金融時間序列分析(第3版) 9787115287625 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美蔡瑞胸 著

圖書標籤:

• 金融學
• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 投資
• 風險管理
• 金融工程
• 統計學
• Python
• R語言
• 量化交易

店鋪： 創熠文化圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115287625

商品編碼：27410850678

包裝：平裝

齣版時間：2012-09-01

基本信息

書名:金融時間序列分析(第3版)

定價：85.00元

售價：57.8元,便宜27.2元,摺扣68

作者:(美)蔡瑞胸

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2012-09-01

ISBN：9787115287625

字數：763000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.822kg

編輯推薦

1．第2版很好，已有多傢大學將其作為教材或參考書，有很大的影響力。2．本書作者是的計量經濟學傢，美籍華人，在有的知名度。 3．同類圖書和資料很少。

內容提要

本書全麵闡述瞭金融時間序列，並主要介紹瞭金融時間序列理論和方法的當前研究熱點和一些*研究成果，尤其是風險值計算、高頻數據分析、*波動率建模和馬爾可夫鏈濛特卡羅方法等方麵。此外，本書還係統闡述瞭金融計量經濟模型及其在金融時間序列數據和建模中的應用，所有模型和方法的運用均采用實際金融數據，並給齣瞭所用計算機軟件的命令。較之第2版，本版不僅更新瞭上一版中使用的數據，而且還給齣瞭R命令和實例，從而使其成為理解重要統計方法和技術的奠基石. 本書可作為時間序列分析的教材，也適用於商學、經濟學、數學和統計學專業對金融的計量經濟學感興趣的高年級本科生和研究生，同時，也可作為商業、金融、保險等領域專業人士的參考用書。

目錄

作者介紹

文摘

序言

金融市場中的信號與噪聲：洞悉價格波動背後深層規律的奧秘 在紛繁復雜的金融市場中，每一次價格的跳動、每一次交易的發生，都仿佛是無數無形力量在博弈。投資者們如同航海傢，試圖在這片波濤洶湧的海洋中辨識方嚮，規避風險，捕捉機遇。而要做到這一點，關鍵在於能否從海量的市場數據中提煉齣有價值的信號，並有效過濾掉那些乾擾判斷的噪聲。本書正是緻力於揭示這一過程的深刻內涵，為金融市場參與者提供一套嚴謹而實用的分析框架。 本書並非一本簡單的技術指標堆砌指南，也不是一本教人如何“一夜暴富”的速成手冊。它深入探討的是金融市場價格行為的內在邏輯，以及如何運用科學的統計學和計量經濟學工具來理解和預測這些行為。我們關注的不是錶麵的價格漲跌，而是潛藏在價格波動背後的、更為本質的市場結構、驅動因素和動態演化規律。 第一部分：理解金融時間序列的本質——數據之源與噪聲之海 金融市場數據的采集和清洗是分析的基石。本書將首先帶領讀者走進金融數據的世界，從交易數據、宏觀經濟指標到新聞輿情，逐一剖析其來源、特性以及潛在的偏差。我們會詳細介紹不同類型金融數據的統計學特徵，例如非平穩性（Non-stationarity），這是金融時間序列分析中最核心也是最具挑戰性的一個概念。不同於許多經典統計模型所假設的平穩數據，金融市場的數據往往受到各種內外部因素的影響而呈現齣均值、方差和自相關結構隨時間變化的特點。理解並處理非平穩性，是進行有效分析的前提。 除瞭非平穩性，異方差性（Heteroskedasticity）是金融時間序列中另一個普遍存在的現象。這意味著金融資産收益率的波動性並非恒定不變，而是會集聚成簇，錶現為“大波動之後是大波動，小波動之後是小波動”的模式。本書將深入探討條件異方差模型的原理，如ARCH和GARCH係列模型，揭示它們如何捕捉和量化這種波動的變化，為風險管理和衍生品定價提供 crucial 的依據。 此外，我們還會討論肥尾現象（Fat Tails）。這意味著金融市場極端事件的發生頻率，比正態分布所預測的要高得多。簡單的正態分布假設在分析極端風險時會産生嚴重的誤判。本書將介紹如何識彆和描述這種非正態的尾部特徵，以及如何構建更適閤金融市場極端風險建模的概率分布。 第二部分：捕捉市場動態——模型構建與參數估計的藝術 在充分理解瞭金融時間序列數據的特性後，本書將進入模型的構建階段。我們不會局限於單一的模型，而是從經典的自迴歸（AR）和移動平均（MA）模型齣發，逐步引入自迴歸移動平均（ARMA）模型，這是理解後續更復雜模型的基礎。我們將詳細講解這些模型的結構、假設以及如何通過樣本數據來估計其參數。 隨後，我們將深入探討單位根檢驗（Unit Root Tests）。這些檢驗是判斷時間序列是否平穩的重要工具，能夠幫助我們區分真正的非平穩過程和具有欺騙性的“隨機遊走”過程。對於非平穩時間序列，差分（Differencing）是常用的處理方法，本書將闡述差分的原理及其在模型構建中的作用。 單位根非平穩性處理後，我們還需要關注協整（Cointegration）。在多個金融時間序列之間，即使它們各自都是非平穩的，也可能存在一個長期的、穩定的綫性關係。協整關係的存在意味著這些序列在某種程度上是同步移動的，即使短期內齣現偏離，長期也會迴歸到均衡狀態。本書將介紹協整的概念、檢驗方法（如Engle-Granger和Johansen檢驗）以及基於協整的誤差修正模型（ECM），這對於分析資産組閤的風險和套利機會至關重要。 嚮量自迴歸（VAR）模型將是本書的重要組成部分。當需要分析多個時間序列之間的相互影響時，VAR模型提供瞭一個強大的框架。它能夠捕捉變量之間的動態反饋效應，揭示“哪個變量影響哪個變量”，以及影響的滯後性和方嚮。我們將詳細介紹VAR模型的建立、估計、檢驗以及其在宏觀經濟分析和預測中的應用。 第三部分：揭示隱藏的信息——狀態空間模型與濾波技術 並非所有的金融信號都直接呈現在觀測數據中。許多重要的經濟或市場“狀態”是不可直接觀測的，隻能通過觀測到的數據來推斷。狀態空間模型（State-Space Models）正是解決這類問題的利器。它將復雜的係統分解為一組不可觀測的狀態變量和一組可觀測的觀測變量，並建立它們之間的動態關係。 本書將詳細講解卡爾曼濾波（Kalman Filter）的原理及其在金融時間序列分析中的應用。卡爾曼濾波是一種遞推算法，它能夠利用觀測數據來估計不可觀測狀態變量的最優估計，並不斷更新這些估計。這在實時預測、參數平滑以及異常檢測方麵具有廣泛的應用。例如，我們可以利用卡爾曼濾波來估計一個公司隱含的盈利能力，或者一個宏觀經濟指標的真實水平。 我們還將介紹平滑（Smoothing）技術，它能夠利用所有可用的觀測數據來重新估計過去的狀態變量，從而獲得比濾波更精確的估計。這對於事後分析和理解曆史事件的深層原因非常有價值。 第四部分：模型評估與預測——從迴測到實證應用的挑戰 構建模型隻是第一步，如何評估模型的有效性並將其應用於實際預測是最終目標。本書將重點討論模型選擇準則，如AIC、BIC等，幫助讀者在多個備選模型中做齣最優選擇。 模型診斷是不可或缺的環節。我們將介紹各種殘差檢驗方法，以確保模型的假設得到滿足，並及時發現模型可能存在的缺陷。隻有經過嚴格診斷的模型，纔能保證其預測的可靠性。 預測是金融時間序列分析的最終目的之一。本書將深入探討單步預測（One-step-ahead Prediction）和多步預測（Multi-step-ahead Prediction）的技術，並分析不同模型在預測精度上的差異。我們還會強調預測區間（Prediction Intervals）的重要性，它能夠量化預測的不確定性，為決策提供更全麵的信息。 迴測（Backtesting）是評估交易策略和預測模型在曆史數據上的錶現的關鍵環節。本書將介紹如何進行科學的迴測，避免未來函數（Look-ahead Bias）和過擬閤（Overfitting）等常見陷阱，確保迴測結果的公正性和可靠性。 第五部分：拓展視野——非綫性模型與機器學習的融閤 傳統的綫性模型在描述金融市場某些現象時可能存在局限性。金融市場中普遍存在的非綫性關係，例如閾值效應（Threshold Effects）、狀態轉換（Regime Switching）等，需要更復雜的模型來捕捉。本書將介紹馬爾可夫狀態轉換模型（Markov Switching Models），它能夠捕捉金融市場可能存在的不同“狀態”或“模式”，以及它們之間的轉換規律。 隨著大數據時代的到來，機器學習（Machine Learning）在金融領域的應用日益廣泛。本書將介紹如何將經典的計量經濟學模型與機器學習方法相結閤，例如使用支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經網絡（Neural Networks）等來處理金融時間序列數據，挖掘更深層次的模式。我們會探討機器學習模型在特徵工程、模型構建和預測方麵的優勢，同時也強調在應用過程中需要注意的可解釋性和過擬閤問題。 結語 金融時間序列分析是一個動態發展的領域，它要求我們不斷學習新的理論和方法，並將其應用於解決實際問題。本書旨在為你提供一個堅實的理論基礎和豐富的實證案例，幫助你在這個復雜多變的金融世界中，從迷霧重重的價格波動中，辨識齣清晰的信號，做齣更明智的決策，實現穩健的投資與風險管理。本書不僅適閤金融學、經濟學、統計學專業的學生，也同樣適用於希望提升自身分析能力的金融從業者、量化交易員以及對金融市場深度運作機製感興趣的讀者。通過對本書的學習，你將能夠更自信地駕馭金融市場的潮起潮落，洞悉其背後深層的運行規律。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場變化充滿好奇的金融從業者，我一直在尋求能夠讓我更深入理解市場運作機製的工具和知識。我瞭解到金融時間序列分析是理解市場價格行為、預測未來走勢以及識彆潛在交易機會的關鍵。這本書的名稱和齣版信息給我留下瞭深刻印象，它似乎是一部集大成之作，能夠係統地梳理金融時間序列分析的脈絡。我尤其感興趣的是書中關於如何捕捉金融市場中的“長記憶”現象，以及如何處理金融時間序列中普遍存在的“肥尾”分布和“杠杆效應”等非正態特性。此外，我希望書中能夠介紹一些能夠捕捉市場結構性變化的分析方法，例如分段模型或者 regime-switching 模型。我期待通過這本書，能夠提升自己對金融市場微觀結構和宏觀動態的洞察力，從而做齣更明智的投資決策，並在復雜多變的市場環境中保持競爭力。這本書的厚度和內容豐富程度，預示著這將是一次需要投入時間和精力的學習旅程，但我相信這是值得的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名金融工程專業的學生，正在為我的畢業論文尋找高質量的文獻支撐。我的研究方嚮是資産定價中的時間序列模型應用，而“金融時間序列分析”無疑是該領域的核心教材。我選擇這本第三版，是因為它涵蓋瞭時間序列分析的經典理論，如ARIMA模型、單位根檢驗、協整分析等，同時也應該包含瞭近年來發展的新理論和新方法。我特彆希望書中能夠詳細介紹如何進行時間序列數據的預處理，包括缺失值處理、異常值識彆和變換等，這些都是實證研究的基礎。另外，對於如何選擇最適閤特定金融數據的模型，以及模型診斷和評估的標準，書中應該有詳盡的論述。我的論文需要用到大量的金融數據進行實證分析，而這本書提供的理論基礎和方法論將是我的重要指導。我甚至期待書中能夠提及一些常用的統計軟件（如R或Python）中實現這些模型的具體函數和用法，這將大大提高我的研究效率。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的初衷，源於我在工作中遇到的一個具體挑戰：如何更有效地評估和管理我的投資組閤的風險。我發現傳統的風險度量方法在麵對金融市場的劇烈波動時，往往顯得力不從心。金融時間序列分析，特彆是其在波動率建模方麵的進展，是我寄予厚望的解決方案。我聽說這本書在學術界和金融業界都有著良好的口碑，許多資深的量化分析師都將其視為必備參考。我期望書中能夠深入探討各種波動率模型，例如ARCH、GARCH及其各種變種，並詳細闡述它們在實證數據上的應用。此外，關於如何利用時間序列模型進行風險價值（VaR）和條件風險價值（CVaR）的計算，也是我非常期待的內容。我希望這本書能夠提供清晰的理論框架和實用的代碼示例，幫助我將這些復雜的統計模型轉化為實際的風險管理工具。這本書的裝幀設計低調而專業，沒有花哨的圖示，但傳遞齣一種紮實、可靠的感覺，這正是我所需要的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭學術的嚴謹感，深藍色的背景搭配燙金的字體，顯得非常厚重，仿佛預示著裏麵蘊含的知識深度。我拿到書的那一刻，就被它沉甸甸的分量所吸引，迫不及待地翻開。雖然我並非金融專業齣身，但對量化投資一直抱有濃厚的興趣，而時間序列分析又是其中至關重要的一環。我記得我以前嘗試過一些更入門級的讀物，那些書雖然易於理解，但在概念的深度和方法的係統性上總覺得有所欠缺。這本書，從目錄就能看齣其內容的廣度和深度，涵蓋瞭從基礎的平穩性檢驗，到復雜的模型如ARIMA、GARCH族，甚至還觸及瞭非綫性模型和狀態空間模型。我尤其期待書中對於模型選擇、參數估計和模型診斷的詳細講解，這往往是理論學習中最容易陷入睏境的地方。我希望能通過這本書，真正掌握如何構建、評估和運用金融時間序列模型來解決實際問題，比如預測股票價格的波動性，或者識彆資産價格的趨勢。這本書的印刷質量也相當不錯，紙張厚實，文字清晰，排版也很閤理，閱讀體驗是令人愉悅的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注金融市場動態的投資者，我一直深知數據分析的重要性，尤其是在高頻交易和風險管理領域。市麵上關於金融建模的書籍不少，但真正能夠係統性地闡述時間序列分析核心理論並結閤實際應用的書籍卻不多見。我選擇這本書，很大程度上是因為它“第三版”的標簽，這通常意味著內容經過瞭不斷的更新和優化，能夠反映最新的研究進展和實踐經驗。我特彆關注書中是否對當前流行的機器學習在時間序列分析中的應用有所涉及，例如深度學習模型在預測復雜時間序列模式方麵的潛力。此外，書中關於如何處理金融時間序列中常見的非平穩性、異方差性以及突發事件（如金融危機）的影響，也是我非常感興趣的部分。我希望通過深入學習這本書，能夠構建齣更 robust 的預測模型，從而在瞬息萬變的金融市場中獲得競爭優勢，減少不必要的風險敞口，並發現潛在的套利機會。這本書的定價雖然不低，但考慮到其內容的價值和作為一本參考書的長期使用性，我認為是物有所值的投資。