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[美] 蔡瑞胸 著

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• 金融时间序列
• 时间序列分析
• 计量经济学
• 金融工程
• Python
• R语言
• GARCH模型
• VAR模型
• 金融建模
• 风险管理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115287625

商品编码：1026327231

出版时间：2012-09-01

作  者:(美)蔡瑞胸；王远林 等 定  价:85 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2012年09月01日 页  数:571 装  帧:平装 ISBN:9787115287625 ●第1章????金融时间序列及其特征
●1.1????资产收益率
●1.2????收益率的分布性质
●1.2.1????统计分布及其矩的回顾
●1.2.2????收益率的分布
●1.2.3????多元收益率
●1.2.4????收益率的似然函数
●1.2.5????收益率的经验性质
●1.3????其他过程
●附录R????程序包
●练习题
●参考文献
●
●第2章????线性时间序列分析及其应用
●2.1????平稳性
●2.2????相关系数和自相关函数
●2.3????白噪声和线性时间序列
●2.4????简单的自回归模型
●2.4.1????AR模型的性质
●2.4.2????实际中怎样识别AR模型
●部分目录

内容简介

????《金融时间序列分析（第3版）》是金融时间序列分析领域的上乘之作，**版面世后即成为该领域*具影响力的作品。作者在全面阐述金融时间序列分析理论知识的同时，还系统地介绍了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用能够免费得到的R软件包，可以对金融数据进行实证分析，也可以使用现实的例子对相关计算和分析进行说明。《金融时间序列分析（第3版）》还对金融计量经济学的*新进展进行了深入分析，例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。
????第3版新增加的内容还包括以下几方面：
????在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中，都使用了非线性持续期模型；
????新增加了一些非线性模型和方法的应用；
????更新了多元时间序列分析，分析了协整应用到配对交易分析的实用性；
????使用损失函数这个新的统一的等
(美)蔡瑞胸；王远林 等     Ruey S. Tsay，美国芝加哥大学布斯商学院经济计量学和统计学的H.G.B. Alexander 讲席教授。1982年于美国威斯康星大学麦迪逊分校获得统计学博士学位。中国台湾地区“中央研究院”院士，美国统计协会、数理统计学会及皇家统计学会的会士，Journal of Forecasting的联合主编，Journal of Finan Econometrics的副主编。曾任美国统计学会商务与经济统计分会、《商务与经济统计》期刊主编。在商务和经济预测、数据等

聚焦严谨的量化方法，探索市场脉搏的奥秘 本书并非一本传统的金融市场入门读物，它将带您深入量化分析的核心，以一种严谨、系统的方式，剖析金融市场数据的内在规律与动态。我们着眼于那些能够驱动市场价格变动、影响资产收益的关键因素，并通过数学模型和统计工具，揭示这些因素之间的复杂联系。 核心理念：数据驱动的洞察力 本书的核心在于强调数据驱动的决策。我们相信，理解金融市场的最佳途径是深入研究其历史数据，并从中提炼出可操作的见解。因此，本书将重点介绍一系列强大的统计和计量经济学技术，这些技术能够帮助您： 识别和量化风险： 从市场波动性、尾部风险到系统性风险，我们将提供工具来衡量和管理它们。 预测资产价格： 尽管市场具有固有的随机性，但通过对历史模式的分析，我们可以构建模型来捕捉潜在的趋势和动量。 优化投资组合： 通过对资产之间相关性的深入理解，我们可以构建更具韧性且收益更优的投资组合。 评估金融产品： 无论是期权、期货还是其他衍生品，理解其定价模型和风险暴露至关重要。 主要研究领域与技术 本书的内容涵盖了金融时间序列分析的多个关键方面，为您提供一个全面的知识框架。我们将从基础概念入手，逐步深入到更复杂的模型和应用： 时间序列的统计特性： 我们将首先探讨时间序列数据的基本统计特性，如均值、方差、自相关性等，并介绍如何识别和处理非平稳性等常见问题。 线性时间序列模型： 从经典的ARIMA模型及其变种，到状态空间模型，我们将详细讲解如何构建和应用线性模型来捕捉时间序列的动态。您将学会如何评估模型的拟合优度，以及如何进行有效的预测。 波动率建模： 金融市场的一个核心特征是其随时间变化的波动性。本书将深入研究GARCH族模型及其扩展，包括EGARCH, GJR-GARCH等，以准确捕捉和预测市场风险。 协整与因果关系： 在分析多个金融时间序列时，理解它们之间的长期均衡关系（协整）以及因果方向至关重要。我们将介绍恩格尔-格兰杰检验、Johansen检验等方法。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 对于那些无法直接观测到的潜在状态变量，状态空间模型提供了一种强大的分析框架。我们将介绍如何利用卡尔曼滤波来估计和跟踪这些隐藏的状态。 非参数方法与机器学习在金融中的应用： 随着计算能力的提升，非参数方法和机器学习技术在金融分析中的作用日益凸显。本书将探讨如局部回归、核方法以及部分经典的机器学习算法（如支持向量机、决策树）如何在时间序列分析中发挥作用，以捕捉更复杂的非线性关系。 极端值理论与尾部风险分析： 传统的统计模型往往难以捕捉金融市场中的极端事件。我们将引入极值理论（EVT），如POT（Peak Over Threshold）方法，来更好地理解和量化市场中的“黑天鹅”事件。 高频数据分析： 随着高频交易的普及，分析微观结构数据变得越来越重要。本书将探讨高频数据的特性，以及如何利用这些数据来理解流动性、微观价格发现等问题。 金融风险管理应用： 本书的最终目标是为您提供在实际金融场景中应用这些分析工具的能力。我们将讨论如何将时间序列分析技术应用于VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）的计算，以及如何构建和回测交易策略。 面向读者 本书适合所有希望深入理解金融市场运作机制、掌握量化分析工具的专业人士和学生。这包括： 金融工程师与量化分析师： 为您提供坚实的理论基础和实用的建模技术，以应对复杂的金融市场挑战。 投资经理与基金经理： 帮助您从数据中挖掘投资机会，更科学地构建和管理投资组合。 风险管理专业人士： 提供量化工具来评估和管理各类金融风险。 经济学和金融学研究生： 为您深入研究金融时间序列分析提供严谨的学术指导。 对量化金融感兴趣的个人投资者： 帮助您用更科学、更系统的方法来理解和参与金融市场。 学习收获 通过学习本书，您将能够： 构建和解释各种金融时间序列模型。 准确评估和预测金融资产的波动性。 识别和量化金融市场中的风险。 设计和回测基于模型的交易策略。 更深入地理解金融市场的微观结构和动态。 运用先进的量化工具来解决实际的金融问题。 本书旨在为您提供一套强大的分析工具箱，让您能够以更清晰、更精准的视角来解读金融世界的复杂性，并最终做出更明智的决策。我们鼓励您在学习理论的同时，积极动手实践，将所学知识应用于实际数据分析中，从而真正掌握量化分析的力量。

评分☆☆☆☆☆

从一个稍微有些基础的金融从业者的角度来看，《金融时间序列分析(第3版)》这本书给我带来的最大价值，在于它提供了一个系统、严谨且与时俱进的知识框架。在工作中，我们常常需要对市场数据进行预测和风险管理，而传统的一些基础统计方法往往显得力不从心，尤其是在面对复杂多变的金融市场波动时。这本书恰好填补了这一领域的空白。作者并没有回避复杂的数学理论，相反，他将复杂的概念一一拆解，并通过精巧的数学推导和图示，使得原本抽象的理论变得生动形象。我特别喜欢书中对模型假设和模型适用性的探讨。很多时候，我们拿到一个模型，只是知道如何套用，却不清楚它背后的原理，也不知道它在什么情况下会失效。这本书在这方面做得非常出色，它会详细解释每个模型的假设条件，以及在这些假设被打破时，我们应该如何调整或选择其他模型。这对于避免“黑箱操作”，确保分析的可靠性至关重要。此外，书中对时间序列的诊断和模型选择的章节也让我受益匪浅。如何判断一个模型是否拟合得好？如何进行残差分析？如何使用信息准则来选择最优模型？这些都是我在日常工作中经常遇到的问题，而这本书提供了一套非常系统性的解决方案。我甚至觉得，这本书不应该仅仅被视为一本教材，更应该被看作是一本“金融量化分析的实战指南”。它教会你如何思考，如何分析，如何选择工具，最终如何将这些工具有效地应用于金融市场的实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我对《金融时间序列分析(第3版)》抱有一些观望的态度，毕竟“第三版”意味着内容的更新迭代，但同时也可能意味着门槛的进一步提高。然而，当我真正沉浸其中后，这种顾虑荡然无存。这本书在保持了其原有学术深度和广度的同时，显著增强了对新方法的介绍和案例的更新。特别是关于最新的计量经济模型，比如状态空间模型、卡尔曼滤波在金融领域的应用，以及对非线性时间序列模型，如GARCH族模型在波动率预测方面的最新进展，都有非常详尽的阐述。我印象深刻的是，作者并没有仅仅罗列模型，而是深入剖析了这些模型是如何被设计出来以捕捉金融市场中特有的非线性、异方差和fat-tail等特征的。他还会对比不同模型的优劣，以及它们各自适用的场景，这对于实际应用者来说是极其宝贵的指导。书中还大量引入了R语言和Python等主流计量软件的实现代码，并且配有详细的解释，这对于我这样习惯于动手实践的读者来说，简直是雪中送炭。我可以直接将代码复制到自己的环境中进行测试和调整，并且通过修改参数来观察不同模型在处理特定金融数据时的表现差异。这种“理论+实践”的模式，极大地提升了我的学习效率和对知识的掌握程度。对于那些希望站在金融量化分析前沿，了解最新研究动态的专业人士，这本书绝对是必备的参考书。它不仅能帮助你理解最新的模型，更能让你掌握如何将这些模型应用于解决实际的金融问题，从而在瞬息万变的金融市场中获得竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

从一个希望将理论知识应用于实践的金融分析师的角度来看，《金融时间序列分析(第3版)》这本书无疑是一本“神器”。它不仅提供了严谨的数学推导和丰富的模型介绍，更重要的是，它将这些理论工具置于真实金融市场的复杂环境中进行深入剖析。我尤其欣赏书中对“数据驱动”的强调。作者在讲解每个模型时，都会结合具体的金融案例，并且很多都配有可运行的代码示例。这让我能够直接将这些模型应用到我工作中接触到的实际数据上，进行拟合、预测和风险评估。例如，在学习GARCH模型时，书中提供了一个股票收益率序列的案例，我可以直接将代码复制到我的环境中，尝试对不同股票的数据进行分析，从而更好地理解模型在实际应用中的效果。而且，书中对于模型的解释也更加注重金融经济学的含义，它不仅仅是展示数学公式，更是帮助我理解这些公式背后所代表的金融经济学逻辑，以及它们如何能够捕捉到金融市场中的一些特有现象。例如，在讲解共整合模型时，书中会结合长期的资产价格关系，帮助我理解模型如何反映市场的均值回归特性。这本书真的让我感觉，我不是在被动地学习知识，而是在主动地解决问题，并且在这个过程中不断提升自己的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前也接触过一些关于时间序列分析的书籍，但《金融时间序列分析(第3版)》给我的感受是截然不同的。它不仅仅是一本讲解模型的书，更是一本引导读者理解金融市场“内在逻辑”的书。作者在讲解任何一个模型之前，都会先从金融市场的实际现象出发，例如，为什么我们会看到资产价格的“跳跃”现象，为什么市场的“羊群效应”会影响波动性，为什么宏观经济冲击会对金融市场产生持续的影响。然后，他才会引入相应的统计模型来解释这些现象。这种“理论服务于实践”的思路，让我感到非常受启发。书中对模型假设的强调，以及对模型局限性的坦诚讨论，也让我对金融时间序列分析有了更深刻的认识。很多时候，我们只是知道如何套用模型，却不清楚它背后的假设，也不知道在什么情况下模型会失效。这本书在这方面做得非常出色，它会详细讲解每个模型的假设条件，以及在这些假设被打破时，我们应该如何进行调整或选择其他模型。这一点对于避免“黑箱操作”，确保分析结果的可靠性至关重要。我个人尤其喜欢书中关于“模型选择”和“模型诊断”的章节，它提供了一套非常系统的方法论，指导我们如何从众多的模型中选择最适合的，并且如何对其进行有效的检验。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样已经接触过一些基础计量经济学理论的读者，《金融时间序列分析(第3版)》无疑是一本能够帮助我实现“质的飞跃”的著作。它不仅仅是简单地罗列公式和模型，而是将这些工具置于金融市场特有的环境下进行深度剖析。作者非常强调模型背后的金融经济学含义，以及这些模型是如何捕捉市场中的“非理性”和“非均衡”现象的。这一点非常重要，因为金融市场的数据往往并非完全服从经典的统计假设。书中对非线性和异方差模型的阐述，尤其让我印象深刻。比如，对于GARCH模型的讲解，作者不仅仅是展示了它的数学形式，更是深入分析了它如何能够模拟出金融数据中“大波动后有大波动，小波动后有小波动”的现象，并且通过对比不同的GARCH变种（如EGARCH、GJR-GARCH等），帮助读者理解如何根据数据特性选择最合适的模型。书中还专门辟章节讨论了异常值、结构性断点等问题，以及如何处理和识别它们，这对于保证时间序列分析结果的可靠性至关重要。我尤其喜欢书中关于“模型诊断”的部分，作者详细讲解了如何通过残差分析、序列相关检验等手段来评估模型的有效性，并且会给出具体的图示和代码示例。这让我能够将理论知识转化为实际操作，真正地掌握如何构建和检验一个有效的金融时间序列模型。

评分☆☆☆☆☆

拿到《金融时间序列分析(第3版)》之后，我迫不及待地翻阅了其关于“波动率建模”的章节。作为一名对金融风险管理感兴趣的读者，这一直是我关注的重点。这本书在这一块的内容非常充实，而且更新及时。从经典的ARCH模型，到其各种改进和扩展，如GARCH、EGARCH、TARCH、FGARCH族，书中都做了非常详尽的介绍。作者不仅仅是给出了模型的数学形式，更重要的是，他深入浅出地讲解了每个模型是如何捕捉金融资产收益率中存在的“波动率聚集”现象，以及不同模型在处理正负冲击时的非对称性。我印象深刻的是，作者还对比了不同波动率模型在实际预测中的表现，并且给出了评估预测精度的具体方法和指标。这让我明白了，仅仅掌握模型是不够的，更重要的是知道如何去评估模型的有效性，以及如何选择最适合预测任务的模型。书中还引入了一些最新的波动率模型，例如利用机器学习方法构建的波动率预测模型，以及状态空间框架下的动态波动率模型，这些内容让这本书的价值大大提升，使其能够满足不同层次读者的需求。而且，书中提供了大量的R语言和Python代码示例，我可以直接将这些代码应用到实际的金融数据中，进行波动率的估计和预测，这对于我这样动手能力强的读者来说，是极大的福音。

评分☆☆☆☆☆

拿到《金融时间序列分析(第3版)》之后，我做的第一件事就是翻阅目录，然后仔细阅读了前几章。给我最深刻的印象是，这本书并非那种“填鸭式”的知识灌输，而是像一位经验丰富的老师，耐心地引导你一步步探索金融数据世界的奥秘。作者在讲解模型时，往往会先从金融市场本身的特性出发，例如，为什么股票价格会呈现出一定的随机性和非线性，为什么某些金融危机后市场波动会持续一段时间。然后，他才会引入相应的统计模型来解释这些现象。这种“从现实到理论”的讲解方式，极大地激发了我学习的兴趣，因为我能清晰地看到这些理论是如何服务于我们对金融市场的理解和预测的。书中的数学推导非常严谨，但又不会让人感到枯燥。作者会巧妙地穿插一些直观的比喻和几何解释，将复杂的数学概念变得易于理解。例如，在讲解自相关函数时，作者会用一个生动的例子来类比，帮助读者理解序列的“记忆性”。而且，对于每一个重要的模型，书中都会提供详细的算法步骤和计算过程，并且很多都配有代码示例。这对于我这样动手能力强的读者来说，简直太有帮助了。我可以直接将代码搬到自己的计算环境中，尝试对不同的数据进行拟合和分析，从而加深对模型的理解。这本书不仅能帮助你掌握模型，更能培养你用模型去解决实际金融问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《金融时间序列分析(第3版)》在内容上做到了“厚积薄发”和“与时俱进”的完美结合。作为一本经典的教材，它保持了原有严谨的学术风格和系统性的知识体系，但同时又融入了大量的最新研究成果和前沿模型。我特别关注书中关于高频数据分析以及机器学习在时间序列模型中的应用部分。作者并没有回避这些新兴领域，而是花了相当大的篇幅来介绍相关的模型和方法，例如，如何处理高频金融数据的噪声，以及如何利用深度学习模型来捕捉金融时间序列中的复杂模式。这对于我这样希望紧跟行业发展趋势的读者来说，是非常宝贵的。书中的案例分析也更加丰富和贴近当前的市场环境，不再仅仅局限于一些经典的理论范例。例如，书中可能会涉及到近期某个金融事件的数据分析，或者是对加密货币波动性进行建模的例子。这种贴合实际的案例，让我能够更好地理解模型的实操性，并且能从中获得启发，思考如何将这些模型应用于自己感兴趣的领域。此外，书中对于模型评估和比较的讨论也更加深入，不仅介绍了传统的R-squared、AIC、BIC等指标，还讨论了在金融应用中更重要的指标，如预测精度、风险度量等。这让我能更全面地认识到，模型的选择不仅要看拟合度，更要看其在实际应用中的有效性。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《金融时间序列分析(第3版)》已经有一段时间了，期间我利用工作间隙和周末时间，断断续续地钻研其中章节。首先，这本书的装帧设计就相当有分量，纸张的质感和排版都显得非常专业，打开书本时，扑面而来的知识气息就让人感到一种踏实。我尤其喜欢它的开篇部分，并没有直接跳入复杂的数学模型，而是先从宏观的金融市场历史演变和时间序列数据的基本特性出发，娓娓道来。这种循序渐进的讲解方式，对于我这样背景并非纯粹数学科班出身的读者来说，是极为友好的。它帮助我重新梳理了许多之前模糊的概念，例如，为什么金融数据会呈现出特定的波动性模式，传统的统计方法在处理这类数据时会遇到哪些局限性，以及为何需要发展出专门的时间序列分析工具。书中的例子非常贴切，很多都是来自真实世界的金融市场，比如股票价格的波动、汇率的变动，甚至是一些宏观经济指标的周期性变化。通过这些生动的案例，我不仅理解了理论模型背后的逻辑，更能感受到这些理论在实际金融决策中的指导意义。特别是关于平稳性、自相关性等基础概念的阐述，作者都用非常详尽的图示和数学推导来解释，并且会不断地引用经典文献，这让我深切感受到这是一本经过长期打磨、内容严谨的学术著作。虽然有些部分的数学公式确实相当复杂，但我发现作者在讲解时，总是会先给出直观的解释，然后再进行严谨的数学推导，这种方式大大降低了理解门槛。对于想要深入理解金融市场运作背后规律，或者希望提升量化分析能力的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的宝藏。它不仅仅是传授知识，更是引导读者建立一种科学的分析思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样希望系统性学习金融时间序列分析的初学者来说，简直是一场及时雨。《金融时间序列分析(第3版)》在内容的组织上，非常注重逻辑的连贯性和知识的递进性。它从最基础的时间序列概念入手，逐步过渡到各种经典的统计模型，如ARIMA模型，然后深入到更复杂的模型，如ARCH、GARCH及其变种，最后还涵盖了一些前沿的非线性模型和状态空间模型。这种循序渐进的讲解方式，让我能够很好地理解每个新概念是如何建立在之前知识的基础之上的。书中不仅提供了理论推导，更重要的是，它提供了大量的数值例子，并且很多例子都源自实际的金融数据。这让我能够将抽象的数学公式与真实的金融市场现象联系起来，从而更深刻地理解模型的意义和用途。例如，在讲解ARCH模型时，作者会先解释金融数据中常见的“波动率聚集”现象，然后引入ARCH模型来解释这种现象，并且通过一个具体的股票收益率序列来演示模型的拟合过程。这种“问题-模型-应用”的模式，非常有助于学习者建立起知识体系。我尤其赞赏书中对模型解释和模型局限性的强调。作者总是会提醒读者，任何模型都不是完美的，都有其适用范围和潜在的缺陷。这种严谨的学术态度，让我能够更加理性地看待和使用这些分析工具。对于那些渴望在金融领域深耕，并且需要扎实的时间序列分析功底的读者来说，这本书是绝对的首选。

评分☆☆☆☆☆

质量不错 物流快

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和脑很不错，以后还要买

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正版书籍，发货很快，点个赞

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书有点脏了

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书有点脏了

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很好

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很好的书籍，值得！

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看不太懂(?• . •?)无奈

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