The Econometrics of Financial Markets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Princeton University Press

作者:John Y. Campbell

出品人:

页数:632

译者:

出版时间:1996-12-09

价格:USD 105.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780691043012

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 金融市场计量经济学
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• 经济学
• 金融时间序列
• 经济
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• 统计学
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• Modeling
• Finance
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• Risk
• Time Series
• Asset Pricing

金融市场的计量经济学：洞悉风险与回报的量化智慧 金融市场的波动性与复杂性，向来是投资者、研究者以及政策制定者关注的焦点。理解这些市场的内在运作机制，预测其未来走势，并在此基础上做出明智的决策，是金融领域永恒的课题。而“金融市场的计量经济学”这一领域，正是以严谨的数学工具与统计方法，为我们提供了一套洞悉这些复杂现象的量化框架。 本书将深入探讨如何运用计量经济学模型来理解和分析金融市场中的关键要素，包括资产定价、风险管理、投资组合优化以及市场微观结构等。我们不会停留在理论的层面，而是将目光聚焦于实际应用，通过丰富的案例研究和实证分析，展示计量经济学在解决真实世界金融问题中的强大力量。 核心内容概览： 第一部分：金融时间序列的计量模型 金融市场数据的核心特征之一便是其时间序列的属性。价格、收益率、成交量等数据随时间推移而变化，并且常常表现出一定的序列相关性、异方差性以及非正态性。本部分将系统介绍处理这些特性的计量模型。 经典时间序列模型： 我们将从ARIMA（自回归积分滑动平均）模型讲起，这是分析和预测具有平稳和非平稳特征的时间序列的基础。理解其原理，能够帮助我们识别和捕捉数据中的线性依赖关系。 波动率建模： 金融市场最显著的特征之一是波动率的聚集性（volatility clustering），即高波动率时期往往伴随着高波动率，低波动率时期则相反。GARCH（广义自回归条件异方差）及其变种模型，如EGARCH、GJR-GARCH等，将是本部分的核心。我们将详细讲解这些模型如何捕捉波动率的动态变化，以及它们在风险衡量（如VaR, Value at Risk）和期权定价中的应用。 协整与因果关系： 在多资产环境中，资产之间可能存在长期均衡关系，即协整。协整检验和向量自回归（VAR）模型将是分析多资产动态联动和格兰杰因果关系的重要工具。理解资产间的相互影响，对于构建稳健的投资组合和识别套利机会至关重要。 第二部分：资产定价与风险管理 理解资产的内在价值与风险，是金融决策的基石。计量经济学提供了量化这一过程的强大工具。 跨期资产定价模型： CAPM（资本资产定价模型）是资产定价的经典模型，它阐述了风险与预期回报之间的关系。我们将探讨CAPM的计量实现，以及Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型等对CAPM的拓展，解释额外因子如何更好地捕捉资产收益率的变动。 收益率曲线的计量分析： 收益率曲线蕴含着市场对未来利率和经济增长的预期。我们将学习如何使用计量模型（如Nelson-Siegel模型、Diebold-Li模型）来拟合和分析收益率曲线的形状，以及其在宏观经济预测和固定收益投资中的应用。 风险度量与管理： 除了VaR，我们还将探讨CVaR（条件在险价值）、ES（预期损失）等更全面的风险度量指标。计量模型在压力测试、信用风险建模（如 Merton模型）以及系统性风险分析中的应用，也将是本部分的重要内容。 第三部分：市场微观结构与交易行为 金融市场不仅是资产的交易场所，更是众多参与者互动博弈的舞台。微观结构理论着眼于交易机制、信息不对称和投资者行为如何影响价格形成和市场效率。 订单簿模型： 我们将介绍描述买卖订单信息如何累积和匹配的订单簿模型，以及它们如何影响买卖价差（bid-ask spread）和价格发现过程。 高频交易与算法交易： 随着技术的发展，高频交易和算法交易在现代金融市场扮演着越来越重要的角色。我们将探讨相关的计量模型，以及它们对市场流动性、波动性和公平性的影响。 信息传递与市场效率： 市场是否能够有效率地反映所有可用信息？计量模型如何检验不同类型市场效率（弱式、半强式、强式）？我们将通过实证研究来探讨这些问题。 第四部分：前沿主题与模型应用 金融市场瞬息万变，计量经济学也随之不断发展，以应对新的挑战。 机器学习在金融中的应用： 深度学习、支持向量机等机器学习技术在金融预测、风险评估和欺诈检测等方面展现出巨大潜力。本部分将介绍这些技术的基本原理，以及它们如何与传统计量经济学方法相结合，为金融分析提供新的视角。 另类数据与非结构化数据分析： 社交媒体情绪、新闻文本、卫星图像等另类数据正逐渐成为金融分析的重要补充。我们将探讨如何运用自然语言处理（NLP）等技术，将这些非结构化数据转化为可量化的信息，并用于金融市场研究。 行为金融学的计量分析： 传统金融理论假设理性人，但现实中投资者的非理性行为对市场有显著影响。我们将审视行为金融学中的关键概念，如羊群效应、过度自信等，并探讨如何通过计量模型来量化和分析这些行为对市场的影响。 本书特色： 理论与实践并重： 我们在讲解计量模型的同时，始终强调其在解决实际金融问题中的应用。 丰富的实证案例： 通过对真实金融数据的分析，读者可以直观地理解模型的有效性和局限性。 前沿课题追踪： 本书将涵盖机器学习、另类数据等新兴领域，帮助读者掌握最前沿的分析方法。 清晰的逻辑结构： 内容由浅入深，逐步构建读者在金融计量领域的知识体系。 通过深入学习本书，您将能够掌握一套强大的量化工具，更深刻地理解金融市场的运作逻辑，更准确地评估风险，并做出更具竞争力的投资决策。无论您是金融市场的从业者，还是希望在金融领域深耕的研究者，抑或是对量化投资充满兴趣的个人投资者，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

我觉得有点儿typos不应该算是什么大不了的缺点。这本书最大的特点，和其他金融计量教科书比较，它是从金融出发，而不是从统计模型出发。这一点很重要！因为大部分其他教科书着重于模型而忽略了背后的经济意义，以至于读者读完了，最多是对模型滚瓜烂熟，但不知道为什么这模型in...

评分☆☆☆☆☆

这本书实际上是一册论文集，大部分是三个作者的论文，因为金融市场计量经济学基本上相当于这三位（特别是罗闻全和Campbell）的名字。书本省略了很多细节，要完全弄明白需要看原始论文。所以别指望从该书上学到很多东西，它只是个导引，指出那块内容需要关注的papers有哪些，真...  

评分☆☆☆☆☆

我觉得有点儿typos不应该算是什么大不了的缺点。这本书最大的特点，和其他金融计量教科书比较，它是从金融出发，而不是从统计模型出发。这一点很重要！因为大部分其他教科书着重于模型而忽略了背后的经济意义，以至于读者读完了，最多是对模型滚瓜烂熟，但不知道为什么这模型in...

评分☆☆☆☆☆

我觉得有点儿typos不应该算是什么大不了的缺点。这本书最大的特点，和其他金融计量教科书比较，它是从金融出发，而不是从统计模型出发。这一点很重要！因为大部分其他教科书着重于模型而忽略了背后的经济意义，以至于读者读完了，最多是对模型滚瓜烂熟，但不知道为什么这模型in...

评分☆☆☆☆☆

这本书实际上是一册论文集，大部分是三个作者的论文，因为金融市场计量经济学基本上相当于这三位（特别是罗闻全和Campbell）的名字。书本省略了很多细节，要完全弄明白需要看原始论文。所以别指望从该书上学到很多东西，它只是个导引，指出那块内容需要关注的papers有哪些，真...  

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是金融经济学领域的一本里程碑之作，让人读起来既有挑战性又不乏启发。从第一页开始，作者就以一种极其严谨但又引人入胜的方式，带领读者深入探讨了计量经济学在金融市场中的应用。书中的案例研究和理论推导都充满了深度，对于想要理解金融市场背后驱动因素的读者来说，这本书提供了一个无与伦比的框架。我特别喜欢它对于各种经典计量模型在实际金融数据面前的表现的细致分析，从时间序列模型到面板数据模型，再到更复杂的非线性模型，每一个章节都像打开了一个新的视野。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，教会你如何用量化的语言来解读那些看似复杂甚至有些混沌的金融现象。对于那些在学术研究或实际投资领域寻求严谨分析工具的专业人士，这本书的价值不言而喻。它迫使你走出舒适区，去直面那些看似棘手的统计问题，但最终你会发现，这种挑战带来的回报是巨大的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对金融市场的理解上升到了一个新的维度。作者在处理复杂概念时展现出的清晰度和条理性令人印象深刻，即使是像风险度量、资产定价模型这类高度专业化的主题，也能被讲解得深入浅出。书中的理论模型与现实世界的金融数据紧密结合，使得学习过程既具有学术的严谨性，又不失实践的指导意义。我尤其欣赏书中对于模型选择、诊断以及解释的详细讨论，这在很多教科书中是难以找到的。它不仅仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”以及“如何做”。通过大量精心挑选的案例，作者展示了计量经济学如何成为分析金融市场波动、预测未来走势、评估投资策略的强大武器。这本书的深度和广度都令人惊叹，它涵盖了从基础概念到前沿研究的方方面面，为任何希望在金融计量领域有所建树的人提供了坚实的基础和丰富的资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑填补了许多金融研究者和从业者在理论与实践之间的鸿沟。作者以一种非常务实的方式，将抽象的计量经济学理论转化为金融市场分析的实用工具。我注意到书中对模型的推导过程非常详尽，但同时也避免了过于艰涩的数学语言，使得读者能够真正理解模型背后的逻辑。更重要的是，书中大量引用的实证研究和案例，生动地展示了这些模型如何在真实的金融市场中得到应用，以及它们在解释市场现象和做出预测方面所展现出的强大能力。我印象特别深刻的是关于波动率建模的部分，作者从不同的角度探讨了各种模型，并分析了它们各自的优缺点，这对于我理解金融市场的风险特征非常有帮助。这本书并非一本容易读懂的入门读物，但对于那些愿意投入时间和精力去深入学习的读者来说，它所带来的知识回报是难以估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式与我读过的许多同类书籍截然不同。它不是简单地罗列模型和公式，而是通过一系列精心构建的论证和案例，引领读者逐步深入到金融计量经济学的核心。作者对于金融市场复杂性的深刻洞察，以及将这些复杂性转化为严谨的量化分析框架的能力，令人叹为观止。我发现自己常常在读完一个章节后，会花很多时间去思考作者提出的观点，并试图将它们与自己已有的知识和经验联系起来。书中对于模型假设、统计推断的讨论非常到位，这有助于读者理解方法的局限性，并避免过度解读结果。对于那些希望在金融领域进行量化研究或开发复杂交易策略的读者来说，这本书提供了一套强大的分析工具箱，并且教会你如何灵活运用这些工具。它不仅仅是一本技术手册，更是一部启发思维的著作。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的视角非常独特，它不像很多教科书那样线性地讲解理论，而是通过一种更加聚焦的方式，深入探讨了金融计量经济学的关键问题。作者的讲解非常注重细节，每一个模型、每一个概念的提出都有其深刻的背景和应用场景。我尤其欣赏书中对于模型的动态性和适应性的强调，这与金融市场本身的快速变化和不断演进的特性非常契合。读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的导师进行一场深入的对话，你会被不断地挑战，同时也会获得很多新的启示。书中对于实证分析的指导，也让我对如何进行严谨的金融数据研究有了更清晰的认识。它不仅仅是提供了知识，更重要的是培养了一种批判性思考和解决问题的能力，这是在金融领域取得成功的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本难度似是介于高年级本科与研究生入门之间....可惜我大二就要用.....不过相较其它两本课堂用书 - "Investment Science" & "Options, Futures and Other Derivatives" - 这本明显优于数学；缺点也在于数学艰深....请学好线代...

评分☆☆☆☆☆

真的不适合本科生教学。虽然内容比较广（不过这些模型估计现在用得都不多了吧，了解一下建模的基本思想还是不错的），讲得其实也还挺有趣的，也有实证数据，但真的不是本科生，本科生是打基础的，打基础！orz

评分☆☆☆☆☆

很有调理的学术文献的系统梳理，但不适合直接使用或业界应用。

评分☆☆☆☆☆

我觉得有点儿typos不应该算是什么大不了的缺点。这本书最大的特点，和其他金融计量教科书比较，它是从金融出发，而不是从统计模型出发。这一点很重要！因为大部分其他教科书着重于模型而忽略了背后的经济意义，以至于读者读完了，最多是对模型滚瓜烂熟，但不知道为什么这模型要这样，背后到底有什么重大意义…

评分☆☆☆☆☆

真的不适合本科生教学。虽然内容比较广（不过这些模型估计现在用得都不多了吧，了解一下建模的基本思想还是不错的），讲得其实也还挺有趣的，也有实证数据，但真的不是本科生，本科生是打基础的，打基础！orz