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出版者:Routledge

作者:Peijie Wang

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2002-11-21

价格:GBP 130.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780415224543

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 金融经济学
• 时间序列分析
• 回归分析
• 金融建模
• 风险管理
• 投资分析
• 统计学
• 经济学
• 数据分析

计量经济学在金融领域的深度应用 本书旨在为读者提供一个全面且深入的计量经济学工具箱，专注于其在现代金融市场中的实际应用和理论基础。 本书不侧重于对特定金融时间序列模型（如波动性建模、资产定价理论或高频交易策略）的直接阐述，而是构建了一个坚实的计量经济学基础，使读者能够独立地分析和构建上述复杂模型。 本书的结构精心设计，从计量经济学的基本原理出发，逐步深入到更高级的主题，确保读者对每一个概念都有深刻的理解。我们将重点放在模型识别、估计、检验以及推断的严谨性上，这些是所有金融计量应用成功的基石。 第一部分：计量经济学基础与时间序列的引入 本部分致力于巩固读者对经典线性回归模型的理解，并引入时间序列数据的特性。我们首先回顾多元回归模型（OLS）的假设，并详细探讨异方差性（Heteroskedasticity）和序列相关性（Autocorrelation）的影响及处理方法。在金融数据中，残差的异方差性是普遍存在的现象，因此，对稳健标准误（Robust Standard Errors，如White或Newey-West校正）的深入理解至关重要。 接下来，我们将正式进入时间序列计量经济学的领域。我们首先介绍时间序列数据的基本特征，包括平稳性（Stationarity）的概念，以及如何通过单位根检验（Unit Root Tests，如ADF, PP检验）来识别非平稳序列。理解平稳性是构建有效时间序列模型的前提，因为许多金融变量，如股价对数回报率或汇率，其长期行为需要被精确建模。 我们随后详细阐述自回归移动平均（ARMA）模型的构建和识别过程。这包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，以及如何使用信息准则（AIC/BIC）来选择最优模型阶数。对于具有明显趋势或季节性的金融数据，本书将讲解差分（Differencing）技术，并引出自回归积分移动平均（ARIMA）模型的结构。 第二部分：非平稳性、协整与长期关系建模 金融经济学中，资产价格、利率和宏观经济指标之间往往存在着长期均衡关系。本部分将聚焦于处理和建模非平稳序列间的长期依赖性。 我们将详细介绍积分（Integration）的概念，即I(d)过程，并解释随机游走（Random Walk）在资产定价理论中的重要性。核心内容在于协整（Cointegration）理论。我们将全面讲解Engle-Granger两步法以及更强大的Johansen检验，以确定多个非平稳序列之间是否存在稳定的长期均衡关系。 在识别出协整关系后，本书将详细介绍如何利用误差修正模型（Error Correction Model, ECM）来捕捉短期动态调整向长期均衡回归的机制。ECM是分析配对交易策略、利率期限结构或汇率动态的基石。读者将学会如何解释ECM中的短期系数和长期速度调节参数，从而量化市场对失衡的反应速度。 第三部分：波动性建模：ARCH族与随机波动率 金融时间序列的一个关键特征是波动率的聚集性（Volatility Clustering），即大波动之后往往跟着大波动，小波动之后往往跟着小波动。经典线性模型无法捕捉这种波动率随时间变化的现象。 本部分专门深入研究条件异方差模型。我们将从最基础的自回归条件异方态（ARCH）模型开始，详细推导其似然函数和估计过程。随后，我们将扩展到更具灵活性的广义自回归条件异方态（GARCH）模型及其变体。重点讨论EGARCH、GJR-GARCH等模型，用以刻画金融时间序列中普遍存在的杠杆效应（Leverage Effect）——负面冲击对未来波动率的影响通常大于正面冲击。 此外，本书还将引入随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型的概念。与参数化模型（GARCH）不同，SV模型将波动率视为一个不可观测的随机过程。我们将探讨如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）或马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法来估计和预测这些模型，这对于理解资产定价中的风险溢价至关重要。 第四部分：高频数据与非参数方法 随着数据频率的提高，金融计量面临新的挑战，如高频交易（HFT）数据中的微观结构噪音。本部分将引入处理更精细时间尺度数据的计量工具。 我们将讨论高频回报率的性质，如有效市场假设的失效以及交易成本的影响。重点是时间变化模型（Time Change Models），如基于交易量或到达率定义的“真实”到达时间，而非日历时间。 在模型估计方面，本书将超越参数模型的范畴，介绍非参数和半参数方法。例如，如何使用核平滑（Kernel Smoothing）来估计潜在的密度函数或回归函数，特别适用于研究金融市场中复杂、非线性的市场微观结构效应。此外，我们将探讨局部线性回归（Local Linear Regression）在处理金融数据中截面效应时的优势。 第五部分：多元时间序列与系统建模 现代金融决策往往涉及多个相互关联的资产或宏观经济变量。本部分关注如何同时建模这些变量之间的动态关系。 核心内容是向量自回归（VAR）模型。我们将讲解VAR模型的构建、阶数选择（基于信息准则）以及模型的稳定性检验。理解VAR模型是进行脉冲响应分析（Impulse Response Analysis, IRA）的基础，IRA允许我们追踪一个变量的冲击如何随时间在整个系统中传播。 进一步地，我们将探讨格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test），以确定变量间是否存在预测性依赖。对于具有协整关系的多元系统，本书将介绍向量误差修正模型（VECM），这是处理多变量长期均衡关系和短期动态调整的统一框架。 最后，本书将介绍协整的VAR（VECM）模型在高维系统中的应用，以及如何通过主成分分析（PCA）来降维，从而简化高维金融数据系统（如多国利率或多个因子模型）的估计和解释。 --- 本书的价值在于其方法论的深度和广度。 它不提供现成的“最佳模型”答案，而是赋予读者批判性地评估和构建金融时间序列模型所需的所有计量工具、理论框架和技术专长。读者完成本书的学习后，将具备设计、实现和解释复杂的、面向实际应用的金融计量模型的能力。

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这本书的名字听起来就相当专业，而且我拿到它的时候，内心是抱着一种既期待又有点忐忑的心情。毕竟，“金融计量经济学”这个词本身就带着一种学术的厚重感，我担心它会过于晦涩难懂，充满各种复杂的数学公式和理论推导，让非专业人士望而却步。然而，当我真正翻开这本书，并开始阅读其中的章节时，我发现我的担忧是多余的。书中的内容虽然严谨，但作者在语言的组织和概念的阐释上做得相当到位。他们并没有一味地堆砌理论，而是巧妙地将抽象的金融概念与实际的经济现象联系起来，使得原本可能枯燥的计量方法变得生动有趣。我尤其欣赏的是，书中穿插了大量真实世界的案例分析，这些案例并非简单地罗列数据，而是深入剖析了这些数据背后隐藏的金融逻辑和经济规律。例如，在讨论时间序列模型时，作者并没有止步于ARIMA模型的介绍，而是通过分析股票市场的波动性、汇率变动趋势等具体案例，清晰地展示了如何运用这些模型来捕捉和预测金融市场的动态。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我仿佛置身于一个真实的金融研究场景中，不仅增强了我对计量方法的理解，也激发了我对金融市场更深层次的探索欲望。

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这本书带给我的一个显著感受是，它非常注重理论与实践的无缝衔接。我在阅读过程中，经常会发现作者在介绍一个计量模型或概念后，紧接着会给出几个具体的金融应用案例。这些案例并非简单的“理论说明”，而是深入地探讨了如何将该模型应用于解决现实中的金融问题。例如，在介绍协整分析时，作者不仅仅解释了协整的概念本身，还详细分析了如何利用协整模型来研究不同国家股市之间的长期均衡关系，或者是分析贵金属价格与美元指数之间的联动性。这种实践导向的写作风格，让我感觉自己不仅仅是在学习抽象的理论，更是在学习一套解决实际金融问题的工具箱。书中的例子都来源于真实的市场数据，并对分析过程和结果进行了详细的解读，这极大地增强了我对所学知识的信心。我能够清晰地看到，这些看似复杂的计量方法，在现实世界中是如何发挥作用，并为金融决策提供支持的。

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初次接触这本书，我便被其独特的结构设计所吸引。它不像我之前读过的许多教科书那样，将理论和应用割裂开来，而是将两者有机地融合在一起。序言部分就为我们描绘了一个宏大的金融计量经济学研究图景，让我对整个学科的脉络有了初步的认识。随后，每一章都围绕着一个核心的计量模型或概念展开，但作者并没有直接跳入公式演算，而是先通过生动的语言解释该模型的理论基础、解决的问题以及在金融领域可能应用的场景。这种循序渐进的讲解方式，对于我这样刚刚进入金融计量经济学领域的研究者来说，简直是及时雨。我能够清晰地理解每一个模型背后的逻辑，而不是被一堆符号淹没。书中的图表运用也恰到好处，无论是解释概念的示意图，还是展示数据关系的散点图，都极大地帮助了我对抽象概念的具象化理解。尤其是在介绍回归分析的章节，作者通过几个不同侧重点的例子，如分析经济增长与通货膨胀的关系，或是评估某个投资策略的有效性，让我深刻体会到了计量模型在实证研究中的强大力量。

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在我翻阅这本书的过程中，最让我印象深刻的莫过于其在概念解释上的细致入微。金融计量经济学本身就涉及大量的专业术语和抽象概念，对于初学者而言，理解这些概念的精髓往往是学习过程中的一大挑战。然而，这本书在这一点上做得非常出色。作者并没有简单地给出定义，而是通过层层递进的解释，辅以通俗易懂的比喻和类比，将那些复杂的概念剥茧抽丝般地呈现出来。例如，在讲解“异方差性”时，作者并没有仅仅停留于数学公式的推导，而是用日常生活中的例子，比如不同家庭的消费水平差异，来形象地说明不同样本点可能具有不同程度的“噪音”，进而帮助读者理解为何需要对异方差性进行处理。此外，书中对于每一个计量方法的假设条件、适用范围以及潜在的局限性都进行了详尽的说明，这使得我在学习过程中，不仅知晓了“如何做”，更理解了“为何这么做”以及“在什么情况下不适合这样做”。这种深入的理解，让我对金融计量经济学的掌握更加扎实，也为我未来进行独立研究打下了坚实的基础。

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拿到这本书，我最先被吸引的并非其内容本身，而是其整体的排版和视觉呈现。字体大小适中，行间距舒适，阅读起来非常流畅，不会造成视觉疲劳。纸张的质感也很好，摸起来有种厚实而细腻的感觉，这在一定程度上提升了阅读的愉悦感。我是一个比较注重学习体验的人，一本好的教科书，除了内容扎实，良好的阅读体验也是至关重要的。这本书在这方面做得非常出色。更重要的是，作者在内容安排上也花足了心思。他们并没有一股脑儿地抛出所有知识点，而是将复杂的金融计量经济学概念，通过逻辑清晰的章节划分，逐步引导读者深入。从最基础的统计概念回顾，到时间序列分析、面板数据模型，再到更高级的风险管理和资产定价模型，整个学习路径安排得井井有条。我特别喜欢书中对每一个计量方法的背景介绍，这帮助我理解了为什么会发展出这些模型，它们各自的优势和局限性在哪里。这种“知其然，知其所以然”的学习方式，让我在掌握技术的同时，也对整个学科的发展有了更宏观的认识。

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