具体描述
内容简介
本书对金融统计方法及其在金融领域中的运用进行了详细的讲解与分析，书中每部分的内容由浅入深，易于理解。与目前的同类教材相比，本书更加侧重统计与计量方法在金融市场和衍生品领域的应用性，在方法的讲解与分析上也更加全面。此外，本书还以2008年金融危机为背景将统计方法运用于此次危机中一些重要的金融衍生品如CDO等的分析中。全主要涵盖三部分内容：一部分内容为期权定价理论，该部分内容在对相关金融衍生品和数学基础知识进行介绍的基础上对相关期权定价模型、理论进行了详细的讲解；第二部分内容为金融时间序列统计模型，该部分对金融时间序列相关统计计量模型如ARIMA模型等进行了详细的讲解；第三部分介绍了一些统计计量方法在金融领域如投资组合选择、风险管理中的应用。作者简介
作者简介于尔根·弗兰克（Jürgen Franke）凯撒斯劳腾工业大学数学系教授，主要研究领域包括：运用神经网络模型、整时间序列和非参数非线性时间序列模型作为阈值模型来研究参数、非平稳时间序列模型、混合模型（如马尔科夫转换模型）、风险量化、积分时间序列等。沃尔夫冈·卡尔·哈德勒（Wolfgang Karl H�|rdle）柏林洪堡大学经济商学院统计计量研究所终身教授，同时为数据研究中心主任，IRTG项目总负责人，厦门大学外籍专家教授。主要研究领域包括：修均法、离散选择模型、金融市场和计算机辅助统计领域的统计建模，近则在研究隐含波动率建模以及金融风险的统计分析。
克里斯蒂安·马蒂亚斯·哈夫纳（Christian Matthias Hafner）比利时鲁汶大学教授，统计、生物统计学和精算科学学院院长，鲁汶大学运筹学与计量经济学研究中心准会员，在Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics、Computational Statistics、Banking and Finance Review等期刊任副主编。主要研究领域包括：时间序列计量经济学、应用非参数统计和实证金融。
目录
前 言译者序作者简介译者简介第一部分期权定价第1章 衍生品2文献推荐6练习6第2章 期权管理82.1 套利关系82.2 投资组合保险152.3 单期二叉树模型20文献推荐22练习23第3章 概率论基础253.1 实值随机变量253.2 期望与方差273.3 偏度和峰度273.4 随机向量，依赖性，相关性283.5 条件概率和期望29文献推荐30练习30第4章 离散时间随机过程324.1 二项过程324.2 三项过程354.3 一般随机游走364.4 几何随机游走364.5 拥有状态依赖型增量的二项模型37文献推荐38练习38第5章 随机积分与微分方程395.1 维纳过程395.2 随机积分415.3 随机微分方程435.4 作为随机过程的股价455.5 伊藤引理46文献推荐48练习48第6章 Black-Scholes期权定价模型506.1 Black-Scholes微分方程506.2 欧式期权的Black-Scholes公式546.3 模拟596.4 风险管理和套期保值66文献推荐75练习76第7章 欧式期权的二叉树模型797.1 Cox-Ross-Rubinstein期权定价法807.2 离散股息83文献推荐85练习86第8章 美式期权878.1 美式期权的套利关系878.2 三叉树模型92文献推荐94练习94第9章 奇异期权969.1 复合期权，期权的期权979.2 后定期权或“如你所愿”期权989.3 障碍期权989.4 亚式期权1009.5 回望期权1019.6 棘轮期权1029.7 篮子期权103文献推荐104练习104第10章 利率和利率衍生品10610.1 定义和标记10610.2 风险中性定价和计价单位测度10810.3 利率衍生品11210.4 利率建模11710.5 债券定价12310.6 校准利率模型124文献推荐129练习129第二部分金融时间序列统计模型第11章 导论：定义与概念13211.1 一些定义13211.2 对于德国和英国股票收益率的统计分析13711.3 预期与有效市场13911.4 计量模型：一个简单的总结14211.5 随机游走假设14911.6 单位根检验150文献推荐156练习156第12章 ARIMA时间序列模型15812.1 移动平均过程15812.2 自回归过程（Autoregressive Process）16012.3 ARMA过程16212.4 偏自相关（Partial Autocorrelation）16312.5 矩估计（Estimation of Moments）16612.6 Portmanteau统计量16812.7 估计AR（p）模型16812.8 估计MA（q）和ARMA（p,q）模型169文献推荐172练习172第13章 具有随机波动率的时间序列17513.1 ARCH和GARCH模型17613.2 GARCH模型的拓展19013.3 GARCH的缺陷19413.4 多变量GARCH模型20013.5 连续时间的GARCH模型205文献推荐209练习209第14章 长期记忆时间序列21114.1 长期依赖的定义21114.2 分整和长期记忆21214.3 长期记忆和自相似过程21314.4 长期记忆的发现21614.5 长期记忆参数的估计21814.6 长期记忆模型22014.7 经验证据222文献推荐224第15章 非参数计量和灵活时间序列估计量22515.1 非参数回归22515.2 估计量的构建22715.3 示例22815.4 灵活波动率估计量22815.5 基于ARCH模型的期权定价22915.6 DAX看涨期权估值中的应用233文献推荐235第三部分金融市场应用第16章 在险价值与后验测试23816.1 预测与VaR模型23916.2 期望损失后验测试法24116.3 后验测试的实际操作242文献推荐245练习245第17章 连接与在险价值24817.1 连接24917.2 连接分类25117.3 蒙特卡洛模拟25717.4 连接的估计26017.5 资产配置26317.6 投资组合收益率的在险价值263文献推荐272练习272第18章 极端风险的统计27318.1 风险测度27318.2 数据描述27518.3 估计方法27718.4 后验测试29118.5 时间序列的极值理论291文献推荐295练习296第19章 神经网络29819.1 从感知器到非线性神经元29919.2 反向传播（Back Propagation）算法30419.3 神经网络在非参数回归中的应用30519.4 神经网络在金融时间序列预测中的应用30919.5 神经网络在风险定量研究中的应用311文献推荐314第20章 期权投资组合的波动性风险31520.1 数据说明31620.2 VDAX动态的主成分因子分析31720.3 VDAX动态的稳定性分析31920.4 隐含波动率风险的测度320文献推荐321练习322第21章 违约概率的非参数估计32421.1 逻辑回归(Logistic Regression）32421.2 信用评级的半参数模型32521.3 神经网络在信用评级中的应用328第22章 信贷风险管理及信用衍生产品32922.1 基本概念32922.2 伯努利模型33022.3 泊松模型33122.4 工业模型33222.5 单因子模型33522.6 连接函数和损失分布33622.7 担保债前言/序言
前言 全球金融危机（2007~2009）以及尾随其后的欧债危机（2009~）给商业、经济和政府管理都带来了巨大的改变。外溢效应和危机的全球化造成了数百亿美元的损失，并给当代社会带来了巨大的挑战。因此，对我们而言，修正教材并对金融统计学和计量经济学进行更为现实的研究已成为迫在眉睫的任务。特别地，我们认为有必要着重探讨一下担保债务凭证CDO（见第22章），此金融工具在全球金融危机爆发前变得尤为流行，并因此被主流媒体视为危机的导火索之一。通过观察近年来利率市场的重要变化，我们重构并更新了第10章。在第18章和第22章，我们用最近的数据更新了数据分析。此外，所有章节的练习也匹配了更新后的习题册（S.Borak,W.K.H�|rdle and B.Lopez Cabrera (Springer Verlag,Heidelberg,ISBN:978-3-642-33929-5)）。除了这些改变，我们还修正了第3版的一些细节错误并补充了符号和定义部分。最后，我们特别要感谢这一版的编辑Piotr Majer。 所有文件可以从Springer.com网站下载。 于尔根·弗兰克（Jürgen Franke）凯撒斯劳滕工业大学沃尔夫冈·卡尔·哈德勒（Wolfgang K.H�|rdle）柏林大学克里斯蒂安·马蒂亚斯·哈夫纳（Christian M.Hafner）比利时鲁汶大学2015年1月 译者序本书对金融统计方法及其在金融领域中的运用进行了详细的讲解与分析，书中每部分的内容均由浅入深，易于理解。与目前的同类教材相比，本书更加侧重统计与计量方法在金融市场和衍生品领域的应用性，在方法的讲解与分析上也更加全面。此外，本书还以2008年金融危机为背景，将统计方法运用于此次危机中一些重要的金融衍生品（如CDO等）的分析中。 本书主要涵盖三部分内容：第一部分内容为期权定价理论，该部分内容在对相关金融衍生品和数学基础知识进行介绍的基础上,对相关期权定价模型和理论进行了详细的讲解；第二部分内容为金融时间序列统计模型，该部分对金融时间序列相关统计计量模型如ARIMA模型等，进行了详细的讲解；第三部分介绍了一些统计计量方法在金融领域，如投资组合选择、风险管理中的应用。 该书各部分的内容介绍均由浅入深，因此，对于本科生、硕士生和博士生均较为合适。对于本科生来说，部分较难的内容可以作为扩展阅读。 本书得以完成，得到了许多同学的无私支持。在此，译者感谢金浩、王梦妍、赵琳、刘芳、王祥、徐颜玉、刘朝良、林滨、余沛瑶、相良等同学在本书部分内容翻译、公式编辑和图表整理上所给予的帮助。另外，在本书的出版过程中，还得到了机械工业出版社华章分社的大力帮助，特此表示衷心的谢意。 本书部分内容难度较大，尽管译者在翻译过程中始终谨慎动笔、仔细求证，但难免还会存在些许疏漏，恳请广大读者批评指正。用户评价
这本书的封面设计朴实无二，却透露出内容的高度专业性和系统性。我的目标很明确：通过深入学习，掌握金融市场统计分析的核心方法和工具。我非常期待书中关于时间序列分析的章节，希望能够清晰地理解ARIMA、VAR等模型的原理、假设以及应用。特别是，我希望能够深入学习那些能够刻画金融市场波动率特征的模型，比如ARCH和GARCH系列，以及它们在风险管理中的应用，例如VaR的计算。原书的“第四版”让我对其内容的时效性有了极高的期待，金融市场日新月异，过时的知识已经无法满足需求。我希望这本书能够介绍最新的研究成果和前沿的应用案例，帮助我理解当前金融市场面临的复杂性。我非常看重书中关于模型选择、参数估计和模型检验的部分，希望能得到详细的解释，并且最好能提供一些实践操作上的指导，比如如何使用相关的统计软件来完成分析。我希望这本书能够成为我金融计量学习道路上的坚实基础，为我未来的学术研究和职业发展打下牢固的根基。
评分这本书以其沉甸甸的体量，立刻吸引了我的目光。翻开它，一股知识的厚重感扑面而来。我的目的非常明确：深入理解金融市场的统计规律，掌握严谨的分析工具。我迫切希望这本书能够带领我走进金融计量经济学的大观园，让我清晰地认识到各种统计模型在金融领域的应用场景。从基本的线性回归模型，到处理时间序列数据的ARIMA模型，再到刻画波动率的GARCH模型，我期待能够系统地学习和掌握这些理论。更重要的是，我希望作者能够深入浅出地讲解这些模型背后的逻辑，以及如何在实际数据中进行模型的选择、估计和检验。第四版这个标签，让我对内容的时效性充满信心，因为金融市场的发展日新月异，过时的知识已经无法满足当下的需求。我希望这本书能提供最新的研究成果和案例，让我能够站在巨人的肩膀上，理解当前金融市场面临的复杂问题。我尤其关注书中的实证分析部分，希望它能提供清晰的步骤和详细的解释，展示如何利用真实数据来验证理论，以及如何解读模型的结果。对于我来说，一本好的教科书不仅要有理论深度，还要有实践指导意义。我希望这本书能成为我金融计量学习道路上的良师益友，陪伴我一起探索金融市场的奥秘。
评分当我第一次拿起这本书，就感受到它沉甸甸的分量，这不仅仅是物理上的重量，更是知识的厚重感。我渴望在这本书中找到理解金融市场运行机制的钥匙，并希望能够掌握一套严谨的统计分析方法。我对书中关于时间序列分析的章节特别感兴趣，希望能系统学习 ARIMA、VAR 等经典模型，并了解它们在金融数据分析中的具体应用。同时，金融市场的波动性是其显著特征，我期待书中能详细阐述 ARCH、GARCH 及其各种变种模型，以及它们如何被用来度量和预测金融风险，例如 Value at Risk (VaR) 的计算。原书的“第4版”让我对其内容的更新和时效性充满信心，因为金融市场发展迅速，过时的理论和方法很快就会被淘汰。我希望这本书能够提供最新的研究成果和案例分析，帮助我理解当前金融市场面临的挑战和机遇。我尤其关注书中关于模型选择、参数估计和模型诊断的部分，希望能得到清晰、详尽的讲解，以及如何在实际应用中避免常见的陷阱。我希望这本书能成为我学习金融计量路上的重要里程碑。
评分这本书给我一种“学霸”的即视感，它并非易读之书，而是需要沉下心来，认真钻研。我希望通过这本书，能够建立起一套扎实的金融计量分析基础。对于金融市场中资产价格的动态演变、波动性的聚集性以及风险的量化，我抱有浓厚的兴趣。因此，我特别期待书中关于时间序列模型，特别是ARIMA、VAR模型的详细讲解，以及它们在金融数据分析中的应用。同时，我对ARCH、GARCH及其各种扩展模型（如EGARCH、GJR-GARCH）在刻画金融市场波动率方面的能力尤为看重，希望书中能深入介绍这些模型的原理、估计方法，以及在风险管理（如VaR、ES）中的实际应用。第四版这个标签，对我来说意味着内容的“新鲜度”，因为金融市场和研究方法都在不断进步，过时的知识将大打折扣。我希望书中能够包含最新的研究进展和实际案例，展示这些计量模型是如何被应用于解释和预测金融市场的各种现象。我尤其注重书中对模型选择、参数估计和模型诊断的阐述，希望能从中获得实际操作的指导。
评分一本厚重的书，沉甸甸地压在手上，纸张的质感带着一种知识的厚重感，翻开扉页，“金融计量：金融市场统计分析（原书第4版）”几个字映入眼帘。我知道，这是一场深入金融市场肌理的探索之旅，它不是那种轻易能读完的消遣读物，而是需要投入大量时间和精力的学术伙伴。我的期待很高，我希望能在这本书里找到那些隐藏在海量金融数据背后的规律，理解那些看似随机的市场波动是如何被统计学模型精确描绘的。我尤其关注模型选择、参数估计以及模型检验的部分，因为我知道，一个好的模型是进行有效预测和风险管理的基础。书名中的“原书第4版”也暗示了其内容的更新和迭代，尤其是在金融市场飞速发展的今天，过时的模型和理论是无法跟上时代步伐的。我希望这本书能够提供最新、最前沿的计量经济学工具和方法，帮助我理解当前金融市场面临的复杂挑战。阅读这类书籍，我的习惯是会先粗略浏览目录和章节标题，对全书的脉络有一个大致的了解，然后再逐章深入。对于“金融计量”这个术语，我已经有了一些初步的认识，知道它涉及统计学、经济学和计算机科学的交叉，是现代金融研究不可或缺的基石。我期待的是，这本书能够以一种清晰、系统的方式，将这些复杂的概念和方法娓娓道来，让我能够从零开始，逐步构建起扎实的金融计量知识体系。我希望它能提供大量的案例分析，通过真实的金融市场数据来展示各种计量模型的应用，这对于我这样的实操型读者来说至关重要。纸张的触感，印刷的质量，都让我觉得这是一款值得珍藏的书籍。
评分这本书给人的第一印象是“专业”与“权威”。它并不是那种轻松愉快的读物，而是需要带着学习的态度去钻研。我的核心诉求是掌握金融市场背后更深层次的统计规律，并希望通过学习这本书，能够运用计量经济学的方法去解析这些规律。我尤其关注那些能够描述资产价格动态、波动性特征以及风险管理的模型。例如，我期待书中能有详尽的篇幅来讲解各种时间序列模型，如ARIMA、SARIMA，以及更重要的，用于刻画金融市场非线性特征和异方差现象的GARCH族模型。对于模型的假设条件、参数估计方法（如极大似然估计）、以及如何进行模型诊断和选择（如信息准则AIC, BIC），我希望能得到清晰、系统、且带有理论推导的阐述。书名中的“原书第4版”对我而言是质量的保证，它暗示了这本书的内容经过了多次的修订和更新，能够反映金融计量领域最新的研究进展和应用实践。我希望书中能包含一些最新的案例分析，展示这些模型如何在实际的金融市场（股票、债券、外汇、衍生品等）中得到应用，并且提供一些关于软件实现（如R, Python, Stata）的指导，这对于我这种需要动手实践的读者来说非常重要。
评分我被这本书厚重的质感和严谨的封面所吸引。我的学习目标是深入理解金融市场的统计规律，并能够运用计量经济学的方法进行科学分析。我尤其关注书中关于金融时间序列模型的内容，希望能够系统地学习ARIMA、VAR等经典模型，了解其原理、假设以及在实际应用中的局限性。此外，金融市场显著的波动性特征，使得我对ARCH、GARCH及其衍生模型抱有极大的兴趣，我希望书中能够详细介绍这些模型如何刻画波动率，以及它们在风险管理，特别是VaR（Value at Risk）计算中的具体应用。书名中的“原书第4版”对我来说是质量和时效性的保证，金融市场的快速发展意味着需要最新、最前沿的知识。我期待书中能提供丰富的案例研究，通过实际的金融数据展示模型的应用，并深入讲解模型选择、参数估计和模型诊断的方法。我希望这本书能帮助我构建一套完整的金融计量分析体系，使我能够独立地分析和解读金融市场数据，从而做出更明智的投资决策。
评分拿到这本书，首先感受到的是一种学术上的严谨和深邃。它不仅仅是一本书，更像是一本金融市场的“百科全书”，等待我去慢慢发掘其中的宝藏。我期待它能为我提供一套完整、系统的金融计量分析框架。我最感兴趣的部分是如何使用统计学方法来理解和预测金融资产的价格行为，以及如何量化金融风险。书中关于时间序列分析的章节，如ARIMA模型、向量自回归（VAR）模型，以及刻画资产收益率波动率的ARCH和GARCH模型，是我重点关注的。我希望能够深入理解这些模型背后的统计原理、假设条件，以及在实际应用中如何选择最适合的模型，如何进行参数的估计和检验。原书的“第4版”意味着内容的时效性，这是非常关键的。金融市场瞬息万变，新的金融工具和新的市场现象层出不穷，我需要的是能够反映最新研究成果和应用实践的知识。我希望书中能提供丰富的案例研究，通过真实的金融数据来展示计量模型是如何被应用于解决实际问题，例如资产定价、风险管理、投资组合构建等。我更期待书中能够解释如何使用相关的统计软件（如Stata, R, Python）来实现这些模型，并提供一些代码示例，以便我能够边学边练，真正掌握这些工具。
评分这本书的封面设计虽然朴实无华，但却散发着一种专业而严谨的气息，仿佛预示着内容的高质量。当我第一次翻开它，触碰到那泛着淡淡墨香的纸张时，我就知道，这不仅仅是一本书，更是一扇通往金融市场深层奥秘的窗口。我对于“金融市场统计分析”这一部分尤为期待，因为在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，如何运用统计学工具去理解和预测市场的行为，已经成为了金融从业者和研究者的核心竞争力。我希望这本书能够系统地介绍各种经典的金融计量模型，从最基础的回归分析到更复杂的时序模型，例如ARIMA、GARCH系列，甚至是状态空间模型等等。我更希望它能提供关于这些模型适用条件的详细解释，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方法。原书的“第4版”这一点，对我来说非常重要，因为它意味着这本书的内容紧跟时代的步伐，不会让我学习到已经过时的理论或方法。金融市场瞬息万变，新的衍生品、新的交易机制层出不穷，能够提供最新研究成果和应用案例的书籍，无疑会极大地提升学习的效率和价值。我期待这本书能够帮助我建立起一套完整的金融计量分析框架，让我能够独立地运用这些工具去解决实际问题，无论是进行投资组合优化、风险度量，还是对市场进行宏观预测。书中的插图和图表是否清晰易懂，也是我评价一本书的重要标准，希望它们能够有效地辅助理解抽象的数学公式和统计概念。
评分这本书的封面设计简洁而有力，透着一股学术的专业感，让我对接下来的阅读充满了期待。我购买这本书的初衷，是希望能够系统地学习金融市场的统计分析方法，并将其应用于实际的金融研究和投资实践中。我尤其希望能够深入理解各种计量经济学模型是如何被用来捕捉金融市场中复杂的动态关系。例如，关于时间序列分析的章节，我期待能够详细学习ARIMA、VAR模型，以及如何分析金融时间序列的非平稳性和协整性。同时，对于金融市场中普遍存在的波动率聚集现象，我希望书中能够提供关于ARCH、GARCH及其各种扩展模型（如EGARCH, GJR-GARCH）的深入讲解，包括其模型设定、参数估计、模型检验以及在风险管理（如VaR, ES）中的应用。第四版这个标签，对我来说意味着书中内容的时效性，我希望它能够涵盖最新的研究进展和前沿的应用。我期待书中能有丰富的实证案例，展示这些模型是如何在股票、债券、外汇、商品等不同金融市场上应用的，并且能够提供一些关于模型选择、诊断和优化的指导。我希望这本书能够帮助我建立起一套严谨的计量分析思维，让我能够独立地进行金融市场数据的分析和解读，从而做出更明智的决策。
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评分不错，值得拥有，所以不负购买
评分金融计量非常好的一本书！
评分666666666666
评分书的质量挺好的，就是太难了，估计几年也学不会～没有拍照，但是质量没问题～
评分京东送货很快，书的质量不错。
评分不错的计量金融教材。
评分666666666666
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