Introductory Econometrics for Finance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Chris Brooks

出品人:

页数:700

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:GBP 75.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521790185

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• Econometrics
• 计量经济学
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• 统计
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• Introduction
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• ????

掌握金融世界中的量化分析：从理论到实践的桥梁 本书旨在为读者提供理解和应用计量经济学工具于金融领域所需的核心知识和技能。我们将深入探讨一系列经典和前沿的计量经济学方法，并重点关注其在实际金融问题中的应用，帮助您建立起坚实的理论基础和敏锐的实操洞察力。 核心内容概述： 本书将循序渐进地引导您掌握一系列关键的计量经济学模型和技术，并着重于它们在金融市场分析中的具体体现。 经典回归模型及其金融应用： 我们将从最基础的线性回归模型开始，详细讲解其原理、假设以及如何进行估计和检验。在此基础上，您将学习如何将回归模型应用于分析股票价格与宏观经济变量之间的关系、评估投资组合的风险与回报、预测资产价格的变动等。我们将探讨多重共线性、异方差、自相关等常见问题，并介绍相应的诊断方法和纠正策略，确保您的模型分析的稳健性。 时间序列分析： 金融数据具有显著的时间序列特性，因此，本书将投入大量篇幅介绍时间序列分析的方法。您将学习AR、MA、ARMA、ARIMA等经典模型，理解它们的内在机制，并掌握如何在实际中识别、估计和检验这些模型。特别地，我们将重点关注金融时间序列的非平稳性、条件异方差（ARCH/GARCH模型）等特性，这些是理解金融市场波动性、风险管理和衍生品定价的关键。本书将引导您应用这些工具来预测股票收益、分析通货膨胀动态、模拟金融资产的波动率等。 面板数据模型： 当您需要同时考虑跨个体（如不同公司、不同国家）和跨时间维度的金融数据时，面板数据模型将是您的有力助手。我们将介绍固定效应模型和随机效应模型，阐述它们在处理遗漏变量偏差和捕捉个体异质性方面的优势。您将学习如何利用面板数据模型来分析企业财务绩效、研究宏观经济政策对金融市场的影响、评估银行风险等。 离散选择模型： 在金融决策中，许多结果变量是二元的（如是否违约、是否购买某项金融产品）。本书将介绍Logit和Probit等离散选择模型，帮助您理解如何对这些二元结果变量进行建模和预测。您将学习如何应用这些模型来评估信用风险、预测客户流失、分析投资决策的驱动因素等。 工具变量法与因果推断： 在金融研究中，常常面临内生性问题，即解释变量与误差项相关，导致普通最小二乘法估计失效。我们将深入讲解工具变量法的原理，介绍如何寻找有效的工具变量，并演示其在解决金融领域内生性问题中的应用，例如评估货币政策对股票市场的影响、分析公司治理对盈利能力的作用等。 模型诊断与选择： 建立一个良好的计量模型不仅仅是估计系数，更重要的是对其进行严格的诊断和选择。本书将教授您如何运用各种统计检验（如Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验、White检验等）来评估模型的假设是否被违反，如何进行残差分析，以及如何使用信息准则（如AIC、BIC）来选择最优模型。 实证案例与软件应用： 理论与实践相结合是学习计量经济学的关键。本书将贯穿大量的真实金融数据案例，展示如何将所学的计量模型和方法应用于解决具体的金融问题。为了帮助您更好地掌握这些工具，我们将提供关于如何在主流计量经济学软件（如Stata、R或Python）中实现这些模型的指导和示例代码。通过这些案例，您将亲身体验计量经济学在理解金融市场行为、制定投资策略、进行风险管理等方面的强大能力。 本书特色： 清晰的逻辑结构： 内容安排由浅入深，从基础概念到高级应用，确保读者能够逐步构建起完整的知识体系。 金融导向： 所有方法和模型都紧密围绕金融市场的实际问题进行讲解和演示，避免空泛的理论。 强调应用： 大量精选的实证案例，让您了解计量经济学如何在真实世界中发挥作用。 注重方法论： 不仅教授“做什么”，更解释“为什么这样做”，培养读者批判性思维和严谨的研究态度。 理论与计算并重： 融合了计量经济学的理论精髓和软件实现的具体操作，让您既能理解原理，又能动手实践。 无论您是金融专业的学生、研究人员，还是希望提升自己在金融领域量化分析能力的从业者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴，帮助您驾驭复杂多变的金融世界，做出更明智的决策。

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这本书的章节组织逻辑简直像是在迷宫里行走，完全没有为初学者提供一个清晰的路径图。每个主题的引入都显得突兀而生硬，作者似乎默认读者已经对某些高等数学或统计学概念了如指掌，上来就抛出一堆复杂的符号和假设，让人摸不着头脑。比如，当讲解到时间序列模型的稳定性检验时，前几页还在讨论基础的回归分析，下一页突然就跳到了协整关系和向量自回归模型（VAR），中间缺失了大量的衔接和直观解释。我不得不频繁地在其他网络资源和教科书中寻找关于那些“跳跃”概念的补充说明，这极大地拖慢了我的学习进度。更让人抓狂的是，书中的示例数据和案例分析往往过于简化，脱离了真实金融市场的复杂性，导致我无法真正理解理论是如何在实践中应用的。这本书与其说是一本教材，不如说更像是一本研究人员的内部参考手册，对教学的友好度几乎为零。

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深入阅读这本书的内容后，我发现其理论深度与它声称的“入门”定位严重不符。作者似乎热衷于展示尽可能多的高级数学推导，却忽略了对核心经济学直觉的培养。书中对于某些关键假设的讨论蜻蜓点水，使得学生很难理解这些假设一旦被打破，模型会产生何种严重的后果。举例来说，在处理异方差和自相关问题时，作者直接给出了修正后的标准误公式，但对为什么这些修正措施是必要的，以及它们背后的统计学原理，解释得含糊不清。我感觉自己像是一个机械地抄写公式的机器人，而不是一个试图理解金融世界运行机制的分析师。对于那些渴望建立坚实理论基础的读者而言，这本书提供的知识结构是碎片化且不稳定的。它更像是知识点的堆砌，缺乏一个能将所有碎片粘合在一起的、具有说服力的叙事框架，让人读完后总有种“好像学了点东西，但又好像什么都没学会”的空虚感。

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这本书的包装和装帧设计简直是一场视觉的灾难。封面采用了一种廉价的哑光纸，手感粗糙不说，最要命的是，那种暗淡的灰绿色调，让人一看就觉得这本书充满了枯燥和沉闷。印刷质量也堪忧，内页的字迹边缘模糊，尤其是在一些复杂的公式和图表部分，细节处理得极其粗糙，很多地方甚至可以看到油墨的渗透痕迹。更别提那纸张的厚度了，薄得像报纸，稍微用力翻动，都有撕裂的风险。坦白说，如果不是因为这门课的教材指定是它，我绝对不会花钱买一本看起来像是上世纪八十年代印刷品的东西。它的物理存在感极其微弱，让人怀疑出版商在制作这本书时是否投入了最基本的审美和工艺标准。一本关于金融经济学的书，理应传达出严谨和专业的感觉，但这本书给我的第一印象却是廉价和敷衍，这无疑极大地影响了初次接触这门学科时的学习热情。我甚至想给它贴上“易损品”的标签，生怕多看几眼就会散架。

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从排版和校对的角度来看，这本书简直是出版界的笑柄。我数不清地在公式中发现了错印的变量、缺失的下标，以及明显错误的积分符号。更别提那些图表了，很多图表的坐标轴标签缺失或者比例严重失真，导致我需要花费大量时间去对照文本描述，试图还原图表原本想表达的意思。这些低级的错误在学术著作中是完全不能接受的，它们极大地干扰了阅读的流畅性和对内容的信任度。每当我看到一个明显的印刷错误，我的注意力就会立刻被拉出原有的思维轨道，不得不停下来琢磨作者的真实意图是什么，这无疑是对学习效率的巨大损耗。一本严谨的学术书籍，其文字和符号的准确性是其生命线，而这本书在这方面的表现，只能用“草率至极”来形容，让人对出版方的专业水准产生深深的怀疑。

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这本书的习题部分简直是一场折磨，其难度设置与前文的讲解内容完全不成比例。很多练习题需要的计算量大到令人发指，明显超出了一个标准课程作业或期末考试所能容忍的范围，似乎作者的意图是想筛选掉所有非天才型的学生。更严重的是，习题的答案和详细的解题步骤在书后根本找不到，或者只有极其简略的最终数字。这意味着如果学生在解题过程中遇到困难，完全没有自我修正和学习的途径，只能陷入无尽的猜测和挫败感中。这完全违背了“教学相长”的原则。高质量的教材应该通过精心设计的练习，巩固和深化对概念的理解，而不是设置难以逾越的障碍。这本书的习题设计与其说是评估学习效果，不如说更像是一种智力上的嘲讽，让原本对计量经济学抱有的那点微弱兴趣也消磨殆尽。

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金融计量入门好选择

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经典初级计量书

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金融计量入门好选择

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对于金融数据或者其他数据的分析模型介绍很全面,同时涵盖了对于预测模型精确性的判断依据,内容浅显易懂

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