Introductory Econometrics for Finance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Chris Brooks

出品人:

页数:674

译者:

出版时间:2008-6-9

价格:USD 75.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521694681

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 计量
• 英文原版
• 统计学
• 经济学
• Finance-Mathematics
• Econometrics
• Finance
• Introductory
• Time Series
• Regression Analysis
• Financial Modeling
• Quantitative Finance
• Statistical Analysis
• Data Analysis
• Investment

探索经济计量学在金融领域的强大应用 本书旨在为读者提供一个深入理解和掌握经济计量学在金融领域应用的全面指南。金融市场日益复杂，数据量庞大且动态变化，理解和预测其行为需要强大的分析工具。本书正致力于武装读者掌握这些必要的工具，从而能够对金融现象进行严谨的建模、分析和解释。 本书从金融数据特性出发，详细介绍了时间序列分析的核心概念和技术。读者将学习如何识别、处理和建模金融时间序列的固有特征，例如自相关、异方差、条件异方差以及非平稳性。我们将深入探讨ARMA、ARIMA模型，并重点介绍在金融领域广泛应用的GARCH族模型，如ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH等，理解它们如何捕捉金融资产价格波动率的集簇现象。 除了时间序列分析，本书还将重点关注横截面数据和面板数据分析方法在金融中的应用。读者将学习如何使用回归分析技术，例如普通最小二乘法 (OLS)，以及OLS的假设和诊断。在此基础上，我们将介绍在金融领域更具现实意义的工具，包括工具变量法 (IV) 和广义矩估计法 (GMM)，以解决内生性问题。对于面板数据，我们将详细讲解固定效应和随机效应模型，以及如何处理面板数据中的时间固定效应和个体固定效应，这对于分析跨公司、跨国金融数据至关重要。 本书的核心内容还包括模型选择、诊断和改进。我们将深入探讨信息准则（如AIC, BIC）在模型选择中的作用，以及残差分析、异方差检验、自相关检验、共线性检验等模型诊断技术，帮助读者评估模型的有效性和可靠性。此外，我们还将介绍模型改进的方法，例如加入滞后变量、引入交互项、处理非线性关系等。 在金融应用方面，本书将贯穿多个实际案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际金融问题的能力。我们将探讨如何使用经济计量模型进行股票收益率预测，分析资产定价模型（如CAPM, Fama-French三因子模型），评估投资组合表现，以及研究宏观经济变量对金融市场的影响。此外，本书还将涉及风险管理领域，例如VaR（风险价值）的计量估计，以及对金融危机进行建模分析。 本书的另一重要亮点是对一些高级经济计量技术在金融领域的应用进行了介绍。我们将探讨非线性模型，如阈值模型、分位数回归，以及如何运用这些方法捕捉金融市场中更复杂的非线性关系。对于处理分类或二元响应变量的金融问题，我们将介绍Logit和Probit模型。此外，我们还将简要介绍结构方程模型 (SEM) 在金融研究中的应用潜力。 为了确保读者能够灵活运用所学知识，本书将强调统计软件的使用，例如R或Stata，并提供相关的代码示例和数据。通过实践操作，读者将能够独立完成金融数据的收集、整理、建模和分析工作。 本书的目标读者包括金融学、经济学、统计学以及相关领域的学生和研究人员，以及在金融行业工作的专业人士。无论您是希望深入理解金融市场运作规律，还是希望提升在量化分析、风险管理、投资策略等方面的专业技能，本书都将是您宝贵的学习资源。我们将以清晰的语言、严谨的逻辑和丰富的实践案例，引导读者踏上经济计量学在金融领域探索之旅，为您打开一扇理解和驾驭复杂金融世界的新视角。

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这本书的语言风格非常沉稳、严谨，但又不失亲切感。虽然讨论的是高度专业化的金融计量问题，但作者似乎非常注重读者的学习体验。每当引入一个新的复杂概念时，都会先从一个直观的金融现象或一个简短的经济学直觉开始铺垫，这极大地降低了阅读的心理门槛。我尤其喜欢它在每章末尾设置的“进一步阅读推荐”和“关键术语回顾”部分，这对于想要查漏补缺或者进行拓展阅读的读者来说，简直是太贴心了。我发现这本书在处理非线性模型，比如GARCH族模型时，处理得尤为深入和透彻。它不仅仅停留在公式的展示，而是深入探讨了不同波动率模型的适用场景和优缺点，这对于理解金融市场的瞬息万变至关重要。总的来说，这本书的编写质量，体现了作者深厚的学术功底和对教学艺术的精准把握，是那种值得反复翻阅的工具书。

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这本书的封面设计很有意思，深蓝色的背景配上一些简洁的白色线条图，看起来既专业又不失现代感。我刚拿到手的时候，就被它厚实的质感吸引了，感觉内容肯定很充实。作为一本关于金融计量经济学的入门读物，它在理论的讲解上做得相当到位，没有那种晦涩难懂的感觉，作者似乎很擅长把复杂的模型用更容易理解的方式呈现出来。我特别欣赏它在例子选择上的独到眼光，很多都是直接取自金融市场的真实案例，这让我感觉学到的知识是‘活的’，而不是纸上谈兵。尤其是关于时间序列分析的部分，讲得非常细致，从基础的自回归模型到更高级的协整分析，都给出了清晰的步骤和直观的解释。对于我这种刚接触这个领域的人来说，这本书无疑提供了一个非常坚实的理论基础，让我对未来深入学习更有信心了。它不是那种让你看完就忘的书，很多公式和推导我都忍不住在草稿纸上重新演算了一遍，加深了理解。

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如果要用一个词来概括这本书带给我的感受，那就是‘扎实’。它不是那种追求时髦术语堆砌的速成读物，而是专注于把计量经济学的核心工具箱打磨得锋利实用。它在介绍经典的OLS回归之后，并没有急于跳到最新的机器学习方法，而是花费了大量篇幅来巩固对假设检验、残差分析这些基础环节的理解，我个人认为这是非常明智的教学策略。很多高级的计量技巧，其根基依然是这些经典方法。这本书在处理高频数据和事件研究法时的论述尤其精彩，它没有停留在描述性的层面，而是深入到如何构建适当的事件窗口和参照组，以确保估计结果的因果识别有效性。对于准备进行硕士论文或博士研究的读者而言，这本书提供的不仅是知识，更是一种严谨的学术思维方式。它让我意识到，金融计量分析的真正难点往往不在于复杂的模型本身，而在于如何用恰当的方法去回答一个清晰的、可检验的经济学问题。

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坦白说，我最初拿到这本书时，有点担心它会过于偏重理论而忽略了金融实际应用中的各种‘陷阱’。然而，这本书的实践导向性超出了我的预期。作者在讲解如何构建和估计计量模型时，非常强调‘模型选择’的艺术。比如，如何判断一个模型是否过度拟合（overfitting），如何进行变量的内生性检验等等，这些都是在实际进行金融数据分析时绕不开的难题。它没有给我‘标准答案’，而是教会了我一套科学的、批判性的分析框架。这本书的排版也很精良，图表清晰易懂，公式的编号和引用都做得非常规范，这在查阅特定公式时提供了极大的便利。我特别留意了关于面板数据模型的章节，它对固定效应和随机效应的选择标准给出了非常实用的判断依据，这对于处理跨国或跨公司数据非常关键。这本书真正做到了将严谨的经济学理论与现代金融实践无缝对接。

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我发现这本书的结构安排简直是教科书级别的典范。它不是简单地堆砌公式和定理，而是构建了一个非常流畅的学习路径。从宏观经济变量对资产定价的影响开始，逐步深入到微观层面的市场效率检验，逻辑性极强。最让我感到惊喜的是，它并没有回避那些在实际操作中常常遇到的‘脏数据’问题，而是花了专门的篇幅讨论如何处理异常值、缺失数据，以及如何进行稳健性检验。这一点在很多同类书籍中是被忽略的。作者在讲解计量软件（比如R或Stata的特定指令）的应用时，也把握得恰到好处，既能让你上手操作，又不会让你完全依赖软件而忽略了背后的统计学原理。读这本书就像是在跟一位经验丰富的导师对话，他总能预见到你在学习过程中可能出现的困惑，并提前给出解释。读完前几章后，我对“有效市场假说”的计量检验有了全新的认识，不再满足于课本上的理论描述，而是能自己动手去构建模型进行验证了。

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作者读过不少Paper 却少了一些理论背景 很多东西只是告诉方法没有给出完整的来源和推导 对于一本graduate的课本来说 还是欠缺了很多东西

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作者读过不少Paper 却少了一些理论背景 很多东西只是告诉方法没有给出完整的来源和推导 对于一本graduate的课本来说 还是欠缺了很多东西

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跪求中文版 T T

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这学期的计量课就用这本书。。。。预计期末考五个小时，五道理论题两道计算题，擦

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这学期的计量课就用这本书。。。。预计期末考五个小时，五道理论题两道计算题，擦