具体描述
金融计量学，是计量经济学的一个重要分支，主要是研究如何将计量经济学的基本原理和方法运用于金融领域，针对金融数据的特殊性，构造相应模型，以便实证检验金融理论和假设或者提供经济金融预测。
金融学的研究早已走上定量分析的道路已经是一个不争的事实，金融计量学也成为金融学的一个重要的学习内容。本书是作者通过多年在高校讲授金融计量学，结合教学体会和心得而成。国内类似的书籍已经不少，本书的特色在于强调对实证能力的训练。在保证理论介绍和阐述的完整性的前提下，通过对Eviews和Microfit两个著名计量软件操作的扼要讲解，借助于每章的案例和数据，注重向读者介绍实证分析的具体做法包括实证性文章的写作，希望对经济类金融类读者定量分析能力的提高有所帮助。
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用户评价
这本书在“非线性模型”的探讨上，让我看到了金融数据中隐藏的更深层次的规律。我之前接触的很多模型都是线性的，但作者敏锐地指出了金融市场中广泛存在的非线性现象，比如阈值效应、状态转移等。他详细介绍了TVP-VAR（时变参数向量自回归）模型，解释了它如何捕捉金融市场中参数随时间变化的特点，这对于理解不同经济周期下资产价格的波动规律非常有帮助。我还学习了关于门限自回归模型（TAR）和分位自回归模型（Quantile Regression）的知识。TAR模型让我理解了为什么在某些条件下，经济变量的行为会突然发生变化；而分位自回归模型则让我看到了如何分析不同条件分位数下的关系，这对于理解风险溢价、风险回报关系等非对称性问题非常有价值。这本书让我意识到，金融市场并非总是遵循简单的线性规律，理解和掌握非线性模型，是进行更精确预测和更深入分析的关键。它拓展了我对金融数据分析方法的认知边界。
评分对于金融风险管理领域感兴趣的读者，《金融计量学》这本书绝对不容错过。它对于“风险度量”的讲解，简直是打开了我新的视野。我一直以为风险就是“跌多少”，但这本书让我明白了，风险的衡量远比这复杂得多。作者首先从 VaR (Value at Risk) 这个概念入手，但他并没有停留在单一的 VaR 计算，而是深入探讨了不同 VaR 计算方法的优劣，比如历史模拟法、参数法（方差-协方差法、蒙特卡洛模拟法），以及它们各自的假设和局限性。我印象特别深刻的是，他关于“极端事件”的讨论，以及如何用一些更高级的模型，比如极值理论（Extreme Value Theory, EVT），来估计极端损失的可能性。他还介绍了 ES (Expected Shortfall) 这个指标，并解释了它比 VaR 更能反映尾部风险。读完这部分，我对如何量化一个投资组合的风险，如何进行压力测试，有了更清晰的认识。这本书不仅仅是理论的讲解，更重要的是，它提供了实际操作的思路和方法，让我感觉自己已经能够初步构建一个风险管理框架。它让我明白，有效的风险管理，必须建立在扎实的计量经济学基础之上。
评分这本书在“贝叶斯计量经济学”的介绍上，让我看到了统计推断的另一种强大视角。我之前习惯于频率学派的统计方法，但作者用非常清晰的语言和直观的例子，让我领略到了贝叶斯方法的魅力。他首先解释了贝叶斯推断的核心思想，即如何结合先验信息和样本数据来更新我们对模型参数的信念。然后，他详细讲解了在金融计量模型中应用贝叶斯方法的好处，比如能够更有效地处理小样本数据，能够incorporate专家的先验知识，以及能够获得更丰富的后验分布信息。我印象特别深刻的是，他用一个简单的线性回归模型来对比频率学派和贝叶斯学派的推断过程，让我一下子就明白了它们之间的关键区别。他还介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，这是贝叶斯分析中非常重要的计算工具，作者将其讲解得非常透彻，并且给出了实际的应用案例。读完这部分，我对如何利用贝叶斯方法来解决金融建模中的不确定性问题，有了更深刻的认识。这本书让我觉得，金融计量学不仅仅是“计算”，更是“信念的更新”和“不确定性的管理”。
评分这本《金融计量学》真是让我大开眼界，本来抱着学习点基础知识的心态翻开，结果却一头扎进了浩瀚的金融模型世界，简直比我看过的任何一本小说都要精彩。尤其是关于时间序列分析的部分，作者用非常生动形象的例子，把我从对ARIMA模型“望而却步”的状态，一下子拉到了“原来如此”的境界。他没有直接堆砌复杂的公式，而是先从金融市场数据的“记忆性”和“波动性”入手，解释为什么传统的回归模型在这里会显得力不从心。然后，他层层递进，将AR、MA、ARMA、ARIMA这些模型一步步地“解剖”开来，每一个参数的意义，每一个模型的假设，都通过图表和实际案例的对比，变得异常清晰。我尤其喜欢他关于模型诊断的部分，各种残差图、自相关图、偏自相关图，在作者的解读下，不再是冰冷的数学符号，而是金融市场背后隐藏的规律的“指纹”。他甚至还提到了如何识别和处理数据中的“异常值”和“结构性断裂”，这对于我这种刚入门的读者来说，简直是“救命稻草”。读到后面，我对各种经济冲击如何影响资产价格，如何通过模型来量化这些影响，有了前所未有的深刻理解。以前总觉得金融市场是“随心所欲”的，现在才知道，原来它背后有着如此精妙的数学逻辑和统计规律。这本书不仅教会了我如何“看懂”数据，更教会了我如何“思考”数据，如何用科学的方法去预测和理解金融市场的未来走向。我感觉自己不仅仅是在学习一门学科，更像是在学习一种新的思考方式，一种能够驾驭复杂金融世界的工具。
评分我必须说，《金融计量学》这本书在处理多变量模型方面，简直是教科书级别的存在。一开始，我以为它只会讲单变量的时间序列，但当我翻到关于VAR（向量自回归）模型的那几章时，我彻底被征服了。作者没有回避VAR模型内在的复杂性，而是巧妙地将它分解成一个个可理解的组成部分。他首先强调了金融市场中变量之间的相互影响，比如利率、通胀、汇率，它们之间是如何互相牵制、互相影响的。然后，他以一个非常贴近实际的例子，展示了如何构建一个VAR模型来捕捉这些变量之间的动态关系。我印象特别深刻的是，他关于“格兰杰因果检验”的讲解，让我一下子明白了“A是否能预测B”在统计学上的严格定义，这比我之前凭感觉去判断变量间的关系要科学得多。更让我惊叹的是，作者还深入探讨了协整（Cointegration）的概念，并解释了向量误差修正模型（VECM）。通过这些模型，我才意识到，即使是看似独立的变量，也可能存在长期的均衡关系，而短期内的偏离，最终会回归到这个均衡。这本书的图表运用非常到位，清晰地展示了变量间的传导机制和长期均衡。读完这部分，我对如何分析国际金融市场、如何理解不同国家经济政策之间的联动关系，有了全新的认识。它不仅仅是理论的讲解，更是实战的指导，让我感觉自己已经具备了初步分析复杂金融系统内部联系的能力。
评分《金融计量学》在讲解“异方差性”和“自相关性”的处理方法上，真的是让我茅塞顿开。我之前做一些金融数据分析时，总是会遇到模型拟合效果不佳的情况，但又找不到具体原因。读到这本书关于异方差性（Heteroskedasticity）和自相关性（Autocorrelation）的章节后，我才恍然大悟，原来这些都是导致模型失效的“罪魁祸首”。作者并没有简单地指出问题，而是深入浅出地解释了这两种现象在金融市场中产生的根源，比如波动率聚集（Volatility Clustering）现象如何导致异方差性，以及金融资产价格的惯性如何导致自相关性。然后，他详细介绍了处理这些问题的各种方法，从广义最小二乘法（GLS）到异方差稳健标准误（Robust Standard Errors），再到ARCH/GARCH模型，他都进行了细致的讲解。我尤其喜欢他对于ARCH/GARCH模型的阐述，他用一种非常直观的方式，解释了这些模型是如何捕捉金融资产价格的条件异方差性的。通过实际案例，我看到了这些模型如何在实际中提高预测的准确性，以及如何更准确地估计风险。这本书让我认识到，金融数据的“特殊性”需要特殊的统计工具来处理，而《金融计量学》恰恰提供了这些工具。
评分《金融计量学》这本书在“高频数据分析”这一部分，简直是为我打开了金融市场微观结构研究的大门。我之前一直觉得高频数据（High-Frequency Data）太过于复杂，遥不可及，但作者用非常清晰的逻辑和生动的例子，让我看到了它的价值所在。他首先介绍了高频数据的特点，比如海量、高维、存在市场微观结构效应（如买卖价差、跳跃等），以及它们对传统计量模型带来的挑战。然后，他系统地介绍了处理高频数据的一些常用方法，比如使用连续时间模型（Continuous-Time Models）来描述资产价格的动态，以及如何处理和建模高频数据中的微观结构噪音。我印象特别深刻的是，他关于“统计套利”和“高频交易”的案例分析，让我看到了这些复杂的计量模型是如何在实际的金融市场中发挥作用的。他还提到了高频数据在波动率预测、风险管理等方面的应用。读完这部分，我对金融市场的高效性、流动性以及微观结构对价格形成的影响有了更深的理解。这本书让我觉得，计量经济学不仅仅是宏观层面的分析工具，同样也能深入到金融市场的最细微之处。
评分这本书在“模型选择与诊断”这一环节的设计，简直是为我这样纠结于“哪种模型最好”的读者量身定做的。我之前学习过很多模型，但总是不知道在实际应用中，如何判断哪个模型更适合我的数据，以及如何评估模型的优劣。作者在这部分花费了大量的篇幅，从信息准则（AIC, BIC）、似然比检验，到各种残差检验（Durbin-Watson, Breusch-Godfrey），他都一一列举，并且详细说明了每一种方法的原理和适用场景。最让我受益匪浅的是，他并没有仅仅给出方法的列表，而是通过一个个具体的案例，展示了如何一步步地排除不合适的模型，如何从多个候选模型中选择出最优的一个。比如，他用实际的股票价格数据，展示了如何通过比较不同ARIMA模型的AIC值来选择最佳阶数，如何通过残差的自相关性来判断模型是否捕捉到了所有信息。他还强调了模型的可解释性，认为一个统计上最优的模型，如果不能在经济学上得到合理的解释，那么它的应用价值也会大打折扣。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我不再感到模型选择是一个“玄学”的问题，而是可以通过系统性的方法来解决的。这本书让我明白，金融计量模型不仅仅是数学公式的堆砌，更重要的是它背后所蕴含的经济意义和统计推断的严谨性。
评分《金融计量学》这本书在“模型在金融经济学中的应用”这一章节的讨论，让我看到了理论模型如何与实际金融问题相结合，简直是点燃了我理论联系实际的热情。作者并没有仅仅停留在讲解模型本身，而是花了大量篇幅，将前面介绍的各种模型，比如时间序列模型、多变量模型、面板数据模型等，应用到具体的金融经济学研究问题中。他以资产定价、风险管理、货币政策传导、公司金融等多个领域为例，详细展示了如何利用计量模型来检验经济理论，量化经济现象，以及为政策制定提供依据。我印象特别深刻的是，他关于“资产定价模型”的讨论，如何利用计量模型来解释股票、债券等资产的收益率，以及如何量化风险溢价。他还探讨了模型在宏观金融领域的应用，比如如何利用向量宏观经济模型（VECM）来分析货币政策对经济的影响。这本书让我觉得，金融计量学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式，一种解决金融经济学中各种复杂问题的强大工具。它让我看到了计量经济学在理解和塑造现代金融世界中的核心作用。
评分《金融计量学》这本书在“面板数据模型”这一部分的讲解，让我对跨时间、跨个体的数据分析有了更深刻的理解。之前我习惯于处理单一时间序列或者横截面数据，但这本书让我看到了将两者结合的强大威力。作者首先解释了面板数据（Panel Data）的优势，即能够同时控制个体固定效应和时间固定效应，从而更有效地估计变量之间的真实关系，避免遗漏变量导致的偏差。他详细讲解了固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的区别，以及如何通过Hausman检验来选择合适的模型。我特别喜欢他用一个关于公司财务报表的数据集来演示这些模型，通过控制不同公司和不同年份的特征，他能够更准确地分析诸如股本回报率（ROE）与资产回报率（ROA）之间的关系。他还介绍了动态面板数据模型，这对于分析金融市场中金融机构的行为变化、政策传导机制等问题非常有启发。这本书让我明白，面板数据模型是处理金融领域中具有时间和空间维度的数据的利器，而《金融计量学》则将这些复杂的模型讲解得清晰易懂。
评分看在推荐信的份上就5星吧:D
评分考完继续拜邹平…！怨念ECM啊ECM
评分讲的挺细的，但是里面有很多错误呀。。。
评分思路清晰，入门用
评分考完继续拜邹平…！怨念ECM啊ECM
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