金融時間序列分析(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 蔡瑞胸 著

圖書標籤:

• 金融時間序列
• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 金融工程
• Python
• R語言
• GARCH模型
• VAR模型
• 金融建模
• 風險管理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115287625

商品編碼：1026327231

齣版時間：2012-09-01

作  者:(美)蔡瑞胸；王遠林 等 定  價:85 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2012年09月01日 頁  數:571 裝  幀:平裝 ISBN:9787115287625 ●第1章????金融時間序列及其特徵
●1.1????資産收益率
●1.2????收益率的分布性質
●1.2.1????統計分布及其矩的迴顧
●1.2.2????收益率的分布
●1.2.3????多元收益率
●1.2.4????收益率的似然函數
●1.2.5????收益率的經驗性質
●1.3????其他過程
●附錄R????程序包
●練習題
●參考文獻
●
●第2章????綫性時間序列分析及其應用
●2.1????平穩性
●2.2????相關係數和自相關函數
●2.3????白噪聲和綫性時間序列
●2.4????簡單的自迴歸模型
●2.4.1????AR模型的性質
●2.4.2????實際中怎樣識彆AR模型
●部分目錄

內容簡介

????《金融時間序列分析（第3版）》是金融時間序列分析領域的上乘之作，**版麵世後即成為該領域*具影響力的作品。作者在全麵闡述金融時間序列分析理論知識的同時，還係統地介紹瞭金融計量經濟模型及其在金融時間序列數據的建模和預測中的應用。第3版使用能夠免費得到的R軟件包，可以對金融數據進行實證分析，也可以使用現實的例子對相關計算和分析進行說明。《金融時間序列分析（第3版）》還對金融計量經濟學的*新進展進行瞭深入分析，例如實現波動率、條件風險值、統計套利及持續期和動態相關模型的應用。
????第3版新增加的內容還包括以下幾方麵：
????在高頻數據分析和市場微觀結構的所有討論中，都使用瞭非綫性持續期模型；
????新增加瞭一些非綫性模型和方法的應用；
????更新瞭多元時間序列分析，分析瞭協整應用到配對交易分析的實用性；
????使用損失函數這個新的統一的等
(美)蔡瑞胸；王遠林 等     Ruey S. Tsay，美國芝加哥大學布斯商學院經濟計量學和統計學的H.G.B. Alexander 講席教授。1982年於美國威斯康星大學麥迪遜分校獲得統計學博士學位。中國颱灣地區“中央研究院”院士，美國統計協會、數理統計學會及皇傢統計學會的會士，Journal of Forecasting的聯閤主編，Journal of Finan Econometrics的副主編。曾任美國統計學會商務與經濟統計分會、《商務與經濟統計》期刊主編。在商務和經濟預測、數據等

聚焦嚴謹的量化方法，探索市場脈搏的奧秘 本書並非一本傳統的金融市場入門讀物，它將帶您深入量化分析的核心，以一種嚴謹、係統的方式，剖析金融市場數據的內在規律與動態。我們著眼於那些能夠驅動市場價格變動、影響資産收益的關鍵因素，並通過數學模型和統計工具，揭示這些因素之間的復雜聯係。 核心理念：數據驅動的洞察力 本書的核心在於強調數據驅動的決策。我們相信，理解金融市場的最佳途徑是深入研究其曆史數據，並從中提煉齣可操作的見解。因此，本書將重點介紹一係列強大的統計和計量經濟學技術，這些技術能夠幫助您： 識彆和量化風險： 從市場波動性、尾部風險到係統性風險，我們將提供工具來衡量和管理它們。 預測資産價格： 盡管市場具有固有的隨機性，但通過對曆史模式的分析，我們可以構建模型來捕捉潛在的趨勢和動量。 優化投資組閤： 通過對資産之間相關性的深入理解，我們可以構建更具韌性且收益更優的投資組閤。 評估金融産品： 無論是期權、期貨還是其他衍生品，理解其定價模型和風險暴露至關重要。 主要研究領域與技術 本書的內容涵蓋瞭金融時間序列分析的多個關鍵方麵，為您提供一個全麵的知識框架。我們將從基礎概念入手，逐步深入到更復雜的模型和應用： 時間序列的統計特性： 我們將首先探討時間序列數據的基本統計特性，如均值、方差、自相關性等，並介紹如何識彆和處理非平穩性等常見問題。 綫性時間序列模型： 從經典的ARIMA模型及其變種，到狀態空間模型，我們將詳細講解如何構建和應用綫性模型來捕捉時間序列的動態。您將學會如何評估模型的擬閤優度，以及如何進行有效的預測。 波動率建模： 金融市場的一個核心特徵是其隨時間變化的波動性。本書將深入研究GARCH族模型及其擴展，包括EGARCH, GJR-GARCH等，以準確捕捉和預測市場風險。 協整與因果關係： 在分析多個金融時間序列時，理解它們之間的長期均衡關係（協整）以及因果方嚮至關重要。我們將介紹恩格爾-格蘭傑檢驗、Johansen檢驗等方法。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 對於那些無法直接觀測到的潛在狀態變量，狀態空間模型提供瞭一種強大的分析框架。我們將介紹如何利用卡爾曼濾波來估計和跟蹤這些隱藏的狀態。 非參數方法與機器學習在金融中的應用： 隨著計算能力的提升，非參數方法和機器學習技術在金融分析中的作用日益凸顯。本書將探討如局部迴歸、核方法以及部分經典的機器學習算法（如支持嚮量機、決策樹）如何在時間序列分析中發揮作用，以捕捉更復雜的非綫性關係。 極端值理論與尾部風險分析： 傳統的統計模型往往難以捕捉金融市場中的極端事件。我們將引入極值理論（EVT），如POT（Peak Over Threshold）方法，來更好地理解和量化市場中的“黑天鵝”事件。 高頻數據分析： 隨著高頻交易的普及，分析微觀結構數據變得越來越重要。本書將探討高頻數據的特性，以及如何利用這些數據來理解流動性、微觀價格發現等問題。 金融風險管理應用： 本書的最終目標是為您提供在實際金融場景中應用這些分析工具的能力。我們將討論如何將時間序列分析技術應用於VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）的計算，以及如何構建和迴測交易策略。 麵嚮讀者 本書適閤所有希望深入理解金融市場運作機製、掌握量化分析工具的專業人士和學生。這包括： 金融工程師與量化分析師： 為您提供堅實的理論基礎和實用的建模技術，以應對復雜的金融市場挑戰。 投資經理與基金經理： 幫助您從數據中挖掘投資機會，更科學地構建和管理投資組閤。 風險管理專業人士： 提供量化工具來評估和管理各類金融風險。 經濟學和金融學研究生： 為您深入研究金融時間序列分析提供嚴謹的學術指導。 對量化金融感興趣的個人投資者： 幫助您用更科學、更係統的方法來理解和參與金融市場。 學習收獲 通過學習本書，您將能夠： 構建和解釋各種金融時間序列模型。 準確評估和預測金融資産的波動性。 識彆和量化金融市場中的風險。 設計和迴測基於模型的交易策略。 更深入地理解金融市場的微觀結構和動態。 運用先進的量化工具來解決實際的金融問題。 本書旨在為您提供一套強大的分析工具箱，讓您能夠以更清晰、更精準的視角來解讀金融世界的復雜性，並最終做齣更明智的決策。我們鼓勵您在學習理論的同時，積極動手實踐，將所學知識應用於實際數據分析中，從而真正掌握量化分析的力量。

評分☆☆☆☆☆

拿到《金融時間序列分析(第3版)》之後，我迫不及待地翻閱瞭其關於“波動率建模”的章節。作為一名對金融風險管理感興趣的讀者，這一直是我關注的重點。這本書在這一塊的內容非常充實，而且更新及時。從經典的ARCH模型，到其各種改進和擴展，如GARCH、EGARCH、TARCH、FGARCH族，書中都做瞭非常詳盡的介紹。作者不僅僅是給齣瞭模型的數學形式，更重要的是，他深入淺齣地講解瞭每個模型是如何捕捉金融資産收益率中存在的“波動率聚集”現象，以及不同模型在處理正負衝擊時的非對稱性。我印象深刻的是，作者還對比瞭不同波動率模型在實際預測中的錶現，並且給齣瞭評估預測精度的具體方法和指標。這讓我明白瞭，僅僅掌握模型是不夠的，更重要的是知道如何去評估模型的有效性，以及如何選擇最適閤預測任務的模型。書中還引入瞭一些最新的波動率模型，例如利用機器學習方法構建的波動率預測模型，以及狀態空間框架下的動態波動率模型，這些內容讓這本書的價值大大提升，使其能夠滿足不同層次讀者的需求。而且，書中提供瞭大量的R語言和Python代碼示例，我可以直接將這些代碼應用到實際的金融數據中，進行波動率的估計和預測，這對於我這樣動手能力強的讀者來說，是極大的福音。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我對《金融時間序列分析(第3版)》抱有一些觀望的態度，畢竟“第三版”意味著內容的更新迭代，但同時也可能意味著門檻的進一步提高。然而，當我真正沉浸其中後，這種顧慮蕩然無存。這本書在保持瞭其原有學術深度和廣度的同時，顯著增強瞭對新方法的介紹和案例的更新。特彆是關於最新的計量經濟模型，比如狀態空間模型、卡爾曼濾波在金融領域的應用，以及對非綫性時間序列模型，如GARCH族模型在波動率預測方麵的最新進展，都有非常詳盡的闡述。我印象深刻的是，作者並沒有僅僅羅列模型，而是深入剖析瞭這些模型是如何被設計齣來以捕捉金融市場中特有的非綫性、異方差和fat-tail等特徵的。他還會對比不同模型的優劣，以及它們各自適用的場景，這對於實際應用者來說是極其寶貴的指導。書中還大量引入瞭R語言和Python等主流計量軟件的實現代碼，並且配有詳細的解釋，這對於我這樣習慣於動手實踐的讀者來說，簡直是雪中送炭。我可以直接將代碼復製到自己的環境中進行測試和調整，並且通過修改參數來觀察不同模型在處理特定金融數據時的錶現差異。這種“理論+實踐”的模式，極大地提升瞭我的學習效率和對知識的掌握程度。對於那些希望站在金融量化分析前沿，瞭解最新研究動態的專業人士，這本書絕對是必備的參考書。它不僅能幫助你理解最新的模型，更能讓你掌握如何將這些模型應用於解決實際的金融問題，從而在瞬息萬變的金融市場中獲得競爭優勢。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《金融時間序列分析(第3版)》在內容上做到瞭“厚積薄發”和“與時俱進”的完美結閤。作為一本經典的教材，它保持瞭原有嚴謹的學術風格和係統性的知識體係，但同時又融入瞭大量的最新研究成果和前沿模型。我特彆關注書中關於高頻數據分析以及機器學習在時間序列模型中的應用部分。作者並沒有迴避這些新興領域，而是花瞭相當大的篇幅來介紹相關的模型和方法，例如，如何處理高頻金融數據的噪聲，以及如何利用深度學習模型來捕捉金融時間序列中的復雜模式。這對於我這樣希望緊跟行業發展趨勢的讀者來說，是非常寶貴的。書中的案例分析也更加豐富和貼近當前的市場環境，不再僅僅局限於一些經典的理論範例。例如，書中可能會涉及到近期某個金融事件的數據分析，或者是對加密貨幣波動性進行建模的例子。這種貼閤實際的案例，讓我能夠更好地理解模型的實操性，並且能從中獲得啓發，思考如何將這些模型應用於自己感興趣的領域。此外，書中對於模型評估和比較的討論也更加深入，不僅介紹瞭傳統的R-squared、AIC、BIC等指標，還討論瞭在金融應用中更重要的指標，如預測精度、風險度量等。這讓我能更全麵地認識到，模型的選擇不僅要看擬閤度，更要看其在實際應用中的有效性。

評分☆☆☆☆☆

拿到《金融時間序列分析(第3版)》之後，我做的第一件事就是翻閱目錄，然後仔細閱讀瞭前幾章。給我最深刻的印象是，這本書並非那種“填鴨式”的知識灌輸，而是像一位經驗豐富的老師，耐心地引導你一步步探索金融數據世界的奧秘。作者在講解模型時，往往會先從金融市場本身的特性齣發，例如，為什麼股票價格會呈現齣一定的隨機性和非綫性，為什麼某些金融危機後市場波動會持續一段時間。然後，他纔會引入相應的統計模型來解釋這些現象。這種“從現實到理論”的講解方式，極大地激發瞭我學習的興趣，因為我能清晰地看到這些理論是如何服務於我們對金融市場的理解和預測的。書中的數學推導非常嚴謹，但又不會讓人感到枯燥。作者會巧妙地穿插一些直觀的比喻和幾何解釋，將復雜的數學概念變得易於理解。例如，在講解自相關函數時，作者會用一個生動的例子來類比，幫助讀者理解序列的“記憶性”。而且，對於每一個重要的模型，書中都會提供詳細的算法步驟和計算過程，並且很多都配有代碼示例。這對於我這樣動手能力強的讀者來說，簡直太有幫助瞭。我可以直接將代碼搬到自己的計算環境中，嘗試對不同的數據進行擬閤和分析，從而加深對模型的理解。這本書不僅能幫助你掌握模型，更能培養你用模型去解決實際金融問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

從一個稍微有些基礎的金融從業者的角度來看，《金融時間序列分析(第3版)》這本書給我帶來的最大價值，在於它提供瞭一個係統、嚴謹且與時俱進的知識框架。在工作中，我們常常需要對市場數據進行預測和風險管理，而傳統的一些基礎統計方法往往顯得力不從心，尤其是在麵對復雜多變的金融市場波動時。這本書恰好填補瞭這一領域的空白。作者並沒有迴避復雜的數學理論，相反，他將復雜的概念一一拆解，並通過精巧的數學推導和圖示，使得原本抽象的理論變得生動形象。我特彆喜歡書中對模型假設和模型適用性的探討。很多時候，我們拿到一個模型，隻是知道如何套用，卻不清楚它背後的原理，也不知道它在什麼情況下會失效。這本書在這方麵做得非常齣色，它會詳細解釋每個模型的假設條件，以及在這些假設被打破時，我們應該如何調整或選擇其他模型。這對於避免“黑箱操作”，確保分析的可靠性至關重要。此外，書中對時間序列的診斷和模型選擇的章節也讓我受益匪淺。如何判斷一個模型是否擬閤得好？如何進行殘差分析？如何使用信息準則來選擇最優模型？這些都是我在日常工作中經常遇到的問題，而這本書提供瞭一套非常係統性的解決方案。我甚至覺得，這本書不應該僅僅被視為一本教材，更應該被看作是一本“金融量化分析的實戰指南”。它教會你如何思考，如何分析，如何選擇工具，最終如何將這些工具有效地應用於金融市場的實際問題中。

評分☆☆☆☆☆

從一個希望將理論知識應用於實踐的金融分析師的角度來看，《金融時間序列分析(第3版)》這本書無疑是一本“神器”。它不僅提供瞭嚴謹的數學推導和豐富的模型介紹，更重要的是，它將這些理論工具置於真實金融市場的復雜環境中進行深入剖析。我尤其欣賞書中對“數據驅動”的強調。作者在講解每個模型時，都會結閤具體的金融案例，並且很多都配有可運行的代碼示例。這讓我能夠直接將這些模型應用到我工作中接觸到的實際數據上，進行擬閤、預測和風險評估。例如，在學習GARCH模型時，書中提供瞭一個股票收益率序列的案例，我可以直接將代碼復製到我的環境中，嘗試對不同股票的數據進行分析，從而更好地理解模型在實際應用中的效果。而且，書中對於模型的解釋也更加注重金融經濟學的含義，它不僅僅是展示數學公式，更是幫助我理解這些公式背後所代錶的金融經濟學邏輯，以及它們如何能夠捕捉到金融市場中的一些特有現象。例如，在講解共整閤模型時，書中會結閤長期的資産價格關係，幫助我理解模型如何反映市場的均值迴歸特性。這本書真的讓我感覺，我不是在被動地學習知識，而是在主動地解決問題，並且在這個過程中不斷提升自己的分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣希望係統性學習金融時間序列分析的初學者來說，簡直是一場及時雨。《金融時間序列分析(第3版)》在內容的組織上，非常注重邏輯的連貫性和知識的遞進性。它從最基礎的時間序列概念入手，逐步過渡到各種經典的統計模型，如ARIMA模型，然後深入到更復雜的模型，如ARCH、GARCH及其變種，最後還涵蓋瞭一些前沿的非綫性模型和狀態空間模型。這種循序漸進的講解方式，讓我能夠很好地理解每個新概念是如何建立在之前知識的基礎之上的。書中不僅提供瞭理論推導，更重要的是，它提供瞭大量的數值例子，並且很多例子都源自實際的金融數據。這讓我能夠將抽象的數學公式與真實的金融市場現象聯係起來，從而更深刻地理解模型的意義和用途。例如，在講解ARCH模型時，作者會先解釋金融數據中常見的“波動率聚集”現象，然後引入ARCH模型來解釋這種現象，並且通過一個具體的股票收益率序列來演示模型的擬閤過程。這種“問題-模型-應用”的模式，非常有助於學習者建立起知識體係。我尤其贊賞書中對模型解釋和模型局限性的強調。作者總是會提醒讀者，任何模型都不是完美的，都有其適用範圍和潛在的缺陷。這種嚴謹的學術態度，讓我能夠更加理性地看待和使用這些分析工具。對於那些渴望在金融領域深耕，並且需要紮實的時間序列分析功底的讀者來說，這本書是絕對的首選。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前也接觸過一些關於時間序列分析的書籍，但《金融時間序列分析(第3版)》給我的感受是截然不同的。它不僅僅是一本講解模型的書，更是一本引導讀者理解金融市場“內在邏輯”的書。作者在講解任何一個模型之前，都會先從金融市場的實際現象齣發，例如，為什麼我們會看到資産價格的“跳躍”現象，為什麼市場的“羊群效應”會影響波動性，為什麼宏觀經濟衝擊會對金融市場産生持續的影響。然後，他纔會引入相應的統計模型來解釋這些現象。這種“理論服務於實踐”的思路，讓我感到非常受啓發。書中對模型假設的強調，以及對模型局限性的坦誠討論，也讓我對金融時間序列分析有瞭更深刻的認識。很多時候，我們隻是知道如何套用模型，卻不清楚它背後的假設，也不知道在什麼情況下模型會失效。這本書在這方麵做得非常齣色，它會詳細講解每個模型的假設條件，以及在這些假設被打破時，我們應該如何進行調整或選擇其他模型。這一點對於避免“黑箱操作”，確保分析結果的可靠性至關重要。我個人尤其喜歡書中關於“模型選擇”和“模型診斷”的章節，它提供瞭一套非常係統的方法論，指導我們如何從眾多的模型中選擇最適閤的，並且如何對其進行有效的檢驗。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《金融時間序列分析(第3版)》已經有一段時間瞭，期間我利用工作間隙和周末時間，斷斷續續地鑽研其中章節。首先，這本書的裝幀設計就相當有分量，紙張的質感和排版都顯得非常專業，打開書本時，撲麵而來的知識氣息就讓人感到一種踏實。我尤其喜歡它的開篇部分，並沒有直接跳入復雜的數學模型，而是先從宏觀的金融市場曆史演變和時間序列數據的基本特性齣發，娓娓道來。這種循序漸進的講解方式，對於我這樣背景並非純粹數學科班齣身的讀者來說，是極為友好的。它幫助我重新梳理瞭許多之前模糊的概念，例如，為什麼金融數據會呈現齣特定的波動性模式，傳統的統計方法在處理這類數據時會遇到哪些局限性，以及為何需要發展齣專門的時間序列分析工具。書中的例子非常貼切，很多都是來自真實世界的金融市場，比如股票價格的波動、匯率的變動，甚至是一些宏觀經濟指標的周期性變化。通過這些生動的案例，我不僅理解瞭理論模型背後的邏輯，更能感受到這些理論在實際金融決策中的指導意義。特彆是關於平穩性、自相關性等基礎概念的闡述，作者都用非常詳盡的圖示和數學推導來解釋，並且會不斷地引用經典文獻，這讓我深切感受到這是一本經過長期打磨、內容嚴謹的學術著作。雖然有些部分的數學公式確實相當復雜，但我發現作者在講解時，總是會先給齣直觀的解釋，然後再進行嚴謹的數學推導，這種方式大大降低瞭理解門檻。對於想要深入理解金融市場運作背後規律，或者希望提升量化分析能力的讀者來說，這本書無疑是一本不可多得的寶藏。它不僅僅是傳授知識，更是引導讀者建立一種科學的分析思維方式。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣已經接觸過一些基礎計量經濟學理論的讀者，《金融時間序列分析(第3版)》無疑是一本能夠幫助我實現“質的飛躍”的著作。它不僅僅是簡單地羅列公式和模型，而是將這些工具置於金融市場特有的環境下進行深度剖析。作者非常強調模型背後的金融經濟學含義，以及這些模型是如何捕捉市場中的“非理性”和“非均衡”現象的。這一點非常重要，因為金融市場的數據往往並非完全服從經典的統計假設。書中對非綫性和異方差模型的闡述，尤其讓我印象深刻。比如，對於GARCH模型的講解，作者不僅僅是展示瞭它的數學形式，更是深入分析瞭它如何能夠模擬齣金融數據中“大波動後有大波動，小波動後有小波動”的現象，並且通過對比不同的GARCH變種（如EGARCH、GJR-GARCH等），幫助讀者理解如何根據數據特性選擇最閤適的模型。書中還專門闢章節討論瞭異常值、結構性斷點等問題，以及如何處理和識彆它們，這對於保證時間序列分析結果的可靠性至關重要。我尤其喜歡書中關於“模型診斷”的部分，作者詳細講解瞭如何通過殘差分析、序列相關檢驗等手段來評估模型的有效性，並且會給齣具體的圖示和代碼示例。這讓我能夠將理論知識轉化為實際操作，真正地掌握如何構建和檢驗一個有效的金融時間序列模型。

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該書對讀者的高數要求比較高，

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好書，正版。還會在來買的。

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好書

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教材用書，是正版。因為買不到二手的，隻能買新的，感覺有點小貴。

評分☆☆☆☆☆

該書對讀者的高數要求比較高，

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，值得一看