Microeconometrics of Banking pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford University Press

作者:Hans Degryse

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2009-5-1

价格:GBP 56.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195340471

丛书系列:

图书标签:

banking
Econometrics
Microeconometrics
Banking
Econometrics
Financial Economics
Panel Data
Time Series
Financial Institutions
Risk Management
Regulation
Applied Econometrics

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具体描述

This book provides a compendium to the empirical work investigating the hypotheses generated by recent banking theory. Such a compendium is overdue. Since the publication of the The Microeconomics of Banking by Xavier Freixas and Jean Charles Rochet, work in empirical banking has further blossomed, not only in sheer volume but also in the variety of questions being tackled, datasets becoming available, and methodologies being introduced. This book follows the structure in Freixas and Rochet's book and arranges the relevant methodologies, applications, and results according to each of their original chapters in order to have a coherent synthesis between available theory and supporting empirics. Each chapter in Microeconometrics of Banking contains a modest introduction (where possible and appropriate), a concise methodology section with one or more relevant methodologies, and several illustrative applications. In a "muscular" results section the authors summarize the main robust and seminal findings in the literature that are in the text, and provide the details of many other studies in figures and tables.

好的，这是一份关于一本名为《金融市场计量经济学》的图书简介，该书深入探讨了现代金融市场的复杂性和动态性，侧重于应用计量经济学方法来理解和预测金融现象。 --- 金融市场计量经济学内容简介在当代全球金融体系中，理解市场运作的深层机制和驱动因素比以往任何时候都更为关键。本书《金融市场计量经济学》正是为应对这一挑战而创作的。它旨在为金融领域的学生、研究人员以及专业人士提供一套严谨而实用的工具箱，用以分析、建模和检验金融市场的复杂行为。本书的核心思想是，要真正掌握金融市场的波动性、资产定价和风险管理，必须依赖现代计量经济学的强大分析能力。本书结构清晰，内容涵盖了从基础理论到前沿应用的多个层面，确保读者能够系统地建立起对金融计量模型的理解。第一部分：计量经济学基础与金融时间序列回顾本部分为深入学习打下坚实的理论基础。我们首先回顾了时间序列分析的基本概念，包括平稳性检验、自回归（AR）、移动平均（MA）以及更复杂的自回归移动平均（ARMA）模型。重点讨论了金融数据特有的挑战，如尖峰厚尾现象、波动率聚集和非线性依赖性。随后，本书详细介绍了检验时间序列属性的关键工具。对于金融数据中普遍存在的非平稳性，我们深入讲解了单位根检验（如ADF检验、PP检验）及其在金融数据中的应用场景。此外，本书还探讨了协整理论，分析了跨资产类别或跨市场的长期均衡关系，这对理解汇率、利率和商品价格之间的联动性至关重要。第二部分：波动性建模与风险管理波动性是金融市场分析的核心。本部分专注于波动性建模的经典与前沿方法。广义自回归条件异方质性（GARCH）家族模型是分析金融波动率的基础。我们不仅详细阐述了标准GARCH(1,1)模型，还扩展至更复杂的变体，例如EGARCH（处理波动率的不对称效应，即“杠杆效应”）和GJR-GARCH模型。这些模型能够精确捕捉市场冲击对未来波动率的不同影响，这对于期权定价和市场风险计量至关重要。此外，本书还探讨了随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型。与GARCH模型将波动率视为可观测过程不同，SV模型将波动率视为一个不可观测的潜变量，利用现代贝叶斯方法进行估计。这部分内容为读者提供了更深层次的理论视角来理解和预测市场风险。第三部分：资产定价模型的计量检验资产定价理论是金融学的基石，本书致力于利用计量方法对这些理论进行严格的实证检验。我们将重点分析多因子模型，特别是Fama-French三因子模型及其扩展。读者将学习如何利用广义矩估计（GMM）来估计和检验这些模型的参数，并评估特定风险因子（如市值、账面市值比等）的解释能力。我们探讨了检验定价模型有效性的标准方法，例如格兰德检验，以及如何处理截面回归中的异方质性问题。对于期望效用理论的核心——消费资本资产定价模型（CCAPM）和跨期资产定价模型（ICAPM），本书展示了如何运用高阶矩和非线性模型来检验其假设，并讨论了“资产定价之谜”的计量经济学视角。第四部分：面板数据与高频数据分析随着数据获取能力的提升，金融计量经济学正越来越多地利用面板数据（Panel Data）和高频数据（High-Frequency Data）。在面板数据分析方面，本书详细介绍了固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects），并讨论了如何在金融机构或国家层面的金融数据中选择恰当的模型，以控制不可观测的个体异质性。我们还探讨了动态面板数据模型，如系统GMM（System GMM），以解决内生性问题，这在分析金融机构的资本结构或杠杆决策时尤为重要。对于高频数据，我们聚焦于市场微观结构的研究。这包括利用高频数据估计瞬时波动率，分析订单流（Order Flow）对价格发现的影响，以及应用时间改变模型（Time-Change Models）来处理日内数据的非同步性和跳跃现象。第五部分：金融市场中的非线性与革命性方法现代金融市场表现出显著的非线性特征。本部分探讨了超越传统线性模型的工具。门限自回归（TAR）模型和状态空间模型（State-Space Models）被用来捕捉市场状态（如牛市与熊市）的切换效应。我们展示了如何使用这些模型来识别金融危机或市场泡沫的潜在临界点。此外，本书还介绍了机器学习（Machine Learning）在金融计量中的应用。虽然不侧重于算法的纯数学推导，但我们详细阐述了如何利用正则化回归（Lasso/Ridge）、支持向量机（SVM）和神经网络来提高资产收益率预测的准确性，以及如何利用这些模型进行更稳健的风险因子选择。结语《金融市场计量经济学》的目标是培养读者批判性地评估金融理论和实证证据的能力。通过大量的实际案例和基于真实市场数据的应用演示，本书确保理论与实践紧密结合。掌握这些计量工具，读者将能够更深入地理解金融市场的复杂动力学，做出更明智的决策，并为未来的金融研究奠定坚实的基础。 ---