The Econometric Modelling of Financial Time Series pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Terence C. Mills

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:1999

价格:GBP 18.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780521422574

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 计量
• Finance
• Econometrics
• Financial Time Series
• Time Series Analysis
• Modeling
• Finance
• Quantitative Finance
• Statistical Modeling
• Volatility
• GARCH
• ARIMA

书名： 《金融时间序列的计量经济学建模》 内容概述： 本书深入探讨了金融时间序列的计量经济学建模技术，旨在为读者提供一套严谨的理论框架和实用的分析工具，以理解、预测和管理复杂的金融市场动态。从基础的时间序列概念出发，逐步引入现代金融计量经济学中的核心模型和方法，涵盖了从静态模型到动态模型，从单变量分析到多变量分析，以及对市场微观结构和风险管理的考量。本书特别注重模型的选择、估计、检验以及在实际金融决策中的应用，强调理论与实践的结合，力求使读者能够独立运用所学知识解决实际金融问题。 章节细览： 第一部分：金融时间序列基础与经典模型 第一章：引言与金融时间序列概述 金融时间序列数据的特性：非平稳性、异方差性、厚尾性、集聚性、杠杆效应等。 金融时间序列在宏观经济和微观金融中的重要性。 时间序列分析的基本概念：自相关、偏自相关、平稳性、单位根检验。 本书的研究方法论与结构介绍。 第二章：平稳时间序列模型：AR、MA、ARMA与ARIMA 自回归（AR）模型：概念、参数估计、模型识别（ACF与PACF）。 移动平均（MA）模型：概念、参数估计、模型识别。 自回归移动平均（ARMA）模型：结合AR和MA的优势，模型构建与识别。 差分模型（ARIMA）：处理非平稳时间序列，单位根的检验与处理。 模型的诊断检验：残差分析、Ljung-Box检验。 在金融中的初步应用：股票收益率的短期预测。 第三章：条件异方差模型：ARCH与GARCH系列 金融市场中条件异方差的普遍性：波动率聚集现象。 自回归条件异方差（ARCH）模型：概念、参数估计、模型识别。 广义自回归条件异方差（GARCH）模型：引入滞后因变量的平方项，提高模型效率。 GARCH（p, q）模型的扩展与细节。 EGARCH、TGARCH等不对称GARCH模型：捕捉金融市场中的杠杆效应（负面冲击对波动率影响大于正面冲击）。 模型的诊断与检验：残差的平方和序列分析。 在金融中的应用：风险管理、VaR（Value at Risk）计算。 第二部分：高级计量经济学模型与应用 第四章：向量自回归（VAR）模型与协整分析 多变量时间序列分析的必要性。 向量自回归（VAR）模型：描述多个时间序列之间的动态关系。 VAR模型的估计与滞后阶数选择。 Granger因果关系检验。 脉冲响应函数（IRF）与方差分解：分析变量间的互动效应。 协整（Cointegration）概念：非平稳变量之间的长期均衡关系。 Engle-Granger两步法与Johansen检验。 向量误差修正模型（VECM）：结合协整与VAR模型。 在金融中的应用：利率、汇率、股票价格之间的动态关系分析。 第五章：状态空间模型与卡尔曼滤波 状态空间表示法：描述不可观测的系统状态。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：用于估计系统状态的递归算法。 卡尔曼平滑（Kalman Smoother）：利用所有观测数据估计历史状态。 在金融中的应用：动态随机一般均衡（DSGE）模型估计、经济周期跟踪、宏观经济变量的预测。 动态因子模型（Dynamic Factor Models）：用于降维和提取市场共同风险因子。 第六章：状态转移模型（Regime Switching Models） 金融市场状态转移的现象：牛市、熊市、高波动期、低波动期。 马尔可夫状态转移模型（Markov Switching Models）：基于马尔可夫链描述状态的转换。 状态转移ARCH（SWARCH）与状态转移GARCH（SWGARCH）模型。 模型估计与状态识别。 在金融中的应用：不同市场状态下的风险管理、投资策略调整。 第七章：非线性时间序列模型 线性模型的局限性：对金融市场中复杂的非线性关系的捕捉不足。 阈值自回归（TAR）模型与门限（Threshold）模型。 平滑转移模型（Smooth Transition Models, STM）。 神经网络（Neural Networks）与机器学习方法在时间序列分析中的应用。 在金融中的应用：异常交易模式识别、市场泡沫探测。 第三部分：金融时间序列的进阶主题与应用 第八章：波动率建模的进阶 长记忆波动率模型（Long Memory Volatility Models）：如Fractional Integrated GARCH (FIGARCH)。 随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV）：将波动率视为一个随机过程。 SV模型的估计方法：极大似然估计（MLE）、模拟方法（MCMC）。 高频数据与微观结构模型的初步介绍。 在金融中的应用：更精确的风险预测、期权定价。 第九章：金融时间序列的预测与模型评估 预测的类型：点预测、区间预测、条件预测。 模型选择的准则：信息准则（AIC, BIC）、交叉验证。 预测准确性的衡量指标：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）。 预测性能的检验：Diebold-Mariano检验。 滚动预测（Rolling Forecast）与固定预测（Fixed Forecast）。 在金融中的应用：资产价格预测、波动率预测、 VaR 预测。 第十章：极端事件与尾部风险建模 金融市场中的极端事件：金融危机、市场崩盘。 极值理论（Extreme Value Theory, EVT）：用于建模极端事件的分布。 块最大值（Block Maxima, BM）方法与阈值超越（Peaks Over Threshold, POT）方法。 基于EVT的VaR与Expected Shortfall（ES）计算。 在金融中的应用：灾难风险管理、压力测试。 第十一章：多尺度时间序列分析与金融市场 金融市场在不同时间尺度上的表现差异。 小波分析（Wavelet Analysis）在时间序列中的应用：捕捉不同频率的信息。 多尺度金融建模：理解不同时间尺度的波动与关联。 在金融中的应用：跨期套利、长期投资策略。 第十二章：金融时间序列建模在风险管理与投资组合中的应用 系统性风险与非系统性风险的度量。 因子模型（Factor Models）在风险分解中的应用。 动态相关性建模（Dynamic Correlation Models）。 投资组合优化：利用预测的均值、方差和协方差。 压力测试与情景分析。 高频交易策略与算法交易的初步探讨。 第十三章：结论与未来展望 总结本书的核心内容与贡献。 金融时间序列建模领域的前沿研究方向。 大数据、人工智能与金融计量经济学的融合。 对从业者与研究者的建议。 本书特点： 系统性强： 从基础概念到前沿模型，层层递进，构建完整的知识体系。 理论与实践并重： 详细阐述模型背后的理论原理，同时提供丰富的实证案例与应用指导。 方法论全面： 涵盖了多种主流的金融时间序列建模技术。 工具性强： 旨在培养读者独立分析和解决金融问题能力。 紧跟前沿： 引入了近年来发展迅速的非线性模型、状态空间模型以及极端事件建模等。 适合读者： 金融专业学生、研究人员、量化分析师、风险管理师以及对金融市场建模感兴趣的各类读者。 本书不仅是理论学习的宝贵资源，更是指导金融实践操作的实用指南，致力于帮助读者驾驭复杂多变的金融市场，做出更明智的决策。

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这本书的写作风格非常古典和严谨，几乎没有使用花哨的图表或过于现代化的排版来分散注意力。它完全依靠文字逻辑和公式的推导来构建论证体系，这对于追求纯粹知识体系的读者来说是一种享受。我尤其喜欢它在论述同一个经济现象时，会引用和对比不同学派提出的不同计量方法，并对它们的优劣进行客观的评价，而不是简单地推崇某一种“标准答案”。这种百科全书式的广度和深度，使得它不仅是一本关于技术操作的手册，更是一部计量经济思想史的缩影。我经常会翻阅其中关于结构性断点（structural breaks）和状态空间模型的部分，因为它们提供了理解宏观经济政策冲击对市场结构影响的有力框架。总的来说，这是一部需要耐心研读，但回报是巨大的经典之作。

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这是一本关于金融时间序列的深度分析之作，它以一种非常严谨和系统的方式，将计量经济学的复杂理论与金融市场的实际应用紧密地结合了起来。初次接触这本书时，我立刻被它详尽的数学推导和对模型假设的细致考察所吸引。作者并没有仅仅停留在介绍标准模型，而是深入探讨了各种复杂情况下的模型选择和参数估计问题，比如波动率聚类、非线性依赖关系以及高频数据的处理。对于任何想要在学术界或高阶量化分析领域深耕的人来说，这本书无疑提供了一个坚实的理论基础。我特别欣赏它在介绍完基本框架后，总能迅速过渡到实际案例分析，这使得那些抽象的公式和假设变得触手可及，帮助读者理解为什么在特定的金融场景下，某个特定的模型比另一个更具解释力或预测能力。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一的辅导，每一步的逻辑推进都清晰可见，极大地提升了我对现代金融计量方法的理解深度。

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我是在一个实际的资产管理团队中开始使用这本书的内容来指导我们的策略优化的。从实战角度来看，这本书最大的贡献在于它对模型选择的决策框架的构建。作者非常巧妙地平衡了理论的精确性和实践的可操作性。比如，在讨论协整性（cointegration）和长期均衡关系建模时，书中不仅给出了Johansen检验的统计细节，还讨论了在有限样本下，检验结果的可靠性问题以及如何通过贝叶斯方法来平滑这种不确定性。这种对“灰色地带”的关注，恰恰是金融世界中最常遇到的难题。我发现，它引导我思考的重点从“这个模型在统计学上是否显著”转向了“这个模型能否在面对未来未知冲击时持续提供稳定的预测增量”。这种视角上的转变，对于从纯学术研究者向实际从业者过渡的人来说，是极其宝贵的财富。

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这本书为我理解金融市场的非平稳性提供了全新的视角。此前我对时间序列的理解多停留在ARIMA模型的层面，但本书彻底地将我的认知提升到了更复杂的随机过程理论高度。最令我印象深刻的是关于波动率建模中误差项异方差性的处理。作者对各种修正方法的介绍，如使用稳健标准误（robust standard errors）或引入更复杂的残差分布假设，都展现了对实际数据噪声的深刻理解。它教会了我，在金融领域，模型假设往往是通往洞察力的最大障碍，因此，持续地对模型假设进行质疑和测试，比盲目地套用最新模型更重要。全书的结构层次分明，从基础的平稳性检验到复杂的非线性时间序列分析，每一步都构建在前一步的基础上，逻辑链条完整且难以被轻易打断，是一部真正意义上的里程碑式著作。

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说实话，这本书的阅读体验对初学者来说可能略显挑战，它需要的数学背景知识储备是相当可观的，特别是涉及到随机微积分和高级概率论的部分。然而，一旦你跨过了前期的陡峭学习曲线，你会发现它的价值是无可估量的。这本书的精彩之处在于其对“不完美”金融数据的处理哲学。它没有盲目追求完美的拟合，而是着重探讨了模型稳健性（robustness）和模型的误设（misspecification）可能带来的后果。例如，书中对GARCH族模型在处理尖峰厚尾分布时的改进措施进行了详尽的讨论，这在处理真实市场的极端事件时显得尤为重要。我个人认为，这本书更像是一本工具箱，而不是一本速成指南，它教会的不是“如何使用某个工具”，而是“如何理解工具的工作原理，以及何时该选择哪个工具来解决特定的问题”。它的深度足以支撑研究生级别的研究项目，提供的洞察力是许多入门级教材所不具备的。

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PM懒得讲了直接甩我本教材…#文科生误入数学海##溺水而亡的夏天

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