Handbook of Financial Econometrics, Vol. 2 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science

作者:Ait-sahalia, Yacine (EDT)/ Hansen, Lars Peter (EDT)

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2009-9-22

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444535481

丛书系列:

图书标签:

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

金融计量经济学手册（第二卷） 内容概述 《金融计量经济学手册（第二卷）》是对金融计量经济学领域前沿研究和核心方法的深度探讨。本卷承接第一卷的基础，进一步拓展了理论框架，引入了更复杂的模型和统计技术，以应对瞬息万变的金融市场所带来的挑战。本书汇集了该领域顶尖学者的最新研究成果，旨在为学术界和金融界的专业人士提供一个全面、权威的参考指南。 本书特色与内容亮点 本卷内容涵盖了金融计量经济学中一系列至关重要且极具时效性的主题，重点关注以下几个方面： 时间序列模型与波动率建模的深化： 在第一卷对基础时间序列模型进行介绍的基础上，本卷深入探讨了更高级的时间序列模型，例如，状态空间模型（State Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filter）在金融数据分析中的应用。这些模型能够有效地处理金融数据中的结构性变化和未观测状态，为资产定价、风险管理提供了更精密的工具。 高频数据分析： 随着金融市场交易频率的不断提升，高频数据的分析变得尤为重要。本卷提供了针对高频金融时间序列数据的统计建模方法，包括但不限于： 日内波动率建模： 探索如 Garman-Klass, Parkinson, Rogers-Satchell 等日内波动率估计量，以及利用高频数据构建更精细的条件波动率模型（如高频 GARCH 变种）。 微观结构（Market Microstructure）模型的应用： 分析订单簿动态、交易量冲击等对价格形成的影响，并介绍如何利用计量经济学工具量化这些效应。 高频数据的非参数方法： 探讨核密度估计、局部多项式回归等方法在处理高频数据中的优势。 波动率建模的扩展： 除了经典的 GARCH 系列模型，本卷将重点介绍非线性 GARCH 模型（如 EGARCH, TGARCH, APARCH）、随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）及其在实证中的应用，包括它们在风险价值（VaR）、条件在险损失（CVaR）计算上的优势。此外，还会涉及多变量波动率模型，如 DCC-GARCH 模型，用于捕捉资产组合中的动态相关性。 长记忆性（Long Memory）和分形（Fractality）在金融时间序列中的体现： 讨论如 ARFIMA、分形布朗运动等模型，以描述金融资产收益率和波动率中存在的长期依赖性。 资产定价模型的计量经济学方法： 本卷将深入分析各种资产定价模型（如 CAPM、APT、FF 三因子模型、Fama-French 五因子模型等）的计量经济学检验和估计方法。 面板数据模型在资产定价中的应用： 详细介绍如何利用面板数据模型（如固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型）处理跨截面和时间序列数据，以更有效地估计和检验资产定价因子。 非线性资产定价模型： 探索允许因子效应随状态变化的非线性资产定价模型，并介绍相应的估计技术，如局部多项式回归、支持向量机（SVM）等在资产定价研究中的应用。 因子模型的高维处理： 针对因子数量庞大的情况，介绍如主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）等降维技术，以及它们在构建和检验因子模型中的作用。 行为金融学模型的计量检验： 介绍如何使用计量经济学工具来检验与投资者行为偏差相关的模型，例如，对羊群效应（Herding）、过度反应（Overreaction）等现象进行量化分析。 风险管理与金融衍生品定价的计量模型： 本卷将聚焦于金融风险管理的最新计量经济学技术，以及复杂金融衍生品的定价模型。 极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在风险管理中的应用： 介绍 EVT 如何量化极端风险事件，如期权定价中的尾部风险（Tail Risk）、信用风险的违约概率估计等。 信用风险计量模型： 深入探讨如 Merton 模型、结构模型（Structural Models）、简化模型（Reduced-form Models）及其计量经济学估计方法，包括评级转移矩阵、违约率估计等。 金融衍生品定价的数值方法与计量经济学结合： 讨论如何结合模拟方法（如蒙特卡洛模拟）和计量模型来为复杂衍生品（如奇异期权）进行定价和风险对冲。 系统性风险的度量与分析： 介绍 CoVaR (Conditional Value at Risk)、MES (Marginal Expected Shortfall) 等度量系统性风险的指标，以及用于估计和预测这些指标的计量模型。 宏观金融计量经济学与政策分析： 本卷也将关注宏观经济变量如何影响金融市场，以及如何利用计量经济学工具进行政策分析。 货币政策与金融市场互动： 分析货币政策（如利率变动、量化宽松）对资产价格、波动率和风险溢价的影响，并介绍用于量化这些效应的计量模型，如 VAR (Vector Autoregression) 模型、SVAR (Structural VAR) 模型。 财政政策与金融市场： 探讨财政政策（如政府支出、税收政策）对金融市场的影响，以及风险传导机制。 全球金融危机与传染效应的计量分析： 利用计量经济学方法分析金融危机的传导机制、系统性风险的累积效应，以及不同国家和地区之间的金融传染（Financial Contagion）。 金融市场监管的计量经济学评估： 介绍如何利用计量经济学方法评估金融监管政策（如资本充足率要求、流动性监管）的有效性及其对金融市场稳定性的影响。 计算方法与实证研究： 本卷将强调计算工具在金融计量经济学中的重要性，并提供丰富的实证案例。 高级估计技术： 介绍如贝叶斯估计（Bayesian Estimation）、广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）等高级估计技术在解决复杂模型中的应用。 面板数据分析的最新进展： 探讨如何处理大规模面板数据，以及最新的面板数据模型（如动态面板数据模型、高维面板模型）。 大数据与机器学习在金融计量经济学中的融合： 讨论如何将机器学习技术（如 LASSO, Ridge Regression, 随机森林, 深度学习）应用于金融数据的预测、分类和异常检测，以及它们与传统计量经济学方法的结合。 软件应用与实证案例： 本卷将穿插大量来源于真实金融市场数据的实证案例，展示如何使用 R, Stata, Python 等主流统计软件实现模型估计与分析。 目标读者 本书适用于对金融计量经济学有深入学习需求的金融研究人员、经济学家、统计学家、风险管理专业人士、投资分析师以及对金融市场建模感兴趣的博士生和高年级本科生。 结语 《金融计量经济学手册（第二卷）》是理解和应用当代金融计量经济学方法不可或缺的资源。它不仅梳理了该领域的最新进展，更提供了解决实际金融问题的分析框架和技术工具。通过阅读本书，读者将能够更深刻地理解金融市场的复杂性，并掌握应对未来挑战所需的关键技能。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种沉稳的深蓝色调，搭配烫金的书名，透露出一种不容置疑的专业气质。初次翻阅时，我被其中清晰的章节划分和详尽的目录结构所吸引。虽然我对计量经济学领域并非全然陌生，但这本书在内容组织上的精妙安排，即便只是浏览目录，也能感受到作者在逻辑推演上的深厚功力。特别是对于复杂模型的介绍，他们似乎有一种魔力，能将原本晦涩难懂的数学符号和统计原理，以一种令人感到舒畅的方式呈现出来，让人充满探索的欲望。书中对理论框架的构建，那种层层递进、步步为营的叙述方式，非常适合那些希望系统性地、不留死角地掌握前沿金融计量工具的读者。我尤其欣赏它在不同理论分支之间的巧妙过渡，仿佛走在一条设计精良的知识阶梯上，每一步都坚实而有意义。

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这本书的写作风格非常“克制”和“务实”，这在当前充斥着夸张宣传的学术界中显得尤为可贵。作者的语言精确、措辞严谨，几乎没有一句废话或夸大的修饰语。他们直接切入核心问题，用最简洁的语言勾勒出复杂的数学逻辑。这种风格的好处是，读者可以专注于信息的摄取，而不是被华丽的辞藻所干扰。当我需要快速回顾某个特定计量检验的假设前提时，翻阅这本书的效率极高，因为我知道每一个词语的出现都是经过深思熟虑的。它就像一台高精度的测量仪器，虽然操作界面可能略显复杂，但其提供的读数（即知识）绝对可靠，是检验和验证自己金融模型可靠性的终极标准之一。

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这本书的理论深度令人印象深刻，它似乎完美地平衡了理论的广度与深度的要求。我发现自己不得不频繁地查阅一些基础的统计学和微积分参考资料，但这并非因为作者的叙述模糊，恰恰相反，是因为他们所涉及的议题本身就建立在非常坚实的数学基础上。作者对随机过程、高维数据处理以及非线性模型等领域的探讨，展现出一种对该领域最新研究进展的全面把握。它没有提供“速成秘籍”，而是提供了一套构建知识大厦的蓝图和最坚固的基石。每次攻克一个章节，都有一种豁然开朗的成就感，那种感觉就像是获得了一把开启复杂金融世界大门的钥匙。对于那些寻求挑战、不满足于表面解释的研究人员和从业者而言，这本书是不可或缺的“内功心法”。

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阅读这本书的过程，更像是一场与顶尖学者的深度对话，他们的观点犀利而富有洞察力。这本书并未止步于教科书式的知识堆砌，而是深入探讨了金融市场中那些最棘手、最前沿的实际问题。我发现，作者在讨论特定计量方法时，总能穿插一些极具启发性的案例分析或者历史背景介绍，这极大地增强了理论的可操作性和历史厚重感。比如，对于某些时间序列模型的局限性，书中没有回避，而是坦诚地指出了其适用范围，并立即引向更先进的解决方案。这种严谨的批判性思维贯穿始终，让人不敢有丝毫懈怠。它迫使我不断反思自己过去对某些金融现象的固有认知，并尝试用更精确的数学语言去重构这些理解。对于任何渴望在金融量化领域有所建树的人来说，这本书提供的思维模型，其价值远超书本本身的价格。

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我对这本书的排版和插图设计给予高度评价，这在专业书籍中往往是容易被忽视的细节，但它们对阅读体验的影响却是巨大的。清晰的字体选择，恰到好处的行距，使得长时间的阅读也不会产生强烈的视觉疲劳。更值得称赞的是，书中对图表的使用达到了艺术的高度——那些模型拟合的散点图、波动率簇集的直方图，不仅直观地印证了文中所述的统计特性，而且其美学设计本身也体现了作者对数据可视化的深刻理解。我甚至会时不时地停下来，细细品味那些复杂公式周围的空白和布局，它们共同营造出一种专业而又不压抑的阅读氛围。这种对细节的极致追求，无疑是作者对读者投入时间成本的一种尊重，让人愿意沉浸其中，细细咂摸每一个概念的精妙之处。

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