協整、格蘭傑因果檢驗等概念，並解釋瞭它們在分析資産價格聯動性、預測股票走勢等方麵的作用。這些方法論的引入，極大地拓展瞭我分析金融數據和理解金融市場動態的能力。
评分《Introductory Econometrics for Finance》在介紹計量方法的同時，也穿插瞭大量金融經濟學理論的應用。例如，在講解資産定價模型時，書中不僅介紹瞭CAPM，還延伸到瞭多因子模型。它並沒有僅僅停留在公式層麵，而是通過實證例子，演示瞭如何利用迴歸分析來檢驗這些理論模型的有效性，以及如何解釋迴歸係數的金融含義。我個人對期權定價模型和風險管理方麵的計量方法也一直很感興趣，書中對這些內容的初步介紹，為我深入學習這些更高級的領域打下瞭堅實的基礎。
评分這本書最讓我印象深刻的一點是它對金融時間序列數據特性的深入挖掘。不同於一般的經濟計量教材，《Introductory Econometrics for Finance》非常注重金融數據本身的非平穩性、波動率聚集性以及潛在的結構性變化。書中對ARCH和GARCH模型的介紹，以及如何將其應用於波動率預測，是我之前從未接觸過的，也是我一直以來對金融市場波動性感到睏惑的關鍵點。通過閱讀，我不僅理解瞭這些模型的數學原理，更重要的是，我學會瞭如何利用實際的金融數據（如股票日收益率）來估計和解釋這些模型，並嘗試進行短期波動率的預測。書中提供的R語言代碼示例，更是大大降低瞭實操的門檻，讓我能夠快速上手，將理論知識轉化為實踐。
评分在閱讀《Introductory Econometrics for Finance》的過程中，我發現作者在講解一些核心概念時，非常注重理論與實踐的結閤。例如，在討論迴歸分析時，書中不僅詳細介紹瞭OLS迴歸的基本假設和推導過程，還專門用一個章節來講解如何在金融領域中處理模型設定誤差，如遺漏變量、多重共綫性等問題，以及如何評估模型擬閤優度。特彆是對於金融數據中常見的異方差問題，書中提供瞭White檢驗、Breusch-Pagan檢驗等多種檢驗方法，並且詳細闡述瞭異方差對估計結果的影響以及如何通過穩健標準誤來修正。這些內容對於我理解和構建可靠的金融計量模型至關重要。
评分這本書在樣本選擇和數據處理方麵的討論也非常到位。在金融實證研究中，如何選取具有代錶性的樣本，以及如何對原始數據進行清洗和預處理，直接影響到研究的有效性。書中提供瞭一些關於金融數據獲取渠道的建議，並重點講解瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何進行數據轉換（如對數轉換、差分等）。我尤其欣賞書中關於“因子模型”部分的講解，這對於理解資産定價和風險管理至關重要。作者通過對Fama-French三因子模型等經典模型的介紹，以及如何在實際數據中進行因子迴歸分析，讓我對如何量化和理解驅動資産收益的因素有瞭更深的認識。
评分我最近開始學習計量經濟學，之前對金融領域相關的計量方法瞭解不多，直到我翻閱瞭這本《Introductory Econometrics for Finance》。初讀之下，就被它清晰的邏輯和詳實的案例深深吸引。作者在開篇就為我們構建瞭一個宏觀的學習框架，循序漸進地介紹瞭計量經濟學在金融領域的應用基礎。例如，書中對時間序列數據的處理，從最基礎的平穩性檢驗，到ARIMA模型的構建與解釋，都進行瞭非常細緻的講解。我尤其喜歡它在講解模型參數估計時，不僅僅停留在數學公式的推導，而是結閤瞭金融市場中常見的異方差、自相關等問題，並提供瞭相應的處理方法。這對於我這樣一個初學者來說，簡直是及時雨。
评分有很詳細的Eviews操作方法。易懂
评分恩，模型都弄懂瞭
评分摺磨瞭我們一個學期啊。。。
评分有很詳細的Eviews操作方法。易懂
评分穿插的Eviews部分好用。整體寫得明白易懂，對於數理的要求幾乎沒有，想通過這本書明白原理就不用指望瞭。
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