具体描述
本书的目标读者主要是本科生或硕士研究生（包括MBA学生），这些学生需要掌握广泛的现代计量经济技术。同时我们也希望，该书对需要了解金融领域广泛使用的统计工具的研究者（包括理论型的和应用型的）有所帮肋。本书还可用于金融学、金融经济学、证券和投资学的本科生或研究生的金融时间序列分析或金融计量经济学课程。
为了尽可能被读者所接受，本书尽量降低数量技术知识方面的要求，读者只需具备初等的微积分，代数（包括矩阵）以及基础统计学知识即可，本书在附录部分对它们进行了简单的叙述。本书始终强调的是将这些技术有效地应用于处理金融领域中的真实数据和问题。
在金融和投资领域方面，本书假定读者已具有公司理财，金融市场和投资学的基础知识。因此，诸如现代投资组合理论、资本资产定价模型（CAPM）、套利定价理论（APT）、有效市场假说、衍生证券定价以及利率期限结构等问题，虽然在整本书中经常提及，但本书并未对其进行深入探讨。
作者简介
目录信息
1.1 什么是计量经济学
1.2 金融计量经济学不同于“经济计量经济学”吗？——金融数据的一些固有特征
1.3 数据类型
1.4 金融模型中的收益率
1.5 构建计量经济模型的步骤
1.6 在阅读金融文献时需要考虑到的几个问题
1.7 本书其余部分的概要
第2章 金融数据建模的计量经济学软件包
2.1 哪些软件包可供使用
2.2 选择软件包
2.3 使用这两个软件包来完成简单的任务
2.4 WinRATS软件
2.5 EViews软件
2.6 参考读物
附录 计量经济学软件包供应商
第3章 古典线性回归模型概要
3.1 什么是回归模型
3.2 回归与相关
3.3 简单回归
3.4 一些专门术语
3.5 在古典线性回归模型下的假定
3.6 OLS估计量的性质
3.7 精确性和标准误差
3.8 统计推理导论
3.9 从简单模型到多元线性回归
3.10 常数项
3.11 在一般回归方程中如何计算参数（向量β的元素）
3.12 特殊类型的假设检验：τ比率
3.13 数据开采及检验的实际大小
3.14 运用简单的τ检验来检验金融理论的例子—— 美国共同基金能羸得市场吗？
3.15 英国单位信托基金管理者能羸得市场吗？
3.16 过度反应假设和英国股票市场
3.17 检验多重假设
3.18 简单线性回归的EViews和RATS命令及结果
附录 CLRM结果的数学推导
3A.1 二元情况下推导OLS系数估计量
3A.2 在二元情奖品下推导截距和斜率的OLS标准误差估计量
3A.3 在多元回归情奖品下推导OLS系数估计量
3A.4 在多元回归情况下推导OLS标准误差估计量
思考题
第4章 古典线性回归模型的进一步探讨
4.1 拟合优度统计量
4.2 幸福定价模型
4.3 对非曲嵌套假设的检验
4.4 违反古典线性回归模型假设
……
第5章 一元时间序列的建模与预测
第6章 多元模型
第7章 建立金融中的长期关系模型
第8章 建立波动和相关的模型
第9章 转换模型
第10章 模拟方法
第11章 金融学实证分析、课题研究或论文撰写
第12章 金融时间序列建模的近期未来发展趋势
附录1 一些基本的数学和统计学概念回顾
附录2 统计分布表
参考文献
致谢
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我特别欣赏作者在阐述那些抽象的数学概念时所采用的“具象化”策略。面对那些充斥着希腊字母和复杂公式的段落，我常常感到思维受阻，但这本书的作者似乎深谙此道，总能找到恰到好处的金融市场实例来锚定这些理论。比如，在讲解时间序列模型的平稳性时，作者没有仅仅停留在数学定义上，而是立刻将其与股票价格波动、利率期限结构等实际现象联系起来，一下子让那些冰冷的公式活了起来，变得有血有肉，具有实际的预测和分析价值。这种贴近实战的叙述方式，极大地提升了学习的效率和兴趣，避免了纯理论书籍常见的“空中楼阁”感。对于我这种更侧重应用而非纯理论研究的人来说，这种教学方法无疑是久旱逢甘霖，让我能够更自信地将学到的知识应用到实际的数据分析项目中去。
评分这本书的深度和广度确实超出了我的预期，它不仅仅停留在对经典计量模型的罗列和描述上，更重要的是，它勇敢地触及了当前金融计量研究的前沿热点。从高频数据的处理挑战，到对非线性模型和波动率建模的深入探讨，作者展现了对该领域最新发展趋势的敏锐洞察力。阅读这些章节时，我强烈感受到这不仅仅是一本“入门”教材，更像是一本兼具教科书的严谨性和研究综述的前瞻性的参考书。作者在引述最新文献和提出未来研究方向时，措辞谨慎而有力，既肯定了现有成果的价值，又指出了尚未解决的难题，这种平衡感让人对未来的学习方向有了更清晰的规划。这对我来说非常宝贵，因为它帮助我避免了只停留在过时的知识点上。
评分这本书的语言风格非常独特，它成功地在学术的严谨性与科普的易懂性之间找到了一个微妙的平衡点。作者的叙述并非那种冷冰冰、教科书式的断言，反而带有一种引导性的、充满思辨色彩的语气，仿佛在与读者进行一场深入的学术对话。在解释一些反直觉的计量结果时，作者会不厌其烦地剖析背后的经济学逻辑，而非仅仅停留在统计学解释上。这种跨学科的融合视角，使得我对金融现象的理解不再局限于简单的因果关系，而是看到了一个更加复杂、相互作用的网络。这种深刻的洞察力，是优秀学者的标志，也让这本书的阅读体验远超一般教材的范畴，更像是一次智力上的探索与提升。
评分这本书的排版和装帧真是令人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的设计风格，让人在拿起它的时候就感觉进入了一个严谨而又充满智慧的世界。纸张的质感也相当不错，长时间阅读下来眼睛不会感到疲劳，这一点对于深度学习金融领域的专业知识来说至关重要。更值得称赞的是，作者在内容组织上的匠心独运，章节之间的逻辑衔接自然流畅，仿佛一位经验丰富的老师在循循善诱，引领初学者逐步深入复杂的理论迷宫。从基础的统计概念回顾，到复杂的模型构建与检验，每一步的推进都留有足够的缓冲和解释，确保读者能够真正消化吸收，而不是一头雾水地被术语淹没。对于那些渴望系统梳理计量经济学在金融领域应用的读者来说，这本书提供了一个坚实可靠的路线图，让你知道该往哪里走，每一步需要掌握什么工具。 这种全方位的用户体验优化，使得原本可能枯燥的学术阅读过程，变成了一种享受。
评分从技术实现的角度来看，这本书在案例展示上的细致程度令人赞叹。很多计量经济学书籍在讲解完理论后，往往会草草带过实证操作的细节，导致读者在实际操作软件时无从下手。然而，这本书的作者似乎预料到了这一点，对每一个关键模型的估计和诊断过程，都提供了非常详尽的步骤说明，并且清晰地标注了在主流统计软件（我猜是R或Stata）中对应的命令和输出解读要点。这种手把手的指导，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让非计算机科学背景的金融专业学生也能较快地实现模型复现和结果验证。这部分内容对于从理论学习过渡到实证操作的桥梁作用是不可替代的，它真正实现了“授人以渔”。
评分书中错误太多，不知道是不是翻译的问题，不过对批判着看书的人是好事！
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评分充斥很多小错误#考试
评分还是很有用的，虽然只是考前突击和毕业论文的时候用的比较多。
评分书中错误太多，不知道是不是翻译的问题，不过对批判着看书的人是好事！
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