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出版者:Springer

作者:Eric Zivot

出品人:

頁數:1020

译者:

出版時間:2006-08-03

價格:USD 69.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780387279657

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計軟件
• timeseries
• S-PLUS
• R
• 金融時間序列
• S-PLUS
• 計量經濟學
• 統計建模
• 時間序列分析
• 金融工程
• 數據分析
• R語言
• 投資分析
• 風險管理

金融時間序列建模：策略、方法與實際應用 《金融時間序列建模：策略、方法與實際應用》是一本深入探討金融時間序列數據建模理論與實踐的專業著作。本書旨在為金融分析師、量化交易員、風險管理者、學術研究者以及對金融市場建模感興趣的讀者提供一套係統、全麵且實用的知識體係。本書不局限於任何特定的軟件工具，而是聚焦於建模思想、數學原理、統計方法及其在解決實際金融問題中的應用，強調理論的普適性和方法的靈活性。 核心內容概述： 本書內容結構清晰，從基礎理論齣發，逐步深入到復雜模型和前沿技術，並貫穿大量的實際案例，力求理論與實踐相結閤。 第一部分：金融時間序列基礎與預備知識 在深入模型構建之前，本書首先為讀者打下堅實的理論基礎。 金融時間序列的特性： 詳細分析金融時間序列數據的獨特性質，例如非平穩性（單位根）、異方差性（波動率聚類）、厚尾性（極端事件頻率高於正態分布）、杠杆效應（負麵衝擊對波動率的影響大於正麵衝擊）、非綫性以及市場微觀結構的影響等。理解這些特性是構建有效模型的前提。 概率論與統計學迴顧： 簡要迴顧與時間序列建模相關的關鍵概率論概念，如隨機變量、概率分布（特彆是正態分布、t分布、廣義誤差分布等）、期望、方差、協方差、條件期望等。同時，梳理統計學中的迴歸分析、假設檢驗、參數估計等基礎知識。 時間序列分析基本概念： 介紹時間序列分析的核心概念，如平穩性（嚴平穩與弱平穩）、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）、滯後算子、移動平均（MA）過程、自迴歸（AR）過程、自迴歸移動平均（ARMA）過程等。通過這些基礎，為理解更復雜的模型奠定基礎。 數據預處理與探索性分析： 強調在建模前進行充分的數據探索和預處理的重要性。內容包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、時間序列可視化（摺綫圖、ACF/PACF圖、直方圖、Q-Q圖等）、以及初步的統計描述（均值、方差、偏度、峰度等）。這些步驟有助於揭示數據潛在的模式和結構。 第二部分：經典時間序列模型及其在金融領域的應用 本部分詳細闡述一係列在金融時間序列建模中被廣泛應用的經典模型，並結閤金融市場的實際場景進行講解。 ARIMA 模型族： AR (自迴歸) 模型： 介紹AR(p)模型的數學形式、參數估計方法（如最小二乘法、極大似然估計）、模型識彆（ACF/PACF判彆）、模型診斷（殘差檢驗）以及其在預測股票價格、利率等序列中的應用。 MA (移動平均) 模型： 講解MA(q)模型的原理、特點、參數估計與識彆，並分析其在模擬白噪聲過程、理解短期波動等方麵的作用。 ARMA (自迴歸移動平均) 模型： 結閤AR和MA模型，深入分析ARMA(p,q)模型的建模過程，包括模型階數選擇（AIC、BIC準則）、參數估計、模型驗證，以及其在平穩序列預測中的優勢。 ARIMA (差分整閤移動平均) 模型： 重點講解ARIMA(p,d,q)模型如何處理非平穩時間序列。詳細闡述差分（d）的含義、作用及其對序列平穩化的效果。通過實際案例，演示如何通過差分將非平穩序列轉化為平穩序列，再應用ARMA模型進行建模和預測。例如，在預測通貨膨脹率、GDP增長率等序列時，ARIMA模型是常用的工具。 季節性 ARIMA (SARIMA) 模型： 針對具有季節性成分的時間序列，介紹SARIMA模型，包括如何識彆和處理季節性模式，以及其在分析月度或季度經濟數據、銷售額預測等方麵的應用。 GARCH 模型族： ARCH (自迴歸條件異方差) 模型： 深入講解ARCH(q)模型，它能夠捕捉金融資産收益率中的波動率聚類現象。詳細闡述誤差項的條件方差如何隨時間變化，以及參數估計和模型檢驗方法。 GARCH (廣義自迴歸條件異方差) 模型： 介紹GARCH(p,q)模型，它是ARCH模型的自然擴展，能夠更有效地擬閤波動率的持續性。詳細講解GARCH模型的數學形式、參數解釋、估計和診斷。重點分析GARCH模型在波動率預測、風險管理（如VaR計算）中的重要作用。 EGARCH, IGARCH, GJR-GARCH 等擴展模型： 討論GARCH模型的各種變種，如EGARCH（指數GARCH）如何處理杠杆效應，IGARCH（積分GARCH）如何處理持續的波動率衝擊，GJR-GARCH（Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH）如何更精細地捕捉不同方嚮衝擊的影響。這些模型在更復雜的金融市場分析中尤為重要。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 介紹狀態空間模型框架，將時間序列建模錶示為一個隱藏狀態過程和一個觀測過程。詳細闡述卡爾曼濾波算法，它能夠用於估計隱藏狀態以及在不確定性下的預測。在金融領域，狀態空間模型常用於估計宏觀經濟變量、分析資産組閤動態等。 第三部分：高級建模技術與金融應用 本部分將觸及更復雜、更前沿的建模方法，以及它們在解決更具挑戰性的金融問題中的應用。 嚮量自迴歸 (VAR) 模型： 介紹VAR模型，用於建模多個時間序列變量之間的綫性相互依賴關係。詳細闡述VAR模型的建立、階數選擇、參數估計、格蘭傑因果檢驗以及脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）的解釋。VAR模型在分析宏觀經濟變量之間的傳導機製、貨幣政策影響等方麵具有廣泛應用。 協整 (Cointegration) 模型： 針對錶現齣共同長期趨勢的非平穩時間序列，講解協整的概念和檢驗方法（如Engle-Granger兩步法、Johansen檢驗）。介紹嚮量誤差修正模型（VECM），它能夠同時處理序列的短期動態和長期均衡關係。協整分析在配對交易、匯率模型、利率期限結構分析中扮演重要角色。 非綫性時間序列模型： 閾值自迴歸 (TAR) 和自迴歸含轉換模型 (SETAR)： 介紹這些模型如何捕捉經濟或市場狀態轉換導緻的非綫性動態。 狀態轉換模型 (Regime Switching Models)： 詳細講解馬爾可夫切換模型（Markov Switching Models），它假設係統在不同的“狀態”（或“製度”）之間切換，且切換過程服從馬爾可夫鏈。模型在分析金融危機、政策轉換、市場情緒變化等導緻的動態變化中非常有效。 非參數和半參數模型： 簡要介紹核密度估計、局部多項式迴歸等方法在時間序列分析中的應用，以及它們如何處理模型形式未知的情況。 因子模型： 多因子模型： 深入分析CAPM（資本資産定價模型）的擴展，如Fama-French三因子模型、五因子模型等。解釋因子暴露度、因子迴報的含義，以及它們在股票定價、投資組閤構建和風險管理中的應用。 主成分分析 (PCA) 在因子提取中的應用： 講解如何使用PCA從大量資産收益率數據中提取潛在的共同因子，用於構建更精簡的資産定價或風險模型。 時間序列的預測精度評估： 詳細介紹各種預測精度評估指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等。討論滾動預測、交叉驗證等模型評估技術，確保模型的泛化能力。 模型選擇與模型診斷： 強調模型選擇的原則（簡潔性、擬閤優度、經濟解釋性）和模型診斷的重要性。詳細講解殘差分析（同方差性、獨立性、正態性檢驗）、信息準則（AIC, BIC）、模型穩定性檢驗等。 第四部分：金融市場實例分析與專題討論 本書的最後一部分通過一係列精心挑選的實際案例，將前麵介紹的理論與方法付諸實踐，加深讀者理解。 股票價格預測： 使用ARIMA、GARCH族模型預測股票價格和波動率，討論不同模型的優劣。 匯率建模與預測： 應用VAR、協整模型分析主要貨幣之間的匯率動態。 利率期限結構建模： 講解Vasicek模型、CIR模型等，以及如何使用狀態空間模型分析短期利率的動態。 風險管理中的應用： 重點討論如何使用GARCH模型計算VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall），以及如何構建抗風險的投資組閤。 宏觀經濟預測： 應用ARIMA、VAR模型預測GDP、通貨膨脹等宏觀經濟指標。 期權定價中的時間序列分析： 探討Black-Scholes模型之外，如何利用更復雜的波動率模型對期權進行定價。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有嚴謹的數學推導和統計理論，又不乏貼閤金融實際的案例分析。 方法全麵： 涵蓋瞭從基礎模型到高級模型的廣泛技術，為讀者提供全麵的工具箱。 思想深刻： 強調對金融市場特性的深入理解，以及如何根據這些特性選擇和構建恰當的模型。 易於理解： 盡管涉及復雜的數學和統計概念，但本書的講解力求清晰易懂，循序漸進。 普適性強： 不依賴於特定軟件，模型原理和方法適用於各種統計軟件和編程語言。 《金融時間序列建模：策略、方法與實際應用》是一本不可多得的金融建模領域的參考書，它將幫助讀者係統地掌握金融時間序列建模的精髓，提升在金融市場分析、風險管理和量化投資等領域的專業能力。

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我接觸過不少聲稱覆蓋時間序列的書籍，但真正能將理論與實踐的鴻溝填補得如此精妙的，實在不多見。這本書在這方麵做得尤為齣色。它不僅僅停留在紙麵上的公式推導，而是非常巧妙地將理論工具與實際的金融數據問題掛鈎。例如，在討論波動率簇現象時，作者並沒有隻是簡單地描述它，而是立即導嚮瞭ARCH/GARCH模型的構建過程，並通過詳細的步驟展示瞭如何用實際數據來擬閤和檢驗這些模型。對我來說，這種緊密的連接性是至關重要的。它避免瞭讀者陷入純粹的數學抽象而忘記瞭分析的初衷。每當我感覺理論快要讓我迷失方嚮時，書中總會適時地齣現一個清晰的案例或圖形，將我拉迴現實世界的金融市場中。這種“理論賦能實踐”的編寫風格，極大地提升瞭這本書的實用價值，讓讀者感覺手中的工具箱不再是擺設，而是隨時可以投入到實戰中的利器。

评分☆☆☆☆☆

從排版和結構來看，這本書體現齣一種經典教科書的風格，它注重邏輯的清晰和內容的全麵性，而不是追求時髦的視覺效果。字體選擇和圖錶繪製都以清晰可讀為最高原則，這在處理大量數學符號和數據錶格時顯得尤為重要。我發現自己可以非常高效地在不同章節間進行跳轉和索引，書中的交叉引用係統設計得非常人性化，幫助我快速定位到相關的定義或推導。然而，也正因為這種經典的結構，對於完全沒有統計學背景的初學者來說，可能一開始會感覺有些門檻較高。它假設讀者已經具備瞭一定的數學分析基礎，如果缺乏預備知識，初期的章節可能會顯得有些晦澀難懂。但一旦跨過那個最初的颱階，後續的學習就會變得順暢許多，因為作者已經為你建立好瞭堅實的底層結構，後續的新知識可以穩固地搭建在其上，而不會有“空中樓閣”的感覺。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的專業深度令人印象深刻，但也正因如此，它更像是一本供人“查閱”和“深研”的參考書，而非輕鬆的入門讀物。它涵蓋的金融時間序列的各種前沿和經典模型，如狀態空間模型、極值理論等，都做瞭非常深入的探討，這對於希望在計量金融領域進行深入研究的讀者來說，絕對是案頭必備的工具書。我經常在處理一個特定的復雜模型時，會翻迴這本書，尋找作者對該模型數學性質的詳細論述，往往能發現許多其他教程中一帶而過的關鍵細節。它不是那種能教你“快速緻富”的書，而是教你如何“精確理解”金融市場內在波動的書。它的價值不在於提供現成的答案，而在於提供理解問題的最有力、最可靠的分析工具箱，這纔是真正體現其專業性和長久生命力的所在。

评分☆☆☆☆☆

這本厚重的書，光是拿到手裏，就能感受到它沉甸甸的學術分量。我原本對時間序列模型，尤其是在金融領域的應用，抱持著一種既好奇又敬畏的心態。我期望它能像一本武功秘籍，清晰地揭示那些看似玄奧的統計過程背後的邏輯。拿到書後，我首先被它嚴謹的章節編排所吸引，每一章都像是一步步引導你深入一個更復雜的迷宮。初讀起來，你會發現作者對基礎理論的闡述是極其紮實的，絕不含糊其辭，這對於我這種需要從頭打牢基礎的讀者來說，無疑是極大的福音。書中大量篇幅用於構建各種計量模型，從最基本的自迴歸模型到更復雜的波動率模型，作者似乎在耐心地為你鋪設一條平坦的數學階梯。我特彆欣賞其中對於模型假設和檢驗過程的細緻入微的描述，這使得讀者在實際操作時，能更清楚地明白每一步背後的統計學依據，而不是盲目地套用公式。對我而言，這本書最大的價值在於它提供瞭一個係統性的框架，讓你能將零散的金融數據分析知識整閤起來，形成一套可以應對實際問題的分析流程。那種豁然開朗的感覺，就像是終於拿到瞭通往復雜金融世界的一把精確的鑰匙。

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說實話，這本書的閱讀體驗，稱得上是一場智力上的馬拉鬆。它絕不是那種能在通勤路上輕鬆翻閱的讀物，你需要一個安靜的角落，一杯濃咖啡，以及一段不受打擾的時間，纔能真正沉浸進去。作者在引入新概念時，往往會先給齣其理論背景和數學推導，這對於追求“知其所以然”的讀者來說，是無可替代的。我記得有好幾處，光是理解一個關於協整關係的證明，我就反復琢磨瞭好幾遍，甚至不得不翻齣大學時的計量經濟學教材來溫習。這種深度和廣度，使得這本書在提供“如何做”的同時，更注重解釋“為什麼是這樣”。它更像是一位嚴厲的導師，要求你不僅要學會解題，更要掌握解題的原理和局限性。這本書沒有提供太多花哨的商業案例展示，而是專注於方法論的嚴謹性，這使得它在學術界和需要深度研究的專業人士那裏，獲得瞭極高的認可度。它要求讀者付齣努力，但迴報是紮實的理論功底和對金融數據背後機製更深刻的洞察力。

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