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出版者:化学工业出版社

作者:沈时仁

出品人:

页数:108

译者:

出版时间:2007-8

价格:17.00元

装帧:

isbn号码:9787122008404

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 应用数学
• 数学模型
• 经济分析
• 计量经济学
• 优化理论
• 线性代数
• 微积分
• 概率论
• 统计学

好的，这是一份关于一本名为《经济应用数学》之外的书籍的详细简介，力求内容充实、自然流畅，不带任何生成痕迹，并避免提及原书名或任何与“AI”相关的词汇。 --- 现代金融计量经济学：理论、模型与实践前沿 导言：理解复杂金融世界的量化视角 在瞬息万变的全球金融市场中，数据的洪流与模型的复杂性构成了理解和预测经济行为的核心挑战。本书《现代金融计量经济学：理论、模型与实践前沿》旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的分析工具箱，用以驾驭高频数据、处理非线性关系，并对金融资产定价、风险管理及宏观经济政策传导机制进行严谨的量化检验。 本书并非一本基础的数学应用入门读物，它直接切入金融科学的最前沿领域，关注于如何将复杂的随机过程理论、高维数据处理技术与实际的金融机构运营和监管要求相结合。我们假设读者已经具备扎实的微积分、线性代数和基础概率论知识，并渴望将这些知识转化为解决实际金融问题的利器。全书的结构设计遵循“理论构建—模型推导—实证检验—前沿展望”的逻辑主线。 第一部分：计量经济学基础的深化与金融语境重塑 (Foundational Deep Dive in Financial Econometrics) 本部分着重于夯实理解现代金融模型所必需的计量经济学基础，但其视角完全聚焦于金融时间序列的独特性质。 第1章：金融时间序列的特征与平稳性检验的局限 我们首先探讨金融数据（如股价、汇率、利率）与传统宏观时间序列的本质区别：高波动性、肥尾分布、尖峰现象以及显著的异方差性。本章将详细解析何为“弱依从性”和“强依从性”，并深入讨论传统ADF、PP检验在识别金融市场中的长期记忆（Long Memory）和分形特征时的局限性。随后，引入基于核密度估计的非参数检验方法，以更精细地描绘波动率的聚集效应。 第2章：波动率建模的里程碑：从ARCH到随机波动率模型（SV） 波动率预测是金融计量经济学的核心任务之一。本章对Engle的ARCH模型进行系统回顾，并将其推广至GARCH族谱的各种变体（EGARCH, GJR-GARCH等）。我们将详尽分析这些模型如何捕捉杠杆效应（Leverage Effect）和波动率的非对称性。更重要的是，本书将花费大量篇幅介绍随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）。SV模型将波动率视为一个不可直接观测的潜在过程，通过贝叶斯MCMC方法或扩展卡尔曼滤波进行估计，这代表了现代波动率建模的黄金标准。我们将展示如何使用这些模型来更准确地计算期权定价中的隐含波动率。 第3章：协整与长期均衡：多变量系统的深入分析 在研究多个资产价格或宏观变量之间的关系时，协整理论是不可或缺的。本章超越了基础的Johansen检验，重点讨论了结构性协整（Structural Cointegration）的概念。我们不仅识别均衡关系，更重要的是尝试解析驱动这些长期均衡的潜在结构性冲击（如技术冲击、货币政策冲击）。此外，对于高频数据中常见的微观结构噪声（Microstructure Noise）导致的“伪截面”，本章提出了如何利用高频数据或混合频率模型（Mixed-Frequency Models）来正确估计长期协整关系的计量方法。 第二部分：高维数据处理与风险管理的量化前沿 (Advanced Modeling for Risk and Portfolio Management) 随着金融工具的日益复杂和数据量的爆炸性增长，传统的低维回归模型已无法胜任。本部分聚焦于高维数据的处理技术及其在风险度量中的应用。 第4章：因子模型与降维技术在资产定价中的应用 资本资产定价模型（CAPM）的扩展，如Fama-French三因子、五因子模型，是理解超额收益的基石。本章将重点介绍主成分分析（PCA）和因子选择（Factor Selection）在构建有效因子组合中的应用。特别地，我们将深入探讨“许多因子”模型（如Coffey and Souza的数百因子模型）中的因子稀疏性问题，并引入Lasso和Elastic Net等正则化技术来筛选出对资产回报具有显著解释力的因子，有效克服了传统PCA过度依赖于方差解释力的弊端。 第5章：超越均值-方差：依赖性结构与极值理论 现代风险管理的核心是对尾部风险的准确评估。本章摒弃了基于正态分布的假设，转而关注资产回报之间的依赖性结构。我们将详细阐述Copula函数的理论及其在建模资产回报之间的非对称和尾部依赖性方面的优势。此外，极值理论（Extreme Value Theory, EVT）是衡量极端损失的标准工具。本章将对比基于Block Maxima (BM) 和 Peaks Over Threshold (POT) 方法，演示如何构建更鲁棒的在险价值（VaR）和预期亏损（Expected Shortfall, ES）估计量，尤其是在市场压力测试情景下。 第6章：高频数据的挑战与混合频率模型 (MFM) 金融数据存在天然的频率差异：宏观指标月度发布，而交易数据是毫秒级的。将不同频率的数据整合到统一的分析框架中是理解传导机制的关键。本章系统介绍了混合频率模型（MFM），特别是基于状态空间框架（State-Space Framework）和卡尔曼滤波器的应用。通过MFM，我们可以同时捕捉到高频交易中的市场微观结构效应和低频经济活动对资产价格的长期影响，这对于货币政策的实时有效性评估至关重要。 第三部分：动态系统、非线性与机器学习的前沿集成 (Dynamics, Non-linearity, and Machine Learning Integration) 本部分面向对前沿计算方法和动态系统建模感兴趣的研究者和实践者，探讨如何处理金融市场中普遍存在的复杂非线性动力学。 第7章：非线性时间序列模型与状态空间方法 金融市场充斥着阈值效应和状态转换。本章将详细介绍状态依赖模型，如Markov-Switching GARCH (MS-GARCH)模型，用以识别市场在“高波动/低波动”或“扩张/衰退”等不同状态之间的转换及其对波动率和相关性的影响。我们还将探讨非线性自回归模型（NARMA），并演示如何利用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）来估计这些模型的潜在状态变量。 第8章：机器学习与深度学习在金融预测中的应用 本章不再将计量经济学模型视为唯一的分析工具，而是探讨如何有效地集成机器学习方法。我们聚焦于可解释性的深度学习模型，如基于Attention机制的Transformer网络，用于处理具有复杂序列依赖性的金融文本数据和时间序列数据。我们将对比传统的ARIMA/GARCH预测效果与长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在短期波动率预测和动量策略构建中的表现，并强调如何将统计学上的显著性检验引入到模型评估中，以避免“过度拟合”的陷阱。 第9章：因果推断与结构性冲击识别（Structural Identification） 在金融领域，区分相关性与因果性至关重要。本章从计量视角出发，深入探讨结构向量自回归（SVAR）模型识别的复杂性。我们不仅讲解基于Cholesky分解的递归识别，更专注于更精细的长期约束识别和符号约束识别方法，用以准确分离如“意外货币政策冲击”或“信息冲击”对资产价格和宏观经济变量的影响路径。此外，本章还将引入广义冲击识别方法（Generalized Impulse Response Functions），用于处理高维系统中的冲击解析问题。 结语：面向未来的金融量化研究 本书的终极目标是培养读者对金融现象进行批判性、量化分析的能力。我们相信，金融市场的未来将属于那些能够熟练驾驭复杂统计模型、有效处理异构数据源，并能将严谨的理论分析与前沿计算技术相结合的专业人士。《现代金融计量经济学》提供了一个坚实的平台，鼓励读者在此基础上，对全球金融体系中的不确定性与风险进行更深层次的探索。 ---

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这本新近读到的关于宏观经济学理论的巨著，其深度和广度着实令人印象深刻。作者以一种极其严谨的学术态度，对凯恩斯主义、新古典宏观经济学以及最新的动态随机一般均衡（DSGE）模型进行了庖丁解牛般的剖析。书中对于总需求和总供给的复杂互动关系的阐述，尤其是货币政策和财政政策在不同经济周期中的有效性对比，逻辑链条清晰得仿佛一幅精密的工程蓝图。我特别欣赏作者在处理“理性预期”这一核心概念时所展现出的细致入微，他不仅介绍了其数学基础，更深入探讨了其在实际政策制定中引发的诸多争议和现实困境。书中对于资产泡沫的成因分析，结合了行为经济学的最新成果，使得原本晦涩的理论变得生动起来，为理解当前全球金融市场的波动提供了绝佳的理论框架。然而，坦白说，对于初学者而言，后半部分关于跨期最优化的那几章，其数学推导的密度确实略显吃力，可能需要反复研读才能完全领会其精髓。总的来说，这是一部适合有一定经济学基础的研究者和政策分析师深入钻研的权威参考书，它极大地拓宽了我对现代宏观经济运行机制的理解边界。

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我最近接触到一本关于高分子材料合成与性能研究的专业手册，其详尽程度简直令人咋舌。这本书的核心优势在于对聚合反应机理的微观层面描述，例如自由基聚合、配位聚合的动力学过程，书中不仅列举了经典的数学模型，还结合了最新的计算化学模拟结果，直观地展示了单体分子如何组装成宏观聚合物链的每一步细节。特别是关于新型催化剂体系的设计与筛选部分，作者详尽记录了近十年来的关键专利和突破性进展，对于材料工程师而言，这简直就是一本实战宝典。书中对聚合物的结构-性能关系的阐述，更是体现了极高的系统性，从结晶度、玻璃化转变温度到机械强度、耐化学腐蚀性，每一个参数的改变，作者都能追溯到其微观结构上的特定原因，并配以大量的实验数据图表加以佐证，图表清晰度极高，标注准确无误。唯一的遗憾可能在于，由于其内容的极度专业化和前沿性，对于非化学或材料科学背景的读者来说，阅读门槛设置得确实较高，许多术语需要频繁查阅附录或相关基础教材才能顺畅理解。总而言之，这是一部严谨、深入、面向未来的专业参考书。

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手边的这本关于认知心理学和决策理论的专著，实在称得上是“颠覆性”的阅读体验。作者的核心论点是挑战了传统经济学中“理性人”假设的根基，通过一系列精妙的实验设计，揭示了人类在不确定性下的决策偏差是如何系统性地、非随机地发生的。书中对“锚定效应”、“损失厌恶”的阐述，已经超越了教科书式的介绍，而是深入剖析了这些认知捷径（Heuristics）在大脑中的神经生物学基础，这一点让原本偏向社会科学的讨论，瞬间获得了自然科学的坚实支撑。更吸引我的是，它将理论与应用场景结合得无比紧密，例如，如何利用这些认知偏差原理来设计更有效的健康干预措施，或者在风险沟通中如何避免信息误读。整本书的论证节奏紧凑，结构清晰，每一章的结论都建立在前一章扎实的研究之上，形成了一个严密的逻辑闭环。虽然有些关于概率判断的统计模型需要读者具备一定的数理基础才能完全消化，但其所提出的关于“有限理性”的深刻洞察，足以让任何从事管理、营销或公共服务的人士重新审视自己的判断过程。这是一本能够切实改变你观察世界方式的力作。

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阅读完这本关于古典文学鉴赏的文集，我仿佛经历了一次穿越时空的审美之旅。作者的笔触细腻而富有诗意，对于荷马史诗中英雄主义的解读，跳脱出了传统二元对立的窠臼，转而关注个体在命运洪流中的挣扎与选择，那种苍凉而壮阔的美感被勾勒得淋漓尽致。尤其值得称道的是，书中对古希腊悲剧的分析，不再是简单地复述剧情，而是深入挖掘了俄狄浦斯式的“知与不知”的悖论，探讨了人类理性在面对神谕或命运时的局限性，这种哲学层面的反思，使得原本被视为陈旧的故事焕发出了永恒的生命力。更让我耳目一新的是，作者将这些经典文本与现当代存在的焦虑感进行了巧妙的对话，比如通过对莎士比亚戏剧中“权力异化”的探讨，映射出现代社会中个体在庞大官僚体系下的无力感。这本书的语言本身就是一种享受，它摒弃了生硬的学术腔调，转而采用散文的韵律，读起来酣畅淋漓，仿佛与一位博学而又富有洞察力的朋友在壁炉边低语。对于任何热爱文学，渴望在经典中寻找人性共鸣的读者来说，这都是一本不容错过的珍品。

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谈谈我最近读到的这本关于中世纪欧洲城市规划与社会结构的史学著作吧。这本书的视角非常独特，它没有过多纠缠于宏大的政治事件或战争，而是将焦点精确地锁定在了城市街道的宽度、集市的布局、行会的组织方式以及公共喷泉的位置这些看似微不足道的细节之上。作者通过对中世纪市政记录、行会章程的细致爬梳，成功地重构了一个活生生的、充满烟火气的城市生活图景。他精彩地论证了，中世纪城市中空间布局并非偶然，而是权力、宗教信仰与商业利益复杂博弈的结果——比如，教堂的尖塔如何支配着周围建筑的高度，又比如，特定行业被限制在某条街道的背后所隐藏的社会等级秩序。书中对“行会墙”概念的引入尤其发人深省，它不仅指物理的城墙，更是一种经济和职业的壁垒，深刻地影响了社会阶层的流动性。作者的写作风格典雅而富有画面感，读起来不像是在阅读枯燥的史料汇编，更像是在历史学家带领下，漫步于布鲁日或佛罗伦萨的鹅卵石街道上，亲身感受那份历史的厚重感。这本书为我们理解现代城市文明的基因提供了深厚的历史根基。

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