Introductory Econometrics for Finance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Brooks, Chris

出品人:

页数:674

译者:

出版时间:

价格:160

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isbn号码:9780521873062

丛书系列:

图书标签:

• Economics
• Econometrics
• Finance
• Introductory
• Time Series
• Regression Analysis
• Financial Modeling
• Quantitative Finance
• Statistical Analysis
• Data Analysis
• Investment

计量经济学导论：金融应用 作者：[此处留空，请自行填写作者姓名] 出版社：[此处留空，请自行填写出版社名称] ISBN：[此处留空，请自行填写ISBN号] --- 图书简介 一本为金融领域量身定制的计量经济学入门与进阶指南 在全球金融市场日益复杂和数据驱动的今天，理解和应用严谨的计量经济学工具已成为金融专业人士、研究人员和高级学生的必备技能。本书《计量经济学导论：金融应用》旨在提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，它将经典的计量经济学理论与现代金融经济学的实际问题紧密结合，帮助读者跨越理论与实践之间的鸿沟。 本书的编写哲学是：理论的严谨性必须服务于实际问题的解决能力。 我们避免了过多不适用于金融建模的纯理论推导，而是聚焦于那些能够直接在资产定价、风险管理、投资组合构建和金融市场预测中发挥作用的核心模型和方法。 第一部分：基础重塑与计量准备 本部分旨在巩固读者对计量经济学基础的理解，并为其后续的高级金融应用打下坚实的基础。 第一章：计量经济学的核心角色与数据准备 本章首先阐述了计量经济学在现代金融决策中的不可替代性，解释了为何描述性统计和简单的相关性分析不足以捕捉金融时间序列的复杂性。重点讨论了金融数据的特点，包括高频交易数据、截面数据与面板数据的区别，以及数据清洗和处理的关键步骤。我们将详细介绍大数定律和中心极限定理在金融样本估计中的实际意义，并引入R/Python等主流软件环境下的数据导入和初步可视化技术。 第二章：经典线性回归模型（OLS）的再审视与局限性 OLS仍然是计量经济学的基石，但本章将超越教科书式的介绍。我们将深入探讨OLS假设在金融数据面前的脆弱性，特别是异方差性（Heteroskedasticity）在波动率建模中的普遍存在。内容包括：如何通过怀特检验（White Test）识别异方差性，并掌握稳健标准误（Robust Standard Errors，如HCCM）的应用，确保在存在异方差时估计结果的推论有效性。此外，我们也会讨论多重共线性在因子模型中的体现及其对参数解释力的影响。 第三章：时间序列分析的初步探索：平稳性与自相关 金融时间序列的依赖性是其最显著的特征。本章引入了时间序列分析的框架。核心内容包括：随机游走模型（Random Walk）的检验及其对有效市场假说的启示。我们将详细介绍单位根检验（Unit Root Tests），如ADF和PP检验，并解释在金融数据（如汇率、长期利率）中如何识别非平稳性。同时，我们深入分析自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），为后续的ARIMA建模奠定基础。 第二部分：核心金融计量模型与检验 本部分是本书的核心，专注于解决金融领域最常遇到的建模挑战。 第四章：自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型的构建与应用 本章详细阐述如何使用Box-Jenkins方法对金融时间序列进行识别、估计和诊断。重点讨论ARMA模型的阶数选择（基于信息准则如AIC/BIC），以及如何处理非平稳序列，通过差分构建ARIMA模型。在应用方面，我们将展示如何利用ARIMA模型对简单的资产收益率或价格进行短期预测，并评估预测误差的性质。 第五章：波动率建模的基石：ARCH与GARCH族模型 金融数据，尤其是资产收益率，往往表现出波动率聚集现象（Volatility Clustering），这是标准ARMA模型无法捕捉的。本章将彻底剖析自回归条件异方差模型（ARCH）及其最流行的扩展——广义自回归条件异方差模型（GARCH(1,1)）。内容涵盖模型设定、最大似然估计（MLE）的直观理解、参数的经济学解释以及如何利用GARCH预测未来波动率。此外，还将引入EGARCH（指数GARCH）和GJR-GARCH，解释杠杆效应（Leverage Effect）在不对称波动性中的重要作用。 第六章：多变量时间序列分析：协整与格兰杰因果关系 当处理两个或多个相互关联的金融变量（如利率与汇率、股票与宏观指标）时，多变量模型成为必需。本章首先讨论协整（Cointegration）的概念，解释其如何应用于识别长期均衡关系，特别是配对交易（Pairs Trading）策略中的均值回归现象。我们将详细介绍恩格尔-格兰杰两步法和约恩森检验（Johansen Test）。随后，本章深入探讨格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test），用于判断一个变量的滞后项对另一个变量的预测能力，这在构建向量自回归（VAR）模型之前至关重要。 第七章：向量自回归（VAR）模型及其应用：脉冲响应与方差分解 VAR模型是分析多个相互依赖的时间序列动态关系的标准工具。本章不仅介绍VAR模型的估计，更侧重于其解释力工具：脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF），展示一个变量的冲击如何影响其他变量随时间的变化；以及方差分解（Forecast Error Variance Decomposition），量化不同变量对预测误差的相对贡献。同时，我们将讨论如何通过结构化VAR（SVAR）引入经济理论约束，以识别更具经济意义的冲击。 第三部分：前沿主题与计量挑战 本部分拓展到现代金融计量学的关键前沿领域，重点关注因果推断和高维数据处理。 第八章：面板数据模型在金融中的应用：从截面到动态 面板数据（Panel Data）结合了时间和截面维度，为分析跨公司或跨国别的金融现象提供了强大工具。本章详细对比混合OLS、固定效应（FE）和随机效应（RE）模型，并教授如何利用豪斯曼检验（Hausman Test）在两者间进行选择。重点讨论固定效应模型在控制不可观测的个体异质性（如企业特定风险偏好）方面的优势。此外，还将涉及动态面板数据模型，如引入滞后被解释变量时的GMM（广义矩估计）方法，以解决内生性问题。 第九章：计量模型的内生性与工具变量法（IV） 在金融研究中，内生性（Endogeneity）是导致因果关系估计偏差的主要原因。本章系统梳理内生性的来源，包括遗漏变量偏差、反向因果关系和测量误差。核心教学内容是工具变量（Instrumental Variables, IV）方法，特别是两阶段最小二乘法（2SLS）。我们将详细讨论工具变量的识别条件（相关性和外生性），并介绍弱工具变量（Weak Instruments）的诊断和处理方法。 第十-十一章：超越标准线性模型：非参数方法与分位数回归 当金融变量的分布高度偏斜或存在大量异常值时，基于均值的线性回归可能给出有偏的估计。本章引入分位数回归（Quantile Regression）。通过分析不同分位数（例如，第10百分位数、第50百分位数、第90百分位数）的系数估计，读者可以全面理解风险暴露如何随条件分布的变化而变化，这在尾部风险（Tail Risk）分析中具有极高价值。 第十二章：计量模型的诊断、模型选择与预测评估 一个好的计量模型不仅要拟合数据，还必须具有良好的推断价值和预测能力。本章聚焦于模型验证的最后环节：残差诊断的深化应用（包括异方差、自相关和非正态性的联合检验），以及模型选择标准（AIC, BIC, HQIC）的精确使用。最后，我们将系统介绍预测评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE），以及进行滚动预测（Rolling Forecast）和样本外（Out-of-Sample）预测性能检验的方法，确保模型在真实市场中的稳健性。 --- 本书特点总结： 1. 金融驱动的理论选择： 所有模型和检验都围绕金融经济学的核心问题展开，如资产定价、风险溢价和市场效率。 2. 实践操作导向： 每一核心方法论后都附带详细的实证案例演示，使用真实金融数据集（如股票收益率、波动率指数VIX、利率期限结构数据），并提供[此处应是软件名称，如R或Python]的代码实现指导。 3. 深度聚焦波动率： 投入大量篇幅讲解GARCH族模型，这是现代金融风险管理的基础。 4. 因果推断的重视： 专门章节讲解IV和面板数据方法，指导读者如何构建更具说服力的因果论证，而非仅仅观察相关性。 本书适合计量经济学有初步了解，希望将其应用于金融领域的高级本科生、研究生、量化分析师、风险管理专业人士以及致力于金融实证研究的学者。通过系统学习，读者将有能力独立构建、估计和解释复杂的金融计量模型。

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