Excel在实验金融学中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西南财经

作者:潘席龙

出品人:

页数:455

译者:

出版时间:2007-9

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787810886253

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 技术
• Excel
• 金融学
• 实验金融学
• 数据分析
• 量化分析
• 投资
• 建模
• 计量经济学
• 金融工程
• 统计学

数据驱动的决策艺术：现代金融分析与建模实战指南 本书聚焦于金融领域中数据驱动的决策制定、量化分析方法的建立与复杂金融模型的构建与应用。 旨在为金融从业者、量化分析师、风险管理人员以及高阶金融学学生提供一套全面、实用的方法论和工具集，使其能够驾驭海量金融数据，洞察市场内在规律，并构建稳健的投资和风险管理策略。 本书摒弃了对基础金融理论的冗长回顾，直接切入如何利用先进的计算工具和统计学原理解决实际的金融难题。全书结构围绕“数据获取与预处理”、“核心统计与计量模型”、“高级时间序列分析与预测”以及“复杂金融产品定价与风险量化”四大支柱展开。 第一部分：金融数据的获取、清洗与准备 在金融分析的实践中，高质量的数据是成功建模的基石。本部分详细探讨了处理真实世界金融数据的挑战与技巧。 1. 金融数据源的全面梳理与接入策略： 介绍了主流的金融数据提供商（如彭博、路透等商业终端，以及公开数据集如FRED、Quandl等）的特性和数据结构差异。重点讲解了如何通过API接口（如Python的`requests`库结合特定金融数据服务商的认证）实现金融数据流的自动化抓取，包括日线、Tick级数据、宏观经济指标以及另类数据（Alternative Data）。 2. 数据清洗与一致性处理： 金融时间序列数据常伴随着缺失值、异常值（Outliers）、数据修正（Restatements）和频率不一致性。本书提供了处理这些问题的系统化流程，包括： 高频数据去噪技术： 运用移动平均、卡尔曼滤波等方法平滑噪声。 缺失值插补策略： 比较线性插值、样条插值以及基于特定金融特征的插补方法（如基于波动率均值回归的插补）。 处理股票分割与股息调整： 确保时间序列的可比性，这是回测和风险计算的基础。 3. 特征工程在金融中的应用： 强调将原始价格数据转化为具有预测能力的特征。详细阐述了如何构建技术指标（如RSI、MACD、布林带等）的数学原理，并扩展到更复杂的特征，如波动率异化（Volatility Skew）的度量、市场微观结构特征（如买卖价差、订单簿深度指标）的提取与标准化。 第二部分：核心计量经济学模型与假设检验 本部分深入讲解了金融分析中常用的计量经济学模型，并侧重于如何根据金融数据的特性选择和检验模型假设。 1. 线性回归模型的局限性与修正： 不仅限于OLS，重点讨论了金融数据中常见的异方差性（Heteroskedasticity）和自相关性（Autocorrelation）。详细介绍了White检验、ARCH/GARCH效应检验的步骤，以及使用稳健标准误（如HAC标准误）和加权最小二乘法（WLS）进行模型修正。 2. 资产定价模型的高级应用： 对CAPM、Fama-French三因子模型（以及扩展的五因子、六因子模型）进行实证检验。重点在于如何进行因子构建、时间序列回归与截面回归的交替执行，以及如何利用面板数据方法（Panel Data）处理跨资产类别的回归分析。 3. 协整与格兰杰因果关系检验： 针对不同资产（如利率曲线、汇率与商品价格）之间的长期均衡关系，本书详细解释了Engle-Granger两步法和Johansen协整检验的实操步骤，并探讨了如何利用协整关系建立配对交易模型（Pairs Trading）。 第三部分：时间序列分析与波动率建模 波动率是金融风险和期权定价的核心要素。本部分专注于时间序列的动态特性分析。 1. 平稳性与非平稳性处理： 详述了ADF检验、KPSS检验在判断序列平稳性中的应用。针对非平稳序列，重点讲解了差分（Differencing）的应用以及单位根检验的重要性。 2. ARCH/GARCH族模型的精深解析： 详细对比了GARCH(1,1)、EGARCH（用于捕捉杠杆效应）、GJR-GARCH等模型的数学形式和参数解释。通过实际案例展示如何利用这些模型对市场回报率进行条件波动率的估计与预测，并讨论了预测区间（Prediction Intervals）的构建。 3. 随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）： 介绍了超越参数模型（如GARCH）的SV模型，通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等贝叶斯方法进行估计，以处理波动率本身具有随机性的复杂情况。 第四部分：量化投资策略回测与风险管理框架 本部分将理论模型转化为可执行的投资策略，并建立严格的风险评估体系。 1. 稳健的回测环境搭建： 强调回测不应仅仅是指标的简单叠加。讨论了交易成本、滑点（Slippage）、流动性约束在回测中的准确模拟。介绍了前视偏差（Look-ahead Bias）和过度拟合（Overfitting）的识别与规避技术。 2. 绩效评估指标体系： 深入分析了夏普比率（Sharpe Ratio）的局限性，重点介绍更贴合风险管理的指标，如Sortino比率、Calmar比率、最大回撤（Max Drawdown）的统计特性以及信息比率（Information Ratio）的计算。 3. 风险价值（VaR）与预期亏损（CVaR）的量化： 详细对比了历史模拟法、参数法（基于波动率假设）和蒙特卡洛模拟法在计算VaR中的优劣。特别关注了尾部风险的度量，讲解如何使用极值理论（Extreme Value Theory, EVT）来更准确地估计极端损失。 4. 投资组合优化的高级技术： 超越Markowitz的均值-方差优化，引入了考虑现实约束（如交易成本、因子暴露限制）的Black-Litterman模型，用于将主观观点纳入投资组合构建过程，实现更具适应性的资产配置。 总结： 本书为读者提供了一个从数据源头到策略执行的完整闭环框架，核心在于教会读者如何批判性地评估和应用数学工具来解决实际的金融定价、对冲和投资管理问题，最终实现数据驱动下的量化决策能力提升。

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这是一本在教学过程中，从同学的需要出发、在老师指导下由同学们完成的课程结晶，因此，也可以讲本书是源于学生、成于学生、服务于学生，切实以学生在金融专业学习和金融工作中的实际需求为基础完成的。 众所周知，Excel是一款常见的办公软件，当课程中要求同学们用Excel做大...

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我带着一种既期待又略微审慎的态度打开这本书的，毕竟市面上介绍应用的书籍很多，但真正能做到兼顾学术严谨性和实操可行性的凤毛麟角。然而，这本书很快就打消了我的疑虑。作者在介绍风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的计算方法时，不仅详细对比了不同蒙特卡洛模拟方法的优劣，还深入探讨了其在不同市场环境下的适用性边界，这一点非常关键。它没有提供一个“万能公式”，而是引导读者去思考在特定情境下，哪种模型最稳健。书中的案例分析也极其贴近现实，比如对于新兴市场波动性的处理，作者给出的建议非常具有建设性。这套书的价值在于，它强迫你思考“为什么”要这样做，而不是简单地告诉你“怎么做”，这种思维上的启迪，比任何具体的代码技巧都更为珍贵。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期，尤其是在处理时间序列数据和构建投资组合优化模型的部分，简直是神来之笔。我记得自己以前在尝试用Python处理某些高频数据时总是遇到各种性能瓶颈，但这本书提供的那套基于特定软件环境的解决方案，简直是柳暗花明。作者没有仅仅停留在理论公式的堆砌，而是将每一个步骤都拆解得极其细致，配上精炼的代码注释和关键参数的解释，让我在实际操作中可以快速复制并根据自己的需求进行微调。这种“拿来即用”的实战性，对于我们这些需要快速产出研究报告和量化策略的专业人士来说，无疑是巨大的福音。读完相关的章节，我感觉自己仿佛掌握了一套全新的、更高效的工作流程，原本需要耗费数小时才能完成的任务，现在能大大缩短时间，这直接提升了我的工作效率。

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这本书最让我感到惊喜的是它对于“不确定性”的坦诚态度。金融世界充满变数，任何模型都无法完美预测未来，而这本书的高明之处就在于它清晰地标示出了每种方法的局限性。比如，在讨论机器学习算法在信用评分模型中的应用时，作者并没有过分神化AI，而是用大量的篇幅来讨论模型的可解释性（Explainability）和监管合规性，这对于在受严格监管的金融机构工作的我来说，是至关重要的信息。它教会了我如何构建一个不仅预测准确，而且能够向监管机构和业务部门清晰阐述决策逻辑的量化系统。这本书提供的是一种成熟的、负责任的量化思维框架，远超出了单纯的技术手册范畴，更像是一本关于如何构建稳健金融系统的实战指南。

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阅读体验方面，这本书的排版和图表设计简直是视觉上的享受。很多技术书籍常常因为版面拥挤、图表模糊而让人望而生畏，但这本著作完全没有这个问题。字体大小适中，行距舒适，更重要的是，那些用来说明复杂金融模型的图表，配色专业且清晰度极高，即便是复杂的散点图和热力图，也能一眼看出数据分布的趋势。这种对细节的打磨，反映出出版方和作者对读者的尊重。说实话，当我深夜埋头研究那些复杂的回归结果时，清晰的图表能极大地减轻我的视觉疲劳，让我能更长时间地保持专注。这种注重用户体验的设计思路，在专业书籍中是难得一见的加分项，让学习过程本身变成了一种愉悦的探索。

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这本书的封面设计真是令人眼前一亮，那种简约中带着科技感的风格，一下子就抓住了我的注意力。作为一名长期在金融领域摸爬滚打的从业者，我一直在寻找那种既能深入讲解理论，又能提供实际操作指导的工具书，这本书无疑是其中的佼佼者。它没有那种传统教材的枯燥乏味，反而充满了对前沿金融科技的探索欲。我尤其欣赏作者在结构上的安排，从基础概念的梳理到复杂模型的构建，层层递进，逻辑清晰得像是为初学者量身定制的路线图。每一次翻阅，都能感受到作者对这个领域的深刻理解和独到的见解，那种把复杂的金融概念用直观易懂的方式呈现出来的能力，简直是教科书级别的示范。它不仅仅是一本关于工具的书，更像是一位资深导师在手把手地教你如何用现代技术武装自己的金融思维，让我在面对海量数据时不再感到迷茫，而是充满了驾驭一切的信心。

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