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出版者:Springer

作者:Eric Zivot

出品人:

页数:1020

译者:

出版时间:2006-08-03

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387279657

丛书系列:

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金融时间序列建模：策略、方法与实际应用 《金融时间序列建模：策略、方法与实际应用》是一本深入探讨金融时间序列数据建模理论与实践的专业著作。本书旨在为金融分析师、量化交易员、风险管理者、学术研究者以及对金融市场建模感兴趣的读者提供一套系统、全面且实用的知识体系。本书不局限于任何特定的软件工具，而是聚焦于建模思想、数学原理、统计方法及其在解决实际金融问题中的应用，强调理论的普适性和方法的灵活性。 核心内容概述： 本书内容结构清晰，从基础理论出发，逐步深入到复杂模型和前沿技术，并贯穿大量的实际案例，力求理论与实践相结合。 第一部分：金融时间序列基础与预备知识 在深入模型构建之前，本书首先为读者打下坚实的理论基础。 金融时间序列的特性： 详细分析金融时间序列数据的独特性质，例如非平稳性（单位根）、异方差性（波动率聚类）、厚尾性（极端事件频率高于正态分布）、杠杆效应（负面冲击对波动率的影响大于正面冲击）、非线性以及市场微观结构的影响等。理解这些特性是构建有效模型的前提。 概率论与统计学回顾： 简要回顾与时间序列建模相关的关键概率论概念，如随机变量、概率分布（特别是正态分布、t分布、广义误差分布等）、期望、方差、协方差、条件期望等。同时，梳理统计学中的回归分析、假设检验、参数估计等基础知识。 时间序列分析基本概念： 介绍时间序列分析的核心概念，如平稳性（严平稳与弱平稳）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）、滞后算子、移动平均（MA）过程、自回归（AR）过程、自回归移动平均（ARMA）过程等。通过这些基础，为理解更复杂的模型奠定基础。 数据预处理与探索性分析： 强调在建模前进行充分的数据探索和预处理的重要性。内容包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、时间序列可视化（折线图、ACF/PACF图、直方图、Q-Q图等）、以及初步的统计描述（均值、方差、偏度、峰度等）。这些步骤有助于揭示数据潜在的模式和结构。 第二部分：经典时间序列模型及其在金融领域的应用 本部分详细阐述一系列在金融时间序列建模中被广泛应用的经典模型，并结合金融市场的实际场景进行讲解。 ARIMA 模型族： AR (自回归) 模型： 介绍AR(p)模型的数学形式、参数估计方法（如最小二乘法、极大似然估计）、模型识别（ACF/PACF判别）、模型诊断（残差检验）以及其在预测股票价格、利率等序列中的应用。 MA (移动平均) 模型： 讲解MA(q)模型的原理、特点、参数估计与识别，并分析其在模拟白噪声过程、理解短期波动等方面的作用。 ARMA (自回归移动平均) 模型： 结合AR和MA模型，深入分析ARMA(p,q)模型的建模过程，包括模型阶数选择（AIC、BIC准则）、参数估计、模型验证，以及其在平稳序列预测中的优势。 ARIMA (差分整合移动平均) 模型： 重点讲解ARIMA(p,d,q)模型如何处理非平稳时间序列。详细阐述差分（d）的含义、作用及其对序列平稳化的效果。通过实际案例，演示如何通过差分将非平稳序列转化为平稳序列，再应用ARMA模型进行建模和预测。例如，在预测通货膨胀率、GDP增长率等序列时，ARIMA模型是常用的工具。 季节性 ARIMA (SARIMA) 模型： 针对具有季节性成分的时间序列，介绍SARIMA模型，包括如何识别和处理季节性模式，以及其在分析月度或季度经济数据、销售额预测等方面的应用。 GARCH 模型族： ARCH (自回归条件异方差) 模型： 深入讲解ARCH(q)模型，它能够捕捉金融资产收益率中的波动率聚类现象。详细阐述误差项的条件方差如何随时间变化，以及参数估计和模型检验方法。 GARCH (广义自回归条件异方差) 模型： 介绍GARCH(p,q)模型，它是ARCH模型的自然扩展，能够更有效地拟合波动率的持续性。详细讲解GARCH模型的数学形式、参数解释、估计和诊断。重点分析GARCH模型在波动率预测、风险管理（如VaR计算）中的重要作用。 EGARCH, IGARCH, GJR-GARCH 等扩展模型： 讨论GARCH模型的各种变种，如EGARCH（指数GARCH）如何处理杠杆效应，IGARCH（积分GARCH）如何处理持续的波动率冲击，GJR-GARCH（Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH）如何更精细地捕捉不同方向冲击的影响。这些模型在更复杂的金融市场分析中尤为重要。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 介绍状态空间模型框架，将时间序列建模表示为一个隐藏状态过程和一个观测过程。详细阐述卡尔曼滤波算法，它能够用于估计隐藏状态以及在不确定性下的预测。在金融领域，状态空间模型常用于估计宏观经济变量、分析资产组合动态等。 第三部分：高级建模技术与金融应用 本部分将触及更复杂、更前沿的建模方法，以及它们在解决更具挑战性的金融问题中的应用。 向量自回归 (VAR) 模型： 介绍VAR模型，用于建模多个时间序列变量之间的线性相互依赖关系。详细阐述VAR模型的建立、阶数选择、参数估计、格兰杰因果检验以及脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）的解释。VAR模型在分析宏观经济变量之间的传导机制、货币政策影响等方面具有广泛应用。 协整 (Cointegration) 模型： 针对表现出共同长期趋势的非平稳时间序列，讲解协整的概念和检验方法（如Engle-Granger两步法、Johansen检验）。介绍向量误差修正模型（VECM），它能够同时处理序列的短期动态和长期均衡关系。协整分析在配对交易、汇率模型、利率期限结构分析中扮演重要角色。 非线性时间序列模型： 阈值自回归 (TAR) 和自回归含转换模型 (SETAR)： 介绍这些模型如何捕捉经济或市场状态转换导致的非线性动态。 状态转换模型 (Regime Switching Models)： 详细讲解马尔可夫切换模型（Markov Switching Models），它假设系统在不同的“状态”（或“制度”）之间切换，且切换过程服从马尔可夫链。模型在分析金融危机、政策转换、市场情绪变化等导致的动态变化中非常有效。 非参数和半参数模型： 简要介绍核密度估计、局部多项式回归等方法在时间序列分析中的应用，以及它们如何处理模型形式未知的情况。 因子模型： 多因子模型： 深入分析CAPM（资本资产定价模型）的扩展，如Fama-French三因子模型、五因子模型等。解释因子暴露度、因子回报的含义，以及它们在股票定价、投资组合构建和风险管理中的应用。 主成分分析 (PCA) 在因子提取中的应用： 讲解如何使用PCA从大量资产收益率数据中提取潜在的共同因子，用于构建更精简的资产定价或风险模型。 时间序列的预测精度评估： 详细介绍各种预测精度评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。讨论滚动预测、交叉验证等模型评估技术，确保模型的泛化能力。 模型选择与模型诊断： 强调模型选择的原则（简洁性、拟合优度、经济解释性）和模型诊断的重要性。详细讲解残差分析（同方差性、独立性、正态性检验）、信息准则（AIC, BIC）、模型稳定性检验等。 第四部分：金融市场实例分析与专题讨论 本书的最后一部分通过一系列精心挑选的实际案例，将前面介绍的理论与方法付诸实践，加深读者理解。 股票价格预测： 使用ARIMA、GARCH族模型预测股票价格和波动率，讨论不同模型的优劣。 汇率建模与预测： 应用VAR、协整模型分析主要货币之间的汇率动态。 利率期限结构建模： 讲解Vasicek模型、CIR模型等，以及如何使用状态空间模型分析短期利率的动态。 风险管理中的应用： 重点讨论如何使用GARCH模型计算VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall），以及如何构建抗风险的投资组合。 宏观经济预测： 应用ARIMA、VAR模型预测GDP、通货膨胀等宏观经济指标。 期权定价中的时间序列分析： 探讨Black-Scholes模型之外，如何利用更复杂的波动率模型对期权进行定价。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导和统计理论，又不乏贴合金融实际的案例分析。 方法全面： 涵盖了从基础模型到高级模型的广泛技术，为读者提供全面的工具箱。 思想深刻： 强调对金融市场特性的深入理解，以及如何根据这些特性选择和构建恰当的模型。 易于理解： 尽管涉及复杂的数学和统计概念，但本书的讲解力求清晰易懂，循序渐进。 普适性强： 不依赖于特定软件，模型原理和方法适用于各种统计软件和编程语言。 《金融时间序列建模：策略、方法与实际应用》是一本不可多得的金融建模领域的参考书，它将帮助读者系统地掌握金融时间序列建模的精髓，提升在金融市场分析、风险管理和量化投资等领域的专业能力。

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这本厚重的书，光是拿到手里，就能感受到它沉甸甸的学术分量。我原本对时间序列模型，尤其是在金融领域的应用，抱持着一种既好奇又敬畏的心态。我期望它能像一本武功秘籍，清晰地揭示那些看似玄奥的统计过程背后的逻辑。拿到书后，我首先被它严谨的章节编排所吸引，每一章都像是一步步引导你深入一个更复杂的迷宫。初读起来，你会发现作者对基础理论的阐述是极其扎实的，绝不含糊其辞，这对于我这种需要从头打牢基础的读者来说，无疑是极大的福音。书中大量篇幅用于构建各种计量模型，从最基本的自回归模型到更复杂的波动率模型，作者似乎在耐心地为你铺设一条平坦的数学阶梯。我特别欣赏其中对于模型假设和检验过程的细致入微的描述，这使得读者在实际操作时，能更清楚地明白每一步背后的统计学依据，而不是盲目地套用公式。对我而言，这本书最大的价值在于它提供了一个系统性的框架，让你能将零散的金融数据分析知识整合起来，形成一套可以应对实际问题的分析流程。那种豁然开朗的感觉，就像是终于拿到了通往复杂金融世界的一把精确的钥匙。

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说实话，这本书的阅读体验，称得上是一场智力上的马拉松。它绝不是那种能在通勤路上轻松翻阅的读物，你需要一个安静的角落，一杯浓咖啡，以及一段不受打扰的时间，才能真正沉浸进去。作者在引入新概念时，往往会先给出其理论背景和数学推导，这对于追求“知其所以然”的读者来说，是无可替代的。我记得有好几处，光是理解一个关于协整关系的证明，我就反复琢磨了好几遍，甚至不得不翻出大学时的计量经济学教材来温习。这种深度和广度，使得这本书在提供“如何做”的同时，更注重解释“为什么是这样”。它更像是一位严厉的导师，要求你不仅要学会解题，更要掌握解题的原理和局限性。这本书没有提供太多花哨的商业案例展示，而是专注于方法论的严谨性，这使得它在学术界和需要深度研究的专业人士那里，获得了极高的认可度。它要求读者付出努力，但回报是扎实的理论功底和对金融数据背后机制更深刻的洞察力。

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我接触过不少声称覆盖时间序列的书籍，但真正能将理论与实践的鸿沟填补得如此精妙的，实在不多见。这本书在这方面做得尤为出色。它不仅仅停留在纸面上的公式推导，而是非常巧妙地将理论工具与实际的金融数据问题挂钩。例如，在讨论波动率簇现象时，作者并没有只是简单地描述它，而是立即导向了ARCH/GARCH模型的构建过程，并通过详细的步骤展示了如何用实际数据来拟合和检验这些模型。对我来说，这种紧密的连接性是至关重要的。它避免了读者陷入纯粹的数学抽象而忘记了分析的初衷。每当我感觉理论快要让我迷失方向时，书中总会适时地出现一个清晰的案例或图形，将我拉回现实世界的金融市场中。这种“理论赋能实践”的编写风格，极大地提升了这本书的实用价值，让读者感觉手中的工具箱不再是摆设，而是随时可以投入到实战中的利器。

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从排版和结构来看，这本书体现出一种经典教科书的风格，它注重逻辑的清晰和内容的全面性，而不是追求时髦的视觉效果。字体选择和图表绘制都以清晰可读为最高原则，这在处理大量数学符号和数据表格时显得尤为重要。我发现自己可以非常高效地在不同章节间进行跳转和索引，书中的交叉引用系统设计得非常人性化，帮助我快速定位到相关的定义或推导。然而，也正因为这种经典的结构，对于完全没有统计学背景的初学者来说，可能一开始会感觉有些门槛较高。它假设读者已经具备了一定的数学分析基础，如果缺乏预备知识，初期的章节可能会显得有些晦涩难懂。但一旦跨过那个最初的台阶，后续的学习就会变得顺畅许多，因为作者已经为你建立好了坚实的底层结构，后续的新知识可以稳固地搭建在其上，而不会有“空中楼阁”的感觉。

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坦白说，这本书的专业深度令人印象深刻，但也正因如此，它更像是一本供人“查阅”和“深研”的参考书，而非轻松的入门读物。它涵盖的金融时间序列的各种前沿和经典模型，如状态空间模型、极值理论等，都做了非常深入的探讨，这对于希望在计量金融领域进行深入研究的读者来说，绝对是案头必备的工具书。我经常在处理一个特定的复杂模型时，会翻回这本书，寻找作者对该模型数学性质的详细论述，往往能发现许多其他教程中一带而过的关键细节。它不是那种能教你“快速致富”的书，而是教你如何“精确理解”金融市场内在波动的书。它的价值不在于提供现成的答案，而在于提供理解问题的最有力、最可靠的分析工具箱，这才是真正体现其专业性和长久生命力的所在。

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