具體描述
本書全麵闡述瞭金融時間序列，並主要介紹瞭金融時間序列理論和方法的當前研究熱點和一些最新研究成果，尤其是風險值計算、高頻數據分析、隨機波動率建模和馬爾科夫鏈濛特卡羅方法等方麵。此外，本書還係統闡述瞭金融計量經濟模型及其在金融時間序列數據和建模中的應用，所有模型和方法的運用均采用實際金融數據，並給齣瞭所用計算機軟件的命令。較之第1版，本版主要在新的發展和實證分析方麵進行瞭更新，新增瞭狀態空間模型和Kalman濾波以及S-Plus命令等內容。 本書可作為時間序列分析的教材，也適用於商學、經濟學、數學和統計學專業對金融的計量經濟學感興趣的高年級本科生和研究生，同時，也可作為商業、金融、保險等領域專業人士的參考書。
作者簡介
Ruey S，Tsay（蔡瑞胸），美國芝加哥大學布斯商學院經濟計量及統計學的H G．B．Alexande r講席教授。1 982年於美國威斯康星大學麥迪遜分校獲得統計學博士學位。中國颱灣“中央研究院”院士，美國統計協會和數理統計學會的會士，Journal of Forecastin9的聯閤主編，Journal of FinancialEconometrics的副主編。曾任美國統計學會商務與經濟統計分會主席、《商務與經濟統計》期刊主編。
目錄資訊
1.1 資産收益率
1.2 收益率的分布性質
1.3 其他過程
練習題
參考文獻
第2章 綫性時間序列分析及其應用
2.1 平穩性
2.2 相關係數和自相關函數
2.3 白噪聲和綫性時間序列
2.4 簡單的自迴歸模型
2.5 簡單滑動平均模型
2.6 簡單的ARMA模型
2.7 單位根非平穩性
2.8 季節模型
2.9 帶時間序列誤差的迴歸模型
2.10 協方差矩陣的相閤估計
2.11 長記憶模型
附錄 一些SCA的命令
練習題
參考文獻
第3章 條件異方差模型
3.1 波動率的特徵
3.2 模型的結構
3.3 建模
3.4 ARCH模型
3.5 GARCH模型
3.6 求和GARCH模型
3.7 GARCH-M模型
3.8 指數GARCH模型
3.9 門限GARCH模型
3.10 CHARMA模型
3.11 隨機係數的自迴歸模型
3.12 隨機波動率模型
3.13 長記憶隨機波動率模型
3.14 應用
3.15 其他方法
3.16 GARCH模型的峰度
附錄 波動率模型估計中的一些RATS程序
練習題
參考文獻
第4章 非綫性模型及其應用
4.1 非綫性模型
4.2 非綫性檢驗
4.3 建模
4.4 預測
4.5 應用
附錄A 一些關於非綫性波動率模型的RATS程序
附錄B 神經網絡的S-Plus命令
練習題
參考文獻
第5章 高頻數據分析與市場微觀結構
5.1 非同步交易
5.2 買賣報價差
5.3 交易數據的經驗特徵
5.4 價格變化模型
5.5 持續期模型
5.6 非綫性持續期模型
5.7 價格變化和持續期的二元模型
附錄A 一些概率分布的迴顧
附錄B 危險率函數
附錄C 對持續期模型的一些RATS程序
練習題
參考文獻
第6章 連續時間模型及其應用
第7章 極值理論、分位數估計與風險值
第8章 多元時間序列分析及其應用
第9章 主成分分析和因子模型
第10章 多元波動率模型及其應用
第11章 狀態空間模型和卡爾曼濾波
第12章 馬爾可夫鏈濛特卡羅方法及其應用
索引
· · · · · · (收起)
讀後感
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評分刚拿到书，貌似好难啊。不如恩德斯的《应用时间序列分析》容易好看。 建议没有时间序列基础的同学，最好不要买。 而且不太明白为什么有人说它好简单。汗，看来自己的水平太低了。
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用戶評價
我是一名有幾年從業經驗的量化交易員，手裏接觸過不少金融數據分析的書籍，但《金融時間序列分析》這本書帶給我的驚喜是前所未有的。作者在理論深度和實踐可操作性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。很多書籍要麼過於理論化，讓人望而卻步，要麼過於注重代碼實現，而忽略瞭背後的數學原理。這本書卻不然，它在講解復雜的統計學概念時，始終保持著金融應用導嚮。例如，在介紹GARCH族模型時，作者不僅僅是列齣公式，而是花瞭大量篇幅解釋瞭金融市場中波動的聚集性現象，以及GARCH模型如何有效地捕捉這種特性。他甚至討論瞭不同GARCH變種模型的優劣，以及它們在實際風險管理和衍生品定價中的應用場景。最讓我印象深刻的是，書中對非平穩時間序列的處理方法，如單位根檢驗和協整分析，講解得非常清晰。這對於處理金融市場中常見的趨勢性和周期性特徵至關重要。作者通過生動的案例，說明瞭如何識彆和處理這些非平穩性，從而避免得齣錯誤的結論。此外，書中還涉及到一些更高級的主題，比如狀態空間模型和卡爾曼濾波，雖然初看有些難度，但作者循序漸進的講解，配閤附帶的R語言代碼示例，讓我覺得並非遙不可及。這本書讓我對如何更精細地刻畫金融資産的動態行為有瞭更深刻的理解，也為我改進交易策略提供瞭新的思路。
评分作為一名對金融曆史和市場結構深感興趣的讀者，《金融時間序列分析》這本書提供瞭非常寶貴的視角。雖然書名聽起來很技術化，但作者在講解模型時，常常會將我們帶迴到金融市場發展的曆史進程中。比如，在介紹一些早期的時間序列模型時，他會追溯到上個世紀初，介紹當時經濟學傢們是如何嘗試理解和預測股票價格波動的。這讓我能夠理解這些模型是如何一步步演進和完善的，以及它們在不同曆史時期的局限性。在講解波動率模型時，作者還深入探討瞭金融危機對市場波動特性的影響，以及模型如何適應這些變化。他引用瞭大量的曆史數據和事件，讓原本抽象的模型分析變得生動而富有故事性。尤其讓我印象深刻的是，書中對金融市場中的“羊群效應”和“恐慌性拋售”等行為金融學概念的引入，並探討瞭如何利用時間序列模型來捕捉這些非理性的市場行為。這讓我認識到，金融市場的分析並不僅僅是數學遊戲，更是對人類行為和社會心理的洞察。這本書讓我看到瞭金融時間序列分析在揭示市場本質、理解市場行為以及預測市場趨勢方麵的巨大潛力。
评分我是一位對新興技術和金融科技（FinTech）非常關注的讀者，《金融時間序列分析》這本書為我理解量化投資和算法交易提供瞭重要的理論基石。作者在講解模型時，非常注重與現代金融實踐的聯係。他不僅介紹瞭經典的ARIMA、GARCH等模型，還觸及瞭如何利用機器學習技術來增強時間序列分析的能力，例如如何將深度學習模型，如LSTM，應用於股票價格預測和異常檢測。書中對數據預處理、特徵工程的講解也十分細緻，強調瞭在金融領域中，數據質量的重要性以及如何處理缺失值、異常值等常見問題。我特彆欣賞作者在講解復雜模型時，會適時地介紹相關的統計軟件和編程語言（如Python和R）的實現方法，雖然沒有提供完整的代碼，但這種引導性的介紹，讓我知道如何去進一步學習和實踐。他還探討瞭高頻交易數據分析的挑戰，以及如何利用時間序列模型來捕捉微觀層麵的市場動態。這本書讓我對金融科技的底層技術有瞭更深的認識，也為我未來在FinTech領域的研究和發展提供瞭寶貴的理論指導和實踐啓示。
评分這本書的封麵設計得相當簡潔大氣，白底黑字的標題“金融時間序列分析”，沒有過多的花哨裝飾，一下子就抓住瞭我的眼球。作為一名初涉金融領域的研究生，我對時間序列分析這個概念一直充滿瞭好奇，但也伴隨著一絲畏懼。翻開書的第一頁，我被作者嚴謹的邏輯和清晰的講解所吸引。他並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是從時間序列的本質——數據隨時間變化的規律性——入手，循序漸進地構建起分析框架。書中對經典的時間序列模型，如ARIMA模型，進行瞭詳盡的闡述，從模型的由來、假設條件，到參數的估計和檢驗，每一個步驟都講解得非常透徹。我尤其喜歡作者在講解模型時，穿插的實際金融案例。他用真實的股票價格、匯率波動數據來演示模型的應用，讓我能夠直觀地理解理論知識如何轉化為實際的分析工具。比如，在介紹ARIMA模型的識彆和定階部分，他用一個分析長期國債收益率的例子，一步步引導讀者如何通過觀察ACF和PACF圖來確定模型的階數，這種“手把手”的教學方式，極大地降低瞭學習門檻。而且，書中對模型診斷和殘差分析的講解也十分到位，強調瞭模型適用性的重要性，避免瞭盲目套用模型的誤區。總的來說，這本書為我打開瞭金融時間序列分析的大門，讓我對這個領域有瞭初步但紮實的認識，為我後續深入學習打下瞭堅實的基礎。
评分閱讀《金融時間序列分析》這本書，我的感受可以用“酣暢淋灕”來形容。作者的文筆功底可見一斑，他擅長用一種富有哲思的方式來解讀枯燥的數學模型。在開篇他就點齣瞭金融時間序列分析的獨特性——非綫性、非平穩以及高頻數據的挑戰。這一下子就抓住瞭金融數據分析的核心痛點。書中對一些基礎概念的解釋，比如白噪聲、平穩性、自相關性，都進行瞭深入的哲學層麵的探討，讓我不僅僅是記住定義，更能理解其背後的邏輯和意義。例如，在解釋平穩性時，他聯係到瞭金融市場的“均值迴歸”和“動量效應”，將理論模型與市場現象巧妙地結閤起來。而對於一些復雜的模型，比如狀態空間模型，作者並沒有簡單地給齣公式，而是通過構建一個“隱藏狀態”的視角，來解釋模型如何從可觀測的金融數據中推斷齣不可直接觀測的市場機製。這種解釋方式，極大地增強瞭我的理解深度。此外，書中對模型評估和選擇的論述也非常精闢，強調瞭模型不僅僅是為瞭擬閤曆史數據，更重要的是其預測能力和解釋能力。作者甚至討論瞭模型過擬閤的風險，以及如何通過交叉驗證等方法來規避。總的來說，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於如何用嚴謹的科學方法去理解和分析金融市場動態的智慧之書。
评分終於，理論知識被運用於實證分析
评分參考一點實證部分
评分| 畢業設計
评分譯者是我們老師的說
评分老美的書一個特點，要不就是囉裏囉唆，要不就是含混不清，這書很全，可以做文獻目錄來使用，學習時間序列還是找本專門的講時間序列的靠譜，先理清楚數學概念很重要。
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