计量经济学（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:李子奈

出品人:

页数:363

译者:

出版时间:2010-3-1

价格:37.80元

装帧:

isbn号码:9787040289619

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深入探索金融市场的奥秘：当代金融计量经济学前沿 本书聚焦于现代金融体系中复杂的数据驱动分析与严谨的统计建模方法，旨在为读者提供一套系统、深入的金融计量经济学工具箱。本书并非计量经济学基础教材的简单重复，而是立足于当前金融实践与学术研究的最新发展，着重探讨那些处理高频金融数据、刻画市场非线性动态以及评估风险暴露的先进技术。 --- 第一部分：金融时间序列的特性与基础建模（深入理解市场记忆与波动性） 本部分将跳脱出传统的平稳性假设，直面金融时间序列数据所固有的非平稳性、尖峰厚尾以及波动性聚集的特征。我们不会复述基础的ARIMA模型构建流程，而是将其视为起点，迅速过渡到更具解释力和预测能力的现代工具。 1. 高频数据的挑战与预处理： 金融市场数据的频率日益提升（日内、秒级），这带来了测量误差、市场微观结构噪声以及非同步交易的复杂性。本章将详细阐述如何利用有效市场假说（EMH）的变体来清洗和转换这些数据，包括使用时间改变模型（Time-Change Models）和实现波动率（Realized Volatility）的计算与应用。我们将探讨如何将离散的交易数据转化为连续时间的分析框架，重点关注信息到达率（Information Arrival Rate）的估计。 2. 波动率建模的进阶： 传统的ARCH/GARCH模型因其线性结构已难以完全捕捉金融危机期间观察到的极端波动。本书将重点介绍随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）的贝叶斯推断方法，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在估计潜变量时的应用。此外，我们将深入探讨EGARCH和GJR-GARCH等非对称波动率模型，用以量化“杠杆效应”——即负面冲击对未来波动性影响大于同等规模正面冲击的现象。对于跨期预测，我们将对比APARCH与FIGARCH模型在长期记忆（Long Memory）建模上的优劣。 3. 协整与长期均衡关系： 面对多资产组合或宏观金融变量之间的长期联动，本章将侧重于向量误差修正模型（VECM）的高阶应用。我们不仅会讲解Johansen检验来确定协整秩，更重要的是，如何利用结构化VECM来识别真实的经济冲击，并区分短期过度反应与长期均衡修正的速度，这在套利定价理论（APT）和利率期限结构分析中至关重要。 --- 第二部分：资产定价与风险管理的计量视角（超越线性模型的限制） 现代金融理论的核心在于资产的风险与回报。本部分将专注于如何利用更复杂的非线性计量技术来检验和估计资产定价模型，并构建稳健的风险度量体系。 4. 非线性因子模型与特征定价： 传统的CAPM或Fama-French三因子模型基于线性回归，难以解释行为金融学所揭示的异象。本书将介绍如何使用非参数回归和局部加权估计（Loess/Nadaraya-Watson）来揭示因子与回报之间更精细的函数关系。我们还将探讨面板数据模型在跨截面资产定价中的应用，特别是如何解决截面相关的内生性问题，并应用时间序列交叉截面（TSCS）估计来提高效率。 5. 利率与期限结构的高维建模： 利率期限结构（Yield Curve）的动态变化是宏观金融稳定的关键。我们将侧重于动态随机一般均衡（DSGE）模型中衍生出的连续时间利率模型，如Heath-Jarrow-Morton（HJM）框架的离散化估计。重点将放在如何运用主成分分析（PCA）来从大量利率点中提取“水平、斜率、曲度”三个关键因子，并使用卡尔曼滤波对这些潜变量进行实时跟踪和估计。 6. 极值理论与尾部风险度量： 在金融危机中，标准差（方差）对尾部风险的低估是灾难性的。本章全面引入极值理论（Extreme Value Theory, EVT），包括Peaks Over Threshold (POT) 方法。读者将学习如何使用广义帕累托分布（GPD）来精确估计在99%或99.9%置信水平下的风险价值（VaR）和期望损失（Expected Shortfall, ES）。我们还将对比EVT估计的VaR与基于历史模拟法和Delta-Normal法的VaR在压力测试中的表现差异。 --- 第三部分：金融衍生品的计量与应用（高频、高维的估计难题） 衍生品市场是金融计量技术最前沿的试验田，其定价往往依赖于对底层资产路径的准确刻画。 7. 跳跃扩散过程与期权定价： 经典的Black-Scholes模型假设资产价格遵循几何布朗运动，这忽略了市场中突发事件（如重大新闻发布）引起的价格跳跃。本书将介绍 Merton的跳跃扩散模型，并展示如何利用最大似然估计（MLE）或GMM方法，通过高频交易数据来联合估计扩散项（波动率）和跳跃强度参数。对于期权定价，我们将探讨随机波动率下的跳跃模型（SVJJ）的数值模拟方法。 8. 波动率曲面与状态空间模型： 波动率曲面（Volatility Surface）反映了不同行权价和到期日的隐含波动率结构。本书将介绍如何利用动态因子模型来刻画波动率曲面的时变结构，并运用卡尔曼滤波技术对隐含波动率进行平滑和预测。我们将使用非线性卡尔曼滤波（如扩展卡尔曼滤波 EKF 或无迹卡尔曼滤波 UKF）来估计那些无法直接观测的市场状态变量。 9. 计量经济学在机器学习中的融合（前沿交叉）： 认识到传统线性模型的局限性，本部分将介绍如何将神经网络（如LSTM或Transformer架构）应用于金融时间序列预测，但重点在于如何保持模型的可解释性。我们将探讨如何利用计量经济学的残差分析来检验这些黑箱模型的有效性，并使用因果推断（Causal Inference）的方法，如双重差分（DiD）或合成控制法，来评估特定金融政策或事件对市场的影响，确保预测不仅仅是相关性而非真正的因果关系。 --- 总结与展望： 本书假定读者已经掌握了基础的统计推断和回归分析知识，致力于提供在当代金融实践中不可或缺的、处理复杂金融数据的实战工具。通过深入探讨非线性、高频、多维和非正态分布的计量挑战，本书旨在培养读者对金融数据背后经济逻辑的深刻洞察力，并能够批判性地评估和应用前沿的计量模型。 本书适合对象： 金融工程专业高年级本科生、金融学及经济学研究生、量化分析师、风险管理专业人士以及对复杂金融数据建模有浓厚兴趣的从业者。

评分☆☆☆☆☆

作者是国内计量经济学界的权威，本书可谓是呕心沥血的经典之作。本书有以下几个特点： 1、不光讲模型和方法本身，而是讲怎么设立模型、怎么选变量、怎么设定变量间的关系等一些非常基本的问题，这是本书和其他教材不一样的重要一点。尤其是最后一章，写得酣畅淋漓，读...  

评分☆☆☆☆☆

这学期我们的计量经济学学的就是这本书。我平时是和伍德里奇的《计量经济学导论》一起看的，所以两本书的特点在对比中就很明显。 这本书的例子比较少（如果觉得多那是因为没有看另外一本），而且相对来说比较注重数学上的计算。由于在计量领域用Eviews很方便，而且比较流行，...  

评分☆☆☆☆☆

那里的题目都很经典 有些看过了，但是，考试时不同了 即使用一页纸抄了很多东西，满满的一页 能在那样 A4纸里写那么多东西简直出乎我的意料 可是，有什么用呢？ 记得考试时只瞄了一眼，后来就凭自己的理解做题了 一直以为XU老师终于仁慈了 哪知，还是我们太幼稚了，考后大骂也...

评分☆☆☆☆☆

那里的题目都很经典 有些看过了，但是，考试时不同了 即使用一页纸抄了很多东西，满满的一页 能在那样 A4纸里写那么多东西简直出乎我的意料 可是，有什么用呢？ 记得考试时只瞄了一眼，后来就凭自己的理解做题了 一直以为XU老师终于仁慈了 哪知，还是我们太幼稚了，考后大骂也...

评分☆☆☆☆☆

基本假定违背，主要包括： （1）随机干扰项序列存在异方差性 （2）序列相关性 （3）解释变量间存在多重共线性 （4）解释变量是随机变量且与随机干扰项相关 异方差：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。  

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计，体现了出版方对学术教材的尊重和用心。纸张的质量和印刷的清晰度都很高，即便是那些涉及复杂矩阵和希腊字母的公式，也排版得井井有条，不易产生阅读疲劳。更值得称赞的是它的索引和交叉引用系统。当你对某个概念产生疑问时，可以迅速查找到它在全书不同章节中被提及或深入讨论的位置，这对于构建知识网络非常有帮助。它就像一本设计精良的工具箱，每一种工具——无论是工具变量、固定效应还是极大似然估计——都有清晰的标签和使用说明。它不仅仅是一本传授知识的书，更像是一位耐心的导师，在你独立进行实证研究的漫长道路上，提供可靠的参照和及时的指引。总而言之，这是一部兼具学术深度、应用广度和精良制作的经典之作，值得反复研读和珍藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一本工具书，其配套的实证案例和数据处理指导是衡量其实用价值的关键。令人欣慰的是，这本书在这一点上远超我的预期。它似乎深谙当代学生和研究人员的工作流程，不再局限于纸上的计算，而是大量引入了主流统计软件（比如Stata或R）的操作指南。每一章的最后部分，都会有配套的“软件应用实例”，用真实或模拟的数据集展示如何运行模型、如何解读输出结果、如何处理常见的数据清理问题。这些实例不仅是简单的代码堆砌，而是融入了经济学家的思考过程——如何构建变量、如何选择合适的模型设定、如何撰写实证分析的结论段落。这种“理论+操作”的紧密结合，极大地缩短了读者从“学会一个公式”到“完成一次实证分析”之间的距离，让学习过程充满了即时的成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的引入方式真是让人眼前一亮，它没有直接跳入复杂的数学公式和抽象的模型，而是非常巧妙地从实际经济学问题的背景出发，引导读者去思考“为什么我们需要计量经济学”以及“它能帮我们解决什么样的问题”。初学者读起来会感觉比较亲切，因为它成功地架设了一座连接理论与实践的桥梁。作者在介绍基本概念时，比如回归分析的几何意义、最小二乘法的直观解释，都运用了大量生动的例子和图表，使得那些原本容易让人望而生畏的数学推导变得可以理解和消化。我尤其欣赏它对假设条件的细致剖析，而不是简单地陈述“假设成立”。它会花篇幅讨论违反这些假设会带来什么后果，以及我们该如何识别和补救，这种严谨又不失灵活的叙述方式，对于培养批判性思维至关重要。而且，它在章节安排上也体现了循序渐进的原则，从最基础的单方程模型稳步过渡到更复杂的面板数据和时间序列，每一步都像是精心铺设的阶梯，让学习者能够扎实地向上攀登。

评分☆☆☆☆☆

然而，任何一本鸿篇巨制都难免有其挑战性所在，这本书的详尽程度在某些时刻也构成了学习上的一个门槛。对于时间有限或者初次接触计量学的读者而言，某些章节的数学推导确实略显冗长和密集。虽然作者的意图是为了保证严谨性，但有时候你会感觉自己像是掉进了一个纯数学的深渊，需要花费大量精力去啃下那些极限、矩阵代数和渐近性质的证明。如果只是想快速掌握应用层面，可能需要一些取舍，先跳过部分证明，抓住核心的经济学直觉和应用规则。这种对数学细节的坚持，固然保证了本书的学术高度，但对于那些“重应用轻推导”的学习者来说，可能需要更强的毅力去坚持。不过话又说回来，正是因为这些扎实的数学基础，这本书才能够成为许多研究生课程的指定教材，它为你打下的理论根基是未来阅读更高级文献的必要前提。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度是其最令人印象深刻的特点之一。很多入门级的计量读物在处理高级主题时往往会草草收场，但第三版在这方面做得非常出色。它不仅覆盖了经典的主题，比如异方差、自相关等，还引入了许多现代计量经济学中越来越重要的前沿内容，比如内生性问题的系统性处理，包括工具变量（IV）和广义矩估计（GMM）的详细推导和应用场景分析。更棒的是，它没有仅仅停留在理论层面，而是紧密结合了经济学研究的前沿热点。例如，在讨论因果推断时，作者花了相当大的篇幅去讲解断点回归（RDD）和双重差分（DID）等准实验方法，这些方法在当代政策评估和微观经济学研究中占据着核心地位。每当介绍一个新的方法论，作者都会给出清晰的识别策略和检验步骤，仿佛是手把手地教你如何在实际研究中操作，这对于那些希望将计量技能转化为研究产出的读者来说，是无价的财富。

评分☆☆☆☆☆

久远的记忆，通读

评分☆☆☆☆☆

有错

评分☆☆☆☆☆

耗时1个月啃完。国人能编好的教材就属这类跟数学沾边的经济学。经济学的理论功底决定计量经济学水平的高低。时间序列分析需要单独一本书继续深入。

评分☆☆☆☆☆

这门课最后不知道为嘛考得这么差，各个方面都复习到了，老师的偏见作祟吧......_(:зゝ∠)_算了不是学经济的料

评分☆☆☆☆☆

适合学完别的再回头看