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出版者:AIAA

作者:Gregoriou, Greg N., Professor; Pascalau, Razvan;

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2011-1-1

价格:GBP 83.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780230283626

丛书系列:

图书标签:

• microstructure
• econometrics
• Financial
• 金融计量经济学
• 计量经济学
• 金融建模
• 时间序列分析
• 回归分析
• 统计建模
• 金融风险管理
• 投资分析
• Python
• R语言

计量金融学导论：理论、模型与实践 本书旨在为读者提供一个全面且深入的计量金融学基础框架，重点关注构建、估计和检验金融时间序列模型的现代方法。 我们将跨越经典统计理论的界限，直接深入到金融数据的独特挑战中，包括非线性和条件异方差性，以及高频数据带来的复杂性。本书内容结构严谨，从理论推导到实际应用，力求培养读者独立分析和解决复杂金融问题的能力。 第一部分：金融时间序列的基础与预备知识 本部分将回顾和巩固读者在时间序列分析方面的基础，并介绍金融数据特有的性质。 第一章：金融数据的基本特征与预处理 本章首先探讨金融时间序列（如股票价格、汇率、利率）的结构性特点，包括其均值非平稳性、波动率聚类现象（Volatility Clustering）和尖峰厚尾分布的经验观察。我们将详细讨论对数收益率的计算及其统计特性检验，包括ADF检验、KPSS检验等，以确定序列的平稳性。此外，对原始价格序列的非平稳性处理——差分和平稳化技术——将作为后续模型构建的前提。本章还将介绍高频数据的处理挑战，如微观结构噪音、交易时间的影响，以及如何进行数据的有效聚合和清洗。重点在于理解金融回报率往往是近似白噪声的，但其波动率却存在着显著的自相关性。 第二章：线性时间序列模型回顾与扩展 本章重新审视经典的ARMA（自回归移动平均）模型家族。详细讲解$ ext{AR}(p)$、$ ext{MA}(q)$以及$ ext{ARMA}(p,q)$模型的识别（ACF和PACF）、估计（最小二乘法和最大似然法）和诊断检验。随后，我们将扩展到处理非平稳序列的$ ext{ARIMA}$模型，包括季节性$ ext{ARIMA}$的引入。在金融背景下，我们特别关注何时使用这些线性模型来描述回报率的序列相关性，并讨论其在预测中的局限性——即它们通常只能捕捉均值方程的短期依赖关系，而无法有效处理波动率的动态变化。 第二部分：波动率建模：条件异方差性分析 金融数据最核心的特征之一是波动率的变化，本部分是本书的核心。我们将系统地介绍处理条件异方差性的各种模型。 第三章：ARCH与GARCH族模型 本章深入讲解Engle（1982）提出的$ ext{ARCH}$模型。我们将详细推导$ ext{ARCH}(q)$的似然函数，并探讨其参数估计。随后，我们将引入Bollerslev（1986）的$ ext{GARCH}(p,q)$模型，特别是应用最广泛的$ ext{GARCH}(1,1)$模型。本章将细致分析$ ext{GARCH}$模型的平稳性条件、矩的推导以及信息矩阵的计算。我们将讨论如何使用最大似然估计（MLE）来估计模型参数，并介绍$ ext{Ljung-Box}$检验在残差平方序列上的应用，以检验模型对波动率集聚现象的充分捕捉。 第四章：非对称波动率模型 金融市场中存在着“杠杆效应”——负面冲击（坏消息）对未来波动率的影响通常大于同等规模的正面冲击（好消息）。本章专门研究如何捕捉这种非对称性。我们将详细分析如下模型： 1. EGARCH（指数GARCH）模型：利用误差项的符号和大小来影响条件方差，能够直接估计杠杆效应的大小。 2. GJR-GARCH（Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH）模型：通过引入一个指示变量来区分正负冲击。 我们将对比不同模型在拟合真实金融数据时对偏度和峰度的处理能力，并讨论模型选择的标准（如AIC、BIC）。 第五章：随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV） 与关注条件波动率的$ ext{GARCH}$族模型不同，$ ext{SV}$模型将波动率视为一个不可直接观测的（潜变量）随机过程。本章介绍$ ext{SV}$模型的结构，通常假设对数波动率服从$ ext{AR}(1)$过程。由于$ ext{SV}$模型缺乏一个封闭形式的似然函数，我们将重点介绍其估计方法： 1. 矩估计法（Method of Moments, MoM）。 2. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在贝叶斯框架下的应用，用于后验分布的模拟与推断。 3. 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）在状态空间模型中的应用。 第三部分：多元金融时间序列与风险管理 本部分将时间序列分析扩展到多个相互关联的资产，关注资产组合的建模、风险度量和预测。 第六章：多元GARCH模型 当需要同时分析多个资产的波动率和协方差动态时，多元模型是必不可少的。本章介绍如何构建和估计描述资产间波动率溢出（Volatility Spillover）的系统模型： 1. 多元BEKK模型：保证了协方差矩阵的正定性，但参数较多，估计复杂。 2. 动态条件相关（DCC-GARCH）模型：将波动率建模和相关性建模分离，提高了估计的可行性。 我们将运用DCC模型来估计资产间的时变相关系数矩阵，这在投资组合优化和风险预算中具有直接应用价值。 第七章：极值理论与市场尾部风险度量 传统的参数风险度量，如$ ext{VaR}$（Value at Risk），基于正态分布假设，往往低估了极端风险。本章引入极值理论（Extreme Value Theory, EVT）来更准确地估计市场尾部风险。我们将介绍： 1. Peaks Over Threshold (POT) 方法：使用广义帕雷托分布（GPD）来拟合超过某一高门槛的残差。 2. 基于EVT的$ ext{VaR}$和$ ext{Expected Shortfall (ES)}$的估计与检验。 第八章：金融时间序列预测与模型评估 本章侧重于模型预测的实践。我们将讨论单步、多步预测的误差度量，包括MSE、RMSE等。重点在于预测模型的准确性检验： 1. 预测准确性检验：如Diebold-Mariano检验，用于比较不同模型预测绩效的显著性差异。 2. 预测区间（Prediction Intervals）的构建：不仅给出点预测，还给出基于模型方差的置信区间。 本书强调从理论到实践的无缝衔接，所有核心模型都将辅以详细的数学推导和实际案例分析，使读者能够熟练运用现代计量经济学工具来剖析复杂的金融市场动态。

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从我个人的阅读体验来看，《Financial Econometrics Modeling》是一本极具启发性的书籍。它不仅仅是传授知识，更重要的是，它培养了读者批判性思维和解决问题的能力。作者在书中对于模型假设的讨论非常深刻，他并没有简单地接受教科书上的定义，而是引导读者去思考这些假设是否在现实世界中得到满足，以及如果违背了这些假设，会对分析结果产生什么样的影响。例如，在讲解异方差时，作者详细阐述了其可能产生的原因，如收入水平的差异、资产规模的不同等，并且提供了多种处理方法，如加权最小二乘法、稳健标准误等，并解释了每种方法的适用条件和优缺点。这种对细节的关注和对可能出现的“陷阱”的预警，让我对金融计量模型的掌握更加牢固和全面。我尤其喜欢书中关于模型诊断的章节，它提供了一套完整的“体检流程”，帮助我们评估模型的质量。从残差图到模型拟优度统计量，每一步都至关重要，而这本书则为我们提供了清晰的指导。阅读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习数学公式，更是在学习如何成为一名严谨、负责任的金融分析师。

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对于任何渴望深入理解金融市场运作机制的读者来说，《Financial Econometrics Modeling》无疑是一本值得反复品读的宝藏。它以一种极其清晰、条理分明的方式，为我们构建起一套严谨的分析框架。我最先被吸引的是书中对数据处理和模型选择的细致讲解。在现实世界的金融分析中，数据往往是混乱、充满噪音的，而这本书却能教会我们如何驯服这些“野马”，如何识别数据中的潜在模式，以及如何选择最适合特定分析目标的计量模型。作者在介绍各种模型的过程中，并没有止步于数学推导，而是花费了大量的篇幅来解释这些模型背后的经济直觉和实际应用场景。例如，在讨论 GARCH 模型时，作者不仅清晰地阐述了它如何捕捉金融资产收益率的波动聚集性，还通过生动的案例展示了它在风险管理中的重要作用，比如 VaR（风险价值）的计算。此外，本书对于模型诊断和检验的强调，也让我受益匪浅。一个好的模型不仅在于其数学上的完美，更在于它能否真实地反映经济现象，并经得起现实数据的检验。书中提供的各种诊断方法，如残差分析、异方差检验等，为我们提供了一套“体检表”，帮助我们确保模型的可靠性。读完这本书，我感觉自己不再是那个对着海量数据束手无策的“新手”，而是能够自信地运用数学工具，揭示金融市场深层规律的“侦探”。

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《Financial Econometrics Modeling》是一部让我印象深刻的作品，它以一种非常独特且富有启发性的方式，将金融计量经济学的核心概念呈现出来。作者的写作风格非常平易近人，即使是对于没有深厚数学背景的读者，也能轻松地跟随他的思路。我非常喜欢书中对各种模型进行对比和评价的部分，它并没有简单地将模型呈现为一个固定的答案，而是引导读者思考不同模型之间的优劣，以及在何种情况下应该选择哪种模型。例如，在讨论面板数据分析时，作者详细地对比了混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型，并解释了它们各自的适用条件和优缺点。这种批判性的分析方法，让我对计量经济学有了更深刻的理解，也提升了我独立解决问题的能力。此外，书中对模型解释和结果沟通的重视，也让我受益匪浅。它不仅仅是教我们如何估计模型，更重要的是，它强调了如何清晰、准确地将分析结果传达给非专业人士。通过书中提供的案例，我学会了如何将复杂的统计结果转化为易于理解的经济含义，并最终应用于实际的金融决策。

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《Financial Econometrics Modeling》的写作风格极具辨识度，它以一种引人入胜的方式，将金融计量经济学的核心概念呈现在读者面前。作者的语言流畅且富有逻辑性，即使是对于初学者来说，也能轻松地跟随他的思路。我非常欣赏书中对各种计量模型的实证应用案例的详尽描述。他不仅仅是列出模型，而是通过真实的金融数据，一步一步地展示了如何运用这些模型来分析金融市场中的各种现象。例如，在讨论资产组合优化时，作者详细介绍了如何利用计量模型来估计资产收益率的均值、方差和协方差，然后如何将这些估计结果应用于构建最优的投资组合。这种从理论到实践的完整展示，让我对金融计量经济学的应用价值有了深刻的认识。此外，本书对于模型检验的侧重点也让我受益匪浅。它强调了模型不仅仅是用来估计参数，更重要的是要能够进行有效的推断和预测。作者在书中提供了各种统计检验方法，并解释了如何利用这些检验来评估模型的有效性。读完这本书，我感觉自己不仅仅是掌握了一套工具，更是获得了洞察金融市场、做出明智决策的能力。

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《Financial Econometrics Modeling》是一部能够让读者在轻松愉快的阅读体验中，收获满满知识的杰作。我非常赞赏作者在书中对各种计量模型进行分类和比较时所展现出的清晰思路。他并没有将所有模型简单罗列，而是根据其应用场景和解决问题的类型，将它们巧妙地组织起来。例如，在处理截面数据时，作者详细介绍了 OLS、MLE 等基本方法，以及在数据存在非线性关系或分类变量时的处理技巧。而当讨论面板数据时，他又清晰地对比了固定效应模型和随机效应模型的优劣，并说明了在不同条件下应该如何选择。这种结构化的讲解，极大地帮助我梳理了金融计量经济学的知识体系，避免了知识的碎片化。我特别喜欢书中对模型解释的侧重点，它不仅仅关注系数的统计显著性，更强调了经济意义的解读。例如，在分析回归结果时，作者总是会引导读者思考，这个系数代表的经济含义是什么？它是否符合经济理论的预期？这种对结果经济解释的重视，让我能够更好地将模型分析应用于实际的金融决策。这本书让我感觉自己不再是被动接受知识的学习者，而是能够主动思考、辨析和应用知识的实践者。

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对于渴望在金融领域取得成功的任何一个人来说，《Financial Econometrics Modeling》都是一本不可或缺的读物。它如同一位经验丰富的向导，带领我们深入探究金融市场的复杂世界，并为我们提供了强大的分析工具。我最欣赏的是书中对各种计量模型的细致入微的阐述，它不仅仅是简单地介绍了模型的公式和定义，更重要的是，它深入探讨了这些模型背后的经济学原理和统计学基础。作者以一种非常清晰、有条理的方式，将复杂的概念变得易于理解。例如，在介绍时间序列模型时，作者不仅详细解释了 ARIMA 模型，还对其扩展形式，如 SARIMA 模型和 GARCH 模型进行了深入的探讨，并结合实际的金融数据进行了详细的演示。这使得我能够充分理解这些模型在处理金融数据时的有效性。此外，书中对于模型选择和诊断的重视，也让我受益匪浅。它强调了构建一个有效的金融计量模型，需要审慎地考虑模型的假设、数据的特征以及分析的目标。通过书中提供的各种诊断工具和检验方法，我能够更加自信地评估模型的质量，并确保分析结果的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

《Financial Econometrics Modeling》是一部真正能够激发读者思考的著作。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的向导，带领我们穿越金融计量经济学的复杂丛林。我非常欣赏书中对于模型假设的深入探讨，以及对这些假设在现实世界中可能出现的违背情况的处理方法。作者并没有回避这些“例外”情况，而是积极地提出解决方案，例如对经典 OLS 模型在存在异方差和自相关时的修正方法，以及如何运用稳健标准误来纠正推断。这种对理论严谨性的坚守，又兼顾对实际操作的指导，使得这本书具有了非凡的价值。我特别喜欢书中关于变量选择和模型检验的部分，这直接关系到分析的有效性和结果的可信度。作者详细介绍了各种信息准则（如 AIC、BIC）和统计检验方法，并解释了它们在帮助我们选择最佳模型时的作用。读完这些章节，我感觉自己对“模型”的理解从一个简单的数学公式，提升到了一个能够进行审慎判断和优化的过程。这本书让我意识到，构建一个好的金融计量模型，就像是建造一座摩天大楼，需要扎实的地基（理论基础）、精密的蓝图（模型选择）和严格的施工（数据处理和估计），最终才能支撑起宏伟的分析目标。

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这本《Financial Econometrics Modeling》在我心中占据了一个非常特殊的地位，因为它成功地弥合了理论学习与实际应用之间的鸿沟。很多时候，我们学习到的计量经济学知识，在面对真实、复杂的金融数据时，总会感到力不从心，不知道如何下手。这本书则恰恰解决了这个痛点。作者的叙述风格非常平易近人，即使是复杂的模型，也能被他抽丝剥茧地解释清楚，并迅速将其与实际金融问题联系起来。我印象特别深刻的是书中关于时间序列分析的部分。从ARIMA模型到VAR模型，再到协整分析，作者都循序渐进地讲解，并提供了大量的代码示例（虽然书中没有明确说是代码，但其描述清晰得就像可以直接运行的伪代码），让我们可以亲手实践。这对于我这样的学习者来说，是极大的帮助。很多时候，我们只是“知道”一个模型，但不知道“怎么用”。这本书给了我“怎么用”的指引。它让我明白，计量经济学不仅仅是纸上谈兵，更是解决实际金融问题的强大武器。通过书中丰富的案例，我看到了计量经济学模型如何被用来预测股票价格、分析利率期限结构、评估宏观经济政策的影响等等。这本书让我对金融经济学产生了前所未有的热情，也让我更加确信，只要掌握了正确的方法，金融市场的复杂性是可以被理解和驾驭的。

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这本书绝对是我在金融计量经济学领域遇到的最令人惊叹的一部作品。它如同一本精心打磨的艺术品，将那些枯燥的数学公式和理论，转化为生动而富有洞察力的分析工具。作者的笔触细腻且富有逻辑性，仿佛一位技艺高超的厨师，将各种食材（理论、模型、数据）巧妙地组合，烹饪出一道道令人回味无穷的金融“大餐”。从最基础的回归分析，到复杂的面板数据模型，再到时间序列的精妙运用，书中每一个章节都如同精心设计的迷宫，引导着读者一步步探索金融世界的奥秘。我尤其欣赏书中对各种经典计量经济学模型的详尽阐述，不仅解释了模型的原理和假设，更重要的是，它详细讲解了如何在实际的金融数据中应用这些模型，并通过大量的案例研究，生动地展示了模型在预测、风险管理、资产定价等方面的强大威力。书中的图表和例证也恰到好处，它们不是简单的装饰，而是帮助理解复杂概念的关键辅助。读这本书，我感觉自己就像一个初出茅庐的金融分析师，在一位经验丰富的导师的带领下，逐渐掌握了洞察市场、解读数据的“秘籍”。它不仅仅是一本书，更像是一次思维的洗礼，让我对金融经济学的理解提升到了一个全新的高度，甚至改变了我看待金融世界的方式。即使是已经对计量经济学有一定了解的读者，也会在这本书中发现新的视角和更深层次的领悟，绝对是金融领域从业者和学术研究者必备的案头之作。

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我必须承认，在接触《Financial Econometrics Modeling》之前，我对金融计量经济学一直持有一种敬畏但又有些望而却步的态度。然而，这本书以其独特的魅力，彻底改变了我的看法。作者的写作风格非常引人入胜，他能够将原本晦涩的数学概念，用一种非常直观、生动的方式呈现出来。我尤其欣赏书中对于“为什么”的解释，而不仅仅是“是什么”。例如，在介绍工具变量法时，作者不仅解释了它的数学原理，更重要的是，他深入分析了在什么情况下需要使用工具变量，以及如何找到一个有效的工具变量，并进行了详尽的模拟和讨论，帮助读者理解其在解决内生性问题时的必要性和局限性。这种对理论精髓的挖掘，让我不仅仅是学会了方法，更是理解了方法的逻辑和适用边界。书中提供的案例研究非常贴近现实，而且数据来源清晰，分析过程详尽，读起来就像是在跟随一个真正的金融研究者进行项目一样。这极大地增强了我的学习动力和自信心，让我觉得金融计量经济学并非遥不可及，而是可以被掌握和运用的。这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够更深刻地理解金融市场中的因果关系，并为我未来的研究和实践打下了坚实的基础。

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