计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:谢识予

出品人:

页数:281

译者:

出版时间:2004-7

价格:23.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040147964

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 教材
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• 经济建模
• 因果推断

《金融市场中的统计学应用》 本书深入探讨统计学在理解和分析现代金融市场中的核心作用。我们不再将统计学仅仅视为一种抽象的数学工具，而是将其视为解读市场动态、评估风险、制定投资策略不可或缺的语言。本书旨在为读者提供一套严谨而实用的统计学知识体系，使其能够自信地应对金融领域的挑战。 核心内容概览： 1. 数据驱动的金融洞察： 金融数据的特性与预处理： 探索股票价格、汇率、利率等典型金融时间序列数据的非平稳性、波动性集群、厚尾等特殊性质。我们将详细介绍数据清洗、缺失值处理、异常值识别与修正等预处理步骤，为后续分析奠定坚实基础。 描述性统计与可视化： 学习如何运用均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等描述性统计量，全面刻画金融资产的收益率分布、波动性水平。通过直方图、箱线图、散点图、时间序列图等可视化工具，直观展现市场趋势、季节性规律和潜在关联，培养数据敏感性。 2. 推断性统计与假设检验： 参数估计与置信区间： 理解点估计与区间估计的区别，掌握如何通过样本数据估计总体参数（如均值、方差），并构建置信区间，量化估计的不确定性。例如，如何估计某只股票的平均日收益率，并给出其95%的置信区间。 假设检验的逻辑与应用： 深入解析零假设、备择假设、p值、显著性水平等核心概念。本书将展示如何运用t检验、F检验、卡方检验等经典统计检验方法，对金融市场中的各种命题进行统计推断。例如，检验某项经济政策是否显著影响了市场波动率，或比较两类资产的平均收益率是否存在显著差异。 3. 回归分析：量化资产定价与风险因子： 简单线性回归： 介绍如何构建简单线性回归模型，分析一个自变量与一个因变量之间的线性关系。例如，分析广告支出与公司销售额之间的关系。 多元线性回归： 扩展至多元线性回归，探索多个自变量如何共同影响因变量。我们将重点讲解在金融领域中多元回归的典型应用，如构建资本资产定价模型（CAPM）来量化资产的系统性风险（Beta），分析宏观经济变量（如GDP增长率、通货膨胀率）对股票市场的影响。 模型诊断与改进： 关注回归模型中的常见问题，如多重共线性、异方差性、序列相关性，并介绍相应的诊断方法（如残差图、VIF值）和修正技术（如加权最小二乘法、广义差分法），确保模型结果的可靠性。 4. 时间序列分析：洞察市场波动与预测： 时间序列的平稳性与分解： 学习如何判断时间序列的平稳性，理解趋势、季节性和随机成分的分解方法，为构建预测模型奠定基础。 ARIMA模型族： 详细介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）模型。我们将演示如何识别模型的阶数，估计模型参数，并进行短期预测。例如，利用ARIMA模型预测未来几天的汇率走势。 GARCH模型： 专门研究金融时间序列的波动率集群现象，深入讲解自回归条件异方差（ARCH）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。这些模型对于风险管理、期权定价至关重要，能够捕捉市场风险随时间的变化。 5. 风险管理与投资组合优化： VaR（Value at Risk）与CVaR（Conditional Value at Risk）： 介绍如何使用统计方法计算和度量投资组合的潜在损失，如VaR和CVaR，为风险控制提供量化指标。 投资组合理论的统计基础： 阐述现代投资组合理论（MPT）的统计学原理，如马科维茨模型，讲解如何通过协方差矩阵来计算投资组合的收益率和风险，并利用优化方法构建最优投资组合，以最小化风险并最大化预期收益。 6. 实证案例与应用： 本书将穿插大量源自实际金融市场的案例研究，涵盖股票市场、债券市场、外汇市场、衍生品市场等。读者将有机会运用所学统计工具，分析真实的金融数据，解决实际问题，例如： 如何分析不同行业股票的相对表现。 如何评估宏观经济数据发布对市场情绪的影响。 如何构建能够预测股价短期波动的模型。 如何量化分析不同投资策略的风险与回报。 本书特色： 理论与实践并重： 在介绍统计学原理的同时，极其重视其在金融领域的实际应用，力求让读者学以致用。 清晰的逻辑结构： 从基础概念逐步深入到高级模型，逻辑严谨，便于读者理解和掌握。 丰富的实例支撑： 大量的金融案例贯穿全书，帮助读者理解抽象概念的具体含义和应用场景。 强调批判性思维： 鼓励读者不仅要运用统计工具，更要理解其局限性，并能对分析结果进行审慎解读。 通过学习本书，读者将能够建立起一套扎实的统计学分析框架，从而在复杂的金融世界中做出更明智的决策，更有效地管理风险，并发现潜在的投资机会。无论是金融分析师、投资经理、风险管理师，还是对金融市场充满兴趣的学者和学生，本书都将是您不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

写的逻辑有些许混乱就不说了，最要命的是，这本书计算题给的答案就没怎么对几道，本来题目就烦容易错，这样一来叫人怎么对答案？！ 纸张、印刷奇差是小问题，不说了。 PS.考试之前要用eviews。。。考试会考到= =虽然这本书上没怎么讲过，，我晕。 （刚被这门课刺激的一位同学写...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和细节处理，体现了出版方对学术严谨性的尊重。作为一名长期在案头工作的研究者，我深知索引和参考文献的重要性。这本书的后记部分做得非常出色，它不仅提供了详尽的索引，方便我快速定位到特定的概念或公式，而且引用的文献覆盖面极广，从经典的计量经济学大师到最新的前沿研究都有涉猎。这使得这本书不仅可以作为学习的教材，更可以成为我个人研究的“工具箱”。每当我在撰写报告遇到瓶颈时，翻开这本书，总能在脚注或者参考文献中找到新的思路方向，它像一个沉默但可靠的合作者，总能在关键时刻提供支持。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验是充满挑战的，但这种挑战感恰恰是其价值所在。我得承认，有些章节，尤其是涉及到时间序列分析和面板数据模型的高级应用时，我不得不放慢速度，甚至需要反复阅读好几遍，并辅以大量的外部资料进行交叉验证。然而，正是这种需要“啃”的过程，让我对知识的掌握更加牢固。作者在讲解复杂模型时，非常擅长用一种近乎“对话”的语气来阐述，虽然术语依然专业，但那种试图打破读者与作者之间隔阂的努力是显而易见的。比如，在讨论单位根检验时，它不仅给出了检验的统计量，还生动地描绘了“随机游走”和“确定性趋势”在经济现象中可能代表的不同含义，这种结合应用场景的讲解，让冰冷的数学符号变得鲜活起来。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时我正苦于找不到一本能够系统性梳理宏观经济模型与实际数据检验之间桥梁的书籍。这本书的厉害之处在于，它不仅仅停留在理论的推导上，而是非常注重“实操性”。我特别欣赏其中关于模型设定的讨论部分，作者花费了大量的篇幅去探讨在真实世界中，我们该如何选择合适的工具变量，如何处理内生性问题，这些都是我在实际分析中经常遇到的拦路虎。更让我感到惊喜的是，书中对于不同估计方法的优缺点对比分析得极其透彻，不是简单地罗列公式，而是深入剖析了每种方法背后的经济学假设和统计学前提，这使得我在运用这些工具时，心中更有底气，也更清楚每一步操作背后的意义，而不是盲目地套用软件的默认设置。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大影响，或许在于重塑了我对“模型拟合”的认知。在阅读之前，我总认为只要统计检验通过，模型就是“好”的。但这本书彻底颠覆了我的看法，它花费了相当大的篇幅去讨论模型的经济学合理性、经济意义的解释性，以及对异方差、多重共线性等常见问题的深入诊断和修正策略。作者强调，统计上的最优解不一定是经济学上的最优解。这种对研究者思维深度的挖掘，远超出了技术层面的教学。我感觉自己不再仅仅是一个会操作软件的“技术员”，而更像是一个试图通过数据揭示世界运行规律的“经济学家”，这种思维方式的转变，是任何快速入门指南都无法给予的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，厚重的纸质和典雅的封面字体，一看就是那种可以沉下心来慢慢研读的“硬核”读物。我拿到手的时候，首先就被它那种沉甸甸的分量所吸引，感觉里面一定蕴含着非常扎实的内容。我本来以为这种类型的专业书籍阅读起来会非常枯燥，但这本书的章节编排却出乎意料地有逻辑性，它没有一股脑地把所有复杂的公式堆砌在前面，而是循序渐进地引入概念，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地引导着初学者逐步深入。我记得最开始讲到一些基础的统计学回顾时，作者的讲解方式就非常注重直觉的培养，不像有些教材那样只是干巴巴地给出定义，而是会结合一些生活中的小例子来解释抽象的原理，这对于我这种理论基础相对薄弱的读者来说，简直是雪中送炭。那种豁然开朗的感觉，真的很棒。

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去死去死去死...居然拿了最高分..去死去死去死

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编得就算不能说是有如天书，至少看起来非常非常枯燥。市面上计量教材那么多，计量这门课又是如此重要，还是选择更详尽和深入浅出的吧。

评分☆☆☆☆☆

去死去死去死...居然拿了最高分..去死去死去死

评分☆☆☆☆☆

邂逅：大三上谢识予老师《计量经济学》课程教材。 旅程：2008.9-2009.1 地点：复旦6312教室、大大小小自修教室、东区寝室与上海家中。

评分☆☆☆☆☆

邂逅：大三上谢识予老师《计量经济学》课程教材。 旅程：2008.9-2009.1 地点：复旦6312教室、大大小小自修教室、东区寝室与上海家中。