Financial Econometrics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Princeton University Press

作者:Christian Gourieroux

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2001-11-01

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780691088723

丛书系列:

图书标签:

金融
原版
计量经济学
金融经济学
时间序列分析
回归分析
金融建模
风险管理
投资分析
统计学
经济学
金融市场

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Financial econometrics is a great success story in economics. Econometrics uses data and statistical inference methods, together with structural and descriptive modeling, to address rigorous economic problems. Its development within the world of finance is quite recent and has been paralleled by a fast expansion of financial markets and an increasing variety and complexity of financial products. This has fueled the demand for people with advanced econometrics skills. For professionals and advanced graduate students pursuing greater expertise in econometric modeling, this is a superb guide to the field's frontier. With the goal of providing information that is absolutely up-to-date - essential in today's rapidly evolving financial environment - Gourieroux and Jasiak focus on methods related to foregoing research and those modeling techniques that seem relevant to future advances. They present a balanced synthesis of financial theory and statistical methodology. Recognizing that any model is necessarily a simplified image of reality and that econometric methods must be adapted and applied on a case-by-case basis, the authors employ a wide variety of data sampled at frequencies ranging from intraday to monthly. These data comprise time series representing both the European and North American markets for stocks, bonds, and foreign currencies. Practitioners are encouraged to keep a critical eye and are armed with graphical diagnostics to eradicate misspecification errors. This authoritative, state-of-the-art reference text is ideal for upper-level graduate students, researchers, and professionals seeking to update their skills and gain greater facility in using econometric models. All will benefit from the emphasis on practical aspects of financial modeling and statistical inference. Doctoral candidates will appreciate the inclusion of detailed mathematical derivations of the deeper results as well as the more advanced problems concerning high-frequency data and risk control. By establishing a link between practical questions and the answers provided by financial and statistical theory, the book also addresses the needs of applied researchers employed by financial institutions.

金融计量经济学：构建精确量化的金融未来在瞬息万变的金融世界中，数据已成为驱动决策、揭示趋势、规避风险的终极罗盘。然而，原始数据本身往往是混沌的，它们蕴藏的规律和关联需要精密的工具来挖掘。《金融计量经济学》一书，正是为那些渴望驾驭数据洪流、在量化分析的浪潮中稳健前行的金融从业者、研究人员以及经济学爱好者而量身打造。它不仅仅是一本理论的汇集，更是一套实操的指南，旨在为读者提供坚实的理论基础和强大的实践技能，以应对日益复杂的金融市场挑战。本书的撰写，旨在填补理论深度与实际应用之间的鸿沟。我们深知，在当今金融领域，对经济理论的理解必须与严谨的统计和计量方法紧密结合。因此，《金融计量经济学》的每一章都围绕着如何运用计量经济学的方法来分析和理解金融数据展开，从基础概念到前沿模型，力求做到深入浅出、逻辑严谨。第一部分：金融计量经济学基础与核心工具我们从计量经济学的基石出发，为读者构建起完整的知识框架。首先，本书会详细阐述计量经济学的基本概念，包括随机变量、概率分布、统计推断等，这些是理解后续所有模型和方法的前提。接着，我们将重点介绍回归分析，这是金融计量中最核心、最广泛使用的工具之一。从最简单的线性回归模型，到多重线性回归，我们不仅会解释其理论原理，还会深入探讨模型设定、参数估计（如普通最小二乘法 OLS）、假设检验以及诊断与修正。特别地，我们会强调在金融数据分析中，回归模型常常面临的挑战，例如异方差性、自相关性以及多重共线性，并提供相应的处理方法，如加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）以及岭回归等。在这一部分，我们还将引入时间序列分析的概念。金融数据天然具有时间序列的特性，其价格、收益率等变量会随着时间而演变。因此，对时间序列的理解至关重要。我们将从平稳性、协方差函数、自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及两者的结合——自回归移动平均（ARMA）模型入手。本书会详细讲解这些模型的识别、估计和检验过程，并提供实际的金融数据案例，帮助读者理解如何运用这些模型来捕捉金融资产价格的动态规律。第二部分：处理金融数据特有的挑战金融市场数据往往表现出许多不同于其他领域数据的特殊性质，这些性质可能导致传统计量方法失效。本书的第二部分将聚焦于这些特殊的金融数据特征，并提供相应的计量模型来应对。首先，我们将深入探讨异方差性（Heteroskedasticity）。金融资产的波动性并非恒定不变，而是会随着宏观经济状况、市场情绪或特定事件而变化。例如，在经济不确定性增加时，股票市场的波动性往往会加剧。本书将详细介绍如何识别异方差性（如Breusch-Pagan检验、White检验），以及如何处理它，包括异方差一致（robust）的标准误估计（White-Huber标准误）以及广义自回归条件异方差（GARCH）模型系列。GARCH模型是建模金融时间序列波动性的强大工具，我们将阐述其基本形式、不同变种（如EGARCH, GJR-GARCH）以及在风险管理中的应用，例如 VaR（Value at Risk）的计算。其次，自相关性（Autocorrelation），特别是序列相关性（Serial Correlation），在金融数据中也普遍存在。股票收益率可能存在短期内的正或负相关性，即今天的收益率信息会影响明天的收益率。本书将讲解Durbin-Watson检验等诊断方法，并介绍处理序列相关性的模型，如自回归积分移动平均（ARIMA）模型。ARIMA模型能够捕捉非平稳时间序列的动态，其扩展形式如SARIMA（季节性ARIMA）模型，对于处理具有季节性变动特征的金融数据（如季度报告公布对股价的影响）也具有重要意义。再者，非平稳性（Non-stationarity）是许多金融时间序列的固有特征。例如，股票价格本身通常是随机游走过程，不是严格平稳的。本书将详细介绍单位根检验（如ADF检验、PP检验）来识别单位根的存在，并重点讲解协整（Cointegration）的概念。协整是描述两个或多个非平稳时间序列之间存在长期均衡关系的统计性质。理解协整对于建立长期预测模型、进行配对交易策略以及分析不同资产之间的相互依赖关系至关重要。我们将介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验等协整检验方法，以及如何利用向量自回归（VAR）模型和向量误差修正模型（VECM）来刻画变量间的动态关系。第三部分：高级计量模型与金融应用在掌握了基础和核心的计量工具后，本书将进一步深入探讨更高级的计量模型，并展示它们在各个金融领域的具体应用。面板数据模型（Panel Data Models）是处理包含个体和时间维度数据的强大框架。例如，分析不同国家或不同公司的股票收益率随时间变化的情况。本书将介绍固定效应模型（Fixed Effects Models）和随机效应模型（Random Effects Models），以及如何选择最适合的数据模型。面板数据模型能够有效地控制未观测的个体效应和时间效应，从而获得更准确、更可靠的估计结果。离散选择模型（Discrete Choice Models）在金融领域也扮演着重要角色，尤其是在信用评分、违约预测以及投资组合选择等领域。本书将介绍Logit模型和Probit模型，它们能够用于分析二元结果变量（如是否违约、是否购买某产品）的概率。我们将探讨这些模型的估计、解释以及在金融风险评估中的应用。广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）提供了一个更灵活的框架，能够处理各种类型的因变量，不仅仅局限于连续变量。例如，在保险精算中，用于建模索赔次数（泊松分布）或索赔金额（伽马分布）的分布。本书将介绍GLMs的理论基础，并展示其在不同金融场景下的应用。此外，我们还将触及模型选择与评估的理论和实践。在众多的计量模型中，如何选择最合适的模型来解释金融现象是一个关键问题。本书将介绍信息准则（如AIC, BIC）以及其他模型评估指标，并强调模型的可解释性、预测能力和稳健性。第四部分：量化金融的实际操作与前沿探索理论与实践相结合是本书的宗旨。因此，本书的最后一部分将回归到金融的实际应用，并展望未来的研究方向。我们将详细介绍量化投资策略的设计与构建。这包括如何基于计量模型开发交易信号，如何进行回溯测试（backtesting）来评估策略的有效性，以及如何考虑交易成本和风险管理。我们将讨论不同类型的量化策略，例如基于因子模型的投资组合构建、事件驱动型交易以及高频交易的初步概念。风险管理是金融机构生存与发展的生命线。本书将阐述如何利用计量经济学方法来衡量和管理金融风险。这包括市场风险（如VaR, ES）、信用风险（如违约概率模型）以及操作风险的计量。我们将探讨压力测试（stress testing）和情景分析（scenario analysis）在风险管理中的作用。最后，本书将对金融计量经济学的前沿领域进行简要介绍。这可能包括机器学习在金融中的应用，如利用深度学习进行股价预测或欺诈检测；高频数据的计量分析；以及行为金融学的计量建模等。这些内容旨在激发读者的研究兴趣，并为他们指明未来学习和研究的方向。《金融计量经济学》力求成为读者在金融量化分析道路上不可或缺的伙伴。本书的编写团队汇聚了在金融学、经济学和统计学领域拥有深厚造诣的专家，他们不仅精通理论，更在实践中积累了丰富的经验。我们相信，通过本书的学习，读者将能够更深刻地理解金融市场的运作机制，更精准地评估金融风险，更有效地制定投资策略，从而在竞争激烈的金融市场中脱颖而出，构建属于自己的量化金融未来。