金融计量学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张宗新

出品人:

页数:421

译者:

出版时间:2008-9

价格:42.50元

装帧:

isbn号码:9787504946409

丛书系列:

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• 教科书
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深入理解金融市场的数学工具：一本关于金融计量学的实用指南 金融市场，这个由无数参与者、信息和资产组成的复杂生态系统，一直以来都吸引着无数的智慧和探索。然而，理解其内在的运行规律，揭示其背后的驱动因素，并为未来的趋势做出有意义的预测，绝非易事。传统的经济学理论虽然提供了宏观的框架，但在面对真实世界中数据驱动的金融现象时，往往显得力有未逮。正是在这样的背景下，金融计量学应运而生，它将现代统计学和计量经济学的方法论，巧妙地嫁接到了金融领域，为我们提供了一套强大的、量化的工具箱，帮助我们更深刻、更精准地解析金融市场的奥秘。 本书并非简单地罗列枯燥的数学公式或统计模型，而是致力于搭建一座通往金融计量学核心思想的桥梁，让读者能够真正掌握这些工具的精髓，并理解它们如何在实践中发挥作用。我们将从最基础的概念出发，循序渐进地引导您深入理解金融数据的时间序列特性、资产价格的波动性模型、风险管理的关键技术，以及投资组合优化的科学方法。我们相信，通过对这些核心内容的掌握，您将能够更自信地驾驭复杂的金融市场，做出更明智的投资决策，并为应对未来的挑战做好充分准备。 第一部分：金融时间序列的探索与建模 金融数据的生命在于其时间维度。股票价格的涨跌、利率的波动、汇率的变动，无一不呈现出强烈的时间依赖性。本部分将带领您深入探索金融时间序列数据的独特性质。我们将从描述性统计入手，学习如何有效地摘要和可视化金融时间序列，例如计算均值、方差、偏度、峰度，以及绘制时间序列图、自相关图和偏自相关图，这些都是识别数据模式的第一步。 随后，我们将聚焦于金融时间序列的核心特征之一——自相关性。我们将详细讲解自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及它们的组合ARIMA模型。这些模型能够捕捉金融数据中存在的“惯性”和“记忆”，理解当前值如何受到过去值的影响。例如，我们会探讨如何利用ARIMA模型来预测股票的短期走势，或者分析通货膨胀率的动态变化。 更重要的是，金融市场并非总是平稳运行，其波动性是衡量风险的关键指标。因此，我们将重点介绍条件异方差模型，特别是ARCH（自回归条件异方差）模型及其推广GARCH（广义自回归条件异方差）模型。这些模型能够有效地捕捉金融时间序列的波动率聚集现象，即大波动之后往往伴随着大波动，小波动之后往往伴随着小波动。我们将学习如何估计GARCH模型的参数，并利用它来预测未来的波动率，这对于风险管理、期权定价以及投资组合构建至关重要。 我们还将触及更高级的时间序列模型，例如向量自回归（VAR）模型，用于分析多个金融变量之间的相互影响，以及状态空间模型，它提供了一个灵活的框架来处理包含不可观测状态变量的时间序列。通过这些模型的学习，您将能够建立一个更为全面和动态的视角来理解金融数据的演变。 第二部分：资产定价、波动率与风险的量化 理解资产价格的形成机制是金融学研究的核心问题。本部分将深入探讨如何利用计量经济学方法来研究资产定价模型，并量化金融资产的波动率和风险。 我们将从经典的资本资产定价模型（CAPM）出发，探讨其理论基础以及如何在实践中进行参数估计和检验。我们将学习如何计算股票的Beta值，以及它在衡量系统性风险中的作用。然而，CAPM模型存在一些局限性，因此我们将进一步介绍多因子模型，如Fama-French三因子模型和五因子模型，它们纳入了更多影响资产收益的因素，如市值、账面市值比、盈利能力等，以提供更精确的资产定价解释。 波动率是金融市场不确定性的直接体现。除了GARCH模型，我们还将介绍其他重要的波动率建模技术，例如随机波动率模型（Stochastic Volatility Models），它们将资产价格和波动率视为相互独立的随机过程，提供了更丰富的模型表达能力。此外，我们还会探讨极值理论（Extreme Value Theory）在分析金融市场极端事件（如金融危机）中的应用，以及高频数据分析在捕捉微观市场结构和波动率瞬时变化方面的优势。 风险管理是金融机构生存和发展的生命线。本部分将重点介绍风险价值（Value at Risk, VaR）和条件风险价值（Conditional Value at Risk, CVaR）等常用的风险度量指标。我们将学习如何使用历史模拟法、参数法（如利用GARCH模型估计的波动率）以及蒙特卡洛模拟法来计算VaR。同时，我们还会探讨如何利用这些风险度量指标来评估投资组合的风险暴露，并进行相应的风险控制。 第三部分：投资组合优化与策略构建 投资的终极目标是在承担可接受风险的前提下，最大化投资回报。本部分将聚焦于如何运用计量经济学方法来构建最优投资组合，并设计和评估各种投资策略。 我们将从现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory, MPT）的基石——均值-方差优化开始。我们将学习如何根据资产的预期收益、波动率和相关性，利用二次规划等优化技术来确定不同资产的最优权重，从而构建出具有最小方差（风险）对应特定预期收益的有效前沿。 然而，MPT模型依赖于对未来收益和风险的精确预测，这在实践中往往难以实现。因此，我们将介绍鲁棒优化和情景分析等方法，以应对参数不确定性对投资组合的影响。 我们还将深入探讨因子投资的理念。通过识别驱动资产收益的潜在因子，例如价值、动量、质量等，我们可以构建基于因子的投资组合，以期获得超越市场平均水平的回报。我们将学习如何进行因子暴露分析，并利用因子模型来构建和管理投资组合。 除了静态的资产配置，动态投资策略在金融市场中也扮演着重要角色。我们将介绍一些常见的交易策略，例如趋势跟踪（Trend Following）、均值回归（Mean Reversion）以及事件驱动（Event-Driven）策略，并探讨如何使用计量经济学模型来测试这些策略的历史表现，评估其夏普比率、最大回撤等关键绩效指标，并尝试对其进行优化。 第四部分：高级主题与前沿展望 为了提供更广阔的视野，本部分将简要介绍金融计量学中的一些高级主题和前沿研究方向，为读者提供进一步探索的线索。 我们将触及非线性时间序列模型，如阈值自回归（TAR）模型和门限GARCH（TGARCH）模型，它们能够捕捉金融市场中可能存在的非线性关系和不对称性。 机器学习在金融中的应用是近年来一个爆炸式增长的领域。我们将探讨如何利用回归树、随机森林、支持向量机（SVM）以及神经网络等机器学习算法来预测资产价格、识别市场模式、进行异常检测以及构建更复杂的交易模型。 此外，我们还将简要介绍面板数据分析在研究跨公司、跨国金融现象中的应用，以及贝叶斯计量经济学在处理不确定性和进行模型推断中的独特优势。 本书的最终目标是赋予读者一种量化思维，使他们能够以批判性的眼光审视金融市场，并运用科学的方法来分析问题、评估风险、捕捉机会。金融计量学并非一门孤立的学科，它与金融学、经济学、统计学和计算机科学等领域紧密相连。通过掌握本书介绍的知识和工具，您将能够更好地理解金融市场的运作机制，提升您的决策水平，并在瞬息万变的金融世界中保持领先。我们相信，这本书将成为您金融计量学学习之旅中一本不可或缺的伴侣。

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我最欣赏这本书的地方在于它贯穿始终的实践导向和批判精神。在介绍各种前沿模型的章节里，作者总是会穿插讨论这些模型在实际应用中可能遇到的陷阱，比如数据非对称性、模型误设导致的估计偏差，甚至是监管环境变化对模型有效性的冲击。这种“实战经验”的传授，让这本书的价值远超一门纯理论课程。它不仅告诉你“应该”如何做，更重要的是告诉你“在现实中”可能会遇到什么问题，以及如何运用计量工具去应对这些问题。对于我这种即将步入量化分析岗位的读者而言，这种注重“应用韧性”的讲解方式，比任何高深的数学推导都来得更为宝贵。这本书为我提供了一个坚实的理论基础，更重要的是，教会了我如何像一个成熟的金融分析师那样去思考和建模。

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我必须承认，这本书的阅读过程充满了挑战，但这种挑战感恰恰是它价值的体现。它没有为初学者提供“捷径”，而是将金融计量学的复杂性毫不掩饰地展现在我们面前。其中关于高频数据处理和微观结构模型的讨论，让我深刻体会到当前金融研究的难度。作者对于模型识别、估计效率以及检验统计量的有效性等方面，都进行了非常精细化的探讨，这种对细节的执着，正是区分优秀教材和平庸读物的关键所在。阅读这本书的过程，更像是一场智力上的“攀登”，每攻克一个难点，成就感都油然而生。对于那些已经掌握了基础计量经济学，渴望在金融领域深耕，并希望了解最前沿学术研究脉络的进阶学习者来说，这本书无疑是不可多得的“登顶地图”。

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初次翻阅这本厚重的著作，给我的第一印象是其内容的广度和深度都达到了令人惊叹的水平。它不像市面上许多同类书籍那样，只停留在对数学公式的罗列和软件操作的简单介绍上，而是构建了一个从基础概率论到前沿计量策略的完整知识体系。我特别关注了其中关于因子模型和套利定价理论（APT）的章节，作者不仅详尽地复现了经典文献中的推导过程，还巧妙地融入了最新的实证发现，让理论不再是僵硬的教条，而是鲜活的、不断发展的研究前沿。阅读过程中，我经常需要查阅一些相关的经济学背景资料来更好地理解模型的动机，这表明本书对读者的前期知识储备有一定的要求，但同时也意味着，一旦你攻克了它，你的知识体系将变得异常坚实和全面。它更像是一本工具书与学术专著的完美结合体，适合那些希望深入研究并能在学术或专业领域有所建树的读者。

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这本书的阅读体验非常“酣畅淋漓”，尤其是在处理那些常常令人头疼的计量推导时。作者非常注重“为什么”和“如何做”之间的联系，而不是简单地呈现结果。比如，在讲解如何处理非线性模型时，他们没有回避复杂的数值优化问题，而是用清晰的语言解释了背后的优化思想，并配上了易于理解的图形辅助说明。我发现自己在使用这本书进行学习时，动手实践的欲望被极大地激发了。书后附带的诸多练习题和案例分析，大多取材于真实的金融市场数据，这使得理论知识的吸收过程变得非常直观和有效。我甚至在合上书本后，会尝试用自己理解的方式去重构某些模型的估计过程，这种主动学习的模式是很多枯燥的教材难以带来的。总而言之，它成功地将一门看似晦涩的学科，变得既严谨又富有启发性。

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这本书简直是为我量身定做的，我最近一直在寻找一本能将宏观经济理论与严谨的统计分析方法完美结合的教材。拿到手后，首先被它清晰的逻辑结构和循序渐进的讲解方式所吸引。作者显然对金融市场的复杂性有着深刻的理解，他们并没有止步于介绍那些基础的计量工具，而是深入探讨了如何利用这些工具来构建更具预测性和解释力的金融模型。特别是关于时间序列分析的部分，讲解得非常透彻，从最基础的平稳性检验到高阶的ARCH/GARCH模型，每一步都有详实的案例和代码示例作为支撑，这对于我们这些需要将理论付诸实践的读者来说，无疑是巨大的帮助。我尤其欣赏作者在讨论模型假设和诊断检验时所展现出的那种审慎态度，提醒我们计量经济学并非万能的“水晶球”，而是需要批判性思维来谨慎应用的工具箱。这本书不仅仅是知识的传递，更像是一次与资深学者的深度对话，让我对金融市场的内在运行机制有了更深层次的认识，完全超出了我最初的期待。

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智商上限在看计量的时候特别明显

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一言难尽

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普通的计量学教材，基本内容浅显介绍，对于了解基本知识，也是可以的

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智商上限在看计量的时候特别明显

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雪莹说这个书不咋样= = 还让我丢了。。