金融时间序列分析（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Ruey S. Tsay 著，王远林，王辉，潘家柱 译

图书标签:

• 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

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115287625

版次：3

商品编码：11073796

包装：平装

丛书名： 图灵数学·统计学丛书

开本：16开

出版时间：2012-09-01

用纸：胶版纸

页数：571

正文语种：中文

产品特色

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不可多得的上乘之作，第1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全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方法分析风险值；
　　在相依数据的极值、分位数和风险值的研究中，引入了极值指数。

作者简介

　　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“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 Financial Econometrics的副主编。曾任美国统计学会商务与经济统计分会主席、《商务与经济统计》期刊主编。在商务和经济预测、数据分析、风险管理和过程控制领域撰写并发表了论文100多篇。他也是A Course in Time Series Analysis的合著者。

内页插图

目录

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
2.4.3　　拟合优度
2.4.4　　预测
2.5　　简单滑动平均模型
2.5.1　　MA模型的性质
2.5.2　　识别MA的阶
2.5.3　　估计
2.5.4　　用MA模型预测
2.6　　简单的ARMA模型
2.6.1　　ARMA(1，1)模型的性质
2.6.2　　一般的ARMA模型
2.6.3　　识别ARMA模型
2.6.4　　用ARMA模型进行预测
2.6.5　　ARMA模型的三种表示
2.7　　单位根非平稳性
2.7.1　　随机游动
2.7.2　　带漂移的随机游动
2.7.3　　带趋势项的时间序列
2.7.4　　一般的单位根非平稳模型
2.7.5　　单位根检验
2.8　　季节模型
2.8.1　　季节性差分化
2.8.2　　多重季节性模型
2.9　　带时间序列误差的回归模型
2.10　　协方差矩阵的相合估计
2.11　　长记忆模型
附录　　一些SCA的命令
练习题
参考文献

第3章　　条件异方差模型
3.1　　波动率的特征
3.2　　模型的结构
3.3　　建模
3.4　　ARCH模型
3.4.1　　ARCH模型的性质
3.4.2　　ARCH模型的缺点
3.4.3　　ARCH模型的建立
3.4.4　　一些例子
3.5　　GARCH模型
3.5.1　　实例说明
3.5.2　　预测的评估
3.5.3　　两步估计方法
3.6　　求和GARCH模型
3.7　　GARCH-M模型
3.8　　指数GARCH模型
3.8.1　　模型的另一种形式
3.8.2　　实例说明
3.8.3　　另一个例子
3.8.4　　用EGARCH模型进行预测
3.9　　门限GARCH模型
3.10　　CHARMA模型
3.11　　随机系数的自回归模型
3.12　　随机波动率模型
3.13　　长记忆随机波动率模型
3.14　　应用
3.15　　其他方法
3.15.1　　高频数据的应用
3.15.2　　日开盘价、最高价、最低价和收盘价的应用
3.16　　GARCH模型的峰度
附录　　波动率模型估计中的一些RATS程序
练习题
参考文献

第4章　　非线性模型及其应用
4.1　　非线性模型
4.1.1　　双线性模型
4.1.2　　门限自回归模型
4.1.3　　平滑转移AR(STAR)模型
4.1.4　　马尔可夫转换模型
4.1.5　　非参数方法
4.1.6　　函数系数AR模型
4.1.7　　非线性可加AR模型
4.1.8　　非线性状态空间模型
4.1.9　　神经网络
4.2　　非线性检验
4.2.1　　非参数检验
4.2.2　　参数检验
4.2.3　　应用
4.3　　建模
4.4　　预测
4.4.1　　参数自助法
4.4.2　　预测的评估
4.5　　应用
附录A　　一些关于非线性波动率模型的RATS程序
附录B　　神经网络的S-Plus命令
练习题
参考文献

第5章　　高频数据分析与市场微观结构
5.1　　非同步交易
5.2　　买卖报价差
5.3　　交易数据的经验特征
5.4　　价格变化模型
5.4.1　　顺序概率值模型
5.4.2　　分解模型
5.5　　持续期模型
5.5.1　　ACD模型
5.5.2　　模拟
5.5.3　　估计
5.6　　非线性持续期模型
5.7　　价格变化和持续期的二元模型
5.8　　应用
附录A　　一些概率分布的回顾
附录B　　危险率函数
附录C　　对持续期模型的一些RATS程序
练习题
参考文献

第6章　　连续时间模型及其应用
6.1　　期权
6.2　　一些连续时间的随机过程
6.2.1　　维纳过程
6.2.2　　广义维纳过程
6.2.3　　伊藤过程
6.3　　伊藤引理
6.3.1　　微分回顾
6.3.2　　随机微分
6.3.3　　一个应用
6.3.4　　1和·的估计
6.4　　股票价格与对数收益率的分布
6.5　　B-S微分方程的推导
6.6　　B-S定价公式
6.6.1　　风险中性世界
6.6.2　　公式
6.6.3　　欧式期权的下界
6.6.4　　讨论
6.7　　伊藤引理的扩展
6.8　　随机积分
6.9　　跳跃扩散模型
6.10　　连续时间模型的估计
附录A　　B-S公式积分
附录B　　标准正态概率的近似
练习题
参考文献

第7章　　极值理论、分位数估计与风险值
7.1　　风险值
7.2　　风险度量制
7.2.1　　讨论
7.2.2　　多个头寸
7.2.3　　预期损失
7.3　　VaR计算的计量经济方法
7.3.1　　多个周期
7.3.2　　在条件正态分布下的预期损失
7.4　　分位数估计
7.4.1　　分位数与次序统计量
7.4.2　　分位数回归
7.5　　极值理论
7.5.1　　极值理论的回顾
7.5.2　　经验估计
7.5.3　　对股票收益率的应用
7.6　　VaR的极值方法
7.6.1　　讨论
7.6.2　　多期VaR
7.6.3　　收益率水平
7.7　　基于极值理论的一个新方法
7.7.1　　统计理论
7.7.2　　超额均值函数
7.7.3　　极值建模的一个新方法
7.7.4　　基于新方法的VaR计算
7.7.5　　参数化的其他方法
7.7.6　　解释变量的使用
7.7.7　　模型检验
7.7.8　　说明
7.8　　极值指数
7.8.1　　D(un)条件
7.8.2　　极值指数的估计
7.8.3　　平稳时间序列的风险值
练习题
参考文献

第8章　　多元时间序列分析及其应用
8.1　　弱平稳与交叉{相关矩阵
8.1.1　　交叉{相关矩阵
8.1.2　　线性相依性
8.1.3　　样本交叉{相关矩阵
8.1.4　　多元混成检验
8.2　　向量自回归模型
8.2.1　　简化形式和结构形式
8.2.2　　VAR(1)模型的平稳性条件和矩
8.2.3　　向量AR(p)模型
8.2.4　　建立一个VAR(p)模型
8.2.5　　脉冲响应函数
8.3　　向量滑动平均模型
8.4　　向量ARMA模型
8.5　　单位根非平稳性与协整
8.6　　协整VAR模型
8.6.1　　确定性函数的具体化
8.6.2　　最大似然估计
8.6.3　　协整检验
8.6.4　　协整VAR模型的预测
8.6.5　　例子
8.7　　门限协整与套利
8.7.1　　多元门限模型
8.7.2　　数据
8.7.3　　估计
8.8　　配对交易
8.8.1　　理论框架
8.8.2　　交易策略
8.8.3　　简单例子
附录A　　向量与矩阵的回顾
附录B　　多元正态分布
附录C　　一些SCA命令
练习题
参考文献

第9章　　主成分分析和因子模型
9.1　　因子模型
9.2　　宏观经济因子模型
9.2.1　　单因子模型
9.2.2　　多因子模型
9.3　　基本面因子模型
9.3.1　　BARRA因子模型
9.3.2　　Fama-French方法
9.4　　主成分分析
9.4.1　　PCA理论
9.4.2　　经验的PCA
9.5　　统计因子分析
9.5.1　　估计
9.5.2　　因子旋转
9.5.3　　应用
9.6　　渐近主成分分析
9.6.1　　因子个数的选择
9.6.2　　例子
练习题
参考文献

第10章　　多元波动率模型及其应用
10.1　　指数加权估计
10.2　　多元GARCH模型
10.2.1　　对角VEC模型
10.2.2　　BEKK模型
10.3　　重新参数化
10.3.1　　相关系数的应用
10.3.2　　Cholesky分解
10.4　　二元收益率的GARCH模型
10.4.1　　常相关模型
10.4.2　　时变相关模型
10.4.3　　动态相关模型
10.5　　更高维的波动率模型
10.6　　因子波动率模型
10.7　　应用
10.8　　多元t分布
附录对估计的一些注释
练习题
参考文献

第11章　　状态空间模型和卡尔曼滤波
11.1　　局部趋势模型
11.1.1　　统计推断
11.1.2　　卡尔曼滤波
11.1.3　　预测误差的性质
11.1.4　　状态平滑
11.1.5　　缺失值
11.1.6　　初始化效应
11.1.7　　估计
11.1.8　　所用的S-Plus命令
11.2　　线性状态空间模型
11.3　　模型转换
11.3.1　　带时变系数的CAPM
11.3.2　　ARMA模型
11.3.3　　线性回归模型
11.3.4　　带ARMA误差的线性回归模型
11.3.5　　纯量不可观测项模型
11.4　　卡尔曼滤波和平滑
11.4.1　　卡尔曼滤波
11.4.2　　状态估计误差和预测误差
11.4.3　　状态平滑
11.4.4　　扰动平滑
11.5　　缺失值
11.6　　预测
11.7　　应用
练习题
参考文献

第12章　　马尔可夫链蒙特卡罗方法及其应用
12.1　　马尔可夫链模拟
12.2　　Gibbs抽样
12.3　　贝叶斯推断
12.3.1　　后验分布
12.3.2　　共轭先验分布
12.4　　其他算法
12.4.1　　Metropolis算法
12.4.2　　Metropolis-Hasting算法
12.4.3　　格子Gibbs抽样
12.5　　带时间序列误差的线性回归
12.6　　缺失值和异常值
12.6.1　　缺失值
12.6.2　　异常值的识别
12.7　　随机波动率模型
12.7.1　　一元模型的估计
12.7.2　　多元随机波动率模型
12.8　　估计随机波动率模型的新方法
12.9　　马尔可夫转换模型
12.10　　预测
12.11　　其他应用
练习题
参考文献

索引

前言/序言

　　许多国家都在竭力从当前的全球金融危机中恢复过来，显而易见，我们不想再遇到这样的危机。为了防止再发生这样的危机，我们必须对刚过去的危机进行研究。
　　因此，在实证研究中，过去几年的金融数据就成为重要的研究对象。本次修订的主要目的就是更新使用的数据，并重新分析这些实例，从而便于人们更好地理解资产收益的性质。同时，我们在金融计量学和金融分析软件包方面也取得许多新进展，特别是Rmetrics有许多程序包可用于分析金融时间序列。本次修订的第二个目的就是给出R命令和示例，从而使读者可以更加轻而易举地重新计算书中的实例，并得到结果。
　　在这次金融危机中，有一些大的金融机构相继倒闭，这表明极端事件有群集发生的特点。它们之间不是相互独立的。为了处理极端事件的相依性，在第7章中，我增加了极值指数的内容，并且讨论了极值指数对风险值的影响。我还重新编写了第7章，从而使其更易于读者理解，内容也更加全面。现在，第7章还包括了用于度量金融风险的预期损失（或者条件风险值）的内容。我力求本书的篇幅不要过大，涵盖内容尽可能多。基于以下三方面的原因，本次修订没有考虑信用风险和经营风险。首先，需要深入研究适用于评估信用风险的有效方法；其次，不便于得到大量的可用数据；最后，本书的篇幅已经不能再大了。
　　第3版增加的内容概述如下。
　　（1）更新了本书从头至尾使用的数据。
　　（2）提供了R命令和示例。在有些例子中给出了R程序。
　　（3）使用新的观察数据，重新分析了许多例子。
　　（4）在第3章中，为了进行波动率建模，引入了非对称分布。
　　（5）在第5章中，为了研究最近的高频交易数据的性质，增加了非线性持续期模型的应用。
　　（6）在第7章中，使用统一的方法，通过损失函数来分析风险值（VaR），讨论预期损失（ES），或者等价的条件风险值（CVaR）。为了分析相依数据，还引入了极值指数。
　　（7）在第8章中，讨论了协整模型在配对交易（pairtrading）中的应用。
　　（8）在第10章中，研究了动态相关模型的应用。
　　本书第2版的许多读者给出的建设性意见让我受益匪浅，这些读者包括学生、同行和朋友，我对他们感激不尽。特别地，我要对SpencerGraves、ESTIMA的TomDoan和EugeneGath致以真挚的谢意。SpencerGraves编写了FinTS的R软件包，Doan和Gath把书稿仔细地看了一遍。我还要感谢KamHamidieh，对于修订中应该关注的新专题，他给出了很好的建议。我也要感谢Wiley的同事们，特别是JackiePalmieri和StephenQuigley，感谢他们的支持。与往常一样，如果没有我的妻子和孩子们不断的鼓励和无条件的爱，我不可能完成这个修订版。他们是激励我前进的动力和力量来源。我的部分研究得到了芝加哥大学布斯商学院的赞助。
　　蔡瑞胸（Ruey S.Tsay）
　　伊利诺伊州芝加哥
　　芝加哥大学布斯商学院

好的，这是一份针对假设的图书《金融时间序列分析（第3版）》的图书简介，该简介不涉及原书内容，而是围绕金融时间序列分析这一主题，但侧重于介绍其他相关或补充性的主题，旨在提供一个全面且深入的概述，而不泄露任何特定书籍的细节。 --- 书名： 现代金融风险建模与量化策略研究 副标题： 基于大数据、机器学习与高频数据的实证探索 内容简介： 在当前瞬息万变的全球金融市场中，传统的时间序列分析方法正面临着前所未有的挑战。资产价格的非线性和非平稳性、市场微观结构的复杂性，以及海量异构数据的涌入，要求金融研究者和从业者必须采纳更先进、更具适应性的工具和范式。本书《现代金融风险建模与量化策略研究》旨在弥补现有教材在处理现代金融数据复杂性方面的不足，聚焦于如何利用大数据、机器学习技术以及高频数据来构建更稳健的风险模型和更有效的量化交易策略。 本书的核心立足点在于理解并驾驭金融数据的多尺度性与高维度性。传统的金融时间序列分析往往假设数据的平稳性或通过简单的差分处理来达到这一目的，但现代金融现象——如闪电崩盘、市场情绪的快速传染以及结构性变化——严重偏离了这些经典假设。因此，本书首先深入探讨了非平稳性与高频数据的处理技术。 我们首先从基础概念出发，重新审视了时间序列的平稳性定义，并引入了更具鲁棒性的检验方法，如基于分位数回归和非参数方法的检验。随后，本书详细阐述了高频数据（Tick Data）的清洗、重构与特征工程。高频数据蕴含着市场订单流、流动性变化和微观价格发现过程的关键信息，但其固有的噪声和不规则性使得直接分析极具挑战性。书中详尽介绍了如何利用成交量加权平均价格（VWAP）、成交量加权实现率（VWRA）以及不同时间间隔下的数据聚合技术，为后续的高级建模奠定坚实基础。特别地，我们深入讨论了最优采样频率的选择，指出在不同的应用场景下（如流动性风险评估与高频套利），采样策略的差异对最终模型性能的影响。 接下来，本书的重点转向先进的机器学习在风险管理中的应用。传统的GARCH族模型在预测波动率方面仍有价值，但它们在捕捉非对称性和尖峰厚尾特征方面存在局限。本书系统地引入了深度学习模型来克服这些障碍。我们详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在波动率和回报率预测中的应用，并通过实例展示了它们在捕获长期依赖性方面的优势。此外，Transformer架构在处理长序列依赖和捕捉市场共性模式方面的潜力也被深入探讨。在风险价值（VaR）和预期损失（ES）的估计上，本书侧重于条件密度预测，并对比了基于神经网络的密度估计方法与经典非参数方法的性能差异。 风险建模的另一个关键维度是信用风险与系统性风险的量化。本书超越了个体资产的波动率分析，转向了网络理论在金融系统中的应用。通过构建金融机构之间的资产关联网络、资金流动网络，我们运用图神经网络（GNN）来识别系统中的关键节点（Too Big to Fail）和传染路径。这种基于网络的视角，使得我们能够更有效地模拟和量化突发事件在整个系统中的扩散速度和严重程度，为宏观审慎监管提供了新的量化工具。 在量化策略研究部分，本书将理论与实践紧密结合，重点关注强化学习（Reinforcement Learning, RL）在动态资产配置中的潜力。与传统的基于优化的方法（如均值-方差优化）相比，RL代理能够在一个动态、不确定的环境中学习最优的交易和再平衡策略，无需预先指定严格的风险函数形式。书中详细讲解了深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）算法在模拟交易环境中的实现细节，特别是如何设计奖励函数以平衡收益最大化与风险最小化。我们还探讨了高频交易策略中的延迟对冲、订单簿不平衡指标（Order Book Imbalance）的建模，以及如何利用自然语言处理（NLP）技术从新闻、社交媒体情绪中提取的信号来增强日内交易决策。 最后，本书 посвящено于模型的可解释性与稳健性检验。在金融领域，一个“黑箱”模型往往难以被采纳。因此，我们引入了SHAP（SHapley Additive exPlanations）值和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等工具，来剖析深度学习模型对最终决策的具体贡献。此外，鉴于金融市场结构性变化频繁，本书强调了回测的稳健性，包括考虑交易成本、滑点、流动性约束以及使用前向测试（Forward Testing）而非简单的滚动回测来验证策略的真实效能。 本书内容层次分明，从数据预处理到前沿模型构建，再到策略实施与风险评估，为具有一定计量经济学和概率论基础的读者提供了一个通往现代金融量化分析前沿的实用指南。它不仅仅是一本技术手册，更是一扇理解未来金融市场运作机制的窗口。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是专业性和实用性达到了一个完美的平衡点。很多市面上的教材，要么过于偏重理论的严谨性，读起来佶屈聱牙，让人昏昏欲睡；要么就是过于强调软件操作，导致读者只见树木不见森林，对背后的原理一知半解。而这本著作恰好避开了这些陷阱。它在讲解高阶内容时，比如状态空间模型或者波动率建模（GARCH族），虽然数学推导不可避免，但作者总是会给出清晰的注解，解释每一步变换的经济学含义，而不是让读者陷入纯粹的代数泥潭。我发现，对于那些复杂的统计检验，比如ADF检验或KPSS检验，书中不仅给出了检验的原理解释，还详细说明了在实际应用中如何根据检验结果做出决策，这一点至关重要。在处理非线性时间序列时，作者的论述也显得尤为深刻，它没有将时间序列分析局限在传统的线性框架内，而是引导读者去探索更广阔的非线性世界，这对于理解金融市场内在的复杂性非常有帮助。坦白说，这本书的阅读过程是一次挑战，但更是一次深刻的知识构建过程，它让我从一个只会使用模型的“操作员”，真正蜕变成一个能够理解、选择和设计模型的“分析师”。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维范式。在阅读过程中，我体会到作者在努力打破理论与实务之间的那堵无形的墙。例如，在介绍波动率模型时，它没有停留在理论上的 ARCH 或 GARCH，而是详细对比了 EGARCH、GJR-GARCH 等模型在捕捉金融市场“杠杆效应”方面的优劣，这种细致入微的对比分析，直接指导了我后续在处理金融风险数据时的模型选择。另外，书中对高频数据和截面依赖性的探讨，虽然篇幅不长，但切中了当前金融计量研究的前沿脉搏，让我意识到传统模型在处理海量、快速更新的数据时可能面临的挑战，并提供了初步的解决思路。这本书的价值在于，它不仅教会了“如何做”，更重要的是教会了“为什么这样做”，并且持续地提醒读者，金融时间序列分析是一个动态发展的领域，需要不断吸收新思想。对于希望提升自身分析能力，摆脱“调包侠”称号的专业人士来说，这本书无疑是一本可以反复研读、常读常新的工具书和思想指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星，尤其是在我被那些晦涩难懂的计量经济学模型折磨得焦头烂额的时候。初次接触这个领域时，感觉就像是在迷宫里打转，公式和假设多得让人望而生畏。这本书的厉害之处在于，它没有一上来就抛出那些复杂的数学推导，而是用一种非常直观、循序渐进的方式，把我从基础的概念讲起。比如，它对平稳性的解释，简直是教科书级别的清晰，用生活化的例子去类比那些抽象的统计学概念，让枯燥的理论一下子变得鲜活起来。我尤其喜欢它对不同时间序列模型（比如ARIMA家族）的对比分析，不是简单地堆砌公式，而是深入剖析了每种模型的内在逻辑、适用场景以及局限性，这让我真正理解了“为什么”要选择某个模型，而不是盲目套用。而且，书中还穿插了大量的实际案例，这些案例的选取非常贴近金融市场的真实情况，无论是股票价格的波动预测，还是利率的走势分析，都能让人清晰地看到理论是如何指导实践的。这本书的结构安排也十分合理，从描述性统计到预测建模，层层递进，每学完一个章节，都会有一种豁然开朗的感觉，极大地增强了我继续深入学习的信心。对于任何想要系统掌握时间序列分析精髓的初学者来说，这本书绝对是不可多得的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织方式，简直是为我这种追求效率的读者量身定做的。它的章节逻辑性极强，你几乎不需要跳着读，因为前后知识点环环相扣。举个例子，关于协整性的讨论，它首先回顾了单整性的概念，然后自然地引出了格兰杰因果检验，最后才过渡到维和检验，这种递进式的讲解，使得复杂概念的理解难度大大降低。更值得称赞的是，书中对计量经济学中的“陷阱”有着非常清醒的认识。作者多次强调了模型设定的重要性，比如残差的独立性和同方差性假设的检验，以及如何处理异方差和自相关问题，这些在实际工作中常常被忽略的细节，在书中被提升到了核心地位。书中还专门辟出一个章节来讨论模型选择的准则，例如AIC和BIC的取舍，并且用图表清晰地展示了信息准则曲线的形状，这种对模型选择艺术的剖析，远超一般教材的范畴。读完后，我感觉自己在进行金融数据挖掘时，那种“凭感觉”的操作少了，取而代之的是基于扎实理论指导下的系统性分析框架。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经有一定基础的研究人员，我本来还担心这本书的深度不够，但事实证明我的担忧是多余的。它对时间序列的工具箱进行了非常全面的梳理，尤其是在高阶主题的处理上，展现了极高的水准。书中对卡尔曼滤波器的介绍，简直是点睛之笔，它不仅解释了如何实现状态估计，还将其置于现代金融建模的背景下进行讨论，这对于从事宏观经济或资产定价模型的读者来说，提供了极其宝贵的视角。此外，书中对大样本理论和渐近性质的讨论也相当到位，虽然没有深入到证明的细节，但对于理解模型估计量的可靠性和有效性，起到了很好的铺垫作用。我特别欣赏作者在讨论完理论模型后，总是会带入一些关于数据质量和模型稳健性的讨论，比如异常值对估计结果的敏感性分析，这体现了作者对实际应用中可能遇到的各种问题的深刻洞察。这本书不是让你学会一个公式，而是让你建立一套严谨的科学思维体系，去审视金融世界中的时间依赖性问题。

评分☆☆☆☆☆

纸张又厚又重，跟自己在打印店复印的书一模一样。

评分☆☆☆☆☆

上课要用，总的来说还行

评分☆☆☆☆☆

公司购书，还不错，挺喜欢的。

评分☆☆☆☆☆

金融时间序列分析第3版

评分☆☆☆☆☆

不错，很好，送货快，质量好！

评分☆☆☆☆☆

经典图书，是第三版的中文译本。内容比较全面，非时间序列的入门书籍，适合入门后进一步学习用。

评分☆☆☆☆☆

金融时间序列分析第3版

评分☆☆☆☆☆

内容不错 分析到位 值得推荐

评分☆☆☆☆☆

不错