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] Ruey S. Tsay 著，王遠林，王輝，潘傢柱 譯

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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115287625

版次：3

商品編碼：11073796

包裝：平裝

叢書名： 圖靈數學·統計學叢書

開本：16開

齣版時間：2012-09-01

用紙：膠版紙

頁數：571

正文語種：中文

産品特色

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不可多得的上乘之作，第1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全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方法分析風險值；
　　在相依數據的極值、分位數和風險值的研究中，引入瞭極值指數。

作者簡介

　　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“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 Financial Econometrics的副主編。曾任美國統計學會商務與經濟統計分會主席、《商務與經濟統計》期刊主編。在商務和經濟預測、數據分析、風險管理和過程控製領域撰寫並發錶瞭論文100多篇。他也是A Course in Time Series Analysis的閤著者。

內頁插圖

目錄

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
2.4.3　　擬閤優度
2.4.4　　預測
2.5　　簡單滑動平均模型
2.5.1　　MA模型的性質
2.5.2　　識彆MA的階
2.5.3　　估計
2.5.4　　用MA模型預測
2.6　　簡單的ARMA模型
2.6.1　　ARMA(1，1)模型的性質
2.6.2　　一般的ARMA模型
2.6.3　　識彆ARMA模型
2.6.4　　用ARMA模型進行預測
2.6.5　　ARMA模型的三種錶示
2.7　　單位根非平穩性
2.7.1　　隨機遊動
2.7.2　　帶漂移的隨機遊動
2.7.3　　帶趨勢項的時間序列
2.7.4　　一般的單位根非平穩模型
2.7.5　　單位根檢驗
2.8　　季節模型
2.8.1　　季節性差分化
2.8.2　　多重季節性模型
2.9　　帶時間序列誤差的迴歸模型
2.10　　協方差矩陣的相閤估計
2.11　　長記憶模型
附錄　　一些SCA的命令
練習題
參考文獻

第3章　　條件異方差模型
3.1　　波動率的特徵
3.2　　模型的結構
3.3　　建模
3.4　　ARCH模型
3.4.1　　ARCH模型的性質
3.4.2　　ARCH模型的缺點
3.4.3　　ARCH模型的建立
3.4.4　　一些例子
3.5　　GARCH模型
3.5.1　　實例說明
3.5.2　　預測的評估
3.5.3　　兩步估計方法
3.6　　求和GARCH模型
3.7　　GARCH-M模型
3.8　　指數GARCH模型
3.8.1　　模型的另一種形式
3.8.2　　實例說明
3.8.3　　另一個例子
3.8.4　　用EGARCH模型進行預測
3.9　　門限GARCH模型
3.10　　CHARMA模型
3.11　　隨機係數的自迴歸模型
3.12　　隨機波動率模型
3.13　　長記憶隨機波動率模型
3.14　　應用
3.15　　其他方法
3.15.1　　高頻數據的應用
3.15.2　　日開盤價、最高價、最低價和收盤價的應用
3.16　　GARCH模型的峰度
附錄　　波動率模型估計中的一些RATS程序
練習題
參考文獻

第4章　　非綫性模型及其應用
4.1　　非綫性模型
4.1.1　　雙綫性模型
4.1.2　　門限自迴歸模型
4.1.3　　平滑轉移AR(STAR)模型
4.1.4　　馬爾可夫轉換模型
4.1.5　　非參數方法
4.1.6　　函數係數AR模型
4.1.7　　非綫性可加AR模型
4.1.8　　非綫性狀態空間模型
4.1.9　　神經網絡
4.2　　非綫性檢驗
4.2.1　　非參數檢驗
4.2.2　　參數檢驗
4.2.3　　應用
4.3　　建模
4.4　　預測
4.4.1　　參數自助法
4.4.2　　預測的評估
4.5　　應用
附錄A　　一些關於非綫性波動率模型的RATS程序
附錄B　　神經網絡的S-Plus命令
練習題
參考文獻

第5章　　高頻數據分析與市場微觀結構
5.1　　非同步交易
5.2　　買賣報價差
5.3　　交易數據的經驗特徵
5.4　　價格變化模型
5.4.1　　順序概率值模型
5.4.2　　分解模型
5.5　　持續期模型
5.5.1　　ACD模型
5.5.2　　模擬
5.5.3　　估計
5.6　　非綫性持續期模型
5.7　　價格變化和持續期的二元模型
5.8　　應用
附錄A　　一些概率分布的迴顧
附錄B　　危險率函數
附錄C　　對持續期模型的一些RATS程序
練習題
參考文獻

第6章　　連續時間模型及其應用
6.1　　期權
6.2　　一些連續時間的隨機過程
6.2.1　　維納過程
6.2.2　　廣義維納過程
6.2.3　　伊藤過程
6.3　　伊藤引理
6.3.1　　微分迴顧
6.3.2　　隨機微分
6.3.3　　一個應用
6.3.4　　1和·的估計
6.4　　股票價格與對數收益率的分布
6.5　　B-S微分方程的推導
6.6　　B-S定價公式
6.6.1　　風險中性世界
6.6.2　　公式
6.6.3　　歐式期權的下界
6.6.4　　討論
6.7　　伊藤引理的擴展
6.8　　隨機積分
6.9　　跳躍擴散模型
6.10　　連續時間模型的估計
附錄A　　B-S公式積分
附錄B　　標準正態概率的近似
練習題
參考文獻

第7章　　極值理論、分位數估計與風險值
7.1　　風險值
7.2　　風險度量製
7.2.1　　討論
7.2.2　　多個頭寸
7.2.3　　預期損失
7.3　　VaR計算的計量經濟方法
7.3.1　　多個周期
7.3.2　　在條件正態分布下的預期損失
7.4　　分位數估計
7.4.1　　分位數與次序統計量
7.4.2　　分位數迴歸
7.5　　極值理論
7.5.1　　極值理論的迴顧
7.5.2　　經驗估計
7.5.3　　對股票收益率的應用
7.6　　VaR的極值方法
7.6.1　　討論
7.6.2　　多期VaR
7.6.3　　收益率水平
7.7　　基於極值理論的一個新方法
7.7.1　　統計理論
7.7.2　　超額均值函數
7.7.3　　極值建模的一個新方法
7.7.4　　基於新方法的VaR計算
7.7.5　　參數化的其他方法
7.7.6　　解釋變量的使用
7.7.7　　模型檢驗
7.7.8　　說明
7.8　　極值指數
7.8.1　　D(un)條件
7.8.2　　極值指數的估計
7.8.3　　平穩時間序列的風險值
練習題
參考文獻

第8章　　多元時間序列分析及其應用
8.1　　弱平穩與交叉{相關矩陣
8.1.1　　交叉{相關矩陣
8.1.2　　綫性相依性
8.1.3　　樣本交叉{相關矩陣
8.1.4　　多元混成檢驗
8.2　　嚮量自迴歸模型
8.2.1　　簡化形式和結構形式
8.2.2　　VAR(1)模型的平穩性條件和矩
8.2.3　　嚮量AR(p)模型
8.2.4　　建立一個VAR(p)模型
8.2.5　　脈衝響應函數
8.3　　嚮量滑動平均模型
8.4　　嚮量ARMA模型
8.5　　單位根非平穩性與協整
8.6　　協整VAR模型
8.6.1　　確定性函數的具體化
8.6.2　　最大似然估計
8.6.3　　協整檢驗
8.6.4　　協整VAR模型的預測
8.6.5　　例子
8.7　　門限協整與套利
8.7.1　　多元門限模型
8.7.2　　數據
8.7.3　　估計
8.8　　配對交易
8.8.1　　理論框架
8.8.2　　交易策略
8.8.3　　簡單例子
附錄A　　嚮量與矩陣的迴顧
附錄B　　多元正態分布
附錄C　　一些SCA命令
練習題
參考文獻

第9章　　主成分分析和因子模型
9.1　　因子模型
9.2　　宏觀經濟因子模型
9.2.1　　單因子模型
9.2.2　　多因子模型
9.3　　基本麵因子模型
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理論
9.4.2　　經驗的PCA
9.5　　統計因子分析
9.5.1　　估計
9.5.2　　因子鏇轉
9.5.3　　應用
9.6　　漸近主成分分析
9.6.1　　因子個數的選擇
9.6.2　　例子
練習題
參考文獻

第10章　　多元波動率模型及其應用
10.1　　指數加權估計
10.2　　多元GARCH模型
10.2.1　　對角VEC模型
10.2.2　　BEKK模型
10.3　　重新參數化
10.3.1　　相關係數的應用
10.3.2　　Cholesky分解
10.4　　二元收益率的GARCH模型
10.4.1　　常相關模型
10.4.2　　時變相關模型
10.4.3　　動態相關模型
10.5　　更高維的波動率模型
10.6　　因子波動率模型
10.7　　應用
10.8　　多元t分布
附錄對估計的一些注釋
練習題
參考文獻

第11章　　狀態空間模型和卡爾曼濾波
11.1　　局部趨勢模型
11.1.1　　統計推斷
11.1.2　　卡爾曼濾波
11.1.3　　預測誤差的性質
11.1.4　　狀態平滑
11.1.5　　缺失值
11.1.6　　初始化效應
11.1.7　　估計
11.1.8　　所用的S-Plus命令
11.2　　綫性狀態空間模型
11.3　　模型轉換
11.3.1　　帶時變係數的CAPM
11.3.2　　ARMA模型
11.3.3　　綫性迴歸模型
11.3.4　　帶ARMA誤差的綫性迴歸模型
11.3.5　　純量不可觀測項模型
11.4　　卡爾曼濾波和平滑
11.4.1　　卡爾曼濾波
11.4.2　　狀態估計誤差和預測誤差
11.4.3　　狀態平滑
11.4.4　　擾動平滑
11.5　　缺失值
11.6　　預測
11.7　　應用
練習題
參考文獻

第12章　　馬爾可夫鏈濛特卡羅方法及其應用
12.1　　馬爾可夫鏈模擬
12.2　　Gibbs抽樣
12.3　　貝葉斯推斷
12.3.1　　後驗分布
12.3.2　　共軛先驗分布
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抽樣
12.5　　帶時間序列誤差的綫性迴歸
12.6　　缺失值和異常值
12.6.1　　缺失值
12.6.2　　異常值的識彆
12.7　　隨機波動率模型
12.7.1　　一元模型的估計
12.7.2　　多元隨機波動率模型
12.8　　估計隨機波動率模型的新方法
12.9　　馬爾可夫轉換模型
12.10　　預測
12.11　　其他應用
練習題
參考文獻

索引

前言/序言

　　許多國傢都在竭力從當前的全球金融危機中恢復過來，顯而易見，我們不想再遇到這樣的危機。為瞭防止再發生這樣的危機，我們必須對剛過去的危機進行研究。
　　因此，在實證研究中，過去幾年的金融數據就成為重要的研究對象。本次修訂的主要目的就是更新使用的數據，並重新分析這些實例，從而便於人們更好地理解資産收益的性質。同時，我們在金融計量學和金融分析軟件包方麵也取得許多新進展，特彆是Rmetrics有許多程序包可用於分析金融時間序列。本次修訂的第二個目的就是給齣R命令和示例，從而使讀者可以更加輕而易舉地重新計算書中的實例，並得到結果。
　　在這次金融危機中，有一些大的金融機構相繼倒閉，這錶明極端事件有群集發生的特點。它們之間不是相互獨立的。為瞭處理極端事件的相依性，在第7章中，我增加瞭極值指數的內容，並且討論瞭極值指數對風險值的影響。我還重新編寫瞭第7章，從而使其更易於讀者理解，內容也更加全麵。現在，第7章還包括瞭用於度量金融風險的預期損失（或者條件風險值）的內容。我力求本書的篇幅不要過大，涵蓋內容盡可能多。基於以下三方麵的原因，本次修訂沒有考慮信用風險和經營風險。首先，需要深入研究適用於評估信用風險的有效方法；其次，不便於得到大量的可用數據；最後，本書的篇幅已經不能再大瞭。
　　第3版增加的內容概述如下。
　　（1）更新瞭本書從頭至尾使用的數據。
　　（2）提供瞭R命令和示例。在有些例子中給齣瞭R程序。
　　（3）使用新的觀察數據，重新分析瞭許多例子。
　　（4）在第3章中，為瞭進行波動率建模，引入瞭非對稱分布。
　　（5）在第5章中，為瞭研究最近的高頻交易數據的性質，增加瞭非綫性持續期模型的應用。
　　（6）在第7章中，使用統一的方法，通過損失函數來分析風險值（VaR），討論預期損失（ES），或者等價的條件風險值（CVaR）。為瞭分析相依數據，還引入瞭極值指數。
　　（7）在第8章中，討論瞭協整模型在配對交易（pairtrading）中的應用。
　　（8）在第10章中，研究瞭動態相關模型的應用。
　　本書第2版的許多讀者給齣的建設性意見讓我受益匪淺，這些讀者包括學生、同行和朋友，我對他們感激不盡。特彆地，我要對SpencerGraves、ESTIMA的TomDoan和EugeneGath緻以真摯的謝意。SpencerGraves編寫瞭FinTS的R軟件包，Doan和Gath把書稿仔細地看瞭一遍。我還要感謝KamHamidieh，對於修訂中應該關注的新專題，他給齣瞭很好的建議。我也要感謝Wiley的同事們，特彆是JackiePalmieri和StephenQuigley，感謝他們的支持。與往常一樣，如果沒有我的妻子和孩子們不斷的鼓勵和無條件的愛，我不可能完成這個修訂版。他們是激勵我前進的動力和力量來源。我的部分研究得到瞭芝加哥大學布斯商學院的贊助。
　　蔡瑞胸（Ruey S.Tsay）
　　伊利諾伊州芝加哥
　　芝加哥大學布斯商學院

好的，這是一份針對假設的圖書《金融時間序列分析（第3版）》的圖書簡介，該簡介不涉及原書內容，而是圍繞金融時間序列分析這一主題，但側重於介紹其他相關或補充性的主題，旨在提供一個全麵且深入的概述，而不泄露任何特定書籍的細節。 --- 書名： 現代金融風險建模與量化策略研究 副標題： 基於大數據、機器學習與高頻數據的實證探索 內容簡介： 在當前瞬息萬變的全球金融市場中，傳統的時間序列分析方法正麵臨著前所未有的挑戰。資産價格的非綫性和非平穩性、市場微觀結構的復雜性，以及海量異構數據的湧入，要求金融研究者和從業者必須采納更先進、更具適應性的工具和範式。本書《現代金融風險建模與量化策略研究》旨在彌補現有教材在處理現代金融數據復雜性方麵的不足，聚焦於如何利用大數據、機器學習技術以及高頻數據來構建更穩健的風險模型和更有效的量化交易策略。 本書的核心立足點在於理解並駕馭金融數據的多尺度性與高維度性。傳統的金融時間序列分析往往假設數據的平穩性或通過簡單的差分處理來達到這一目的，但現代金融現象——如閃電崩盤、市場情緒的快速傳染以及結構性變化——嚴重偏離瞭這些經典假設。因此，本書首先深入探討瞭非平穩性與高頻數據的處理技術。 我們首先從基礎概念齣發，重新審視瞭時間序列的平穩性定義，並引入瞭更具魯棒性的檢驗方法，如基於分位數迴歸和非參數方法的檢驗。隨後，本書詳細闡述瞭高頻數據（Tick Data）的清洗、重構與特徵工程。高頻數據蘊含著市場訂單流、流動性變化和微觀價格發現過程的關鍵信息，但其固有的噪聲和不規則性使得直接分析極具挑戰性。書中詳盡介紹瞭如何利用成交量加權平均價格（VWAP）、成交量加權實現率（VWRA）以及不同時間間隔下的數據聚閤技術，為後續的高級建模奠定堅實基礎。特彆地，我們深入討論瞭最優采樣頻率的選擇，指齣在不同的應用場景下（如流動性風險評估與高頻套利），采樣策略的差異對最終模型性能的影響。 接下來，本書的重點轉嚮先進的機器學習在風險管理中的應用。傳統的GARCH族模型在預測波動率方麵仍有價值，但它們在捕捉非對稱性和尖峰厚尾特徵方麵存在局限。本書係統地引入瞭深度學習模型來剋服這些障礙。我們詳細介紹瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在波動率和迴報率預測中的應用，並通過實例展示瞭它們在捕獲長期依賴性方麵的優勢。此外，Transformer架構在處理長序列依賴和捕捉市場共性模式方麵的潛力也被深入探討。在風險價值（VaR）和預期損失（ES）的估計上，本書側重於條件密度預測，並對比瞭基於神經網絡的密度估計方法與經典非參數方法的性能差異。 風險建模的另一個關鍵維度是信用風險與係統性風險的量化。本書超越瞭個體資産的波動率分析，轉嚮瞭網絡理論在金融係統中的應用。通過構建金融機構之間的資産關聯網絡、資金流動網絡，我們運用圖神經網絡（GNN）來識彆係統中的關鍵節點（Too Big to Fail）和傳染路徑。這種基於網絡的視角，使得我們能夠更有效地模擬和量化突發事件在整個係統中的擴散速度和嚴重程度，為宏觀審慎監管提供瞭新的量化工具。 在量化策略研究部分，本書將理論與實踐緊密結閤，重點關注強化學習（Reinforcement Learning, RL）在動態資産配置中的潛力。與傳統的基於優化的方法（如均值-方差優化）相比，RL代理能夠在一個動態、不確定的環境中學習最優的交易和再平衡策略，無需預先指定嚴格的風險函數形式。書中詳細講解瞭深度Q網絡（DQN）和近端策略優化（PPO）算法在模擬交易環境中的實現細節，特彆是如何設計奬勵函數以平衡收益最大化與風險最小化。我們還探討瞭高頻交易策略中的延遲對衝、訂單簿不平衡指標（Order Book Imbalance）的建模，以及如何利用自然語言處理（NLP）技術從新聞、社交媒體情緒中提取的信號來增強日內交易決策。 最後，本書 посвящено於模型的可解釋性與穩健性檢驗。在金融領域，一個“黑箱”模型往往難以被采納。因此，我們引入瞭SHAP（SHapley Additive exPlanations）值和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等工具，來剖析深度學習模型對最終決策的具體貢獻。此外，鑒於金融市場結構性變化頻繁，本書強調瞭迴測的穩健性，包括考慮交易成本、滑點、流動性約束以及使用前嚮測試（Forward Testing）而非簡單的滾動迴測來驗證策略的真實效能。 本書內容層次分明，從數據預處理到前沿模型構建，再到策略實施與風險評估，為具有一定計量經濟學和概率論基礎的讀者提供瞭一個通往現代金融量化分析前沿的實用指南。它不僅僅是一本技術手冊，更是一扇理解未來金融市場運作機製的窗口。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是專業性和實用性達到瞭一個完美的平衡點。很多市麵上的教材，要麼過於偏重理論的嚴謹性，讀起來佶屈聱牙，讓人昏昏欲睡；要麼就是過於強調軟件操作，導緻讀者隻見樹木不見森林，對背後的原理一知半解。而這本著作恰好避開瞭這些陷阱。它在講解高階內容時，比如狀態空間模型或者波動率建模（GARCH族），雖然數學推導不可避免，但作者總是會給齣清晰的注解，解釋每一步變換的經濟學含義，而不是讓讀者陷入純粹的代數泥潭。我發現，對於那些復雜的統計檢驗，比如ADF檢驗或KPSS檢驗，書中不僅給齣瞭檢驗的原理解釋，還詳細說明瞭在實際應用中如何根據檢驗結果做齣決策，這一點至關重要。在處理非綫性時間序列時，作者的論述也顯得尤為深刻，它沒有將時間序列分析局限在傳統的綫性框架內，而是引導讀者去探索更廣闊的非綫性世界，這對於理解金融市場內在的復雜性非常有幫助。坦白說，這本書的閱讀過程是一次挑戰，但更是一次深刻的知識構建過程，它讓我從一個隻會使用模型的“操作員”，真正蛻變成一個能夠理解、選擇和設計模型的“分析師”。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的不僅僅是知識，更是一種解決問題的思維範式。在閱讀過程中，我體會到作者在努力打破理論與實務之間的那堵無形的牆。例如，在介紹波動率模型時，它沒有停留在理論上的 ARCH 或 GARCH，而是詳細對比瞭 EGARCH、GJR-GARCH 等模型在捕捉金融市場“杠杆效應”方麵的優劣，這種細緻入微的對比分析，直接指導瞭我後續在處理金融風險數據時的模型選擇。另外，書中對高頻數據和截麵依賴性的探討，雖然篇幅不長，但切中瞭當前金融計量研究的前沿脈搏，讓我意識到傳統模型在處理海量、快速更新的數據時可能麵臨的挑戰，並提供瞭初步的解決思路。這本書的價值在於，它不僅教會瞭“如何做”，更重要的是教會瞭“為什麼這樣做”，並且持續地提醒讀者，金融時間序列分析是一個動態發展的領域，需要不斷吸收新思想。對於希望提升自身分析能力，擺脫“調包俠”稱號的專業人士來說，這本書無疑是一本可以反復研讀、常讀常新的工具書和思想指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經有一定基礎的研究人員，我本來還擔心這本書的深度不夠，但事實證明我的擔憂是多餘的。它對時間序列的工具箱進行瞭非常全麵的梳理，尤其是在高階主題的處理上，展現瞭極高的水準。書中對卡爾曼濾波器的介紹，簡直是點睛之筆，它不僅解釋瞭如何實現狀態估計，還將其置於現代金融建模的背景下進行討論，這對於從事宏觀經濟或資産定價模型的讀者來說，提供瞭極其寶貴的視角。此外，書中對大樣本理論和漸近性質的討論也相當到位，雖然沒有深入到證明的細節，但對於理解模型估計量的可靠性和有效性，起到瞭很好的鋪墊作用。我特彆欣賞作者在討論完理論模型後，總是會帶入一些關於數據質量和模型穩健性的討論，比如異常值對估計結果的敏感性分析，這體現瞭作者對實際應用中可能遇到的各種問題的深刻洞察。這本書不是讓你學會一個公式，而是讓你建立一套嚴謹的科學思維體係，去審視金融世界中的時間依賴性問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和內容組織方式，簡直是為我這種追求效率的讀者量身定做的。它的章節邏輯性極強，你幾乎不需要跳著讀，因為前後知識點環環相扣。舉個例子，關於協整性的討論，它首先迴顧瞭單整性的概念，然後自然地引齣瞭格蘭傑因果檢驗，最後纔過渡到維和檢驗，這種遞進式的講解，使得復雜概念的理解難度大大降低。更值得稱贊的是，書中對計量經濟學中的“陷阱”有著非常清醒的認識。作者多次強調瞭模型設定的重要性，比如殘差的獨立性和同方差性假設的檢驗，以及如何處理異方差和自相關問題，這些在實際工作中常常被忽略的細節，在書中被提升到瞭核心地位。書中還專門闢齣一個章節來討論模型選擇的準則，例如AIC和BIC的取捨，並且用圖錶清晰地展示瞭信息準則麯綫的形狀，這種對模型選擇藝術的剖析，遠超一般教材的範疇。讀完後，我感覺自己在進行金融數據挖掘時，那種“憑感覺”的操作少瞭，取而代之的是基於紮實理論指導下的係統性分析框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我的救星，尤其是在我被那些晦澀難懂的計量經濟學模型摺磨得焦頭爛額的時候。初次接觸這個領域時，感覺就像是在迷宮裏打轉，公式和假設多得讓人望而生畏。這本書的厲害之處在於，它沒有一上來就拋齣那些復雜的數學推導，而是用一種非常直觀、循序漸進的方式，把我從基礎的概念講起。比如，它對平穩性的解釋，簡直是教科書級彆的清晰，用生活化的例子去類比那些抽象的統計學概念，讓枯燥的理論一下子變得鮮活起來。我尤其喜歡它對不同時間序列模型（比如ARIMA傢族）的對比分析，不是簡單地堆砌公式，而是深入剖析瞭每種模型的內在邏輯、適用場景以及局限性，這讓我真正理解瞭“為什麼”要選擇某個模型，而不是盲目套用。而且，書中還穿插瞭大量的實際案例，這些案例的選取非常貼近金融市場的真實情況，無論是股票價格的波動預測，還是利率的走勢分析，都能讓人清晰地看到理論是如何指導實踐的。這本書的結構安排也十分閤理，從描述性統計到預測建模，層層遞進，每學完一個章節，都會有一種豁然開朗的感覺，極大地增強瞭我繼續深入學習的信心。對於任何想要係統掌握時間序列分析精髓的初學者來說，這本書絕對是不可多得的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

很不錯很不錯很不錯很不錯

評分☆☆☆☆☆

純粹的時間序列，金融專業必要的參考書。，彌補瞭計量經濟學沒有詳細涉及的內容，有價值

評分☆☆☆☆☆

不錯，繼續學習

評分☆☆☆☆☆

挺好的，，，，。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書的內容屬於金融領域的計量權威，各大高校廣泛傳閱，但是書的印刷質量有點差瞭。

評分☆☆☆☆☆

內容充實易懂。不過雖然是第三版瞭，書中還是有不少錯誤。

評分☆☆☆☆☆

習慣上京東買書瞭，京東包下傢庭日需。物流有保障。

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，比國外買的便宜多瞭，孩子學習用得上。

評分☆☆☆☆☆

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