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出版者:Cambridge University Press

作者:Mills, Terence C./ Markellos, Raphael N.

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2008-3-20

价格:GBP 35.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780521710091

丛书系列:

图书标签:

• TimeSeries
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《计量经济学在金融时间序列分析中的应用》 本书深入探讨了计量经济学方法在处理金融时间序列数据方面的核心概念、理论框架与实践技术。金融市场以其固有的波动性、非线性和复杂的依赖关系而闻名，这使得传统统计方法难以充分捕捉其动态特征。本书旨在为读者提供一套系统性的工具箱，帮助理解和建模这些复杂性，从而在金融领域做出更明智的预测和决策。 第一部分：金融时间序列的特性与建模基础 本部分首先建立对金融时间序列基本属性的理解。我们将详细阐述时间序列数据的几个关键特征，例如： 自相关性（Autocorrelation）：金融资产价格往往表现出显著的序列相关性，即今天的价格变化可能与昨天的变化有关。我们将介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，并展示如何使用它们来识别和量化这种线性依赖关系。 异方差性（Heteroskedasticity）：金融市场价格波动并非恒定，而是存在着“波动率集聚”现象，即大的价格变动之后往往伴随着大的变动，小的变动之后则可能持续小变动。我们将重点介绍条件异方差模型，如ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）及其扩展GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型。这些模型能够捕捉并量化波动率的动态变化，对于风险管理和期权定价至关重要。 非正态性（Non-normality）：金融回报的分布通常表现出“厚尾”和“偏斜”的特征，与正态分布存在显著差异。我们将讨论偏离正态分布的原因，并介绍一些能够更好地拟合金融数据分布的非参数或半参数方法。 非线性（Non-linearity）：金融市场中的关系可能并非简单的线性关系，例如期权价格与标的资产价格之间就存在着非线性依赖。本书将介绍用于识别和建模非线性关系的技术，如状态空间模型和一些非参数回归方法。 在介绍完这些基础概念后，我们将深入探讨构建和评估时间序列模型的基本原则，包括模型识别、参数估计以及模型诊断。 第二部分：经典与现代计量经济学模型在金融中的应用 在掌握了基本概念后，本书将系统介绍一系列在金融时间序列分析中广泛应用的计量经济模型： 自回归滑动平均（ARMA）模型：作为时间序列建模的基石，ARMA模型结合了自回归（AR）和滑动平均（MA）成分，能够描述和预测具有平稳性的时间序列。我们将详细讲解AR、MA以及ARMA模型的结构、识别（Box-Jenkins方法）和应用。 自回归条件异方差（ARCH/GARCH）模型族：在讨论了异方差性后，我们将深入研究ARCH及其各种扩展，包括GARCH、EGARCH（Exponential GARCH）、GJR-GARCH（Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH）等。这些模型在风险价值（VaR）计算、投资组合优化和衍生品定价中扮演着核心角色。我们将重点分析它们在捕捉波动率集聚、杠杆效应（即负面冲击比正面冲击对波动率影响更大）等方面的优势。 协整（Cointegration）与误差修正模型（ECM）：许多金融资产价格之间存在长期均衡关系，即它们会共同运动。本书将介绍协整的概念，以及如何通过Engle-Granger两步法或Johansen检验来识别和估计协整关系。在此基础上，我们将讲解误差修正模型（ECM），它能够描述资产价格如何从短期偏离均衡中回归。这对于配对交易和跨市场套利策略的分析非常有价值。 状态空间模型与卡尔曼滤波（State-Space Models and Kalman Filtering）：状态空间模型提供了一个统一的框架来处理动态系统，尤其适用于处理潜在但不可观测的经济状态变量。我们将介绍状态空间模型的建立，以及如何利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）和卡尔曼平滑（Kalman Smoother）来估计不可观测的状态变量。这在宏观经济预测、货币政策分析以及金融市场隐含信息提取中具有重要应用。 向量自回归（VAR）与向量误差修正模型（VECM）：当需要同时分析多个相互关联的时间序列时，VAR模型是标准工具。它允许我们考察变量之间的动态反馈机制。我们将介绍VAR模型的构建、估计、解释（如脉冲响应函数IRF、方差分解）以及VECM在处理协整变量系统时的优势。 第三部分：进阶主题与现代金融计量 为了更全面地反映当前金融计量经济学的前沿，本书还将涵盖一些进阶主题： 高频数据分析（High-Frequency Data Analysis）：随着金融市场交易频率的提升，处理高频数据变得越来越重要。我们将讨论高频数据的主要特征（如微观结构噪音、交易冲击），以及用于分析这些数据的特有模型和技术，如日内波动率的估计、交易量与价格的关系建模。 机器学习在金融时间序列中的应用（Machine Learning in Financial Time Series）：本书将简要介绍机器学习技术，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Networks）等，在金融时间序列预测、异常检测和风险管理中的潜在应用。我们将强调如何将这些技术与传统的计量经济学框架相结合，以提高预测精度和模型的解释性。 非参数与半参数方法（Non-parametric and Semi-parametric Methods）：在模型设定不确定或线性关系不满足的情况下，非参数和半参数方法提供了更灵活的建模选择。我们将介绍核回归（Kernel Regression）、局部多项式回归（Local Polynomial Regression）等技术，以及它们在金融时间序列建模中的应用。 稳健性估计与模型诊断（Robust Estimation and Model Diagnostics）：在实际应用中，模型可能会受到异常值或异方差的干扰。本书将讨论如何进行稳健性估计，以及如何利用各种诊断工具（如残差分析、假设检验）来评估模型的拟合优度和有效性。 本书特色 本书的编写风格旨在理论与实践相结合。每一章都包含了清晰的理论阐述，并辅以真实的金融数据案例和使用主流计量软件（如R、Stata或EViews）的示例代码。通过循序渐进的讲解，读者不仅能掌握抽象的理论概念，更能学会如何在实践中运用这些工具分析复杂的金融市场数据，从而提升其在金融建模、风险管理、投资分析和资产定价等领域的专业能力。本书适合金融学、经济学、统计学及相关领域的学生、研究人员以及从业者阅读。

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这本书的封面设计就有一种沉静而专业的学术气息，深蓝色的底色搭配烫金的书名，仿佛在无声地诉说着其内容的深度和权威性。我是在一个偶然的机会下，在图书馆的经济学专业书架上发现了它。当时的我，正苦于在学习金融建模的过程中，对理论知识的理解总是隔靴搔痒，难以深入。市面上关于金融时间序列分析的书籍不少，但很多要么过于浅显，要么晦涩难懂，难以找到一本既能系统讲解理论，又能指导实践的入门佳作。这本书的书名虽然略显学术，但吸引我的却是“Modelling”和“Time Series”这两个词，它们直接点明了这本书的核心内容，也是我急需攻克的领域。我翻开了几页，初步的阅读体验是，它并非那种堆砌公式、缺乏逻辑的理论著作，而是似乎在尝试搭建一个严谨的知识体系，将复杂的经济学原理与统计学方法巧妙地结合起来，为理解金融市场的动态提供一个清晰的框架。我对这本书的期待很高，希望能借此系统地学习如何运用计量经济学的方法来捕捉金融市场中瞬息万变的规律，从而在投资决策上获得更坚实的基础。

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初次见到《The Econometric Modelling of Financial Time Series》这本书，我的第一印象就是它散发出的那种严谨而又不失优雅的学术气息。我在一次行业研讨会上，听一位研究量化策略的专家提到，这本书是他学习金融计量模型时的“圣经”之一。当时的我，正处于一个职业转型期，希望能够深入了解金融市场的微观运作机制，并为自己未来在金融建模领域的发展打下坚实的基础。市面上关于金融时间序列分析的书籍浩如烟海，但真正能够系统性地梳理理论脉络，并能与实际应用紧密结合的书籍却屈指可数。这本书的书名，明确地指出了它将带领读者进入金融时间序列建模的殿堂，这正是我所渴求的。我非常期待这本书能够以一种循序渐进的方式，从基本概念讲起，逐渐深入到各种复杂模型的原理和应用。我希望它不仅仅是知识的罗列，更能引导读者进行批判性思考，理解不同模型在不同情境下的优劣，从而真正掌握金融时间序列建模的核心精髓。

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这本《The Econometric Modelling of Financial Time Series》的书封设计简洁大气，传递出一种专业且值得信赖的信号。我是在一个线上金融论坛上，看到有几位量化交易员在讨论学习资源时，反复提及这本书。当时我正面临一个职业瓶颈，希望能够提升自己在金融市场分析方面的专业技能，尤其是对金融数据背后隐藏的规律进行更深层次的挖掘。我了解到，理解金融时间序列的动态特性是进行有效风险管理和投资组合优化的基础。但很多关于这个主题的书籍，要么过于理论化，要么缺乏对实际建模过程的详细阐述。这本书的书名，直观地表明了它将聚焦于金融时间序列的计量经济学建模，这正是我的学习目标。我希望这本书能够帮助我理解各种时间序列模型的原理，掌握如何选择合适的模型来分析不同的金融数据，并理解模型诊断和评估的重要性，从而能够更自信地应用于实际的金融数据分析和建模工作中。

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我是在一本关于金融工程的推荐书单里看到《The Econometric Modelling of Financial Time Series》的，当时我的兴趣点在于如何用统计学的方法来预测和理解股票市场的短期波动。我知道金融市场充斥着各种随机性和不可预测性，而计量经济学正是处理这类问题的有力工具。但究竟如何将计量经济学的方法应用于金融时间序列，我一直感到有些迷茫。这本书的书名，直接点出了它将要解决的核心问题，让我觉得它可能是一本能够为我拨开迷雾的著作。我期待它能够提供一套系统的框架，从时间序列的各种特性（如平稳性、自相关性）讲起，然后逐步介绍ARMA、GARCH等经典模型，并最终探讨如何将这些模型应用于股票价格、汇率、利率等金融变量的建模和预测。我希望这本书的讲解能够深入浅出，既有扎实的理论基础，又能提供清晰的实践指导，让我能够将学到的知识真正应用到金融数据分析中。

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当我第一次接触到《The Econometric Modelling of Financial Time Series》这本书时，它的厚度和那封面上一丝不苟的字体，就给我一种“硬核”的预感。我当时是在一位金融界资深人士的书架上偶然瞥见的，当时他推荐我学习金融量化，而这本书正是他书架上颇为显眼的一本。我一直对金融市场的波动性着迷，也清楚理解这种波动性背后的规律是量化金融的核心。很多科普读物虽然有趣，但总感觉少了点深度；而更专业的论文又常常因为背景知识的不足而难以消化。这本书的书名，直截了当地点出了它所涵盖的主题，让我觉得它可能就是连接理论与实践的那座桥梁。我期待它能以一种结构清晰、逻辑严谨的方式，带领我从最基础的时间序列概念出发，一步步深入到更复杂的金融模型构建。我希望这本书能够提供详实的理论讲解，同时辅以恰当的案例分析，让我能够真正理解这些模型是如何在现实金融世界中发挥作用的，而不是仅仅停留在抽象的数学推导上。

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