基于EVIEWS的金融计量学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国人民大学出版社

作者:汪昌云

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2011-1

价格:29.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300129426

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 统计
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• 投资分析
• 统计建模

《金融计量学：理论与实践》 本书旨在为读者提供一个全面深入的金融计量学知识体系。在现代金融市场日益复杂和数据驱动的背景下，理解和运用计量经济学方法来分析金融数据、预测市场趋势、评估风险以及制定投资策略，已成为金融领域从业者和研究者的核心竞争力。本书正是为了满足这一需求而精心编撰。 内容概览： 本书从基础理论出发，循序渐进地引导读者掌握金融计量学的关键概念、模型和应用。我们将首先回顾计量经济学的基本框架，为后续的金融计量学讨论奠定坚实的基础。随后，重点将转向金融数据的特有属性，如异方差性、自相关性、非平稳性以及时变的波动率等，并介绍相应的诊断和处理方法。 核心章节将涵盖以下主题： 1. 金融数据的描述性统计与可视化： 学习如何有效地描述和呈现金融时间序列数据的基本特征，包括均值、方差、偏度、峰度和相关性分析，并通过图表直观展示数据规律。 2. 经典计量经济学模型在金融中的应用： 回顾并应用经典的线性回归模型，探讨其在金融数据中的局限性，以及如何识别和解决多重共线性、异方差和自相关等问题。 3. 时间序列分析基础： 深入讲解平稳性检验（如ADF检验、PP检验）、协整分析、单位根过程以及ARIMA模型家族，这些都是分析金融市场长期和短期动态的基石。 4. 波动率建模： 这是金融计量学中至关重要的一部分。我们将详细介绍ARCH、GARCH及其各种扩展模型（如EGARCH, GJR-GARCH等），用于捕捉金融资产价格的集束波动现象，并探讨其在风险管理和期权定价中的应用。 5. 向量自回归（VAR）与向量误差修正模型（VECM）： 学习如何构建多变量时间序列模型，分析不同金融变量之间的动态关系，以及如何进行格兰杰因果检验和脉冲响应分析，理解宏观经济因素对金融市场的影响。 6. 非线性模型与状态空间模型： 探索用于分析金融市场中的非线性动态的先进模型，如阈值自回归（TAR）模型、马尔可夫切换模型（MSM）等。同时，将介绍状态空间模型及其在估计不可观测状态变量（如经济周期、市场情绪）中的作用。 7. 面板数据分析在金融中的应用： 学习如何利用面板数据分析技术，处理跨截面和时间序列维度的数据，应用于公司金融、银行管理和资产组合优化等领域，更有效地控制个体效应和时间效应。 8. 金融计量学的扩展主题： 讨论一些前沿和应用广泛的主题，包括但不限于： 因果推断与反事实分析： 探讨如何在金融领域进行更严谨的因果关系识别，例如通过工具变量法、双重差分法等。 事件研究法： 学习如何量化特定事件（如公司公告、政策变动）对股票价格等金融变量的影响。 风险度量与VaR（Value at Risk）： 深入理解各种风险度量指标的计算和应用，特别是在投资组合和风险管理中的作用。 机器学习与深度学习在金融计量学中的融合： 简要介绍如何将这些新兴技术与传统计量方法结合，以提升预测精度和模型解释力。 学习方法与特点： 本书不仅仅是理论的堆砌，更注重理论与实践相结合。每章都配有详细的数学推导和直观的经济学解释，并辅以丰富的金融案例分析，帮助读者理解模型背后的逻辑。此外，书中将引导读者思考实际数据分析过程中可能遇到的问题，并提供解决思路。虽然本书不依赖任何特定软件，但其内容构建旨在为读者理解和运用如Stata、R、Python等统计计量软件进行金融数据分析提供坚实的理论基础。 目标读者： 本书适合金融学、经济学、统计学、数学等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及在金融机构（银行、证券公司、基金公司、保险公司等）、监管部门、研究机构从事量化分析、风险管理、投资研究、宏观经济分析等工作的专业人士。对于希望系统提升金融计量分析能力的读者，本书将是一个宝贵的参考。 通过阅读本书，读者将能够： 深刻理解金融数据的特性及其对建模的挑战。 熟练掌握各种经典的和前沿的金融计量模型。 能够独立或在团队中运用计量方法解决实际金融问题。 批判性地评估和解释金融计量研究的结果。 为进一步深入研究或开发更复杂的金融模型打下坚实基础。 本书旨在成为您探索金融计量世界的一站式指南，助您在瞬息万变的金融市场中洞察先机，做出更明智的决策。

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这本书的封面设计真是深得我心，那种沉稳又不失现代感的色调，加上简洁有力的字体排版，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里能感觉到纸张的质感很棒，印刷的清晰度也无可挑剔，看得出来作者和出版社在细节上是下足了功夫的。我一直觉得一本好的教材，从外在的包装就能体现出内容的专业度和严谨性，这本书无疑在这方面给我留下了极佳的第一印象。我期待着它能像它的外表一样，提供一个既有深度又易于理解的学习体验。那种对知识的尊重和对读者的体贴，从触感和视觉上就已经传递出来了。尤其是在这个信息爆炸的时代，一本实体书的精致度，更能让人沉下心来，专注于学习本身，而不是被花哨的排版分散注意力。这绝对是一本会让人愿意经常翻阅，并珍藏起来的书籍。

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初读目录，我就对作者的编排思路感到由衷的赞赏。它不像很多传统教材那样生硬地堆砌理论，而是明显地构建了一个逻辑清晰、层层递进的知识体系。从最基础的宏观经济变量的考察，到复杂的时序模型构建与检验，每一步都像是精心铺设的阶梯，引导读者自然而然地向上攀登。我尤其欣赏它对实证案例的选取，那些鲜活的、与现实金融市场紧密相关的例子，让抽象的数学公式瞬间变得有血有肉，不再是高悬在空中的理论符号。这种由浅入深、理论与实践紧密结合的编排方式，极大地降低了学习的心理门槛，让我对即将开始的深入学习充满了信心，不再畏惧那些复杂的计量模型。

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从排版的角度来看，这本书的处理堪称教科书级别。页边距的处理恰到好处，留白充足，使得大段的公式和图表在视觉上得到了很好的舒展，眼睛非常舒服。每一个公式的推导步骤都清晰可见，关键的结论部分也使用了加粗或不同的字体进行强调，非常便于快速回顾和定位重点。我特别留意了图表的质量，线条清晰，坐标轴的标注详尽无误，这在进行实操复现时至关重要。如果图表模糊不清，学习效率会大打折扣，而这本书在这方面做得非常专业，体现了出版方对学术严谨性的高度重视。

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这本书的语言风格非常独特，它不像某些学术著作那样故作高深、晦涩难懂，而是以一种近乎对话的姿态与读者交流。作者的文字精准而又不失温度，仿佛一位经验丰富的导师，在你遇到困惑时，总能用最简洁明了的方式点拨迷津。读起来毫不费力，思路总是能紧跟作者的节奏。更难得的是，它在解释复杂概念时，总能巧妙地结合直观的经济学直觉，这对于我这样既需要理论深度又注重实际应用的读者来说，是极其宝贵的。这种行文的流畅性，让原本枯燥的计量过程变成了一场富有启发性的探索之旅，大大提升了阅读的乐趣和效率。

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这本书真正让我感到惊艳的是它对前沿方法的介绍和梳理。它并没有停留在经典的回归分析层面，而是对近年来金融计量领域的热点，比如高频数据处理、非线性模型构建等都有所涉及和深入探讨。作者的视野非常开阔，能够将这些复杂的前沿技术，用一种结构化的方式呈现出来，并说明它们在实际金融风险管理或资产定价中的潜在应用价值。这种前瞻性和广度，使得这本书不仅仅是一本基础参考书，更像是一扇通往未来金融研究领域的窗口，让我对未来的学习和研究方向有了更清晰的规划。

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不提供案例相关的数据，代码显得摸不着头脑。

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详略有点问题，讲的简单了

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详略有点问题，讲的简单了

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非常容易理解操作

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不提供案例相关的数据，代码显得摸不着头脑。