Physical Activity and Health pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Norgan, N.G. 编

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2008-6

价格:$ 66.67

装帧:

isbn号码:9780521067461

丛书系列:

图书标签:

• 运动
• 健康
• 身体活动
• 公共卫生
• 锻炼
• 生活方式
• 预防医学
• 运动生理学
• 健康促进
• 运动营养

好的，这是一本关于应用计量经济学在金融市场研究中的前沿进展的图书的详细简介，完全不涉及《Physical Activity and Health》的内容。 --- 金融计量前沿：高频数据、非线性模型与风险溢出效应 著者： 张伟 / 李明 / 王芳 出版社： 环球学术出版社 ISBN： 978-1-948821-35-7 装帧： 精装，全彩印刷 页码： 680页 内容简介 在二十一世纪的全球金融体系中，数据量的爆炸性增长、市场微观结构的日益复杂性，以及由全球化和技术驱动的风险耦合程度加深，对传统的计量经济学方法提出了前所未有的挑战。本书《金融计量前沿：高频数据、非线性模型与风险溢出效应》正是为应对这些挑战而精心打造的权威性著作。它汇集了近年来计量经济学在金融领域最具创新性和影响力的研究成果，提供了一个从理论基础到实证应用的全面、深入的指南。 本书结构严谨，内容覆盖面广，重点聚焦于处理现代金融数据所必需的关键计量工具和前沿建模策略。全书共分为五大部分，二十章内容，层层递进，旨在帮助读者——无论是资深研究人员、金融机构的量化分析师，还是高年级研究生——构建起坚实的理论框架并掌握最新的实证技能。 第一部分：计量基础与高频数据处理的范式转移 (Foundations and the Paradigm Shift in High-Frequency Data) 本部分奠定了理解现代金融计量复杂性的理论基石，并着重探讨了高频数据的特殊处理方法。 第一章：金融时间序列的非线性与非平稳性再审视 本章回顾了经典线性模型（如ARIMA）的局限性，深入探讨了金融数据中普遍存在的波动率聚集（Volatility Clustering）现象的本质，并引入了更精细的检验方法来识别长期记忆（Long Memory）和结构性断点。 第二章：高频数据（HFD）的计量挑战与预处理 高频数据（秒级、毫秒级）充满了噪声和微观结构效应。本章详细讲解了如何处理跳跃（Jumps）、最优采样频率的选择（如有效样本均值采样EMT）、以及如何利用最优子采样技术来估计无噪声的真实资产价格变动。此外，还介绍了信息率（Information Rate）的概念及其在衡量数据质量中的应用。 第三章：最优时间频率下的信息效率与市场微观结构 超越了传统的日频或周频分析，本章聚焦于微观结构如何影响信息传递和价格形成。我们探讨了订单簿（Order Book）数据、买卖价差（Bid-Ask Spread）的动态变化，并利用高频数据检验了半强式有效市场假说在不同时间尺度下的表现。 第二部分：波动率建模的深化与扩展 (Deepening Volatility Modeling) 波动率（Risk）的准确预测是资产定价、期权定价和风险管理的核心。本部分系统性地梳理了超越标准GARCH族的尖端模型。 第四章：高阶和随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV） 本章详述了随机波动率模型，它将波动率视为一个不可直接观测的随机过程。重点讨论了基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）和粒子滤波（Particle Filtering）的估计方法，特别是随机波动率模型的平滑技术及其在资产组合风险度量中的应用。 第五章：非对称与外部信息驱动的GARCH扩展 金融市场的非对称性——“坏消息比好消息引起更大的波动”——是关键特征。本章详细分析了EGARCH、GJR-GARCH以及它们在高维情境下的扩展（如Factor-GARCH）。同时，引入了外部信息变量（如宏观经济数据、新闻情绪指标）的GARCH-X模型，以提高短期波动率预测的准确性。 第六章：多重尺度波动率分解与信息流分析 利用小波分析（Wavelet Analysis）技术，本章探讨了波动率在不同时间尺度上的分解。通过分离高频噪声、中频市场微观结构效应和低频基本面信息，可以更清晰地识别信息流（Information Flow）在不同市场参与者之间的动态。 第三部分：处理复杂依赖结构：Copula与时变参数模型 (Modeling Complex Dependencies: Copulas and Time-Varying Parameters) 金融风险的真正威胁往往源于系统性的、非线性的依赖关系。本部分专注于处理多变量数据中的尾部依赖和动态结构变化。 第七章：金融时间序列的尾部依赖与Copula函数 传统的线性相关性（如Pearson相关系数）无法捕捉极端事件下的联合风险。本章深入介绍了Copula理论，包括对称与非对称Copula的选择（如Student-t, Clayton, Gumbel），以及如何在VaR和ES计算中利用Copula来准确模拟资产价格的联合分布，尤其关注金融危机期间的尾部依赖增强现象。 第八章：时变参数（TVP）模型与动态结构分析 金融市场的参数并非一成不变。本章系统介绍了TVP-VAR模型（如Kalman Filter估计的TVP-VAR），用于追踪宏观经济冲击和货币政策对资产定价模型参数的实时影响。 第九章：高维动态相关与条件依赖性 面对成千上万的金融资产，传统的VAR模型计算量巨大。本章介绍了处理高维金融网络依赖的先进方法，如动态条件相关（DCC-GARCH）的扩展形式，以及基于因子模型的动态协方差估计技术，以实现有效的投资组合优化。 第四部分：冲击、传染与系统性风险的计量 (Shocks, Contagion, and Systemic Risk Metrics) 系统性风险是全球金融监管的核心议题。本部分将计量工具应用于识别、量化和追踪金融系统中的传染路径。 第十章：冲击溢出效应的Granger因果关系检验 超越标准的Granger因果检验，本章引入了基于信息理论（如互信息）和高频数据下（如Realized Variance）的因果检验方法，以更精确地判断一个市场的冲击如何向其他市场传递。 第十一章：网络计量与系统性风险的拓扑分析 将金融市场视为一个复杂的网络，本章利用图论（Graph Theory）和网络分析工具来识别系统中的“枢纽”（Hubs）和“桥梁”（Bridges）。重点讲解了利用网络中心性指标（如介数中心性）来量化不同机构和资产在风险传播中的重要性。 第十二章：动态风险值（CoVaR）与边际短期损失（MES）的估计 这是量化系统性风险的两个核心工具。本章详细阐述了利用Quantile Regression（分位数回归）来估计金融机构在整体市场压力下（而非自身压力下）的潜在损失（CoVaR），并讨论了不同估计方法（如分位数回归与DCC-GARCH结合）的优劣。 第五部分：机器学习与因果推断在金融计量中的应用 (ML and Causal Inference in Financial Econometrics) 本部分展望了计量经济学的未来方向，将数据驱动的预测能力与严谨的因果推断相结合。 第十三章：金融预测中的正则化与稀疏模型 面对大量潜在预测变量（如数千个技术指标或因子），Lasso、Ridge和Elastic Net等正则化技术被引入，用于变量选择和模型稳定性的提升，尤其在因子模型构建中表现出色。 第十四章：深度学习在时间序列预测中的优势与局限 本章探讨了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型在资产价格和波动率预测中的应用。通过严格的计量经济学框架，对深度学习模型的预测准确性、泛化能力和经济学可解释性进行了批判性评估。 第十五章：准实验设计与金融政策的因果推断 计量经济学的终极目标是因果识别。本章介绍了差分中的差分（DiD）、断点回归（RDD）和工具变量（IV）等准实验方法，并将其应用于评估如“熔断机制”、“量化宽松政策”等金融事件的真实经济效应。 --- 本书特色 1. 理论与实践的完美结合： 每章均包含深入的理论推导和丰富的实证案例（使用R和Python的实际代码片段演示），确保读者能将理论知识直接应用于真实金融数据集。 2. 前沿方法的聚焦： 重点覆盖了高频数据处理、多变量非线性依赖建模（Copula）和系统性风险计量（CoVaR, 网络分析）等当前学术界和业界最关注的领域。 3. 严谨的统计基础： 强调了模型假设检验和稳健性分析的重要性，帮助读者避免构建出虚假显著性的模型。 目标读者 金融工程、量化金融、应用经济学及统计学专业的研究生和博士生。 银行、资产管理公司、对冲基金中的量化分析师、风险经理和策略师。 对应用计量经济学有深入兴趣的学术研究人员。 --- （全书篇幅共计约 680 页，内容详实，专注于计量方法论在现代金融市场中的应用。）

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