具体描述
现代金融计量经济学：基于R与Python的实证分析 本书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的现代金融计量经济学分析框架。我们聚焦于金融市场中复杂现象的量化建模、检验与预测，尤其强调利用当前主流的统计计算工具——R与Python——进行高效的实证操作。本书并非对传统经济数学基础知识的重复阐述，而是立足于这些基础之上，将理论模型与前沿的计算实践紧密结合，致力于培养读者解决实际金融问题的能力。 全书结构清晰，逻辑严谨，内容涵盖了从基础的时间序列分析到复杂的金融高频数据处理与风险管理等多个核心领域。我们假设读者已经具备基本的微积分、线性代数和概率论基础，因此，本书将直接切入金融计量模型的核心构建与估计过程。 --- 第一部分：金融时间序列基础与经典模型重构 本部分着重于金融数据的特性识别与时间序列的经典处理方法，重点在于模型选择的严谨性与参数估计的稳健性。 第一章：金融数据的特性与预处理 金融时间序列（如资产收益率、波动率、交易量）与传统宏观经济序列存在显著差异，表现为尖峰厚尾、波动集聚（Volatility Clustering）和非对称性。本章详细解析了检验这些特性的统计方法，如Ljung-Box检验的改进形式、ADF检验的局限性，并引入了基于经验过程的非参数检验方法。 在数据预处理方面，我们深入探讨了高频数据的清洗，包括异常值剔除、微观结构噪声的平滑处理（如使用最优滤波技术）以及不同频率数据的无缝融合技术。我们将使用Python的`pandas`库进行高效的数据对齐与重采样操作，并演示如何利用R的`xts`对象进行时间序列的专业管理。 第二章：平稳性检验与ARIMA模型的金融应用 虽然金融收益率通常表现为（弱）有效市场下的随机游走（Random Walk），但其残差或波动率序列往往具有显著的自相关性。本章详细阐述了单位根检验的局限性，并重点介绍了针对金融序列更具稳健性的检验方法，如KPSS检验和Ng-Perron检验。 随后，我们将回归到经典的ARIMA族模型。我们不再停留于AR、MA项的阶数选择，而是将重点放在模型的金融可解释性上：如何利用ARIMA框架对短期市场动量和反转现象进行建模，以及如何利用残差诊断来判断模型是否充分捕捉了收益率序列中的信息。重点演示如何使用R的`forecast`包和Python的`statsmodels`库，通过网格搜索和信息准则（AIC/BIC的修正形式）自动确定最优模型结构。 --- 第二部分：波动率建模：金融计量学的核心挑战 波动率是金融风险和期权定价的核心要素。本部分是本书的重中之重，全面覆盖了从最基本的ARCH到前沿的随机波动率模型。 第三章：条件异方差性与ARCH/GARCH族模型 条件异方差性是金融数据区别于一般时间序列的最显著特征。本章详细推导了ARCH模型的似然函数，并深入探讨了其参数估计的准最大似然估计（QMLE）方法及其在金融数据中应用的重要性（即考虑非正态残差）。 在此基础上，本书系统地介绍了GARCH(p,q)、集成GARCH (IGARCH)、指数GARCH (EGARCH) 和GJR-GARCH模型。我们不仅关注模型结构的差异，更关注非对称效应的量化：EGARCH如何捕捉“杠杆效应”（坏消息对波动率的影响大于好消息），以及如何使用这些模型对短期波动率进行精确的条件方差预测。实证环节将大量使用R的`rugarch`包，通过拟合残差的波动率图谱，直观展示模型的优越性。 第四章：随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型 与GARCH的观测方程不同，SV模型将波动率视为不可观测的随机过程。本章侧重于贝叶斯方法在估计SV模型中的应用，这是现代金融计量学的前沿趋势。我们将介绍基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的推断方法，特别是粒子滤波（Particle Filtering）技术在SV模型参数估计和实时状态（波动率）跟踪中的应用。读者将学习如何使用Python的`PyMC3`或`Stan`接口来构建和采样复杂的SV模型层次结构。 第五章：多变量波动率建模与协方差矩阵估计 在资产组合管理和风险对冲中，协方差矩阵的动态估计至关重要。本章从多元GARCH（MGARCH）模型出发，详细介绍了VEC、BEKK模型，并重点讲解了动态条件相关性（DCC）模型。DCC模型允许在保持计算可行性的同时，捕捉资产间相关性的动态变化。我们将展示如何利用R的`rmgarch`包，在构建了单变量GARCH模型的基础上，通过两步法高效估计DCC参数，并以此来构建最小方差投资组合的动态权重。 --- 第三部分：高频数据、跳跃过程与非参数方法 面对海量的高频数据，传统的参数模型可能过于僵化。本部分引入了处理高频复杂性的新工具。 第六章：高频数据的有效估计与跳跃过程 金融市场中的资产价格变动并非连续，而是包含瞬时大幅度的“跳跃”（Jumps）。本章介绍如何利用高频信息（如高频价格的二次变差，Realized Variance, RV）来估计波动率，这种方法通常比基于日度数据的GARCH模型更为有效和准确。 我们将深入探讨跳跃扩散模型（Jump-Diffusion Models），特别是Merton的跳跃模型。重点在于如何识别和量化跳跃频率与大小，这对于压力测试和极端风险管理至关重要。我们将演示如何使用高频RV估计量来检验跳跃过程的存在性。 第七章：非参数与半参数估计方法 当理论模型设定存在偏差时，非参数方法提供了灵活的替代方案。本章介绍局部多项式回归在估计条件均值函数和条件异方差函数中的应用。此外，我们将探讨半参数模型，如半参数GARCH模型，它允许我们保持核心的GARCH结构，同时用非参数平滑器来捕捉未被标准模型捕获的异方差不对称性。 --- 第四部分：前沿应用与模型检验 本书的最后部分将理论与最新的金融应用场景相结合，强调模型选择的科学性与稳健性。 第八章：金融压力测试与风险价值（VaR）的估计 风险管理是计量经济学在金融领域的核心应用。本章详细比较了参数法VaR（基于正态或t分布假设）、历史模拟法VaR和基于GARCH/SV模型的预测VaR的优劣。我们着重讲解回溯检验（Backtesting）的统计原理，特别是条件覆盖检验（Conditional Coverage Test）和联合检验，以评估VaR预测的准确性与可靠性。 第九章：协整与长期均衡关系建模 在研究宏观金融或资产定价时，变量之间的长期均衡关系至关重要。本章系统介绍单位根检验、协整检验（Engle-Granger、Johansen检验），并重点讲解向量误差修正模型（VECM）。我们将应用于套利交易策略的构建中，例如如何利用VECM来识别和预测配对交易中的均值回归速度。 第十章：模型诊断与稳健性检验 计量模型的价值在于其预测能力和解释的稳健性。本章不提供新的模型，而是提供一套完整的模型后验诊断工具箱。这包括残差的序列相关性检验（如Ljung-Box的更高阶应用）、异方差性检验，以及参数估计的稳健性分析（如使用Bootstrap方法进行标准误的修正）。我们将强调，在金融建模中，模型的过度拟合（Overfitting）是一个严重的问题，并介绍信息准则、交叉验证在模型选择中的正确使用姿态。 --- 本书特色 本书的显著特点是高度的计算导向性。每一章的核心理论推导后，均附有详尽的R代码和Python代码实现示例。我们不满足于调用封装好的函数，而是力求让读者理解底层优化算法（如牛顿法、EM算法）在金融模型拟合中的工作方式。本书适合金融工程、量化金融、应用经济学及统计学高年级本科生、研究生以及需要提升实证技能的金融从业人员使用。通过阅读本书，读者将掌握运用前沿计量工具解决实际金融问题的能力，为深入研究奠定坚实的基础。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有