Analysis of Financial Time Series pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Ruey S. Tsay

出品人:

页数:677

译者:

出版时间:2010-09-21

价格:USD 120.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470414354

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

• 时间序列
• 金融
• Finance
• Econometrics
• TimeSeries
• 计量经济学
• 统计
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《金融时间序列分析：深度洞察与前沿应用》 本书旨在为您提供一个全面而深入的金融时间序列分析框架，从基础理论到前沿模型，再到实际应用，一步步引导您掌握这项核心的金融量化技能。我们不回避复杂性，但力求清晰易懂，确保您在掌握统计学和计量经济学原理的同时，能够有效地将其应用于解决现实世界的金融问题。 核心内容概览： 基础概念与统计特性： 我们将从最基础的金融时间序列定义出发，深入探讨其统计特性，例如平稳性、自相关性、异方差性等。理解这些基本属性是构建任何有效模型的前提。我们将介绍如何通过可视化工具和统计检验来识别和诊断这些特性，并讨论处理非平稳序列的方法，如差分、对数变换等。 经典时间序列模型： 本书将详细讲解一系列经典的、被广泛应用的金融时间序列模型。您将学习到自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型的构建原理、参数估计方法以及模型诊断。在此基础上，我们将进一步介绍更强大的自回归积分移动平均（ARIMA）模型，它能够处理更广泛的时间序列数据，并对季节性进行建模。我们将深入探讨模型的选择、拟合优度检验以及残差分析，确保模型的有效性。 波动率建模： 金融时间序列最显著的特征之一是其波动的聚集性，即“波动率聚类”。本书将花费大量篇幅来讲解如何捕捉和建模这种现象。您将学习到广义自回归条件异方差（GARCH）模型家族的各种变体，包括EGARCH、GJR-GARCH等，它们能够有效地描述波动率的动态变化。我们将讨论这些模型的参数估计、条件密度函数以及如何利用它们进行风险管理和期权定价。 协整与向量自回归（VAR）模型： 在分析多个相互关联的金融时间序列时，理解它们之间的长期均衡关系至关重要。本书将介绍协整的概念，并讲解如何检验和建模协整关系。在此基础上，我们将深入探讨向量自回归（VAR）模型，它能够同时捕捉多个时间序列的动态交互作用。您将学习到VAR模型的设定、估计、格兰杰因果检验、脉冲响应分析以及方差分解，从而揭示不同变量之间的传导机制。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 状态空间模型提供了一个更加灵活和通用的框架来描述金融时间序列的动态。本书将介绍状态空间模型的构建，并详细阐述卡尔曼滤波算法，它是在存在测量误差的情况下估计隐藏状态变量的强大工具。您将学习到如何将ARIMA、GARCH等模型重写为状态空间形式，以及如何利用卡尔曼滤波进行实时预测和模型推断。 高频数据分析： 随着金融市场信息传递速度的加快，高频数据分析变得越来越重要。本书将探讨高频金融时间序列的独特性质，如微观结构噪音、交易日效应等，并介绍专门用于处理这些数据的模型和技术，例如交易量加权平均价格（VWAP）、到达时间模型等。 机器学习在金融时间序列中的应用： 传统计量经济学模型在捕捉非线性关系和复杂模式方面可能存在局限性。本书将介绍如何将先进的机器学习技术应用于金融时间序列分析。您将学习到如何使用支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升机（GBM）以及深度学习模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）来进行预测、分类和异常检测。我们将讨论这些模型的优势、劣势以及如何将其与传统模型相结合，以提升预测性能。 因子模型与资产定价： 理解资产收益的驱动因素是投资组合管理和风险评估的关键。本书将介绍经典的因子模型，如CAPM和Fama-French三因子模型，并探讨如何使用时间序列回归来估计因子暴露度。我们将进一步讨论更复杂的因子模型，包括多因子模型和动态因子模型，并阐述它们在资产定价和风险溢价分析中的作用。 模型诊断与选择： 无论使用何种模型，严格的模型诊断和科学的模型选择都是至关重要的。本书将详细介绍各种模型诊断工具，包括残差分析、信息准则（AIC, BIC）、横截面回归检验等。我们将讨论如何根据不同的分析目标和数据特性来选择最合适的模型，并强调模型的可解释性和鲁棒性。 实际应用与案例研究： 理论的学习离不开实践的检验。本书将通过大量的实际案例研究，将所学的理论和方法应用于解决真实的金融问题。我们将涵盖股票收益预测、汇率波动分析、利率期限结构建模、风险价值（VaR）计算、高频交易策略开发等多个领域。每个案例研究都将详细展示数据处理、模型构建、参数估计、结果解释以及策略评估的全过程。 本书特色： 结构清晰，逻辑严谨： 从基础到高级，循序渐进，帮助读者建立完整的知识体系。 理论与实践并重： 深入讲解模型原理，同时提供丰富的实操案例。 涵盖前沿方法： 引入机器学习和深度学习在金融时间序列分析中的最新进展。 注重细节与可操作性： 详细介绍模型估计、诊断和选择的步骤，提供代码实现思路。 启发式教学： 鼓励读者批判性思考，理解模型背后的经济直觉。 无论您是金融工程、量化投资、金融风险管理领域的初学者，还是希望深化专业技能的从业者，本书都将是您不可或缺的学习资源。通过本书的学习，您将能够自信地运用先进的金融时间序列分析工具，洞察金融市场的深层规律，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到书，貌似好难啊。不如恩德斯的《应用时间序列分析》容易好看。 建议没有时间序列基础的同学，最好不要买。 而且不太明白为什么有人说它好简单。汗，看来自己的水平太低了。

评分☆☆☆☆☆

这本书已经是第三版，它的知名度只要是学金融的应该都知道。这本书最大的优点在于行文直接明了并配以大量实例来展示各种计量方法的应用。当然，从另一个方面来说这也算一个缺点：遗漏了很多理论上的证明。不过，这本书本就是应用导向，把理论加上可能反倒失去了对大众而言的可...  

评分☆☆☆☆☆

刚拿到书，貌似好难啊。不如恩德斯的《应用时间序列分析》容易好看。 建议没有时间序列基础的同学，最好不要买。 而且不太明白为什么有人说它好简单。汗，看来自己的水平太低了。

评分☆☆☆☆☆

我挺喜欢tsay的这本书的。注意这个版本是老版，新版被分成了两本，所以说出版商简直是无耻啊。。有人拿这本书和carol alexander的market models 比，我也来勉强地掏出自己的$0.02. market models 总体而言是一个从application上根organized书，一开始就直击volatility 和tradin...  

评分☆☆☆☆☆

研究生time series的课本。 这书覆盖的topic挺广的，算是百科全书类的吧，个人觉得不适合初学者用，有些东西写得太深。从前面的neural network进行数值计算参数(只谈论forward feeding 没谈back propagation)，到后来简单的Markov model（初学者要自己动手实现这个还是有点小...  

评分☆☆☆☆☆

拿到《Analysis of Financial Time Series》这本书，我立刻被其专业的气息所吸引。作为一名对金融市场充满热情，同时又追求严谨分析的读者，我对如何从看似杂乱无章的市场数据中提炼出有价值的信息一直感到着迷。我理解金融时间序列分析是理解市场行为、预测未来走势的关键。我期望这本书能够为我提供一套系统的、完整的分析框架。我尤其关注书中是否能够详细讲解不同类型金融时间序列数据的特点，以及针对这些特点，有哪些合适的统计模型和分析方法。例如，对于股票价格、汇率、利率等不同资产类别的时间序列，它们可能展现出不同的统计性质，需要采用不同的分析工具。我希望书中能够清晰地阐述各类模型的原理、假设条件、优缺点，以及如何根据数据的实际情况进行选择和应用。同时，我非常期待书中能够强调模型的解释性和可操作性，而不仅仅是停留在理论的推演。例如，如何通过模型来理解市场驱动因素，如何利用模型进行风险管理，如何根据模型输出进行投资决策等等。如果书中还能涉及一些如何处理异常值、缺失值等实际数据问题的技巧，那将是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

《Analysis of Financial Time Series》这本书，光是看着名字，就足以激发我深入探索的欲望。我一直认为，金融市场就像一部宏大的交响乐，而时间序列数据就是记录这部乐章的乐谱，上面跳动着音符，也隐藏着旋律。而金融时间序列分析，就是我们解读这些音符，理解这首乐曲背后情感和规律的艺术。我特别希望这本书能够系统地梳理金融时间序列分析的脉络，从最基础的概念讲起，逐步深入到各种复杂的模型和技术。我想了解，在面对具有高波动性、非线性、非平稳性的金融数据时，我们应该如何选择合适的工具来捕捉其内在规律。我非常看重书中是否能够提供关于模型构建的实用指导，比如如何有效地进行特征工程、如何避免过拟合、如何评估模型的预测精度等。此外，我对书中关于金融时间序列模型的应用场景也充满期待，例如如何利用这些模型来构建交易策略、进行风险暴露度量、进行资产定价等。我希望这本书能够不仅仅是一本理论手册，更能成为一本指导我实践的“工具箱”，让我能够将书中的知识转化为解决实际金融问题能力的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《Analysis of Financial Time Series》本身就吸引了我，因为我对金融市场的动态变化以及背后隐藏的规律充满了好奇。我一直觉得，金融市场就像一个复杂的生命体，它的行为轨迹，也就是我们所说的“时间序列”，充满了各种模式、趋势、周期和随机波动。而要理解这个生命体，我们就需要一套科学的方法论，去捕捉它的每一次呼吸、每一次心跳。我尤其关注这本书是否能够深入探讨金融时间序列的各种特性，比如非平稳性、异方差性、自相关性等等，以及如何有效地识别和处理这些特性。我希望书中不仅仅停留在理论层面，更能提供实际操作的指导，比如如何使用R、Python等统计软件来实现这些分析。我对书中关于模型诊断和选择的部分也抱有很大的期待，因为在实际应用中，选择一个合适的模型往往比构建模型本身更加困难，而模型诊断又是确保模型可靠性的关键。我希望作者能够详细阐述各种模型诊断的指标和方法，并提供一些避免常见错误的建议。如果书中还能涉及到一些非常规的金融时间序列分析方法，比如分形分析、小波分析等，那将是锦上添花了，因为这些方法能够帮助我们从更深层次理解市场的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

这本《Analysis of Financial Time Series》给我的第一印象是，它似乎是一本非常“硬核”的书籍，充满了各种统计模型和计量经济学的理论。我个人对于数据分析一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在金融领域，我深知时序分析的重要性。市场上充斥着各种投资策略和分析工具，但真正能够解释其背后原理，并能根据实际情况进行调整的，往往离不开扎实的理论基础。我希望这本书能够深入浅出地讲解各种经典的金融时间序列模型，比如ARIMA、ARCH、GARCH等等，并详细介绍它们的数学推导过程、适用条件以及在不同场景下的应用。同时，我也期待书中能够涵盖一些更前沿的建模方法，比如状态空间模型、机器学习在时序分析中的应用等，以保持知识的更新和前瞻性。当然，一个好的统计模型离不开实际数据的检验。因此，我特别希望书中能够提供丰富的实例，通过真实的市场数据来演示模型的构建、诊断和预测过程，并对模型的优劣进行客观的评价。我想看到作者如何一步步地引导读者，从数据采集、预处理，到模型选择、参数估计，再到模型诊断和预测，形成一个完整的分析闭环。这样的学习过程，不仅能够加深我对理论的理解，更能培养我独立分析金融数据的能力。

评分☆☆☆☆☆

《Analysis of Financial Time Series》这本书，我拿在手里，沉甸甸的，光是厚度就足以让人对内容的深度充满期待。初拿到这本书的时候，就被其严谨的书名所吸引，脑海中立刻浮现出无数金融市场中瞬息万变的图景，以及那些试图理解和预测这些波动的智慧。我一直对金融数据的时序性特征感到好奇，也知道在这个领域，没有扎实的理论基础和严谨的分析方法，很容易迷失在数据的海洋里。因此，我非常渴望通过这本书，能够系统地学习到如何处理和分析金融时间序列数据，掌握那些能够揭示市场规律的工具和技术。我特别关注书中是否能提供清晰的案例，能够将复杂的理论概念具体化，让我能够融会贯通，将学到的知识应用到实际的投资分析中。当然，我希望书中不仅仅是枯燥的数学公式和统计模型，更希望它能够触及金融时间序列背后的经济逻辑和市场行为，帮助我更深刻地理解市场的驱动因素，从而做出更明智的决策。我对书中关于模型选择、参数估计、假设检验等方面的内容尤为看重，因为这直接关系到分析结果的可靠性。总而言之，我期待这本书能够成为我理解和驾驭金融市场的一把利器，带领我穿越时空的迷雾，洞察市场的真相。

评分☆☆☆☆☆

好难哦。。。

评分☆☆☆☆☆

两年后再读英文版，还见到了作者的真人上课，评分么也还是一样的，跟上一版相比coding的部分加了R script，也还是保留了S-PLUS，不过那还真的有人在用末？

评分☆☆☆☆☆

这是我看过的最好的时间序列的扫盲读本，所有非数学专业出身的金融统计研究或爱好者都应该从这本书登堂入室。

评分☆☆☆☆☆

两年后再读英文版，还见到了作者的真人上课，评分么也还是一样的，跟上一版相比coding的部分加了R script，也还是保留了S-PLUS，不过那还真的有人在用末？

评分☆☆☆☆☆

本科的时候把自己虐成渣的一本书