具体描述
《数学在经济管理中应用实例析解》运用微积分学、线性数学模型方法和概率统计等数学学科有关知识、理论和方法，汇编并解出251个适用于经、管、产、销、质检、质控、预测、决策、投资、金融、财政、税收、保险、医药、卫生、物流、交通、航天、外贸、教育、军事等20多个行业和部门的应用实例。这些实例充分展示了数学在各学科、各领域、各行业、各部门中的实际、广泛而有趣的应用。
在解答这些实例时，按照“建模，求解，结论”三个步骤，给出详尽的分析和解答过程，提供最优的解决方案。
读者只要具备一定的数学知识，潜心研读，就能达到“读后会懂，懂后能用，用后生效”的目的。
《数学在经济管理中应用实例析解》可作为高等院校、高职高专、中等职专教学参考用书，也适合各类管理干部、工程技术人员和基层实际工作者阅读借鉴。
深入浅出：现代金融计量经济学原理与实践 作者： 知名经济学教授及资深金融分析师团队 出版社： 领先学术出版社 装帧： 精装，附赠在线资源链接 定价： 98.00 元 --- 图书简介： 《深入浅出：现代金融计量经济学原理与实践》 是一部全面、深入且极具实操性的著作，旨在为经济学、金融学、统计学及相关领域的学生、研究人员和行业专业人士提供一个坚实的理论基础和前沿的应用指南。本书摒弃了传统教材的晦涩和孤立，以清晰的逻辑结构和丰富的实证案例，系统地梳理了计量经济学在现代金融分析中的核心概念、模型构建、估计方法及其在复杂金融市场中的实际应用。 本书的独特之处在于其对“数据驱动决策”理念的深刻贯彻。我们深知，在信息爆炸和高频交易日益成为主流的今天，仅仅掌握基础的回归分析已远远不够。因此，全书内容紧密围绕如何利用先进的计量工具来精确刻画金融时间序列的特征、评估风险、预测市场走势以及检验经济理论展开。 全书共分为六个逻辑递进的部分，从基础的统计回顾到高阶模型的精深探讨，层层递进，确保读者能够扎实地掌握每一个知识点。 --- 第一部分：金融计量经济学基础与数据准备（The Foundations） 本部分为后续高级分析奠定必要的数理和统计基础。我们首先回顾了概率论、数理统计中的核心概念，重点强调了其在金融变量（如资产收益率、波动率）处理中的特殊性。 金融时间序列的特性： 详细探讨了金融数据（价格、交易量、宏观经济指标）所特有的非平稳性、异方差性、厚尾分布和集聚波动性等特征，这些都是传统截面数据分析模型失效的根本原因。 回归分析的再审视： 对经典线性回归模型（OLS）的假设进行了严格的检验，特别是针对金融数据中常见的序列相关性和异方差问题，引入了广义最小二乘法（GLS）的概念，作为解决初步模型设定的重要工具。 数据处理与软件应用： 提供了使用主流计量软件（如R、Python及其专业统计包）进行数据清洗、转换和可视化操作的详尽指南。 --- 第二部分：时间序列分析的核心模型（Time Series Fundamentals） 金融市场的核心魅力在于其时间维度。本部分聚焦于如何有效地描述和建模资产价格随时间变化的动态结构。 平稳性检验与协整理论： 详细介绍了ADF、PP检验在金融数据中的应用，并系统阐述了协整关系（Cointegration）的概念。特别强调了向量自回归（VAR）模型在分析多个相互依赖的金融变量（如利率、汇率和通胀）之间的动态关系中的关键作用，并辅以脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）的经济学解释。 单变量预测模型进阶： 在ARMA/ARIMA的基础上，深入讲解了如何处理金融数据中常见的单位根问题。重点剖析了条件异方差性，并全面介绍了ARCH/GARCH家族模型（包括EGARCH, GJR-GARCH等），这些模型是精确量化市场风险和波动率预测的基础工具。 --- 第三部分：高级风险管理与波动率建模（Advanced Risk and Volatility） 风险管理是现代金融的核心议题。本部分将计量工具与实际的风险度量紧密结合。 波动率建模的实证检验： 探讨了不同GARCH模型的优劣，以及如何利用这些模型来计算和预测在险价值（VaR）和预期损失（ES）。书中提供了利用历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法进行VaR估计的步骤与代码示例。 多变量波动率： 面对资产组合的风险，单变量模型已显不足。本书详细介绍了多元GARCH模型（如DCC-GARCH），这对于精确估计不同资产间的时变协方差和相关性至关重要，是构建动态对冲策略和投资组合优化的关键技术。 尾部风险分析： 超越正态分布的假设，引入了极值理论（EVT）的概念，用于更准确地捕捉金融危机期间的极端损失事件，提升风险模型的稳健性。 --- 第四部分：资产定价与有效市场假说检验（Asset Pricing and Efficiency） 计量经济学在检验宏观经济理论和资产定价模型方面发挥着不可替代的作用。 CAPM与Fama-French三因子/五因子模型： 本部分详细演示了如何使用面板数据回归技术来估计和检验著名的资产定价模型。书中不仅展示了如何构建因子暴露度，还重点讨论了模型设定中的横截面回归（Fama-MacBeth）方法，以避免截面回归中常见的序列相关性偏差。 预期效用与行为金融： 探讨了如何利用计量方法检验行为金融学的理论，例如利用离散选择模型（如Logit/Probit）分析投资者的决策行为，并探讨了市场异象的计量证据。 --- 第五部分：宏观经济与金融政策的计量分析（Macro-Finance Linkages） 本部分关注于宏观经济变量如何影响金融市场，以及货币政策的传导机制分析。 结构性VAR（SVAR）模型： 这是分析经济冲击（如货币政策冲击、供给冲击）如何通过金融系统传导的核心工具。本书详细讲解了识别（Identification）问题的解决之道，如使用Cholesky分解和符号限制法，以期获得更具经济学解释力的结构性冲击估计。 面板数据与高频数据应用： 针对跨国金融分析，本书介绍了面板数据模型的固定效应（FE）和随机效应（RE）的正确选择与应用，特别是应对横截面依赖性的工具，如CD检验和FGLS估计。 --- 第六部分：高级计量方法与前沿课题（Frontier Econometrics） 本部分面向高级读者和研究人员，介绍了计量经济学的前沿进展及其在金融中的潜力。 非参数与半参数方法： 讨论了局部回归（Kernel Regression）在处理非线性关系时的优势，以及如何利用它们来捕捉金融市场中难以用标准参数模型描述的复杂动态。 机器学习在金融预测中的融合： 简要介绍了随机森林、支持向量机（SVM）等数据挖掘技术在金融信号提取和高维预测中的初步应用，并探讨了它们与传统计量模型的互补性。 --- 核心特色： 1. 理论与实务的完美结合： 每一个核心模型都配有详细的“动手实践”环节，使用真实世界的金融数据集进行案例演示。 2. 代码驱动学习： 随书附带的在线资源中包含了所有案例的完整程序代码（R/Python），读者可直接运行、修改和复现结果。 3. 严格的统计推断： 强调结果的经济学解释和统计显著性，而非仅仅追求高R方。 4. 全面覆盖： 从基础的计量假设检验，到前沿的SVAR和DCC-GARCH模型，覆盖了研究生和专业分析师所需的核心知识体系。 本书适合： 金融工程、量化投资、宏观经济研究、商业分析等领域的师生及从业人员。阅读本书后，您将能够独立构建、估计和解读复杂的金融计量模型，从而做出更具洞察力的量化决策。
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