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出版者:上海财经大学出版社

作者:约翰・Y・坎贝尔

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2003-4-1

价格:69.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810497978

丛书系列:

图书标签:

• 金融
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金融市场计量经济学：揭示市场规律的洞察与工具 金融市场，一个充满活力与复杂性的领域，其价格波动、风险传递以及宏观经济因素的影响，无不牵动着全球经济的神经。理解这些动态，预测未来趋势，并做出明智的投资决策，依赖于一套严谨的分析框架和强大的实证工具。本书《金融市场计量经济学》正是为探索这一复杂性而生，它提供了一系列先进的计量经济学方法，旨在帮助读者深入理解金融市场的运作机制，并将其应用于实际分析。 本书并非仅仅罗列枯燥的理论公式，而是将计量经济学置于金融实践的核心，从实证的角度出发，探讨如何利用统计模型来量化和解释金融现象。我们将从计量经济学最基础的回归分析讲起，但会迅速将其拓展至金融领域特有的挑战，例如非平稳时间序列的建模、异方差性、自相关以及结构性变化等。这些都是金融数据中普遍存在的特性，不加以妥善处理，将导致分析结果的偏差甚至谬误。 在本书的早期章节，我们将详细介绍时间序列分析的关键工具。理解金融资产价格的动态性是计量经济学在金融领域应用的基础。因此，本书将深入探讨自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）模型。我们将学习如何识别这些模型的阶数，如何估计模型参数，以及如何进行模型诊断和预测。例如，ARMA模型可以帮助我们捕捉股票价格在短期内的依赖性，而ARIMA模型则能处理股票价格中的非平稳趋势。 然而，金融市场的波动性往往不是恒定的，而是呈现出“波动率集束”的现象，即高波动率时期之后往往是高波动率时期，低波动率时期之后是低波动率时期。为了捕捉这一重要的市场特征，本书将重点介绍自回归条件异方差（ARCH）模型及其更广泛的GARCH（广义自回归条件异方差）模型。我们将学习如何估计GARCH模型，如何解释其参数，以及如何利用它们来预测未来的波动率，这对于风险管理、期权定价和投资组合优化至关重要。 金融市场中，信息的传递和扩散对资产价格产生着深远影响。本书将进一步探讨包含宏观经济变量的回归模型，例如将通货膨胀率、利率、GDP增长率等纳入模型，分析它们对股票、债券和汇率等资产价格的影响。我们将学习如何处理多重共线性、内生性等潜在问题，并运用工具变量法（IV）等技术来获得更可靠的估计结果。 此外，本书还将深入研究协整（Cointegration）的概念，这对于理解不同金融资产之间的长期均衡关系至关重要。例如，我们可能会发现不同国家股票市场的走势存在长期联系，即使短期内存在波动。本书将介绍恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约翰森（Johansen）似然比检验等方法来检验和估计协整关系，并展示如何在套利交易和对冲策略中应用这一概念。 随着数据量的爆炸式增长和模型复杂性的提升，本书还将触及一些更前沿的计量经济学技术。例如，我们将会探讨面板数据（Panel Data）分析，这允许我们在多个时间段内分析多个金融机构或国家的数据，从而提高估计效率并控制未观察到的异质性。我们还将介绍向量自回归（VAR）模型，它能够同时模拟多个时间序列变量之间的动态关系，例如分析货币政策、通货膨胀和股票市场之间的相互影响。 在风险管理方面，本书将介绍风险度量（VaR）和条件风险度量（CVaR）等概念，并展示如何利用计量经济学模型来估计这些风险指标。例如，通过GARCH模型的预测波动率，我们可以估计给定置信水平下的最大可能损失。 本书的另一个重要组成部分是对金融市场中的特殊数据类型和模型的研究。我们将探讨二元选择模型（如Logit和Probit模型），用于分析投资者是否购买某只股票或是否违约等二元决策。我们还会介绍生存分析（Survival Analysis），用于分析金融资产的“生命周期”，例如债券的到期时间或公司破产的风险。 最后，本书不仅仅关注模型本身，更强调模型在实际金融问题中的应用。每一章都将包含丰富的案例研究，这些案例将涵盖股票市场、债券市场、外汇市场、商品市场以及衍生品市场等多个领域。我们将通过实际数据，演示如何运用本书介绍的计量经济学工具来解答真实的金融难题，例如：如何预测股票的未来价格？如何评估一项投资的风险？宏观经济政策对金融市场有何影响？哪些因素会驱动汇率的变动？ 本书的读者对象是金融专业人士、经济学研究者、研究生以及对金融市场进行量化分析感兴趣的各界人士。无论您是希望提升在金融机构进行定量分析的能力，还是希望为学术研究打下坚实的实证基础，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的技能。通过掌握本书所传授的计量经济学工具，您将能够更自信、更深入地理解金融市场的动态，并做出更具洞察力和更有效的决策。

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坦白说，我之前对计量经济学在金融领域的应用一直抱有一种将信将疑的态度，觉得它可能更多是学术研究的工具，对于实际投资决策的指导意义有限。然而，《金融市场计量经济学》这本书彻底颠覆了我的看法。书中对不同资产类别（如股票、债券、外汇）的风险度量和管理进行了细致的分析，特别是关于波动率建模的部分，让我认识到量化风险管理的重要性。作者引用的研究和案例都非常具有代表性，涵盖了多个发达和新兴市场的经验。我尤其对书中关于异常市场行为（如金融危机期间的波动性放大）的计量分析印象深刻，作者通过构建复杂的计量模型，揭示了危机期间市场失灵的深层原因，这对于理解风险的传染效应和系统性风险非常有帮助。这本书的理论深度和实践指导性都达到了一个很高的水平，让我深刻体会到，严谨的计量分析是进行科学决策的基础，即使在充满不确定性的金融市场中，也能找到规律和可循之道。

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《金融市场计量经济学》这本书，为我提供了一个全新的审视金融市场的视角。作者并非仅仅停留在对金融工具和市场的介绍，而是将计量经济学的严谨性融入其中，让我看到了一个更加透明和可理解的金融世界。我特别欣赏书中关于金融衍生品定价的讨论，它不仅仅是公式的堆砌，而是通过大量的实证分析，展示了Black-Scholes模型等定价理论在实际市场中的应用和局限性。作者还探讨了期权定价中的不确定性因素，例如波动率的动态变化，并介绍了如何使用更复杂的计量模型来捕捉这些变化。这让我深刻理解到，金融市场的复杂性并非不可理解，而是需要通过精确的数学和统计工具来加以解析。这本书的深度和广度都让我受益匪浅，它不仅仅是一本教科书，更是一本能够激发思考、启迪智慧的工具书，让我对金融市场的认识上升到了一个全新的高度。

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这本书的题目是《金融市场计量经济学》，我拿到这本书的时候，就被它扎实的学术气息吸引了。我一直对金融市场的运作机制很好奇，但又觉得很多理论太过抽象，难以落地。这本书恰好弥补了这一点，它没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量实际案例和数据分析，展示了如何运用计量经济学的方法来解读金融市场的动态。我特别喜欢其中关于时间序列模型在股票价格预测中的应用那一章节，作者深入浅出地讲解了ARIMA、GARCH等模型，并结合了不同市场的实际数据进行演示，让我对如何构建有效的预测模型有了更清晰的认识。书中的图表清晰，逻辑严谨，即使是像我这样计量经济学基础不算特别扎实的读者，也能逐渐理解其中的精髓。总的来说，这本书为我打开了一扇通往金融市场深度理解的大门，让我看到了计量经济学工具的强大威力。它不仅仅是理论的罗列，更是实践的指导，非常适合那些想要系统学习金融计量学的读者。

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当我翻开《金融市场计量经济学》的扉页，我便被一种全新的视角所吸引。这本书并非简单地罗列金融知识，而是将计量经济学这把锋利的“解剖刀”带入金融市场的复杂肌理之中。作者在书中构建了一系列严谨的分析框架，从微观的个体投资者行为到宏观的货币政策传导，都进行了精妙的量化解读。例如，在关于市场效率的章节中，作者通过对大量交易数据的实证检验，探讨了弱式、半强式和强式市场效率的界限，并分析了信息不对称对市场定价的影响。这让我意识到，所谓的“市场神秘”往往可以通过精密的计量模型来解释。书中不仅提供了理论工具，更教会了读者如何运用这些工具去审视和理解现实世界中的金融现象。它是一种思维方式的训练，一种从数据中提炼洞见的艺术。对于我这样希望更深入理解金融市场背后逻辑的人来说，这本书无疑是一份宝贵的财富。

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这本书《金融市场计量经济学》带来的不仅仅是知识的增量，更是一种方法论的升华。我一直对金融市场的宏观调控和政策效应感兴趣，书中关于货币政策、财政政策对金融资产价格影响的章节，通过严谨的计量模型，清晰地展示了政策传导的路径和效果。作者并没有停留在定性的描述，而是运用计量经济学的方法，量化了这些政策的实际影响程度，这对于理解宏观经济运行与金融市场之间的互动至关重要。例如，在分析通货膨胀对固定收益市场的影响时，书中详细介绍了如何构建向量自回归（VAR）模型来捕捉不同经济变量之间的动态关系，并分析了价格预期在其中的作用。这种基于实证数据的分析，使得原本枯燥的经济学理论变得生动且具有说服力。它教会了我如何用科学的工具去验证和量化经济理论，也让我对金融市场的预测和决策有了更审慎的态度。

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@2008-07-30 02:46:56

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