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出版者:中国人民大学出版社

作者:J.M.伍德里奇

出品人:

页数:909

译者:

出版时间:2003-3-1

价格:85.00元

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787300045184

丛书系列:经济科学译丛

图书标签:

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深度洞察：现代金融市场的量化分析与风险管理 本书聚焦于金融领域中复杂数据流的处理、建模与预测，旨在为读者提供一套严谨而实用的量化分析工具箱。 我们将深入探讨金融时间序列的内在结构、市场微观结构的影响，以及如何构建稳健的资产定价模型。这不是一本关于基础经济学原理的入门读物，而是直接面向应用前沿的深度技术手册。 第一部分：金融时间序列的特异性与建模基础 金融数据以其高频、非平稳性、尖峰厚尾和波动率集群现象而著称。本书首先系统地解构了这些特性，并引入了应对这些挑战的专业计量工具。 1. 非平稳性与协整检验的再审视： 我们超越了传统的ADF检验，详细介绍了驻留检验（KPSS）及其在识别长期均衡关系中的局限性。重点讨论了分数差分（Fractionally Differential Time Series, $ ext{ARFIMA}$）模型在捕捉长期记忆现象中的优势，特别是在分析利率期限结构和高频交易数据时，如何利用 $ ext{Hurst}$ 指数来量化记忆强度。 2. 波动率建模的演进： 波动率是金融风险的核心度量。本书深入剖析了 $ ext{ARCH}$ 族模型的拓扑结构。从 $ ext{GARCH}(1,1)$ 的参数约束到 $ ext{EGARCH}$ 引入的非对称效应（杠杆效应），我们详细推导了其似然函数和估计过程。更进一步，我们探讨了 $ ext{Stochastic Volatility}$ 模型（如 $ ext{Heston}$ 模型），强调其在期权定价中避免“平滑化”波动率路径的优势，并讨论了基于 $ ext{Kalman}$ 滤波对潜在波动率进行平滑估计的实际操作流程。 3. 高频数据的处理与微观结构效应： 面对毫秒级的数据，传统的分钟或日频处理方法已不再适用。本章引入了有效市场假设的微观视角。讨论了基于订单簿数据（Limit Order Book, $ ext{LOB}$）的建模，包括如何构造“有效报价”（Effective Spread）和“订单不平衡指数”（Order Imbalance Index）。我们使用了 $ ext{Realized Kernel}$ 方法来估计真实波动率，避免了次采样引入的偏差，并探讨了延迟效应（Lag Effects）对短期价格预测的干扰。 第二部分：高级资产定价与动态投资组合优化 本部分将理论模型转化为具体的投资决策框架，重点关注跨资产类别间的复杂依赖关系和最优资源配置问题。 1. 因子模型的深化与选择： 我们将 $ ext{CAPM}$ 和 $ ext{Fama-French}$ 三因子模型视为起点，但重点放在多因子模型的构建与筛选。本书采用 $ ext{PCA}$（主成分分析）和 $ ext{LASSO}$ 回归技术来识别和降维潜在的风险因子。对于新兴的另类数据（如情绪指标、供应链数据），我们使用 $ ext{Structural Topic Models}$ 提取因子载荷，并进行因子正交化处理，以确保因子之间的独立性，从而更精确地解耦风险来源。 2. 状态空间模型与动态资产配置： 传统的静态投资组合优化（如 $ ext{Markowitz}$ 模型）无法适应市场状态的动态变化。本书核心引入了动态投资组合选择，基于 $ ext{Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB)}$ 方程的数值解法，构建了连续时间下的投资策略。更实用层面，我们采用 $ ext{Markov Regime-Switching}$ 模型来识别市场是在“高波动/低回报”还是“低波动/高回报”状态间切换，并据此动态调整风险预算的分配比例，实现风险平价策略的自适应调整。 3. 信用风险的结构化建模： 信用违约互换（$ ext{CDS}$）市场的定价依赖于对违约概率和恢复率的估计。我们详细介绍了 $ ext{Jarrow-Turnbull}$ 模型，并结合了生存分析技术（如 $ ext{Cox Proportional Hazards}$ 模型）来对公司特定的宏观经济变量和财务指标对违约率的影响进行量化建模，特别关注压力情景下的相关性结构变化。 第三部分：高维数据与机器学习在金融中的应用 面对海量非结构化和高维数据，传统线性模型的拟合能力受到限制。本部分侧重于前沿的计算方法。 1. 深度学习在时间序列预测中的潜力与陷阱： 我们对比了 $ ext{LSTM}$（长短期记忆网络）和 $ ext{GRU}$ 结构在处理长期依赖性上的表现。重点讨论了过拟合在金融预测中的严重性，并引入了 $ ext{Dropout}$ 机制和对抗性训练来增强模型的泛化能力。此外，本书探讨了如何使用 $ ext{Attention Mechanism}$ 来解释模型内部对不同历史时间点的关注权重，以增强模型的可解释性。 2. 降噪与特征工程： 在高维金融数据中，噪音往往大于信号。我们介绍了稀疏表示学习技术，如 $ ext{Sparse Coding}$，用于从原始数据中提取最本质的低维表征。在文本分析方面，我们不再局限于传统的 $ ext{TF-IDF}$，而是使用了预训练的金融领域 $ ext{BERT}$ 模型（$ ext{FinBERT}$）对财报、新闻和社交媒体进行情绪和主题向量化，并将这些向量作为因子输入到我们的回归模型中。 3. 模型评估与稳健性检验： 预测精度（如 $ ext{MSE}$）在金融领域可能具有误导性。本书强调使用经济有效性指标，如夏普比率、信息比率（$ ext{IR}$）以及回溯测试的稳健性分析。详细讨论了样本外（Out-of-Sample）测试的有效长度、滚动窗口的设置，以及如何使用 $ ext{Monte Carlo}$ 模拟来评估策略在极端市场条件下的表现。 本书面向具有一定数理统计基础，希望深入掌握金融量化分析工具、构建复杂金融模型和进行高级风险管理的专业人士。 它要求读者熟悉矩阵代数、微积分以及基本的统计推断，旨在提供一套可以直接用于职业实践的、具有前瞻性的量化方法论体系。

评分☆☆☆☆☆

适合中级水平的书，是经济学领域较好的教材，但不是最好的教材，好的教材很多。其他学科的相关教材也很好。 第四版阉割了很多内容，国内的出版商无耻的很，而且字很小，印刷质量很一般。和国外的印刷质量比起来，差别太大。建议网上搜电子版的看或者买第三版。 建议先看一些入...  

评分☆☆☆☆☆

适合中级水平的书，是经济学领域较好的教材，但不是最好的教材，好的教材很多。其他学科的相关教材也很好。 第四版阉割了很多内容，国内的出版商无耻的很，而且字很小，印刷质量很一般。和国外的印刷质量比起来，差别太大。建议网上搜电子版的看或者买第三版。 建议先看一些入...  

评分☆☆☆☆☆

这本书我只啃了6章和后面的appendixA-C，Research Method的这门课只这些内容。我本科没有学过计量经济学，统计学也等于没学过，所以RM这门课开的时候我等于听天书，开课时pro知道我非金融背景问我有没有学过计量经济学，我就知道这门课又是异常痛苦了。过完圣诞之后我才从图书...  

评分☆☆☆☆☆

这是一本老师和同学都极力推荐的书 可是自己硬是啃不动 一方面是大部头看着就觉得心里发毛 另一方面是数学功底的欠缺让自己看得实在吃力 学习计量看来还是得选择符合自己的方法 目前而言，做一个小研究，学会一种方法，这种散兵作战的方式还是比较合适的。 至于这本大部头，...

评分☆☆☆☆☆

分成上下册两本，纸质纯木浆制作，很白很光滑，是中文版的，美中不足就是后面的索引部分页码不对（因为是直接从英文版翻译过来的），不过还好吧，配合着英文版看就Perfect了，就是书比较贵。  

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我一直觉得这一领域的经典教材有些刻板和沉闷，阅读过程常常伴随着强烈的挫败感。然而，这本书却让人耳目一新。作者的笔触非常灵动，他似乎有一种魔力，能将那些晦涩难懂的统计原理，转化为引人入胜的故事。书中穿插的若干历史回顾和方法论的演变过程，极大地丰富了阅读体验，让人理解了现有工具是如何在不断的质疑和修正中诞生的，这比死记硬背公式有效得多。尤其欣赏作者对于“模型选择”这一核心难题的处理。他没有给出唯一的“标准答案”，而是引导读者思考在特定研究目标下，如何权衡偏差与方差、如何平衡模型的解释力和稳健性。这种批判性思维的培养，才是真正的高级教育。这本书的结构设计也十分巧妙，每一章的衔接都如同一条精心编织的丝线，自然而然地引向下一阶段的学习内容，让人欲罢不能，总想知道“接下来会发生什么”。

评分☆☆☆☆☆

这部著作在深度上毫不妥协，但其广度也令人称赞。它并没有局限于传统的横截面回归分析，而是大胆地将视角投向了面板数据和非线性模型的边界地带。我个人对其中关于固定效应与随机效应选择的论述印象深刻，作者通过对比不同识别策略的理论依据和实际效果，帮助读者清晰地认识到，工具的选择绝非随性而为，而是根植于对数据生成过程的深刻理解之上。更值得称赞的是，书中对于估计量的渐近性质的讨论，虽然数学上相当严谨，但作者总是能及时提供一个直观的、可操作的解释，使得读者在享受理论严密性的同时，不会迷失在符号的海洋中。这种既能满足数学家的求真欲，又能安抚应用学者的实践心的写作手法，是极其高超的平衡艺术。对于希望将计量工具应用于更复杂现实问题的研究者而言，这本书无疑是迈向更高阶的垫脚石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，很大程度上在于它所倡导的“审慎的怀疑主义”。作者在介绍每一种估计方法时，都留出了足够篇幅去讨论其局限性和潜在的偏差来源。这与市面上许多倾向于“推销”某种方法的教材形成了鲜明对比。通过这种对缺陷的坦诚披露，读者能够建立起一种健康的、批判性的学术态度。我特别喜欢书中关于“因果推断”的章节安排，它不仅仅罗列了工具变量、双重差分等常用方法，更重要的是，它从哲学层面上探讨了“识别”的本质，即我们如何能从相关性中提取出可靠的因果关系。这种对研究方法论的深刻反思，使得这本书超越了一本纯粹的技术手册，更像是一部治学精神的指南。对于任何希望在经济学领域进行原创性研究的人来说，学会如何提问比学会如何计算更为重要，而这本书恰恰在这方面给予了最宝贵的启示。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是作者对于概念的阐释达到了教科书级别的清晰度。很多经济学读物，为了追求数学上的完美，往往牺牲了直观的理解，但这本书显然找到了一个绝佳的平衡点。例如，在解释时间序列模型的平稳性概念时，作者没有直接抛出复杂的数学定义，而是通过一系列生动的比喻和图示，让“随机游走”和“确定性趋势”的区别跃然纸上。这种叙述风格，对于那些刚刚踏入这个领域的年轻学子来说，简直是福音。此外，本书在数据处理和实证操作部分的讲解也极其细致入微。它不仅仅告诉你“应该做什么”，更重要的是解释了“为什么要这样做”，每一步操作背后的经济逻辑都被剖析得淋漓尽致。我尝试用书中介绍的方法对一个宏观经济指标进行了初步的建模，发现即便是对于我这种非科班出身的“半路出家者”，也能很快上手并得到可解释的结果。这种注重实操层面的用心，让这本书的实用价值远超同类教材。

评分☆☆☆☆☆

这部新作的问世，无疑为这个领域注入了一股清新的气息。作者在构建理论框架时，展现出了对复杂经济现象的深刻洞察力，他没有仅仅停留在对既有模型的机械重复上，而是巧妙地引入了一些前沿的统计学工具，使得分析的深度和广度都得到了极大的拓展。特别是在处理内生性问题时，那种层层递进的逻辑推演，让人仿佛跟随一位经验丰富的向导，穿越了层层迷雾，最终抵达了豁然开朗的彼岸。书中对于模型设定的讨论，也并非空泛的理论说教，而是紧密结合实际案例，这一点非常难得。读者可以清晰地看到，每一步数学推导的背后，都对应着一个具体的经济学含义，这种知行合一的叙述方式，极大地降低了理解门槛。我尤其欣赏作者对于假设条件的谨慎态度，他坦诚地指出了每种方法的适用边界和潜在风险，这对于初学者来说，是极其宝贵的忠告，避免了盲目套用公式的误区。整体而言，这是一本兼具学术严谨性与实践指导意义的佳作，值得反复研读。

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翻译一塌糊涂

评分☆☆☆☆☆

绝好的计量经济学入门教程。

评分☆☆☆☆☆

翻译一塌糊涂

评分☆☆☆☆☆

好书,至少治好我看李子奈的书的偏头疼

评分☆☆☆☆☆

翻译一塌糊涂