金融计量经济学导论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:西南财经大学出版社

作者:克里斯.布鲁克斯

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:59.80元

装帧:

isbn号码:9787781088199

丛书系列:

图书标签:

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

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具体描述

本书的目标读者主要是本科生或硕士研究生(包括MBA学生),这些学生需要掌握广泛的现代计量经济技术。同时我们也希望,该书对需要了解金融领域广泛使用的统计工具的研究者(包括理论型的和应用型的)有所帮肋。本书还可用于金融学、金融经济学、证券和投资学的本科生或研究生的金融时间序列分析或金融计量经济学课程。

为了尽可能被读者所接受,本书尽量降低数量技术知识方面的要求,读者只需具备初等的微积分,代数(包括矩阵)以及基础统计学知识即可,本书在附录部分对它们进行了简单的叙述。本书始终强调的是将这些技术有效地应用于处理金融领域中的真实数据和问题。

在金融和投资领域方面,本书假定读者已具有公司理财,金融市场和投资学的基础知识。因此,诸如现代投资组合理论、资本资产定价模型(CAPM)、套利定价理论(APT)、有效市场假说、衍生证券定价以及利率期限结构等问题,虽然在整本书中经常提及,但本书并未对其进行深入探讨。

金融计量经济学导论：穿越数据迷雾，洞悉市场脉搏在瞬息万变的金融世界中，理解价格波动、预测市场趋势、评估投资风险，是每一位金融从业者和研究者必须掌握的核心能力。然而，这些挑战并非仅仅是理论概念的堆砌，而是建立在一系列严谨的数理分析和统计方法之上。本书《金融计量经济学导论》正是为揭示这一分析过程而生，它将带领您进入一个融汇了经济学理论、数学工具和统计技巧的迷人领域。本书旨在为您提供一个坚实的基础，让您能够运用现代计量经济学方法来剖析和理解复杂的金融现象。我们不会停留在对金融市场表象的描述，而是深入挖掘驱动这些现象背后的量化规律。您将学会如何构建经济模型，并利用统计软件将理论转化为可操作的分析。本书内容亮点，深度解析：建立量化思维：从最基础的概念入手，本书将帮助您建立起一套严谨的量化分析思维模式。您将理解为何需要计量经济学，它在金融研究和实践中的不可或缺性。我们将探讨如何将抽象的经济理论转化为可以检验的数学方程，这是所有量化分析的起点。回归分析的精髓：回归分析是计量经济学的基石。本书将详细讲解不同类型的回归模型，包括简单线性回归、多元线性回归。您将学习如何解释回归系数的经济含义，如何判断模型的拟合优度，以及如何进行假设检验以验证理论。我们将重点讨论在金融数据中常见的挑战，如异方差、自相关等，并介绍应对这些问题的技术。时间序列分析的强大力量：金融数据本质上是时间序列数据，它们具有独特的统计特征，如自相关性和非平稳性。本书将深入探讨时间序列分析的核心技术。您将掌握ARIMA模型，理解其在预测金融资产价格、通货膨胀率等方面的应用。我们将介绍单位根检验、协整检验等概念，帮助您理解不同金融时间序列之间的长期关系，并学习如何构建更复杂的模型，例如GARCH系列模型，来捕捉金融资产收益率的波动性集群现象。面板数据分析的综合视角：在金融领域，我们常常需要分析跨越时间和个体的多维数据，例如对不同国家或不同公司的股票进行分析。本书将为您介绍面板数据模型，包括固定效应模型和随机效应模型。您将学习如何利用面板数据来控制未观测到的异质性，从而更准确地估计模型参数，并进行更稳健的推断。模型诊断与选择的艺术：构建一个模型只是第一步，更重要的是确保模型的可靠性和适用性。本书将教授您如何进行模型诊断，识别模型中的潜在问题，并提供多种模型选择的标准，如信息准则（AIC、BIC）等。您将学会如何根据模型的表现和经济逻辑来选择最合适的模型。实证案例的深度应用：理论的生命在于实践。本书将通过一系列经典的金融实证案例，展示计量经济学方法在实际金融问题中的应用。您将看到如何利用这些工具来分析股票市场的有效性、评估宏观经济政策对金融市场的影响、检验资产定价模型等。这些案例将帮助您将所学知识融会贯通，并激发您独立进行金融数据分析的信心。前沿主题的初步探索：除了经典方法，本书还将适时引入一些计量经济学在金融领域的最新发展和前沿主题，例如因果推断、高频数据分析等。这旨在为您打开一扇了解金融计量经济学未来发展方向的窗口，并激发您进一步深入研究的兴趣。为何选择本书？在信息爆炸的时代，数据是关键，但如何从海量数据中提取有价值的信息，洞悉金融市场的内在规律，则需要一套科学的分析工具。《金融计量经济学导论》正是为您量身打造的这套工具。本书的语言风格力求清晰易懂，同时保持学术的严谨性。我们避免使用过于晦涩的数学符号，而是注重解释概念的直观含义和实际应用。无论您是经济学、金融学专业的学生，还是希望提升自身分析能力的金融从业者，本书都将是您可靠的学习伙伴。通过学习本书，您将不再仅仅是金融市场的观察者，而是能够成为一个能够理性分析、准确预测、稳健决策的金融数据科学家。您将能够自信地解读金融报告，评估投资风险，甚至开发自己的交易策略。准备好迎接数据的挑战，掌握金融的脉搏，这本书将是您开启这段旅程的绝佳起点。

作者简介

邹宏元,11956年生,1西南财经大学金融学院教授,1领导.a长期从事国际金融和宏观经济学的教学与科研,1公开发表论文十余篇,1参与过多部教材的编写工作.a

目录信息

第1章导论
1.1 什么是计量经济学
1.2 金融计量经济学不同于“经济计量经济学”吗?——金融数据的一些固有特征
1.3 数据类型
1.4 金融模型中的收益率
1.5 构建计量经济模型的步骤
1.6 在阅读金融文献时需要考虑到的几个问题
1.7 本书其余部分的概要
第2章金融数据建模的计量经济学软件包
2.1 哪些软件包可供使用
. 2.2 选择软件包
2.3 使用这两个软件包来完成简单的任务
2.4 winrats软件
2.5 eviews软件
2.6 参考读物
附录计量经济学软件包供应商
第3章古典线性回归模型概要
3.1 什么是回归模型
3.2 回归与相关
3.3 简单回归
3.4 一些专门术语
3.5 在古典线性回归模型下的假定
3.6 ols估计量的性质
3.7 精确性和标准误差
3.8 统计推理导论
3.9 从简单模型到多元线性回归
3.10 常数项
3.11 在一般回归方程中如何计算参数(向量β的元素)
3.12 特殊类型的假设检验:τ比率
3.13 数据开采及检验的实际大小
3.14 运用简单的τ检验来检验金融理论的例子—— 美国共同基金能羸得市场吗?
3.15 英国单位信托基金管理者能羸得市场吗?
3.16 过度反应假设和英国股票市场
3.17 检验多重假设
3.18 简单线性回归的eviews和rats命令及结果
附录 clrm结果的数学推导
3a.1 二元情况下推导ols系数估计量
3a.2 在二元情奖品下推导截距和斜率的ols标准误差估计量
3a.3 在多元回归情奖品下推导ols系数估计量
3a.4 在多元回归情况下推导ols标准误差估计量
思考题
第4章古典线性回归模型的进一步探讨
4.1 拟合优度统计量
4.2 幸福定价模型
4.3 对非曲嵌套假设的检验
4.4 违反古典线性回归模型假设
……
第5章一元时间序列的建模与预测
第6章多元模型
第7章建立金融中的长期关系模型
第8章建立波动和相关的模型
第9章转换模型
第10章模拟方法
第11章金融学实证分析、课题研究或论文撰写
第12章金融时间序列建模的近期未来发展趋势
附录1 一些基本的数学和统计学概念回顾
附录2 统计分布表
参考文献
致谢
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