具体描述
金融市场计量经济学是现代金融理论与计量经济技术相结合的一门新兴
的综合性学科。本书从中国金融市场的实际出发,解释金融市场计量经济学
的基本概念和计量经济方法。通过基于中国证券市场真实数据的例子,在常
用的分析软件上实现操作。
由田益祥编著的《金融市场计量经济分析》的学习不要求学习者事先修
过计量经济学的课程,在教学上为教师提供了很大的灵活性。对于有余力的
学习者,作者也准备了一些较难的数学推导作为选学内容。本书所有的例子
和案例都能在Evlews软件上实现,不仅较好地诠释了理论和现实背景和应用
方法,而且让学习者可以自行操作复制,抓住读者的学习兴趣。在提高理论
水平的同时还可以培养分析实际问题的软件操作能力。
《金融市场计量经济分析》适用对象包括金融学、管理学、商学类专业
的本科高年级学生或研究生、MBA以及金融市场分析从业人员。
作者简介
田益祥,电子科技大学经济管理学院副院长
目录信息
第一章 导言
本章学习目标
§1.1金融市场计量学简介
§1.2金融市场计量经济模型与数据
§1.3金融市场计量经济建模的过程
§1.4金融市场计量经济分析应用举例
§1.5实证研究的方法体系
本章思考题
第二章 金融市场的基本概念
本章学习目标
§2.1价格、收益和复合法
§2.2金融市场有效市场假说
§2.3随机游走假说
§2.4金融市场有效性检验
本章Eviews操作练习
本章思考题
第三章 金融市场的事件研究
本章学习目标
§3.1事件研究概述
§3.2事件研究研究过程
§3.3事件研究研究法的应用举例
Eviews操作练习
思考题
第四章 资本资产定价模型的估计与检验
本章学习目标
§4.1资本资产定价模型回顾
§4.2资本资产定价模型的估计
§4.3资本资产定价模型的检验
§4.4三因素模型的估计与检验
本章Eviews操作练习
本章思考题
第五章 金融时间序列基本概念
本章学习目标
§5.1金融时间序列基本特征
§5.2金融时间序列变量的相关性
§5.3金融时间序列平稳性
§5.4金融时间序列平稳模型
§5.5金融时间序列模型识别、估计与预测
本章Eviews操作练习
本章思考题
第六章 金融市场的相关性分析
本章学习目标
§6.1金融时间序列平稳性检验
§6.2金融市场的长期关系分析
§6.3 金融市场的Granger因果关系检验
本章Eviews操作练习
本章思考题
第七章 金融市场的波动性分析
本章学习目标
§7.1金融市场波动性描述
§7.2金融市场波动性模型
§7.2 ARCH-M波动性模型及应用
§7.3 GARCH波动性模型
本章Eviews操作练习
本章思考题
第八章微观计量经济学与公司财务分析
本章学习目标
§8.1微观计量经济学最新进展
§8.2面板数据模型的基本概念
§8.3面板数据模型选择
§ 8.4面板数据模型的估计
§ 8.5 动态面板数据模型简介
§ 8.6公司财务数据模型分析
本章Eviews操作练习
本章思考题
参考文献
思考题参考答案
附表
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
作为一名非数学背景出身的金融从业者,我对计量经济学工具的学习常常感到力不从心,主要是因为很多教材在讲解核心算法时,往往会过于侧重于数学证明的严谨性,而忽略了对核心思想和直观理解的阐释。然而,这本书在这方面做得非常出色。它似乎很清楚地知道读者可能会在哪里卡壳。例如,在解释最大似然估计(MLE)的原理时,它并没有直接跳到复杂的拉格朗日函数求导,而是先用一个非常直观的比喻,描述了“找到最有可能产生我们观测到的数据的参数组合”这一核心思想,然后再逐步引入数学形式。这种先建立直觉、后补全严谨性的讲解路径,极大地增强了我的信心。此外,书中关于软件实现和结果解释的部分,也十分到位。它没有仅仅停留在“运行代码”的层面,而是深入探讨了在特定模型设定下,统计显著性结果的实际经济含义,这对我们日常的投资决策支持工作,有着直接的指导价值。
我最近在研究高频交易中的市场微观结构,原本以为会找到一些偏向于理论建模的论述,但这本书的切入点却让我眼前一亮。它没有停留在那些教科书式的经典模型上空谈,而是非常深入地探讨了如何利用实际的市场数据去验证和修正这些模型。尤其是关于订单簿深度和流动性冲击的章节,作者简直是把数据分析的“脏活累活”都给细致地展示了一遍。我尤其欣赏它在方法论上的务实态度,比如在处理时间序列数据中的非正态性和异方差性时,它给出的处理建议不仅仅是罗列出各种统计检验,而是结合了实际交易环境中可能出现的特定偏差,提出了具有操作性的数据预处理步骤。这对我来说太重要了,因为理论推导固然重要,但在真实的数据面前,如何把控和清洗数据,往往才是决定研究成败的关键。阅读过程中,我常常需要暂停下来,去对比我自己手中的数据集,试图套用书中的逻辑进行回溯检验,这种即时的交互感,让学习过程变得极其高效,而不是单向的知识灌输。
这本书在探讨新兴金融现象方面,展现出了超越同期出版物的前瞻性。虽然它涵盖了计量经济分析的经典基石,但它对于近年来快速发展的领域,如机器学习在金融预测中的应用、以及基于高频数据的因果推断方法,也给予了相当的篇幅进行介绍和讨论。尤其让我印象深刻的是,它并没有盲目追捧“黑箱模型”,而是审慎地评估了这些新技术在面对金融市场特有的结构性变化时的局限性。作者的态度是批判性地吸收,而非全盘接受,这在当前的学术风气中是难能可贵的。它引导读者思考的不是“哪个模型预测精度最高”,而是“哪个模型在特定市场环境下具有更高的可解释性和鲁棒性”。这种成熟、平衡的视角,使得整本书的价值不仅仅停留在技术工具的传授层面,更上升到了对金融分析方法论的深刻反思,让人读完后,对未来金融计量研究的方向有了更清晰的判断和更审慎的预期。
这本书的装帧设计,说实话,第一眼就给人一种非常扎实、严谨的感觉。封面采用的是那种低饱和度的深蓝色调,搭配着清晰的白色和金色字体,显得既专业又不失稳重。那种略带磨砂质感的纸张,握在手里很有分量,让人立刻联想到里面内容的深度和广度。我个人对这种不花哨但注重细节的排版很欣赏,它没有试图用花哨的封面来吸引眼球,而是用一种沉稳的气质,直接宣告了这是一本严肃的学术著作。内页的纸张选择也挺考究,光线不好的时候阅读也不会感到刺眼,墨迹的清晰度保持得非常好,即便是那些复杂的公式和图表,也能看个明白。在翻阅过程中,我特别留意了一下书籍的装订工艺,线装的牢固程度看起来相当不错,即便是经常需要摊开放在桌子上查找资料,也不用担心书脊会轻易松散。这种对书籍物理形态的重视,其实也侧面反映了作者和出版社对内容质量的信心,毕竟一本内容厚重的书,如果装帧不够耐用,阅读体验也会大打折扣。整体而言,从拿到手的触感到视觉上的舒适度,这本书在物理呈现上做到了高水准,为接下来的深度阅读打下了一个非常好的基础。
这本书的结构安排,体现了一种非常清晰的逻辑递进关系。它并非简单地将不同的计量方法并列展示,而是构建了一个从基础到高级的知识体系框架。一开始,它很耐心地回顾了时间序列分析的基础工具,但即便是回顾部分,也加入了许多针对金融数据特性的说明,避免了传统计量经济学教材那种“一刀切”的通病。随后,当涉及到更复杂的模型,比如GARCH族模型或状态空间模型时,作者在引入新概念的同时,总是会紧密地结合一个实际的金融应用案例。这种“理论—应用—再深化”的模式,极大地降低了理解复杂模型的门槛。我发现,很多晦涩难懂的数学推导,一旦被放置在具体的市场波动性预测或者资产定价背景下进行讲解,其目的性就立刻清晰起来了。这种叙事方式,使得阅读体验如同在攀登一座精心设计的阶梯,每一步都有明确的落脚点和展望,让人很有掌控感,而不是在迷雾中摸索前进。
很清楚。就是薄了点儿。
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