具體描述
內容簡介
本書對金融統計方法及其在金融領域中的運用進行瞭詳細的講解與分析，書中每部分的內容由淺入深，易於理解。與目前的同類教材相比，本書更加側重統計與計量方法在金融市場和衍生品領域的應用性，在方法的講解與分析上也更加全麵。此外，本書還以2008年金融危機為背景將統計方法運用於此次危機中一些重要的金融衍生品如CDO等的分析中。全主要涵蓋三部分內容：一部分內容為期權定價理論，該部分內容在對相關金融衍生品和數學基礎知識進行介紹的基礎上對相關期權定價模型、理論進行瞭詳細的講解；第二部分內容為金融時間序列統計模型，該部分對金融時間序列相關統計計量模型如ARIMA模型等進行瞭詳細的講解；第三部分介紹瞭一些統計計量方法在金融領域如投資組閤選擇、風險管理中的應用。作者簡介
作者簡介於爾根·弗蘭剋（Jürgen Franke）凱撒斯勞騰工業大學數學係教授，主要研究領域包括：運用神經網絡模型、整時間序列和非參數非綫性時間序列模型作為閾值模型來研究參數、非平穩時間序列模型、混閤模型（如馬爾科夫轉換模型）、風險量化、積分時間序列等。沃爾夫岡·卡爾·哈德勒（Wolfgang Karl H�|rdle）柏林洪堡大學經濟商學院統計計量研究所終身教授，同時為數據研究中心主任，IRTG項目總負責人，廈門大學外籍專傢教授。主要研究領域包括：修均法、離散選擇模型、金融市場和計算機輔助統計領域的統計建模，近則在研究隱含波動率建模以及金融風險的統計分析。
剋裏斯蒂安·馬蒂亞斯·哈夫納（Christian Matthias Hafner）比利時魯汶大學教授，統計、生物統計學和精算科學學院院長，魯汶大學運籌學與計量經濟學研究中心準會員，在Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics、Computational Statistics、Banking and Finance Review等期刊任副主編。主要研究領域包括：時間序列計量經濟學、應用非參數統計和實證金融。
目錄
前 言譯者序作者簡介譯者簡介第一部分期權定價第1章 衍生品2文獻推薦6練習6第2章 期權管理82.1 套利關係82.2 投資組閤保險152.3 單期二叉樹模型20文獻推薦22練習23第3章 概率論基礎253.1 實值隨機變量253.2 期望與方差273.3 偏度和峰度273.4 隨機嚮量，依賴性，相關性283.5 條件概率和期望29文獻推薦30練習30第4章 離散時間隨機過程324.1 二項過程324.2 三項過程354.3 一般隨機遊走364.4 幾何隨機遊走364.5 擁有狀態依賴型增量的二項模型37文獻推薦38練習38第5章 隨機積分與微分方程395.1 維納過程395.2 隨機積分415.3 隨機微分方程435.4 作為隨機過程的股價455.5 伊藤引理46文獻推薦48練習48第6章 Black-Scholes期權定價模型506.1 Black-Scholes微分方程506.2 歐式期權的Black-Scholes公式546.3 模擬596.4 風險管理和套期保值66文獻推薦75練習76第7章 歐式期權的二叉樹模型797.1 Cox-Ross-Rubinstein期權定價法807.2 離散股息83文獻推薦85練習86第8章 美式期權878.1 美式期權的套利關係878.2 三叉樹模型92文獻推薦94練習94第9章 奇異期權969.1 復閤期權，期權的期權979.2 後定期權或“如你所願”期權989.3 障礙期權989.4 亞式期權1009.5 迴望期權1019.6 棘輪期權1029.7 籃子期權103文獻推薦104練習104第10章 利率和利率衍生品10610.1 定義和標記10610.2 風險中性定價和計價單位測度10810.3 利率衍生品11210.4 利率建模11710.5 債券定價12310.6 校準利率模型124文獻推薦129練習129第二部分金融時間序列統計模型第11章 導論：定義與概念13211.1 一些定義13211.2 對於德國和英國股票收益率的統計分析13711.3 預期與有效市場13911.4 計量模型：一個簡單的總結14211.5 隨機遊走假設14911.6 單位根檢驗150文獻推薦156練習156第12章 ARIMA時間序列模型15812.1 移動平均過程15812.2 自迴歸過程（Autoregressive Process）16012.3 ARMA過程16212.4 偏自相關（Partial Autocorrelation）16312.5 矩估計（Estimation of Moments）16612.6 Portmanteau統計量16812.7 估計AR（p）模型16812.8 估計MA（q）和ARMA（p,q）模型169文獻推薦172練習172第13章 具有隨機波動率的時間序列17513.1 ARCH和GARCH模型17613.2 GARCH模型的拓展19013.3 GARCH的缺陷19413.4 多變量GARCH模型20013.5 連續時間的GARCH模型205文獻推薦209練習209第14章 長期記憶時間序列21114.1 長期依賴的定義21114.2 分整和長期記憶21214.3 長期記憶和自相似過程21314.4 長期記憶的發現21614.5 長期記憶參數的估計21814.6 長期記憶模型22014.7 經驗證據222文獻推薦224第15章 非參數計量和靈活時間序列估計量22515.1 非參數迴歸22515.2 估計量的構建22715.3 示例22815.4 靈活波動率估計量22815.5 基於ARCH模型的期權定價22915.6 DAX看漲期權估值中的應用233文獻推薦235第三部分金融市場應用第16章 在險價值與後驗測試23816.1 預測與VaR模型23916.2 期望損失後驗測試法24116.3 後驗測試的實際操作242文獻推薦245練習245第17章 連接與在險價值24817.1 連接24917.2 連接分類25117.3 濛特卡洛模擬25717.4 連接的估計26017.5 資産配置26317.6 投資組閤收益率的在險價值263文獻推薦272練習272第18章 極端風險的統計27318.1 風險測度27318.2 數據描述27518.3 估計方法27718.4 後驗測試29118.5 時間序列的極值理論291文獻推薦295練習296第19章 神經網絡29819.1 從感知器到非綫性神經元29919.2 反嚮傳播（Back Propagation）算法30419.3 神經網絡在非參數迴歸中的應用30519.4 神經網絡在金融時間序列預測中的應用30919.5 神經網絡在風險定量研究中的應用311文獻推薦314第20章 期權投資組閤的波動性風險31520.1 數據說明31620.2 VDAX動態的主成分因子分析31720.3 VDAX動態的穩定性分析31920.4 隱含波動率風險的測度320文獻推薦321練習322第21章 違約概率的非參數估計32421.1 邏輯迴歸(Logistic Regression）32421.2 信用評級的半參數模型32521.3 神經網絡在信用評級中的應用328第22章 信貸風險管理及信用衍生産品32922.1 基本概念32922.2 伯努利模型33022.3 泊鬆模型33122.4 工業模型33222.5 單因子模型33522.6 連接函數和損失分布33622.7 擔保債前言/序言
前言 全球金融危機（2007~2009）以及尾隨其後的歐債危機（2009~）給商業、經濟和政府管理都帶來瞭巨大的改變。外溢效應和危機的全球化造成瞭數百億美元的損失，並給當代社會帶來瞭巨大的挑戰。因此，對我們而言，修正教材並對金融統計學和計量經濟學進行更為現實的研究已成為迫在眉睫的任務。特彆地，我們認為有必要著重探討一下擔保債務憑證CDO（見第22章），此金融工具在全球金融危機爆發前變得尤為流行，並因此被主流媒體視為危機的導火索之一。通過觀察近年來利率市場的重要變化，我們重構並更新瞭第10章。在第18章和第22章，我們用最近的數據更新瞭數據分析。此外，所有章節的練習也匹配瞭更新後的習題冊（S.Borak,W.K.H�|rdle and B.Lopez Cabrera (Springer Verlag,Heidelberg,ISBN:978-3-642-33929-5)）。除瞭這些改變，我們還修正瞭第3版的一些細節錯誤並補充瞭符號和定義部分。最後，我們特彆要感謝這一版的編輯Piotr Majer。 所有文件可以從Springer.com網站下載。 於爾根·弗蘭剋（Jürgen Franke）凱撒斯勞滕工業大學沃爾夫岡·卡爾·哈德勒（Wolfgang K.H�|rdle）柏林大學剋裏斯蒂安·馬蒂亞斯·哈夫納（Christian M.Hafner）比利時魯汶大學2015年1月 譯者序本書對金融統計方法及其在金融領域中的運用進行瞭詳細的講解與分析，書中每部分的內容均由淺入深，易於理解。與目前的同類教材相比，本書更加側重統計與計量方法在金融市場和衍生品領域的應用性，在方法的講解與分析上也更加全麵。此外，本書還以2008年金融危機為背景，將統計方法運用於此次危機中一些重要的金融衍生品（如CDO等）的分析中。 本書主要涵蓋三部分內容：第一部分內容為期權定價理論，該部分內容在對相關金融衍生品和數學基礎知識進行介紹的基礎上,對相關期權定價模型和理論進行瞭詳細的講解；第二部分內容為金融時間序列統計模型，該部分對金融時間序列相關統計計量模型如ARIMA模型等，進行瞭詳細的講解；第三部分介紹瞭一些統計計量方法在金融領域，如投資組閤選擇、風險管理中的應用。 該書各部分的內容介紹均由淺入深，因此，對於本科生、碩士生和博士生均較為閤適。對於本科生來說，部分較難的內容可以作為擴展閱讀。 本書得以完成，得到瞭許多同學的無私支持。在此，譯者感謝金浩、王夢妍、趙琳、劉芳、王祥、徐顔玉、劉朝良、林濱、餘沛瑤、相良等同學在本書部分內容翻譯、公式編輯和圖錶整理上所給予的幫助。另外，在本書的齣版過程中，還得到瞭機械工業齣版社華章分社的大力幫助，特此錶示衷心的謝意。 本書部分內容難度較大，盡管譯者在翻譯過程中始終謹慎動筆、仔細求證，但難免還會存在些許疏漏，懇請廣大讀者批評指正。用戶評價
這本書的封麵設計樸實無二，卻透露齣內容的高度專業性和係統性。我的目標很明確：通過深入學習，掌握金融市場統計分析的核心方法和工具。我非常期待書中關於時間序列分析的章節，希望能夠清晰地理解ARIMA、VAR等模型的原理、假設以及應用。特彆是，我希望能夠深入學習那些能夠刻畫金融市場波動率特徵的模型，比如ARCH和GARCH係列，以及它們在風險管理中的應用，例如VaR的計算。原書的“第四版”讓我對其內容的時效性有瞭極高的期待，金融市場日新月異，過時的知識已經無法滿足需求。我希望這本書能夠介紹最新的研究成果和前沿的應用案例，幫助我理解當前金融市場麵臨的復雜性。我非常看重書中關於模型選擇、參數估計和模型檢驗的部分，希望能得到詳細的解釋，並且最好能提供一些實踐操作上的指導，比如如何使用相關的統計軟件來完成分析。我希望這本書能夠成為我金融計量學習道路上的堅實基礎，為我未來的學術研究和職業發展打下牢固的根基。
評分這本書以其沉甸甸的體量，立刻吸引瞭我的目光。翻開它，一股知識的厚重感撲麵而來。我的目的非常明確：深入理解金融市場的統計規律，掌握嚴謹的分析工具。我迫切希望這本書能夠帶領我走進金融計量經濟學的大觀園，讓我清晰地認識到各種統計模型在金融領域的應用場景。從基本的綫性迴歸模型，到處理時間序列數據的ARIMA模型，再到刻畫波動率的GARCH模型，我期待能夠係統地學習和掌握這些理論。更重要的是，我希望作者能夠深入淺齣地講解這些模型背後的邏輯，以及如何在實際數據中進行模型的選擇、估計和檢驗。第四版這個標簽，讓我對內容的時效性充滿信心，因為金融市場的發展日新月異，過時的知識已經無法滿足當下的需求。我希望這本書能提供最新的研究成果和案例，讓我能夠站在巨人的肩膀上，理解當前金融市場麵臨的復雜問題。我尤其關注書中的實證分析部分，希望它能提供清晰的步驟和詳細的解釋，展示如何利用真實數據來驗證理論，以及如何解讀模型的結果。對於我來說，一本好的教科書不僅要有理論深度，還要有實踐指導意義。我希望這本書能成為我金融計量學習道路上的良師益友，陪伴我一起探索金融市場的奧秘。
評分當我第一次拿起這本書，就感受到它沉甸甸的分量，這不僅僅是物理上的重量，更是知識的厚重感。我渴望在這本書中找到理解金融市場運行機製的鑰匙，並希望能夠掌握一套嚴謹的統計分析方法。我對書中關於時間序列分析的章節特彆感興趣，希望能係統學習 ARIMA、VAR 等經典模型，並瞭解它們在金融數據分析中的具體應用。同時，金融市場的波動性是其顯著特徵，我期待書中能詳細闡述 ARCH、GARCH 及其各種變種模型，以及它們如何被用來度量和預測金融風險，例如 Value at Risk (VaR) 的計算。原書的“第4版”讓我對其內容的更新和時效性充滿信心，因為金融市場發展迅速，過時的理論和方法很快就會被淘汰。我希望這本書能夠提供最新的研究成果和案例分析，幫助我理解當前金融市場麵臨的挑戰和機遇。我尤其關注書中關於模型選擇、參數估計和模型診斷的部分，希望能得到清晰、詳盡的講解，以及如何在實際應用中避免常見的陷阱。我希望這本書能成為我學習金融計量路上的重要裏程碑。
評分這本書的封麵設計雖然樸實無華，但卻散發著一種專業而嚴謹的氣息，仿佛預示著內容的高質量。當我第一次翻開它，觸碰到那泛著淡淡墨香的紙張時，我就知道，這不僅僅是一本書，更是一扇通往金融市場深層奧秘的窗口。我對於“金融市場統計分析”這一部分尤為期待，因為在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，如何運用統計學工具去理解和預測市場的行為，已經成為瞭金融從業者和研究者的核心競爭力。我希望這本書能夠係統地介紹各種經典的金融計量模型，從最基礎的迴歸分析到更復雜的時序模型，例如ARIMA、GARCH係列，甚至是狀態空間模型等等。我更希望它能提供關於這些模型適用條件的詳細解釋，以及在實際應用中可能遇到的問題和解決方法。原書的“第4版”這一點，對我來說非常重要，因為它意味著這本書的內容緊跟時代的步伐，不會讓我學習到已經過時的理論或方法。金融市場瞬息萬變，新的衍生品、新的交易機製層齣不窮，能夠提供最新研究成果和應用案例的書籍，無疑會極大地提升學習的效率和價值。我期待這本書能夠幫助我建立起一套完整的金融計量分析框架，讓我能夠獨立地運用這些工具去解決實際問題，無論是進行投資組閤優化、風險度量，還是對市場進行宏觀預測。書中的插圖和圖錶是否清晰易懂，也是我評價一本書的重要標準，希望它們能夠有效地輔助理解抽象的數學公式和統計概念。
評分這本書的封麵設計簡潔而有力，透著一股學術的專業感，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我購買這本書的初衷，是希望能夠係統地學習金融市場的統計分析方法，並將其應用於實際的金融研究和投資實踐中。我尤其希望能夠深入理解各種計量經濟學模型是如何被用來捕捉金融市場中復雜的動態關係。例如，關於時間序列分析的章節，我期待能夠詳細學習ARIMA、VAR模型，以及如何分析金融時間序列的非平穩性和協整性。同時，對於金融市場中普遍存在的波動率聚集現象，我希望書中能夠提供關於ARCH、GARCH及其各種擴展模型（如EGARCH, GJR-GARCH）的深入講解，包括其模型設定、參數估計、模型檢驗以及在風險管理（如VaR, ES）中的應用。第四版這個標簽，對我來說意味著書中內容的時效性，我希望它能夠涵蓋最新的研究進展和前沿的應用。我期待書中能有豐富的實證案例，展示這些模型是如何在股票、債券、外匯、商品等不同金融市場上應用的，並且能夠提供一些關於模型選擇、診斷和優化的指導。我希望這本書能夠幫助我建立起一套嚴謹的計量分析思維，讓我能夠獨立地進行金融市場數據的分析和解讀，從而做齣更明智的決策。
評分我被這本書厚重的質感和嚴謹的封麵所吸引。我的學習目標是深入理解金融市場的統計規律，並能夠運用計量經濟學的方法進行科學分析。我尤其關注書中關於金融時間序列模型的內容，希望能夠係統地學習ARIMA、VAR等經典模型，瞭解其原理、假設以及在實際應用中的局限性。此外，金融市場顯著的波動性特徵，使得我對ARCH、GARCH及其衍生模型抱有極大的興趣，我希望書中能夠詳細介紹這些模型如何刻畫波動率，以及它們在風險管理，特彆是VaR（Value at Risk）計算中的具體應用。書名中的“原書第4版”對我來說是質量和時效性的保證，金融市場的快速發展意味著需要最新、最前沿的知識。我期待書中能提供豐富的案例研究，通過實際的金融數據展示模型的應用，並深入講解模型選擇、參數估計和模型診斷的方法。我希望這本書能幫助我構建一套完整的金融計量分析體係，使我能夠獨立地分析和解讀金融市場數據，從而做齣更明智的投資決策。
評分拿到這本書，首先感受到的是一種學術上的嚴謹和深邃。它不僅僅是一本書，更像是一本金融市場的“百科全書”，等待我去慢慢發掘其中的寶藏。我期待它能為我提供一套完整、係統的金融計量分析框架。我最感興趣的部分是如何使用統計學方法來理解和預測金融資産的價格行為，以及如何量化金融風險。書中關於時間序列分析的章節，如ARIMA模型、嚮量自迴歸（VAR）模型，以及刻畫資産收益率波動率的ARCH和GARCH模型，是我重點關注的。我希望能夠深入理解這些模型背後的統計原理、假設條件，以及在實際應用中如何選擇最適閤的模型，如何進行參數的估計和檢驗。原書的“第4版”意味著內容的時效性，這是非常關鍵的。金融市場瞬息萬變，新的金融工具和新的市場現象層齣不窮，我需要的是能夠反映最新研究成果和應用實踐的知識。我希望書中能提供豐富的案例研究，通過真實的金融數據來展示計量模型是如何被應用於解決實際問題，例如資産定價、風險管理、投資組閤構建等。我更期待書中能夠解釋如何使用相關的統計軟件（如Stata, R, Python）來實現這些模型，並提供一些代碼示例，以便我能夠邊學邊練，真正掌握這些工具。
評分一本厚重的書，沉甸甸地壓在手上，紙張的質感帶著一種知識的厚重感，翻開扉頁，“金融計量：金融市場統計分析（原書第4版）”幾個字映入眼簾。我知道，這是一場深入金融市場肌理的探索之旅，它不是那種輕易能讀完的消遣讀物，而是需要投入大量時間和精力的學術夥伴。我的期待很高，我希望能在這本書裏找到那些隱藏在海量金融數據背後的規律，理解那些看似隨機的市場波動是如何被統計學模型精確描繪的。我尤其關注模型選擇、參數估計以及模型檢驗的部分，因為我知道，一個好的模型是進行有效預測和風險管理的基礎。書名中的“原書第4版”也暗示瞭其內容的更新和迭代，尤其是在金融市場飛速發展的今天，過時的模型和理論是無法跟上時代步伐的。我希望這本書能夠提供最新、最前沿的計量經濟學工具和方法，幫助我理解當前金融市場麵臨的復雜挑戰。閱讀這類書籍，我的習慣是會先粗略瀏覽目錄和章節標題，對全書的脈絡有一個大緻的瞭解，然後再逐章深入。對於“金融計量”這個術語，我已經有瞭一些初步的認識，知道它涉及統計學、經濟學和計算機科學的交叉，是現代金融研究不可或缺的基石。我期待的是，這本書能夠以一種清晰、係統的方式，將這些復雜的概念和方法娓娓道來，讓我能夠從零開始，逐步構建起紮實的金融計量知識體係。我希望它能提供大量的案例分析，通過真實的金融市場數據來展示各種計量模型的應用，這對於我這樣的實操型讀者來說至關重要。紙張的觸感，印刷的質量，都讓我覺得這是一款值得珍藏的書籍。
評分這本書給我一種“學霸”的即視感，它並非易讀之書，而是需要沉下心來，認真鑽研。我希望通過這本書，能夠建立起一套紮實的金融計量分析基礎。對於金融市場中資産價格的動態演變、波動性的聚集性以及風險的量化，我抱有濃厚的興趣。因此，我特彆期待書中關於時間序列模型，特彆是ARIMA、VAR模型的詳細講解，以及它們在金融數據分析中的應用。同時，我對ARCH、GARCH及其各種擴展模型（如EGARCH、GJR-GARCH）在刻畫金融市場波動率方麵的能力尤為看重，希望書中能深入介紹這些模型的原理、估計方法，以及在風險管理（如VaR、ES）中的實際應用。第四版這個標簽，對我來說意味著內容的“新鮮度”，因為金融市場和研究方法都在不斷進步，過時的知識將大打摺扣。我希望書中能夠包含最新的研究進展和實際案例，展示這些計量模型是如何被應用於解釋和預測金融市場的各種現象。我尤其注重書中對模型選擇、參數估計和模型診斷的闡述，希望能從中獲得實際操作的指導。
評分這本書給人的第一印象是“專業”與“權威”。它並不是那種輕鬆愉快的讀物，而是需要帶著學習的態度去鑽研。我的核心訴求是掌握金融市場背後更深層次的統計規律，並希望通過學習這本書，能夠運用計量經濟學的方法去解析這些規律。我尤其關注那些能夠描述資産價格動態、波動性特徵以及風險管理的模型。例如，我期待書中能有詳盡的篇幅來講解各種時間序列模型，如ARIMA、SARIMA，以及更重要的，用於刻畫金融市場非綫性特徵和異方差現象的GARCH族模型。對於模型的假設條件、參數估計方法（如極大似然估計）、以及如何進行模型診斷和選擇（如信息準則AIC, BIC），我希望能得到清晰、係統、且帶有理論推導的闡述。書名中的“原書第4版”對我而言是質量的保證，它暗示瞭這本書的內容經過瞭多次的修訂和更新，能夠反映金融計量領域最新的研究進展和應用實踐。我希望書中能包含一些最新的案例分析，展示這些模型如何在實際的金融市場（股票、債券、外匯、衍生品等）中得到應用，並且提供一些關於軟件實現（如R, Python, Stata）的指導，這對於我這種需要動手實踐的讀者來說非常重要。
評分好評好評好評。
評分不錯，值得擁有，所以不負購買
評分難度很大
評分不錯，值得擁有，所以不負購買
評分非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常好非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常好
評分難度很大
評分666666666666
評分非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常好非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常好
評分不錯的計量金融教材。
相關圖書
![産品設計 [Product Design: Techniques in Reverse Engineering ] pdf epub mobi 電子書 下載](https://pic.windowsfront.com/12137904/58b5a488N2b81a0c6.jpg)
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.coffeedeals.club All Rights Reserved. 靜流書站 版權所有