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

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出版者:

作者:Mills, Terence C./ Markellos, Raphael N.

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:

价格:130

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isbn号码:9780521883818

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图书标签:

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

计量经济学在金融时间序列中的应用：理论基础与前沿实践 本书导言：理解金融市场的复杂脉动 金融市场以其瞬息万变、高度非线性和不可预测性而著称。理解和预测这些市场的行为，是现代金融学、经济学乃至数据科学领域的核心挑战。金融时间序列数据——股票价格、汇率、利率、波动率等——蕴含着丰富的经济信息，但其内在的复杂性要求我们必须超越传统的统计方法。本书旨在为读者提供一个全面而深入的框架，介绍如何运用计量经济学的强大工具来剖析金融时间序列的结构、动态特征及其潜在的经济驱动力。 本书不仅仅是一本理论教科书，更是一本强调实际应用与模型构建的指南。我们致力于弥合纯粹的理论经济学与高频的金融实践之间的鸿沟，使读者能够掌握从经典模型到最新前沿技术的完整工具箱。 第一部分：金融时间序列的基石与挑战 第一章：金融数据的特性与预处理 金融时间序列数据与宏观经济时间序列数据有着本质的区别。本章首先系统梳理金融数据的核心特性，包括尖峰厚尾现象（Kurtosis）、波动率聚集（Volatility Clustering）以及潜在的非线性依赖性。我们将探讨数据转换的必要性，如对数转换以实现方差稳定化，以及检验数据的平稳性（Stationarity）和单位根问题（Unit Root Tests），包括传统的ADF检验和更具鲁棒性的PP检验。此外，本章还将详细介绍高频数据处理中的常见陷阱，如营业时间偏差和市场微观结构噪音的处理方法。 第二章：线性模型的重温与局限性 尽管更复杂的模型占据主导地位，但理解和评估经典线性模型仍然是基础。本章复习了时间序列分析的基石：自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型。我们将深入探讨如何识别（Identification）模型的阶数（通过ACF和PACF函数），参数估计（如最大似然估计法）以及模型的诊断性检验，包括残差的白噪声检验。随后，本书将转向更具动态性的线性模型：自回归向量（VAR）模型。VAR模型在分析多个相互依赖的金融变量之间的动态关系中扮演关键角色，我们探讨了VAR模型的稳定性条件、格兰杰因果关系检验（Granger Causality）以及脉冲响应函数（Impulse Response Functions）的解释。 第三章：非平稳性与协整关系 许多重要的金融变量，如利率和汇率，通常表现出非平稳性。本章聚焦于如何处理具有随机游走特性的序列。我们将详细介绍协整理论（Cointegration），这是理解长期均衡关系的关键。本章将阐述恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法，并过渡到更稳健的恩格尔-约翰森（Johansen）协整检验，用于确定系统的秩（Rank）。协整关系的存在允许我们构建误差修正模型（ECM），该模型能同时捕捉短期动态调整和长期均衡漂移，是资产定价和套利策略建模中的核心工具。 第二部分：波动率建模的革命 金融资产的风险往往体现在其波动率上，而非期望回报。本部分是全书的核心，专注于波动率的建模。 第四章：ARCH族模型：刻画波动聚集现象 本章介绍对波动率聚集现象的开创性解释——广义自回归条件异方相关性（ARCH）模型。我们将从最基础的ARCH(q)模型开始，逐步深入到更灵活的广义ARCH (GARCH) 模型。GARCH模型通过将当前波动率建模为前期冲击和前期波动率的函数，极大地提高了对金融波动动态的拟合能力。本章将详细讨论参数估计（通常使用最大似然法）、模型的选择与优化，并介绍其变体，如非对称效应的EGARCH和GJR-GARCH模型，后者对于刻画金融市场中“杠杆效应”（Leverage Effect）至关重要。 第五章：随机波动率模型（Stochastic Volatility Models） 与GARCH模型将波动率视为仅依赖于观测数据的确定性函数不同，随机波动率（SV）模型将波动率本身视为一个不可观测的潜在随机过程。本章探讨了SV模型的理论优势，特别是在更精确地捕捉信息流和市场异质性方面。由于SV模型的参数通常无法通过标准的最大似然法有效估计，本章将重点介绍先进的估计技术，包括卡尔曼滤波、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及准最大似然估计（QMLE）。 第六章：高频数据的波动率估计与Realized Volatility 随着交易频率的提高，利用日内数据来估计波动率已成为主流。本章介绍如何利用日内不同频率的报价和交易数据来计算“已实现波动率”（Realized Volatility, RV）。我们将比较基于不同时间间隔（如高频回报、最优子采样）的RV估计量，并讨论如何利用RV来检验和估计各种理论模型（如连续时间金融模型）的参数。此外，本章还将涉及如何将RV与GARCH模型结合，构建混合数据模型（MIDAS/MIDRV），以实现更精细的波动率预测。 第三部分：前沿模型与高级应用 第七章：非线性与状态空间模型 金融市场中普遍存在非线性的驱动机制。本章介绍如何识别和建模时间序列的非线性结构。我们将探讨阈值自回归模型（TAR）及其在捕捉市场状态转换中的应用。随后，我们将系统地介绍状态空间表示法（State-Space Representation），这是一种强大的框架，能够统一处理多种动态模型，特别是用于处理那些参数本身随时间变化的（时变参数）模型。卡尔曼滤波技术是状态空间模型估计的核心，本章将详细阐述其原理与实际应用。 第八章：多元时间序列的风险管理与预测 在实际的投资组合管理中，需要同时处理多个资产间的相互依赖关系。本章将重点研究多元时间序列模型，特别是多元GARCH（MGARCH）模型。我们将比较各种形式，如BEKK、CCC和DCC模型，它们在估计协方差矩阵和相关性动态方面各有侧重。对于风险管理而言，掌握条件相关性的准确估计至关重要。此外，本章还将讨论利用这些模型进行多变量预测的策略，包括风险平价组合优化和压力测试的应用。 第九章：高维数据与机器学习的融合 现代金融数据库的维度日益增加。本章探讨了在金融时间序列分析中处理高维数据的挑战，特别是如何利用因子模型（Factor Models）来降维。我们将介绍主成分分析（PCA）在金融因子提取中的应用。最后，本书将简介机器学习算法（如神经网络、随机森林）如何被引入时间序列预测领域，重点讨论如何将这些“黑箱”模型与计量经济学的结构性理解相结合，以避免过度拟合和保持模型的可解释性。 结论：展望未来 本书的终极目标是培养读者批判性地评估金融数据、选择恰当模型以及解释结果的能力。金融时间序列分析领域仍在快速发展，理解其理论基础是应对未来挑战的关键。本书提供了坚实的计量经济学基础，为读者深入探索量化金融的前沿研究和实际应用铺平了道路。

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