An Introduction to Financial Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Blackwell

作者:Oliver Linton

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2010-4-13

价格:GBP 29.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781405107648

丛书系列:

图书标签:

• 金融计量经济学
• 计量经济学
• 金融学
• 时间序列分析
• 回归分析
• 统计学
• 金融建模
• 投资分析
• 风险管理
• 计量经济学方法

金融计量经济学：揭示市场奥秘的强大工具 金融世界波澜壮阔，充斥着价格波动、风险变幻和投资机遇。然而，这些表面的喧嚣之下，隐藏着深刻的数学规律和统计模式。理解并驾驭这些模式，是成功投资、制定有效政策以及构建稳健金融体系的关键。本书将带您深入探索金融计量经济学这一强大领域，它融合了经济学理论、统计方法和计算工具，为我们理解和分析金融市场提供了前所未有的视角。 金融计量经济学：为何重要？ 在瞬息万变的金融市场中，直觉和经验固然重要，但远不足以应对复杂多变的挑战。金融计量经济学提供了一套严谨的框架，使我们能够： 量化风险： 衡量资产价格波动的可能性，识别和管理潜在的损失。 预测趋势： 利用历史数据和经济理论，对未来市场走势进行有根据的预测。 评估模型： 构建和检验各种金融模型，以理解资产定价、市场效率和宏观经济变量之间的关系。 优化策略： 设计和评估投资组合，制定有效的风险管理和交易策略。 理解因果： 区分相关性和因果性，揭示经济事件对金融市场产生的真实影响。 本书将引领您穿越金融计量经济学迷人的世界，从最基础的概念入手，逐步深入到前沿的研究方法。无论您是金融专业的学生、研究人员，还是希望提升自身金融分析能力的实践者，都能从中获益匪浅。 本书核心内容概览 本书的构建旨在为您提供一个全面而扎实的金融计量经济学知识体系。我们将从基础的统计学和概率论概念开始，这些是理解后续内容的关键。 第一部分：计量经济学基础与金融数据 在正式进入金融计量经济学之前，我们首先需要回顾和理解计量经济学的一些基本原则。 统计学与概率论回顾： 涵盖描述性统计、推断性统计、概率分布、期望值、方差等核心概念。理解这些基础知识是掌握计量经济学模型的基石。 时间序列数据的特性： 金融数据绝大多数是时间序列数据，具有自相关、异方差、非平稳性等特殊性质。我们将深入探讨这些性质，并为后续模型选择提供指导。 金融数据的来源与处理： 介绍不同类型的金融数据（股票价格、汇率、利率、成交量等），以及数据清洗、缺失值处理、异常值检测等实际操作。 第二部分：线性回归模型及其在金融中的应用 线性回归模型是计量经济学中最基础也是最常用的模型之一。我们将详细介绍其理论、估计方法以及在金融领域的广泛应用。 简单线性回归： 解释自变量和因变量之间的线性关系，以及如何估计回归系数。 多元线性回归： 扩展到包含多个自变量的情况，探讨变量选择、多重共线性等问题。 假设检验与置信区间： 学习如何检验回归系数的统计显著性，并构建置信区间来评估模型参数的可靠性。 模型诊断与改进： 探讨残差分析、异方差检验、自相关检验等方法，以及如何根据诊断结果改进模型。 金融应用实例： 股票收益与宏观经济变量的关系： 利用回归模型分析GDP增长、通货膨胀率、利率等宏观变量对股票收益的影响。 CAPM模型的实证检验： 通过回归方法检验资本资产定价模型（CAPM）的有效性，理解资产的系统性风险和预期收益之间的关系。 事件研究法： 分析特定事件（如公司公告、政策变动）对股票价格的影响。 第三部分：处理时间序列数据的模型 金融数据通常呈现出随时间变化的动态特征，因此，专门针对时间序列数据的模型至关重要。 平稳性与单位根检验： 深入理解时间序列的平稳性概念，以及ADF检验、PP检验等单位根检验方法，这是判断是否需要进行差分或协整分析的关键。 AR、MA、ARMA、ARIMA模型： 自回归（AR）模型： 解释当前值如何依赖于过去的观测值。 移动平均（MA）模型： 解释当前值如何依赖于过去的预测误差。 ARMA模型： 结合AR和MA模型，更全面地捕捉时间序列的动态。 ARIMA模型： 引入差分（I）项，处理非平稳时间序列，使其能够被ARIMA模型描述。 金融应用实例： 股票价格预测： 使用ARIMA模型对股票价格进行短期预测。 通货膨胀预测： 利用ARIMA模型预测未来通货膨胀率，为货币政策制定提供参考。 汇率建模： 分析和预测汇率的动态变化。 第四部分：波动率建模 金融市场最显著的特征之一是其波动率的聚集性，即大的价格变动之后往往伴随着大的变动，小的变动之后往往伴随着小的变动。 GARCH系列模型： ARCH模型： 解释条件方差如何依赖于过去的残差平方。 GARCH模型： 引入过去的条件方差项，提高模型的拟合能力。 EGARCH、GJR-GARCH等扩展模型： 学习处理非对称波动率效应（杠杆效应）的模型。 金融应用实例： 风险价值（VaR）计算： 利用GARCH模型计算不同置信水平下的VaR，量化投资组合的最大潜在损失。 期权定价： 波动率是期权定价的关键输入，GARCH模型为期权定价提供了更真实的波动率输入。 投资组合风险管理： 动态地估计和管理投资组合的波动率风险。 第五部分：联立方程模型与面板数据模型 在更复杂的金融场景中，变量之间可能存在相互影响，或者我们需要分析跨越时间和多个实体的关系。 联立方程模型（SEM）： 探讨系统中方程之间的相互依赖性，介绍识别与估计方法。 面板数据模型： 面板数据结构： 理解面板数据（同时包含时间维度和截面维度）的特点。 固定效应模型与随机效应模型： 学习如何处理个体效应和时间效应，以获得更准确的估计。 金融应用实例： 宏观经济模型： 分析货币政策、财政政策与经济增长、通货膨胀等变量之间的复杂传导机制。 公司金融研究： 分析企业特征、宏观环境与公司绩效之间的关系。 银行监管研究： 分析不同国家或地区银行监管政策对金融稳定性的影响。 第六部分：模型选择、诊断与前沿主题 掌握了多种模型之后，如何选择最适合的、如何评估模型的优劣，以及了解一些前沿的研究方向，是提升研究能力的必经之路。 模型选择准则： 介绍AIC、BIC等信息准则，以及经济学意义上的模型选择。 模型检验与诊断： 强调在实践中进行充分的模型诊断的重要性。 贝叶斯计量经济学简介： 介绍贝叶斯方法在金融计量经济学中的应用。 机器学习在金融中的应用简介： 简要介绍一些机器学习技术（如支持向量机、神经网络）在金融预测和风险管理中的潜力。 金融计量经济学的前沿研究方向： 展望该领域的一些热门话题，如高频数据分析、网络计量经济学、行为金融计量经济学等。 本书的学习方法与建议 本书的编写风格力求严谨又不失清晰，但金融计量经济学毕竟是一门需要理论与实践相结合的学科。为了最大化学习效果，我们建议您： 1. 扎实基础： 在学习本书之前，确保您对基础的微积分、线性代数、概率论和统计学有良好的掌握。 2. 理论与实践结合： 每学完一个模型或概念，都尝试在实际数据上进行应用。本书将提供一些案例，但鼓励您自行寻找和分析感兴趣的数据。 3. 使用统计软件： 熟悉使用至少一种统计软件（如R、Python、Stata、EViews）将极大地提升您的实践能力。本书将以通用概念为主，但熟悉具体的软件操作是必不可少的。 4. 勤于思考与提问： 在学习过程中，遇到不理解的地方，不要轻易放过。积极查阅资料、与其他学习者交流，甚至向您的导师或有经验的同行请教。 5. 阅读相关文献： 在掌握了本书的基本内容后，鼓励您阅读经典的计量经济学和金融学期刊文献，了解最新研究动态和实际应用案例。 结语 金融计量经济学是一扇通往深刻理解金融市场的大门。它不仅是学术研究的利器，更是实践者做出明智决策的指南。本书将为您提供一把解锁这扇门的钥匙，帮助您掌握分析金融数据、构建模型、量化风险和预测未来的强大技能。希望本书能激发您对金融计量经济学的浓厚兴趣，并在您的金融探索之旅中扮演重要的角色。

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