经济应用数学(上下)

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isbn号码:9787560313115
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具体描述

好的,以下为您准备的图书简介: 书名:《现代金融计量经济学导论与前沿实践》 作者: [此处可填写真实作者姓名或留空] 出版信息: [此处可填写真实出版信息或留空] --- 内容提要: 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代金融计量经济学知识体系,聚焦于如何运用前沿的统计学和数学工具来分析和预测复杂的金融市场现象。我们避开了基础的微积分和线性代数在经济学中的直接应用,转而将重点放在了高级模型的构建、估计、检验以及实际数据处理的流程上。全书内容围绕金融时间序列分析、资产定价模型的计量检验、风险管理中的量化工具以及高频数据处理的特殊挑战展开,为有志于进入量化金融、风险管理或学术研究领域的读者奠定坚实的基础。 第一部分:金融时间序列的理论基础与模型构建 本部分深入探讨了金融数据所特有的非平稳性和波动率集聚现象。我们从随机游走理论出发,迅速过渡到ARMA、ARFIMA等经典模型的局限性,并详细介绍了处理金融时间序列的关键工具:GARCH族模型。 波动率建模的精进: 不仅涵盖标准的ARCH/GARCH(1,1),更深入讨论了EGARCH(处理非对称效应)、GJR-GARCH(捕捉杠杆效应)以及随机波动率模型(Stochastic Volatility, SV)。我们着重讲解了这些模型在期权定价和波动率预测中的实际应用,包括如何利用最大似然估计(MLE)进行参数估计,以及贝叶斯方法在SV模型识别上的优势。 协整与长期关系: 针对跨资产类别的长期均衡关系分析,本书详细阐述了 Engle-Granger 两步法与 Johansen 协整检验。重点在于如何识别货币、利率或商品价格之间的长期稳定关系,并利用向量误差修正模型(VECM)来分析短期动态调整过程,这对于进行配对交易策略的构建至关重要。 高频数据挑战: 面对金融市场日益增加的微观结构噪音,本书专门设立章节讨论如何处理高频(如秒级或更高频率)数据。我们引入了基于信息到达率的连续时间模型框架,并探讨了实现性波动率(Realized Volatility)的计算方法及其统计特性,这是现代市场微观结构研究的核心。 第二部分:资产定价与风险管理中的计量方法 本部分聚焦于如何运用计量经济学工具来检验和估计主流的资产定价模型,并将其应用于实际的风险度量。 因子模型的计量检验: CAPM、Fama-French三因子乃至多因子模型的检验是金融实证研究的基石。本书不满足于简单的截面回归,而是重点介绍了时间序列检验方法,如使用广义矩估计(GMM)来处理定价误差的正交性限制。我们将详细对比Fama-MacBeth两步法与GMM在消除异方差和自相关影响下的效率差异。 期权与衍生品定价的计量视角: 尽管布莱克-斯科尔斯模型是起点,但真实市场的波动率微笑和偏斜现象需要更复杂的计量模型来解释。我们探讨了局部波动率模型(Local Volatility)和随机波动率模型的计量估计,并展示了如何使用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)和基于二叉树模型的扩展方法进行衍生品定价的敏感性分析。 极端风险度量与计量: 传统的VaR(风险价值)在捕捉尾部风险时存在局限性。本书详细介绍了极值理论(Extreme Value Theory, EVT),特别是Block Maxima与Peaks Over Threshold方法的应用,用于更准确地估计极端损失的概率。同时,我们深入讲解了条件风险价值(CVaR)的估计及其在投资组合优化中的应用。 第三部分:前沿计量技术与实证案例分析 本部分转向当前学术界和业界热点使用的复杂计量工具,并结合真实的金融数据集进行演示。 面板数据模型在跨国金融中的应用: 针对涉及多个国家、多种资产的面板数据,本书详细区分了固定效应模型(FE)、随机效应模型(RE)以及动态面板数据模型(如Arellano-Bond GMM估计),以有效控制不可观测的个体异质性,这对于分析全球金融危机传导机制尤为重要。 非线性模型与机器学习的融合: 金融市场本质上是非线性的。我们介绍了非参数回归、局部线性回归在波动率建模中的应用。更进一步地,本书探讨了如何利用支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)以及神经网络(Neural Networks)来预测资产收益和市场方向,重点分析了这些“黑箱模型”的解释性挑战与模型的可行性检验方法,避免了过度拟合的陷阱。 因果推断在金融中的应用: 在政策冲击或特定事件对市场影响的分析中,传统的回归模型可能存在内生性问题。本书引入了差分中差分(DiD)、断点回归(RDD)等准实验方法,来尝试识别真实的政策或事件对金融变量的净效应。 本书特色: 本书的特色在于其严谨的理论推导与高度的实践导向相结合。每部分都配有大量的、来自真实市场的案例演示,侧重于使用主流的计量软件(如R或Python中的专业库)进行数据导入、模型估计和结果解释。读者将学会如何批判性地评估计量模型的假设,并构建出既有经济学基础又具备统计稳健性的金融模型。本书是金融工程、量化分析师以及高年级本科生和研究生深入研究金融市场的必备工具书。 ---

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的名字叫《经济应用数学(上下)》,但说实话,我拿到这本书的时候,内心是怀揣着一种复杂的情绪的。一方面,我对经济学领域的热情由来已久,总是想深入理解那些支撑起宏观调控、微观决策背后的数学逻辑。另一方面,我对数学的恐惧感,尽管已经步入职场多年,也未能完全消除。所以,当看到“应用数学”这四个字时,我脑海中immediately浮现的是密密麻麻的公式、复杂的定理,以及那些我可能需要花费大量时间去啃读的证明过程。我预设的场景是,我会在一个宁静的周末,泡上一杯咖啡,然后沉浸在各种符号和符号的海洋里,努力地去理解每一个推导,每一步演算。我甚至已经准备好了笔记本,打算把每一个关键的公式都抄写下来,以便日后复习。我期待这本书能像一把钥匙,打开我通往经济学深层奥秘的大门,让我能够用更严谨、更量化的视角去审视那些新闻报道中的经济现象,去理解那些复杂的经济模型是如何被构建起来的。我希望它不仅仅是理论的堆砌,更能体现出数学在实际经济问题中的灵活性和实用性。我想,如果这本书能够让我,一个对数学有点“畏惧”的读者,也能感受到数学的魅力,并且能够真正地将这些知识应用到我的工作或者生活中的思考,那它就绝对是一本值得反复品读的佳作。我一直在寻找这样一本能够 Bridges the gap between abstract mathematical concepts and tangible economic realities 的书籍,我希望《经济应用数学(上下)》能够满足我的这份期待。

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当我决定捧读《经济应用数学(上下》这本书时,我的心中涌动着一股对知识的渴望,尤其是那种能够将不同学科融会贯通的知识。在我看来,经济学就像一门研究人类行为和社会运转规律的科学,而数学,则是这门科学的骨架和血液。我常常在阅读经济学著作时,被那些提及“模型”、“优化”、“均衡”等词汇所吸引,但我深知,这些概念背后都离不开严谨的数学推导。我渴望能够通过这本书,填补我在数学应用方面的知识空白,不再仅仅满足于定性的描述,而是能够用定量的方法去深入分析经济现象。我设想的阅读场景是,我会将这本书作为我学习经济学过程中必不可少的一本参考书,每当我遇到一个经济学问题,我都会尝试着去寻找书中是否有相关的数学工具和方法来解答。我希望这本书能够教会我如何将经济问题转化为数学模型,如何利用数学工具来求解模型,并且如何从模型的分析结果中提取有用的经济学信息。我期待它能够让我,一个对经济学充满热情但又在数学应用方面略感不足的读者,找到一条清晰的学习路径,能够用更科学、更严谨的视角去理解和分析经济世界。

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在我决定拿起《经济应用数学(上下)》这本书之前,我的内心是充满了一种对于“深度”的渴望。我一直觉得,经济学是一门非常迷人的学科,它能够解释我们生活中遇到的各种现象,但很多时候,我所接触到的经济学知识,都停留在比较浅显的层面。我总觉得,如果想要真正地理解经济学的精髓,就必须掌握一些更深层次的分析工具,而这些工具,毫无疑问,都与数学息息相关。我希望这本书能够成为我进入经济学“殿堂”的一张门票,它能够为我提供一套系统的数学工具,让我能够更好地理解那些复杂的经济学理论和模型。我设想的阅读场景是,我会把这本书放在我的案头,遇到任何与经济学相关的数学问题,我都能从中找到答案。我希望它不仅仅是理论的堆砌,更能提供一些实际的应用案例,让我能够看到数学是如何在真实的经济活动中发挥作用的,比如如何进行投资组合优化,如何分析市场风险,如何制定定价策略等等。我期待这本书能够让我,一个渴望在经济学领域进行更深入探索的读者,能够获得更强大的分析能力,并且能够用更科学、更严谨的方式去理解和解决经济问题。

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说实话,当我在书架上看到《经济应用数学(上下)》这本书时,我的内心是充满期待的,但也夹杂着一丝小小的忐忑。我一直觉得,经济学是一个非常迷人的学科,它涉及到我们生活的方方面面,从宏观经济政策的制定,到个人消费行为的分析,都充满了有趣的研究课题。然而,每当深入到一些经济学模型和理论的时候,我总会感觉自己好像缺少了一把钥匙,那把钥匙就是数学。我渴望能够掌握一些基本的数学工具,用它们来理解和分析经济现象,不再仅仅停留在感性的层面。我设想的阅读场景是,我会在一个安静的下午,泡上一杯茶,然后一本正经地坐下来,跟着书中的讲解,一步一步地去理解那些数学公式和推导过程。我希望这本书能够循序渐进,从易到难,让我能够逐步掌握一些基础的数学概念,比如微积分、线性代数等等,并且能够清晰地看到这些数学概念是如何被应用到经济学中的,比如如何计算边际效应,如何构建供需曲线,如何进行最优化分析等等。我希望这本书能够让我感受到数学的“力量”,体会到它在经济分析和决策中的重要作用,让我能够真正地“用数学看经济”。

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老实说,拿到《经济应用数学(上下)》这本书,我脑海里涌现的第一个画面,并不是那些高深的理论,而是我在大学时期的数学课。那时候,我对数学的理解,更多的是一种“应试教育”的产物,是为了通过考试而进行的机械记忆和反复练习。但工作之后,我逐渐意识到,数学的强大之处在于它的逻辑性和普适性。我开始对那些能够将抽象数学概念与实际应用相结合的书籍产生了浓厚的兴趣。我希望《经济应用数学(上下)》能够让我重新认识数学,不再将它视为枯燥的符号和公式,而是将其看作一种强大的思维工具,一种解决问题的语言。我设想的阅读体验是,每当我遇到一个经济学上的困惑,我能够在这本书中找到用数学来解释和解决的思路。我希望它能够提供一些具体的案例,展示数学是如何被应用于解决实际的经济问题,比如如何进行市场预测,如何优化资源配置,如何评估投资风险等等。我渴望通过这本书,能够建立起一种“用数学看经济”的视角,能够更深入地理解那些经济学原理背后的定量逻辑。我希望它能够帮助我,一个对数学心存敬畏但又充满好奇心的读者,找到一条通往经济应用数学的清晰路径,让我能够自信地去探索和运用这些知识。

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拿到《经济应用数学(上下)》这本书,我脑海里immediately跳出来的,是一个充满挑战又充满吸引力的画面。经济学,在我看来,就像一门解释世界运行规律的艺术,而数学,则是这门艺术背后最严谨、最精密的画笔。我常常在阅读经济学相关的文献时,被那些复杂的模型和公式所吸引,却又常常因为缺乏足够的数学基础而望而却步。我期待这本书能够成为我学习经济学的一个得力助手,它能够为我提供一个坚实的数学基础,让我能够更深入地理解那些经济学理论的精髓。我设想的阅读体验是,我会将这本书放在手边,当我在学习经济学时遇到任何需要数学工具的地方,都能翻开它,找到相关的讲解和应用。我希望它不仅仅是一本枯燥的教科书,而更像是一位循循善诱的老师,能够用清晰易懂的语言,将那些复杂的数学概念解释清楚,并且能够通过生动的经济学案例,让我看到数学在实际问题中的威力。我希望通过这本书,我能够建立起一种“量化思维”,能够用更科学、更系统的方式去分析经济问题,做出更明智的决策。我期待它能够帮助我,一个渴望在经济学领域有所突破的读者,找到那把解锁更深层理解的钥匙。

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我必须承认,当我翻开《经济应用数学(上下)》的扉页时,我的思绪并没有 immediately 聚焦在书本的内容上。更多的是一种对于“知识”本身的探索欲被激发了。我常常在阅读经济学相关的文章或书籍时,遇到一些提及“模型”、“量化分析”、“优化问题”等词汇,这些词汇背后都蕴含着深刻的数学原理,而我总觉得自己在这一块存在着知识的断层。我渴望能够填补这个空缺,不再仅仅停留在定性分析的层面,而是能够真正理解那些定量分析的工具和方法。我希望通过这本书,我能够学会如何构建一个经济模型,如何运用微积分、线性代数等数学工具去求解这个模型,并且能够从模型的输出结果中提取有用的经济学洞察。我设想的场景是,当我遇到一个实际的经济问题时,我不再束手无策,而是能够尝试着将其转化为一个数学问题,然后运用书中学习到的方法去解决它。我期待这本书能够给我提供一种“思维框架”,一种用数学语言去描述和分析经济现象的视角。我希望它能够教会我如何思考,如何分析,如何利用数学工具来提高决策的效率和准确性。对我而言,这本书不仅仅是一本教科书,更像是一种能力的培养,一种思维的升级。我希望它能够带领我进入一个全新的认知领域,让我能够用更清晰、更严谨的逻辑去理解经济世界的运行规律。

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在我决定购买《经济应用数学(上下)》这本书之前,我其实经历了一段内心的挣扎。一方面,我对于经济学领域有着强烈的求知欲,总想了解那些宏观经济政策是如何制定出来的,微观经济行为又是如何被解释的。另一方面,我对数学的“应用”二字,总会带有一点点莫名的期待和恐惧并存。我期待它能够揭示数学在经济学中的实用价值,让我看到那些抽象的数学公式是如何落地生根,开花结果的。但同时,我也担心它会过于理论化,充斥着我无法理解的推导和证明,让我望而却步。我希望这本书能够用一种相对易懂的方式,循序渐进地引导我进入经济应用数学的世界。我设想的阅读过程是,我会先从书中的基础概念入手,逐步掌握一些基本的数学工具,然后通过一些具体的经济学案例,去理解这些工具是如何被应用的。我希望这本书能够让我感受到数学的“力量”,体会到它在经济分析和决策中的重要作用。我期待它能够让我不再仅仅停留在“听说”经济学,而是能够真正地“理解”经济学,用一种更科学、更严谨的方式去分析和解读经济现象。我希望它能成为我学习经济学道路上的重要助力。

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拿到《经济应用数学(上下)》这本书,我的第一反应并非立即翻阅,而是陷入了一种对于“跨学科学习”的思考。我一直认为,在这个信息爆炸的时代,仅仅固守在一个学科领域是远远不够的。经济学和数学,在我看来,是两个看似独立却又息息相关的领域。我渴望能够通过这本书,打通这两者之间的壁垒,用数学的严谨去武装经济学的分析,用经济学的应用去检验数学的有效性。我设想的阅读体验是,我希望能够在书中找到一些经典的经济学模型,比如供需模型、宏观经济模型等等,并且能够理解这些模型是如何通过数学语言来构建和求解的。我希望它能够教会我一些常用的数学工具,比如微积分、线性代数、概率论等等,并且能够展示这些工具在经济学中的具体应用场景。我期待这本书能够让我,一个对经济学和数学都有一定兴趣,但又希望能够看到它们之间深度融合的读者,找到一条清晰的学习路径。我希望它能够帮助我培养一种“量化思维”,能够用更科学、更系统的方式去分析经济问题,做出更明智的决策。我希望这本书能够成为我连接这两个学科的桥梁,让我能够更全面、更深入地理解这个世界。

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拿到《经济应用数学(上下)》这本书,我的思绪并没有立刻被书本的内容所占据,而是开始回忆起我曾经在学习经济学过程中遇到的瓶颈。很多时候,当我看到一些经济学模型,比如供需曲线的推导,或者宏观经济的方程组,我都会感到一种深深的无力感。我清楚地知道,这些模型是理解经济运行规律的关键,但缺乏数学基础的我,总是难以真正地掌握它们。我希望这本书能够成为我学习经济学的一座桥梁,它能够用一种我能够理解的方式,将经济学和数学紧密地联系起来。我设想的阅读体验是,我会将这本书作为我的“秘密武器”,每当我遇到一个经济学上的难题,我都会翻开它,寻找书中是否有相关的数学工具和方法来提供帮助。我希望它能够教会我一些基础的数学概念,比如微积分、线性代数、概率论等等,并且能够生动地展示这些数学工具是如何被应用到经济学中的,比如如何进行市场预测,如何优化资源配置,如何评估风险等等。我期待这本书能够让我,一个渴望深入理解经济学,但又对数学感到一丝畏惧的读者,能够重拾信心,并且能够真正地感受到数学在经济学中的魅力和力量。

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