経済·ファイナンスデータの計量時系列分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 计量经济学
• 金融工程
• 时间序列分析
• 数据分析
• 经济预测
• 金融建模
• R语言
• Python
• 统计学
• 投资分析

出版社： 朝倉書店

ISBN：9784254127928

商品编码：130000011322

洞悉金融脉搏：经济与金融数据计量时序分析的奥秘 在瞬息万变的现代经济金融领域，数据的价值不言而喻。海量的数据如同潮水般涌来，蕴藏着经济运行的规律、市场波动的逻辑以及潜在的投资机会。然而，如何从这些纷繁复杂的数据中提取有意义的信息，洞察未来的趋势，却是一项极具挑战的任务。本书将带领您深入探索“经济·金融数据的计量时序分析”这一强大而精准的分析工具，为您揭示如何通过严谨的统计方法和模型，理解并预测经济金融现象背后的动态变化。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是旨在为您构建一个坚实的理论基础，并提供一套切实可行的分析框架。我们将从最基础的时序数据概念出发，逐步深入到复杂的计量经济学模型，重点关注其在经济金融领域的实际应用。您将学习到如何辨识和处理经济金融数据的各种特性，如趋势性、季节性、周期性以及异方差性等，并掌握能够应对这些特性的经典和前沿计量模型。 第一部分：时序分析的基石——理解数据本质 在踏上计量分析的旅程之前，充分理解时序数据的特性至关重要。我们首先会介绍时间序列数据（Time Series Data）的基本概念，包括其定义、构成要素（如趋势、季节、周期和随机波动）以及与横截面数据（Cross-sectional Data）的区别。您将学习如何通过可视化方法，如绘制折线图、散点图和自相关图（ACF）与偏自相关图（PACF），直观地感受数据的内在结构和动态。 接着，我们将深入探讨平稳性（Stationarity）这一核心概念。平稳时间序列是指其统计特性（如均值、方差和自协方差）不随时间变化的序列。许多重要的计量模型都建立在平稳性假设之上，因此，理解平稳性的意义，并学习如何检验序列的平稳性（如使用ADF检验、PP检验等）至关重要。对于非平稳序列，我们还将介绍差分（Differencing）等处理方法，使其转化为平稳序列，以便后续建模。 自相关（Autocorrelation）是时序数据最显著的特征之一。它描述了序列当前值与其过去值之间的线性关系。本书将详细讲解自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算与解读，它们是识别和选择时间序列模型的关键工具。通过分析ACF和PACF的图形特征，您可以初步判断序列的AR、MA或ARIMA模型结构。 第二部分：经典计量模型——解读经济金融动态 在掌握了时序数据的基本特性后，我们将进入计量模型的核心部分。本书将系统介绍一系列经典的计量时序模型，并重点阐述它们在经济金融领域的应用。 自回归模型（Autoregressive Model, AR）是理解序列自身历史影响的起点。您将学习AR(p)模型的数学形式、参数估计方法（如最大似然估计、普通最小二乘法），以及模型选择的标准（如AIC、BIC）。AR模型在预测股票价格、利率变动等序列时具有广泛应用。 移动平均模型（Moving Average Model, MA）则侧重于解释序列当前值如何受到过去误差项的影响。我们将介绍MA(q)模型的构造，并探讨它与AR模型的结合。 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Model, ARMA）是AR模型和MA模型的融合，能够更全面地刻画序列的动态。本书将详细讲解ARMA(p, q)模型的建模步骤，包括模型识别、参数估计和模型诊断。 自回归积分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA）是处理非平稳序列的利器。它通过对非平稳序列进行差分，然后应用ARMA模型进行拟合。您将深入理解ARIMA(p, d, q)模型的含义，并学会如何根据数据的平稳性检验结果和ACF/PACF图来确定d、p、q的取值。ARIMA模型在宏观经济预测、通货膨胀预测等领域扮演着至关重要的角色。 季节性时间序列模型（Seasonal Time Series Models）是处理具有明显季节性规律数据的必备工具。我们将介绍季节性ARIMA模型（SARIMA），它能够同时捕捉序列的非季节性动态和季节性动态。SARIMA模型在旅游业预测、商品销售预测等方面有着重要的应用。 第三部分：前沿计量模型——应对复杂金融市场 经济金融市场往往比经典模型所能捕捉的更为复杂，尤其是在波动性方面。本书将引入一系列能够更好地刻画金融市场复杂性的前沿计量模型。 异方差性（Heteroskedasticity）是金融时间序列数据中普遍存在的现象，意味着序列的方差并非恒定，而是随时间变化。例如，在市场出现重大事件时，股票市场的波动性会显著增加。我们将详细介绍ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型及其推广模型GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型。您将学习如何建立和估计GARCH族模型，以捕捉和预测金融资产的波动性，这对于风险管理、期权定价等至关重要。 协整（Cointegration）是描述多个非平稳时间序列之间长期稳定关系的统计概念。如果两个或多个非平稳序列存在协整关系，那么它们在短期内可能呈现出独立波动，但在长期内会朝着一个共同的均衡方向移动。本书将介绍协整检验（如Engle-Granger检验、Johansen检验）以及向量自回归模型（VAR）和向量误差修正模型（VECM）。这些模型在分析不同经济变量（如利率、汇率、物价）之间的联动关系，以及构建宏观经济模型时非常有用。 状态空间模型（State Space Models）提供了一个更灵活的框架来处理各种时间序列问题。它将可观测的时间序列分解为不可观测的状态变量和一个观测方程。本书将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）和平滑（Smoothing）算法，它们是状态空间模型的核心工具，用于估计和预测不可观测的状态变量。状态空间模型在估计经济模型中的潜在经济指标、处理缺失数据等方面具有优势。 第四部分：实战演练与案例分析 理论学习固然重要，但只有通过实践才能真正掌握计量时序分析的技巧。本书将结合R、Python等主流计量经济学软件，提供一系列真实的经济金融数据案例。您将亲手完成数据收集、清洗、预处理、模型选择、参数估计、模型诊断以及结果解释的全过程。 我们将覆盖的案例研究包括： 股票价格预测： 使用ARIMA、GARCH等模型预测股票价格的走势和波动性。 宏观经济指标预测： 利用ARIMA、VAR等模型预测GDP增长率、通货膨胀率、失业率等关键宏观经济变量。 利率期限结构分析： 运用状态空间模型等工具分析不同期限的利率之间的关系。 汇率波动分析： 运用GARCH模型分析汇率的波动特征，为外汇风险管理提供依据。 消费者信心指数预测： 结合多种模型分析影响消费者信心的因素，并进行预测。 在每一个案例中，我们都会详细讲解模型的选择理由、参数的经济学含义以及如何对模型进行严格的统计检验。您将学会如何评估模型的预测能力，并理解不同模型在不同情境下的优劣。 总结与展望 通过本书的学习，您将不仅能够熟练掌握经济金融数据计量时序分析的经典和前沿方法，更能培养出一双“洞察金融脉搏”的敏锐双眼。您将能够独立分析经济金融数据，理解市场动态，做出更明智的决策，无论是作为经济学家、金融分析师、投资经理，还是对经济金融数据感兴趣的研究者，都将受益匪浅。 经济金融世界的演变日新月异，计量时序分析的方法也在不断进步。本书旨在为您打下坚实的基础，引导您进入一个充满挑战和机遇的领域。我们鼓励您在掌握这些基本工具后，继续探索更为复杂的模型和前沿的研究方向，不断提升您的分析能力，从而在经济金融的浪潮中乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始是带着一丝怀疑的心态来翻阅这本新作的，毕竟市面上同类主题的书籍已经非常多了，想要从中脱颖而出并不容易。然而，这本书的章节组织结构简直是教科书级别的典范，它构建了一个非常逻辑自洽的学习路径。它不是简单地罗列各种分析方法，而是将它们巧妙地串联起来，形成了一个从基础数据清洗到高阶模型构建的完整体系。比如，它在引入时间序列分解时，先从最基础的移动平均讲起，然后逐步过渡到季节性调整和趋势预测，每一步都建立在前一步的基础上，形成了一个非常流畅的知识梯队。这种层层递进的编排方式，极大地降低了复杂概念的学习难度。我发现自己不再需要频繁地在不同章节之间来回跳转查阅定义，因为作者总是在需要用到某个工具或概念时，提供一个简短但精准的回顾，仿佛书本本身就是一个智能的知识检索系统。此外，书中对于统计假设检验的讨论也格外到位，它没有把P值当作唯一的真理，而是强调了在实际应用中需要结合业务背景和常识进行综合判断。这种成熟的、避免“唯数据论”的视角，让我对这本书的专业性和严谨性肃然起敬。它教给我的不仅是技术，更是一种审慎的分析态度。

评分☆☆☆☆☆

哇，最近入手了一本关于数据分析的书，简直是打开了新世界的大门！这本书的装帧设计很有品味，拿在手里沉甸甸的，感觉就很专业。我本来对数据分析这个领域有些畏惧，觉得它高深莫测，充满了复杂的公式和晦涩的理论。但这本书的作者似乎深谙读者的心理，开篇就用非常生动有趣的语言，将一些核心概念娓娓道来，完全没有那种“高冷范儿”。它不像我之前看过的那些教科书，动不动就抛出一大堆定义让你硬背。相反，这本书更像是一位经验丰富的导师在身边手把手教你，每一步的推导都清晰明了，让你在不知不觉中就掌握了分析的精髓。我特别喜欢它在讲解每一个分析模型时，都会配上一些现实生活中的小案例，比如如何通过历史数据预测市场趋势，或者如何评估一个投资组合的风险等等。这些案例非常贴近实际工作和生活，让我立刻就能感受到这些理论知识的实用价值。读完前几章，我对数据背后的逻辑和规律有了更深刻的理解，不再是死记硬背公式，而是真正开始思考如何用数据来解决问题。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，段落留白恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这点对于一个深度学习的读者来说非常重要。总而言之，这本书为我搭建了一个坚实的理论基础，同时又充满了实践的指导意义，让我对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的冲击感真的非常强烈，它完全颠覆了我对传统统计学教材的固有印象。通常那些书会把重点放在理论的严谨性上，导致很多实际操作的细节被一笔带过，留给读者自己去摸索。但这本则恰恰相反，它似乎把更多的篇幅放在了“如何做”而不是“为什么是这样”的层面上，当然，理论支撑也是有的，但它巧妙地将理论融入了实操流程之中。我尤其欣赏作者对于工具使用的深入讲解，市面上很多书只是泛泛地提一下某个软件的功能，但这本书会详细到让你知道在特定情境下应该选择哪个函数，每一步参数的调整会对结果产生什么具体影响。我试着按照书中的步骤，用自己的数据集跑了一遍流程，结果简直令人惊叹，那些原本看起来杂乱无章的数据点，在经过适当的处理和可视化后，竟然能勾勒出如此清晰的图像。这种即时反馈的学习体验是无价的。而且，作者似乎非常注重“陷阱”的提醒，会特意指出在数据处理过程中哪些地方最容易出错，哪些假设条件一旦不成立，整个模型的可靠性就会大打折扣。这种前瞻性的警告，无疑能帮我避免未来走很多弯路，极大地提高了我的工作效率。对于那些渴望快速上手、将分析能力转化为生产力的读者来说，这本书无疑是上上之选。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“野心”很大，它似乎想覆盖从入门到专精的各个层面，而且出乎意料的是，它做到了大部分。对于我这种已经有一些基础，但希望在某个特定领域（比如非平稳序列处理）进行深挖的读者来说，这本书提供了非常深入的探讨。它的后半部分涉及到的高级主题，比如非线性模型和高频数据处理，内容密度非常高，引用了大量前沿的研究成果，但作者的阐述依然保持了极高的可读性。我特别欣赏作者在介绍复杂算法时，那种“剥洋葱”式的解析方法——先给出宏观框架，然后逐层深入到数学细节，但又不会让读者迷失在符号的海洋里。每当引入一个复杂的数学公式时，作者总会用非常形象的比喻或者图形化的解释来帮助理解其背后的经济学或统计学含义。这表明作者不仅是研究者，更是一位出色的教育家。这本书的价值在于，它不仅仅是一本工具书，更是一本思维导引手册。它引导我跳出固有的思维定式，去思考如何将更复杂的现实世界问题，抽象成可以量化分析的模型。读完之后，我感觉自己的分析“内功”得到了极大的提升，看待数据问题的角度都变得更加开阔和立体了。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最独特体验，或许是它对于“数据质量”的近乎偏执的强调。在许多分析书籍中，数据往往被假定为“干净的”或“已经处理好的”，分析本身才是主角。然而，这本书花了相当大的篇幅来讨论如何识别和处理数据中的异常值、缺失值，以及时间序列数据特有的自相关性和异方差性问题。作者清晰地指出，再复杂的模型，如果建立在有缺陷的数据基础之上，其结果也只能是“垃圾进，垃圾出”。这种务实的态度非常接地气。书中关于时间序列数据预处理的章节，简直可以单独拿出来作为一本技术手册来使用，它详细介绍了如何根据数据特性选择不同的插值方法、如何进行平稳性检验，以及如何可视化地诊断模型残差。阅读这些内容时，我常常会停下来，反思自己过去在处理数据时可能忽略的细节。这本书让我认识到，优秀的数据分析师与普通分析师之间的巨大差异，往往就体现在这些对细节的把控上。它不仅教会了我如何运行分析，更重要的是，它教会了我如何成为一个对自己的分析结果负责任的专业人士。这本书的价值在于其深度和广度兼备，它既有宏观的理论框架，也有微观的实操指导，是近年来我阅读过的最全面、最有指导性的专业书籍之一。