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出版者:华东理工大学出版社

作者:陆元鸿

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2005-8

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787562817789

丛书系列:

图书标签:

• 数理统计
• 统计学
• 概率论
• 数学
• 高等教育
• 教材
• 学术
• 数据分析
• 统计方法
• 理工科

书籍简介：《现代金融计量经济学导论》 作者： 张伟、李明 出版社： 经济科学出版社 出版日期： 2024年5月 --- 内容概述 《现代金融计量经济学导论》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解和应用计量经济学工具来分析现代金融市场中的复杂现象。本书的核心目标是弥合理论经济学模型与实际金融数据之间的鸿沟，使读者能够熟练地运用统计方法解决从资产定价到风险管理等一系列关键的金融问题。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的单方程回归模型到前沿的时间序列分析和高维数据处理技术。 本书并非一本教科书式的纯理论推导集合，而是侧重于应用和实践。我们深信，理解计量经济学原理的最佳途径是通过解决真实的金融难题。因此，每章都配有详尽的案例分析，这些案例均来源于近十年的全球金融市场数据，包括股票、债券、外汇以及衍生品市场。 第一部分：基础计量经济学回顾与金融应用（第1章至第4章） 本部分着重于巩固读者对经典计量经济学框架的理解，并将其迅速导入金融场景。 第1章：线性回归模型的再审视与金融背景 本章从金融数据的时间序列特性出发，回顾了普通最小二乘法（OLS）的假设。我们特别强调在金融时间序列中，误差项的异方差性（Heteroskedasticity）是一个普遍存在的问题（例如波动率聚集现象）。详细阐述了怀特（White）标准误及其在修正回归系数推断中的应用，确保金融研究的稳健性。 第2章：模型设定与函数形式的金融含义 金融经济学中的回报率、波动率等变量往往表现出非线性关系。本章深入探讨了不同函数形式的选择对模型解释力的影响，如对数线性模型在分析弹性时的优势，以及多项式模型的陷阱。重点讨论了金融变量中截尾效应和边际效应的精确计算方法。 第3章：处理异方差性与序列相关性 在处理日度或分钟级别的高频金融数据时，序列相关性（Autocorrelation）是常态。本章系统介绍了广义最小二乘法（GLS）以及如何使用HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）估计量来处理由市场微观结构导致的误差结构复杂性。通过实际案例展示了如何在资产回报率回归中，正确诊断并修正这些问题，避免得出虚假的显著性结论。 第4章：面板数据模型在金融中的威力 金融机构往往拥有跨时间、跨资产的观测数据（如不同国家的银行、不同公司的财务指标）。本章详细讲解了面板数据模型的构建，包括固定效应（FE）模型和随机效应（RE）模型。关键在于如何利用面板结构控制不可观测的个体异质性（Unobserved Heterogeneity），这在评估公司特定风险因子或国家宏观经济冲击对金融市场的影响时至关重要。 第二部分：时间序列分析的核心工具（第5章至第8章） 金融数据本质上是时间序列数据，其动态特性是理解市场行为的关键。《现代金融计量经济学导论》的第二部分聚焦于处理和预测这些序列。 第5章：平稳性检验与单位根问题 在进行时间序列回归之前，识别序列的平稳性至关重要。本章详细介绍了ADF、PP以及KPSS检验，并清晰区分了趋势平稳（Trend Stationary）和差分平稳（Difference Stationary）的经济学含义。我们通过实例展示了在实证中错误地对非平稳序列进行OLS回归（伪回归）的严重后果。 第6章：自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型的构建与应用 本章系统介绍了ARMA模型的识别（ACF/PACF图）、参数估计和模型诊断。随后，扩展到处理非平稳数据的ARIMA模型。应用案例侧重于短期利率预测和汇率波动的建模，强调了残差白噪声检验的重要性。 第7章：波动率建模：ARCH与GARCH族 波动率是金融风险管理的核心。本章将重点介绍条件异方差模型的革命性进展——ARCH（Engle, 1982）和GARCH（Bollerslev, 1986）。我们不仅推导了标准GARCH(1,1)模型的迭代过程，还深入探讨了更贴近现实的变体，如EGARCH（处理杠杆效应）和GJR-GARCH，并展示了如何使用这些模型进行准确的VaR（风险价值）估计。 第8章：协整关系与长期均衡 当多个非平稳变量之间存在长期稳定的关系时，即存在协整（Cointegration）。本章详细介绍了恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约恒检验（Johansen Test）。核心应用是配对交易策略的构建：通过识别资产价格之间的长期均衡关系，预测短期偏离的回归。 第三部分：前沿建模技术与多元分析（第9章至第12章） 现代金融分析越来越依赖于处理多个相互影响的变量和高频、海量的数据。 第9章：向量自回归（VAR）模型与格兰杰因果关系 VAR模型允许我们将多个内生变量视为相互影响的系统。本章详细讲解了VAR模型的设定、阶数选择（信息准则）以及脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）的解读。IRF的实证应用集中于货币政策冲击对股票市场联动效应的传导机制分析。 第10章：协整VAR模型：VECM 对于协整系统，我们需要使用向量误差修正模型（VECM）来描述短期动态和长期调整。本章将VAR与协整理论结合，展示了如何通过VECM来估计长期均衡中偏离的“修正速度”，这对于理解金融市场恢复平衡的速度具有深刻意义。 第11章：因子模型与资产定价的计量检验 从CAPM到Fama-French三因子模型，因子模型是资产定价的基石。本章侧重于如何使用横截面回归和时间序列回归来检验这些定价模型的有效性。详细介绍了滚动回归法在动态因子载荷估计中的应用，以及如何识别和检验“异象”（Anomalies）。 第12章：非线性与高频数据处理的进阶主题 本章作为展望，简要介绍了计量经济学前沿在金融中的应用，包括： 非线性时间序列模型（如Markov Switching Models）在捕捉市场突变状态转换时的应用。 高频数据中的微观结构噪声处理：如何从高频报价中提取真实的市场信息，并应用二次变差法（Quadratic Variation）估计真实的资产波动率。 --- 适用读者对象 本书面向以下群体： 1. 金融工程、量化投资和金融风险管理领域的专业人士：需要将理论知识转化为实际建模能力的从业人员。 2. 经济学、金融学及相关专业的高年级本科生和研究生：作为进阶课程的参考教材，尤其适合有一定计量基础但希望专注于金融应用的学习者。 3. 数据科学家和金融分析师：希望系统学习如何使用现代计量经济学方法处理时间序列和面板金融数据的研究人员。 本书假设读者对基本的概率论、统计学以及线性代数有初步了解，但在每一关键的计量概念处均提供了清晰的直观解释和详细的金融背景阐述。我们强调，掌握这些工具，是构建可信、可解释的金融预测模型的前提。

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说实话，我对这本统计学的书籍抱持着一种近乎敬畏的态度。它给我的感觉是，作者对数理统计这门学科的理解达到了相当深刻的层次，并且有能力将这种深度以一种高度提炼和精炼的方式呈现出来。书中的行文风格非常严谨、一丝不苟，几乎没有一句废话，每一个数学符号的引入都有其明确的上下文和必要性。对于那些已经具备一定数理基础，期望在推断统计领域深耕的读者来说，这本书无疑是宝藏级别的存在。我个人对其中关于假设检验的章节印象尤为深刻，作者没有止步于讲解P值和显著性水平的字面含义，而是深入探讨了不同检验方法背后的哲学思想和适用条件，以及如何避免常见的误判。翻阅这本书时，我感觉自己不是在“阅读”，而是在进行一场严密的智力体操，每一次成功的理解都带来巨大的成就感。它的价值在于提供了一个坚实的理论框架，让你能够举一反三，应对各种复杂多变的统计问题。

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这本书的阅读体验完全超出了我对传统教材的预期。我原本以为会是一本枯燥乏味的数学工具书，但实际上，它展现出一种罕见的文笔和节奏感。作者似乎深谙如何平衡数学的严密性和可读性之间的矛盾。举个例子，在讲解矩估计和最大似然估计这两个核心估计方法时，作者不仅详细列出了求解步骤，还穿插了大量的历史背景和方法论的比较，比如为什么最大似然估计在渐近性质上往往优于矩估计。这种“讲故事”的方式，使得原本晦涩的统计推断原理变得生动有趣。我特别喜欢它在章节末尾设置的“思考题”，这些题目往往不是简单的计算，而是引导读者去思考统计模型背后的假设是否成立，这极大地提升了我的批判性思维能力。读完后，我发现自己看待数据报告的方式都有了质的飞跃，不再轻易相信任何表面的数字，而是会去追问背后的统计支撑。

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对于想打好坚实统计基础，尤其是希望未来能从事数据科学或量化研究的人来说，这本书的价值是无可替代的。它没有像某些流行的自助书籍那样，用大量篇幅介绍各种软件的操作步骤，而是将重点完全放在了“为什么”和“如何做最本质的推导”上。书中对多元统计分布的处理尤其到位，无论是联合密度函数的推导还是条件期望的计算，都展示了作者深厚的功底和细致的教学态度。我尤其欣赏它在介绍贝叶斯统计思想时的审慎态度，它平衡了频率学派和贝叶斯学派的观点，让读者能够更全面地理解统计推断的不同范式。这本书的难度不低，需要投入相当的精力和时间去消化，但它所带来的知识深度和思维体系的重塑，绝对物超所值。这是一本值得反复研读、并随着阅历增长而获得新感悟的经典之作。

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这本书简直是统计学爱好者的福音！我是在寻找一本能系统梳理概率论与数理统计核心概念的入门读物时偶然翻到它的。初看书名，觉得可能偏向理论推导，但深入阅读后发现，作者在介绍基本概念时，总是能巧妙地结合实际例子，让那些抽象的公式和定理变得鲜活起来。特别是关于大数定律和中心极限定理的讲解，不仅详尽地阐述了数学背景，还清晰地描绘了它们在实际数据分析中的应用场景。我特别欣赏作者在章节安排上的用心，逻辑链条非常清晰，层层递进，即使是初学者也能按部就班地跟上节奏。书中的图表制作精良，很多复杂的概率分布图都处理得非常直观，极大地帮助我理解了不同分布之间的细微差别。阅读过程中，我时常会停下来，对照书中的推导过程，尝试自己动手演算一遍，这种主动学习的方式配合这本书的引导，效果出奇地好。它不仅仅是教科书，更像是一位耐心的导师，在你困惑时提供清晰的指引。

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这本书的装帧和排版设计非常出色，这对于长时间阅读理工科书籍来说至关重要。纸张的质感很好，油墨印刷清晰，即便是复杂的希腊字母和矩阵运算，看起来也赏心悦目，眼睛不容易疲劳。内容上，它构建了一个非常扎实的统计推断体系。我之前在其他地方学过一些零散的统计知识，但总感觉像是一盘散沙。这本书就像是一条强有力的主线，将回归分析、方差分析、非参数检验等各个模块有机地串联起来，清晰地展示了它们在整个统计学大厦中的位置。对于我这种需要将统计理论应用于实际工程项目的专业人士来说，书中所提供的公式和定理的推导逻辑链条非常具有说服力，使得我可以快速将理论模型转化为实际可操作的分析流程。每一次需要回顾某个关键概念时，都能迅速在书中定位到最精准、最权威的阐述。

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