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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Geoff Renshaw

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2009-03-15

价格:USD 86.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780199236817

丛书系列:

图书标签:

• 数学
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好的，这是一份关于一本名为《应用金融计量经济学：从理论到实践》的图书简介。 --- 应用金融计量经济学：从理论到实践 导言：洞察金融市场的复杂性 金融市场是现代经济的脉搏，其波动性、复杂性和动态性对政策制定者、风险管理者和投资者构成了持续的挑战。理解金融时间序列的独特属性——诸如聚集波动性、尖峰厚尾分布以及非线性依赖关系——是有效进行资产定价、风险评估和投资组合优化的基础。 《应用金融计量经济学：从理论到实践》旨在为读者提供一套系统化、深入且高度实用的工具箱，用以剖析和建模现代金融数据中的核心现象。本书不仅详细阐述了计量经济学的经典理论框架，更专注于将这些理论无缝地转化为可操作的金融应用。本书的结构设计，充分考虑了从计量经济学初学者到资深金融分析师的跨度，确保理论的严谨性与实践的可操作性紧密结合。 第一部分：金融时间序列基础与传统模型 本部分奠定了分析金融数据所需的计量经济学基础，重点关注那些适用于描述资产收益率和波动性特征的经典线性模型。 第一章：金融数据的特有属性与预处理 金融时间序列（如股票回报率、汇率变动）与传统的宏观经济时间序列存在显著差异。本章首先探讨了金融数据的关键特征：非正态性（尖峰厚尾）、波动率聚集性（Volatility Clustering）、高频数据的噪音，以及长期记忆效应的初步迹象。 接着，我们将详细介绍数据预处理的关键步骤，包括： 1. 收益率的构建与转换：处理价格序列到对数回报率的转换，并讨论连续复利与简单复利的适用性。 2. 平稳性检验：系统性地介绍并应用增强迪基-福勒（ADF）检验、菲利普斯-佩龙（PP）检验，以及KPSS检验，以确定时间序列的平稳性状态。 3. 协整基础：初步介绍协整的理念，为后续处理非平稳变量间的长期关系做铺垫。 第二章：自回归移动平均（ARMA）模型及其局限性 ARMA模型是时间序列分析的基石。本章深入讲解了AR (自回归)、MA (移动平均) 及其组合模型（ARMA）。我们将侧重于： 1. 模型识别：如何利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图谱来确定模型的恰当阶数 (p, q)。 2. 参数估计与诊断：介绍最小二乘法（LS）和最大似然估计（MLE）在ARMA参数估计中的应用，并详细讲解模型残差的白噪声检验（如Ljung-Box Q统计量）和正态性检验。 虽然ARMA模型在描述线性依赖方面表现出色，但金融数据中普遍存在的波动率聚集性是ARMA模型无法有效捕捉的。本章的最后部分将明确指出ARMA在描述金融波动时的核心缺陷，从而自然地过渡到下一部分对波动率建模的探讨。 第三章：异方差性与ARCH/GARCH族的崛起 金融市场风险的核心在于波动性的变化。本章是全书的重点之一，专注于对条件异方差性的建模。 1. 条件异方差性的证据：通过对残差平方序列进行Ljung-Box检验（检验是否存在序列相关性），直观地展示波动率聚集现象。 2. ARCH (自回归条件异方差) 模型：详细推导和讲解Engle (1982) 提出的ARCH(q)模型，包括其对条件方差的约束条件（非负性）。 3. GARCH (广义ARCH) 模型：介绍Bollerslev (1986) 提出的GARCH(p, q)模型，及其在捕捉长期波动持续性方面的优势。本章将演示如何使用GARCH(1,1)模型来模拟和预测资产收益率的条件波动率。 第二部分：高级波动率建模与风险度量 本部分将超越标准的GARCH框架，引入更精细化的模型来捕捉金融市场中不对称性、长期记忆和多个市场的相互影响。 第四章：非对称波动率建模 金融市场的“杠杆效应”——负面冲击（坏消息）比正面冲击（好消息）更能增加未来的波动性——是GARCH模型无法解释的关键现象。 1. EGARCH (指数GARCH) 模型：讲解Nelson (1991) 提出的模型，它通过引入“大小效应”项，使得对负向冲击的反应可以被单独识别。 2. GJR-GARCH 模型：介绍Glosten, Jagannathan, and Runkle (1993) 的模型，利用虚拟变量来捕捉不对称冲击的大小。 3. 模型的选择与比较：通过信息准则（AIC, BIC）和似然比检验，指导读者如何选择最能拟合特定资产收益率的非对称模型。 第五章：长记忆性与随机波动率模型 许多实证研究表明，金融波动率的衰减速度比标准GARCH模型预测的要慢得多，暗示了长期记忆（Long Memory）的存在。 1. IGARCH (集成GARCH) 模型：探讨波动率是否具有单位根的特征，以及这对风险管理和预测精度的影响。 2. FIGARCH (分数差分GARCH) 模型：介绍Fieineman and Vrontos (1994) 提出的模型，它使用分数阶差分算子来描述波动率在短期和长期记忆之间的平滑过渡。 3. 随机波动率（SV）模型：与观察到的残差波动率不同，SV模型假设波动率本身是一个不可观测的随机过程。本章将介绍其基本框架，并探讨使用卡尔曼滤波进行参数估计和波动率平滑的技术。 第六章：多变量时间序列与协波风险建模 金融市场的风险并非孤立存在，不同资产类别之间存在复杂的相互依赖关系。本部分转向多变量建模。 1. VAR (向量自回归) 模型：介绍VAR模型的结构，用于描述多个变量间的动态相互作用。重点讲解格兰杰因果检验（Granger Causality）在识别领先滞后关系中的应用。 2. 协整与 VECM (向量误差修正模型)：在变量存在共同趋势（非平稳）时，使用Johansen检验来确定协整关系，并构建VECM来描述变量如何回归到长期均衡关系。 3. 多变量GARCH模型：引入多元GARCH模型，如VEC-GARCH和CCC-GARCH（恒定条件相关），以描述资产收益率之间的时变相关性，这对于构建有效的多资产投资组合至关重要。 第三部分：前沿应用与风险管理实践 本书的最后部分将理论模型应用于实际的金融决策和风险管理领域。 第七章：风险价值（VaR）与预期损失（ES）的计量估计 风险度量是计量经济学在金融领域最直接的应用。 1. 历史模拟法与参数法VaR：对比基于历史数据和基于模型假设（如正态分布或学生t分布）的VaR估计。 2. 波动率模型驱动的VaR/ES：重点展示如何利用GARCH族模型的条件波动率预测，来计算基于时间序列模型的1-天或10-天VaR。 3. 回溯检验（Backtesting）：讲解Kupiec失败率检验和Christoffersen联合检验，用以评估所估计的VaR模型的准确性和可靠性。 第八章：条件相关性与投资组合优化 本章关注如何利用时变相关性来构建更稳健的投资组合。 1. 动态相关性模型的应用：引入Engle (2002) 的动态条件相关性（DCC）模型，该模型允许在估计条件方差后，单独估计和预测相关矩阵，具有极强的实用性。 2. 均值-方差优化：回顾Markowitz的投资组合理论，并展示如何将DCC模型估计出的时变协方差矩阵代入优化过程，实现动态的最小方差组合和最大夏普比率组合的构建。 第九章：高频数据与微观结构效应 随着交易频率的提高，金融计量模型必须适应高频数据的特性。 1. 高频数据处理挑战：讨论跳跃、订单簿不平衡和交易不连续性对传统回报率计算的影响。 2. 跳跃扩散模型：介绍Merton (1976) 的跳跃扩散模型（Jump-Diffusion），以及如何结合GARCH框架（Jump-GARCH）来同时捕捉连续波动和离散冲击。 3. 信息效率与市场微观结构：探讨如何使用到达率和交易量数据来度量市场冲击的持续时间，为高频交易策略提供理论支持。 结论：展望未来研究方向 本书总结了从经典线性模型到复杂非线性、多变量模型的演进过程，强调了计量经济学工具在理解金融市场结构和管理风险中的不可替代性。未来的研究方向，例如机器学习在波动率预测中的融合、超高频数据处理的进步，以及更复杂的金融衍生品定价模型，将继续依赖于本篇所构建的坚实计量基础。 --- 目标读者： 本科高年级和研究生（金融学、经济学、量化金融、应用数学专业）、金融机构的风险管理人员、量化交易员、以及希望深入掌握金融时间序列建模技术的专业人士。 特点： 全书贯穿实际案例分析，并推荐使用如R或Python等主流统计软件进行实际操作演练，确保理论与实践的完美结合。

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**《全球宏观经济预测：基于DSGE模型的实证检验》**，这本书是一次令人振奋的智力挑战。它完美地结合了宏观经济理论的严密性与实际数据处理的复杂性。作者的叙事结构极为清晰，从构建一个基础的动态随机一般均衡（DSGE）模型开始，逐步引入粘性价格、异质性主体等高级特征，每一步的数学推导都力求优雅且逻辑自洽。我特别欣赏它在实证检验部分所采取的极其审慎的态度。书中没有盲目地声称某个模型“完美预测”未来，而是花了大量篇幅讨论了不同校准策略（Calibration vs. Estimation）对模型冲击响应函数的影响。例如，它对比了使用贝叶斯MCMC方法估计DSGE模型参数时，先验信息设置对长期通胀预期的显著影响，这对于我们理解央行政策传导机制的实证敏感性至关重要。这本书的语言是高度专业化的，充斥着大量的希腊字母和矩阵运算，要求读者对动态优化和最大似然估计有扎实的背景知识。它不是一本能让你轻松阅读的书，但对于那些致力于中央银行、国际金融机构或顶尖智库的预测部门的专业人士而言，它提供的关于模型校准和冲击识别的洞见，是无可替代的。读完之后，我对传统宏观经济预测的局限性有了更深刻的认识，并对如何构建更具韧性的预测框架有了新的思考方向。

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这本书，**《金融市场微观结构：理论与实证》**，简直是为我这种刚踏入金融量化领域的新手量身定做的指南。我以前觉得金融市场那些复杂的交易机制、报价策略简直像一团迷雾，各种理论模型看得我头晕眼花。但是这本书，它的叙述方式非常清晰，仿佛作者就是坐在我对面，用最日常的语言，一步步拆解那些看似高深的数学模型。比如，它对“买卖价差（Bid-Ask Spread）”的解释，不再仅仅是教科书上冷冰冰的定义，而是结合了订单流的动态变化和做市商的风险管理视角，让人立刻明白为什么价差会波动，以及这种波动对散户交易成本的实际影响。书中对于不同类型的订单（如限价单、市价单、冰山单）在不同市场结构下（如双边拍卖市场、报价驱动市场）的交互作用分析得入木三分。尤其让我印象深刻的是它对“最优执行算法”的介绍，它并没有停留在理论推导上，而是深入探讨了算法滑点（Slippage）的来源，并提供了实用的工具来评估不同算法的绩效。这本书的优点在于其极强的实践指导性，它不是为了炫耀数学技巧，而是真正地服务于理解和优化交易决策。读完第一章，我对市场微观结构的认知就已经发生了质的飞跃，感觉自己手中的交易工具箱瞬间升级了不少。

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这本书，**《博弈论与策略决策：从经典到现代应用》**，给我的感觉是，作者在试图将一个原本严谨的数学分支，强行塞进一个过于广阔的“应用”框架里，导致其深度和广度都无法兼顾。开篇对纳什均衡的介绍还算扎实，但随后转向商业竞争模型时，就显得力不从心了。它试图用重复博弈模型来解释寡头垄断下的价格战，但对如何处理信息不对称、如何引入预期效用函数这些关键的数学工具铺垫不足，导致读者很难真正理解为什么在某些情况下会收敛到古德曼均衡，而在另一些情况下则会陷入囚徒困境的循环。最令人费解的是，书中关于“信号传递博弈”的章节，它只是简单罗列了几个斯宾塞模型（Spence Model）的结论，却完全没有深入探讨均衡的精炼性（Refinements of Equilibrium）这一核心概念，这对于理解现实中企业如何通过教育、广告等行为传递真实信息至关重要。整本书读下来，语言风格介于严谨的学术论文和轻松的商业案例分析之间摇摆不定，最终哪边都没有真正站稳。它更像是一本合格的、用于选修课的辅助读物，而不是一本能让你精通博弈论分析方法的专业教材。

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这本**《高级计量经济学：时间序列与面板数据分析》**，是我近年来读过的最硬核，也最有价值的学术专著之一。它完全没有预留给“非专业人士”的缓冲地带，开篇就直插核心——非平稳性检验的严谨性与替代方案的对比。对于我这种需要处理大量宏观经济面板数据的研究者来说，这本书的价值体现在其对模型设定的每一个细节的拷问。它没有满足于经典的ADF检验或KPSS检验，而是深入探讨了协整关系在多变量系统中的识别问题，特别是Johansen检验的局限性及其在更高维度系统中的改进思路。再说到面板数据部分，作者对固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的Hausman检验进行了极其细致的批判性回顾，并引入了动态面板数据模型（如GMM），详细讲解了Arellano-Bond估计器中内生性处理的精妙之处。这本书的行文风格是那种典型的、不容置疑的学术权威感，每一个定理的陈述都伴随着严格的证明过程，让你不得不佩服其深厚的理论功底。它强迫你直面数据的复杂性，而不是用简单的OLS去粗暴地拟合现实。如果你只是想快速应用Stata命令，这本书可能会让你望而却步，但如果你想真正理解这些方法的“为什么”和“在什么条件下会失效”，它就是圣经。

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我必须承认，我对**《机器学习在金融风控中的应用》**这本书的期待值非常高，但实际阅读体验却是一场漫长而有些枯燥的旅程。这本书的定位似乎更偏向于一个“大而全”的工具手册，而非深入的理论探讨。它详尽地罗列了从逻辑回归到深度神经网络在信用评分、欺诈检测中的应用案例，这一点值得肯定，它覆盖面很广。然而，问题在于，它对每一个模型介绍都显得浅尝辄止。例如，在讲解XGBoost时，它只停留在了如何调参和模型融合的层面，对于其内在的梯度提升机制、正则化项的引入，解释得相当笼统，就像是直接从某个开源项目的文档中摘录下来的片段。更让我失望的是，在“可解释性AI（XAI）”这一热点领域，这本书的处理显得非常滞后和保守。LIME和SHAP值这些现代风控中必须掌握的工具，在书中只是作为附加章节匆匆带过，缺乏对模型不透明性在监管合规层面引发的实际风险的深入分析。读完后，我感觉自己像是掌握了一堆工具箱的目录，但真正想用其中任何一个工具进行复杂操作时，还是需要再去查阅更专业的资料。它更适合那些需要快速搭建原型系统，对模型底层逻辑要求不高的入门级工程师。

评分☆☆☆☆☆

入门教材，把数学很顺利地阐述到经济学上了。

评分☆☆☆☆☆

极好的入门教材

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极好的入门教材

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入门教材，把数学很顺利地阐述到经济学上了。