金融计量学：从初级到高级建模技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[德] 斯维特洛扎·T.维特夫 等 著

图书标签:

• 金融计量学
• 计量经济学
• 时间序列分析
• 回归分析
• 金融建模
• 风险管理
• 投资分析
• Python
• R语言
• 统计学

出版社： 东北财经大学出版社

ISBN：9787565407314

版次：1

商品编码：11019708

包装：平装

丛书名： 法伯兹系列·威立金融经典译丛

开本：16开

出版时间：2012-05-01

用纸：胶版纸

页数：385

字数：509000

正文语种：中文

内容简介

　　 《金融计量学：从初级到高级建模技术》一书，是金融计量学研究领域的专业性著作。该书重点介绍了回归分析、单变量自回归移动平均模型、向量自回归过程、协整过程、主成分分析、因子分析、稳定过程以及存在厚尾误差的自回归移动平均模型和GARcH模型等多种模型和方法。该书的内容由浅入深，基本涵盖了现代金融计量学领域的大部分方法和内容。书中对金融计量学方法的介绍，既有详细的基础知识说明，又有实际案例应用的阐述。尤其是通过金融市场中的真实数据进行的举例说明，为读者展示了如何运用金融计量学方法对现实金融问题进行分析研究。因此，该书可以作为经济、金融专业的本科高年级学生和研究生学习金融计量学的教材，也可以作为金融实务领域从业人员学习和使用金融计量学方法的参考用书。

内页插图

目录

第1章 金融计量学——范畴与方法
1．1 数据生成过程
1．2 金融计量学建模步骤
1．3 模型的时间跨度
1．4 模型的应用
附录：投资管理过程
本章概念（按照出现先后排序）

第2章 概率论与统计学知识回顾
2．1 概率的概念
2．2 估计的原则
2．3 贝叶斯建模
附录A：信息结构
附录B：滤链
本章概念（按照出现先后排序）

第3章 回归分析：理论和估计
3．1 相关关系的概念
3．2 回归和线性模型
3．3 线性回归的估计
3．4 回归的抽样分布
3．5 回归模型解释效力的确定
3．6 回归分析在金融中的应用
3．7 逐步回归
3．8 残差非正态性和残差自相关
3．9 回归分析方法中的误区
本章概念（按照出现先后排序）

第4章 回归分析专题
4．1 回归模型中的分类变量和虚拟变量
4．2 约束最小二乘
4．3 矩估计方法及其一般化
本章概念（按照出现先后排序）

第5章 回归分析在金融领域中的应用
5．1 回归分析在投资管理过程中的应用
5．2 强式定价有效的一个检验
5．3 CAPM的检验
5．4 利用CAPM评价管理人业绩——詹森指标
5．5 多因子模型的证明
5．6 标准的选择：夏普标准
5．7 基于收益率的对冲基金风格分析
5．8 对冲基金的存续期
5．9 回归分析在债券组合管理中的应用
本章概念（按照出现先后排序）

第6章 单变量时间序列建模
6．1 差分方程
6．2 术语和定义
6．3 ARMA过程的平稳性和可逆性
6．4 线性过程
6．5 识别工具
本章概念（按照出现先后排序）

第7章 ARIMA模型的建模和预测方法
7．1 B—J过程概述
7．2 差分次数的识别
7．3 滞后阶数的识别
7．4 模型的估计
7．5 诊断检验
7．6 预测
本章概念（按照出现先后排序）

第8章 自回归条件异方差模型
8．1 ARCH过程
8．2 GARCH过程
8．3 GARCH模型的估计
8．4 平稳ARMA—GARCH模型
8．5 拉格朗日乘数检验
8．6 GARCH模型的变形
8．7 GARCH模型预测
8．8 多元GARCH结构
附录：GARCH（1，1）模型的性质分析
本章概念（按照出现先后排序）

第9章 向量自回归模型
9．1 VAR模型的定义
9．2 平稳自回归分布滞后模型
9．3 向量自回归移动平均模型
9．4 VAR模型的预测
附录：特征向量与特征值
本章概念（按照出现先后排序）

第10章 向量自回归模型¨
10．1 稳定VAR模型的估计
10．2 滞后阶数的判断
10．3 残差自相关及其分布的性质
10．4 VAR模型举例
本章概念（按照出现先后排序）

第11章 协整与状态空间模型
11．1 协整
11．2 误差修正模型
11．3 非平稳VAR模型估计的理论和方法
11．4 状态空间模型
本章概念（按照出现先后排序）

第12章 稳健估计
12．1 稳健统计
12．2 回归的稳健估计量
12．3 协方差与相关系数矩阵的稳健估计
12．4 应用
本章概念（按照出现先后排序）

第13章 主成分分析和因子分析
13．1 因子模型
13．2 主成分分析
13．3 因子分析
13．4 债券组合管理中的PCA应用
13．5 PCA与因子分析比较
本章概念（按照出现先后排序）

第14章 金融计量学中的厚尾和稳定分布
14．1 稳定分布的定义与基本性质
14．2 稳定分布的性质
14．3 稳定分布的参数估计
14．4 在德国股票数据分析中的应用
附录：概率分布的比较
本章概念（按照出现先后排序）

第15章 具有无限方差新息的ARMA和ARCH模型
15．1 具有无限方差的自回归过程
15．2 稳定GARCH模型
15．3 稳定GARCH模型的估计
15．4 条件密度的预测
本章概念（按照出现先后排序）
附录 20只股票的月度收益率（2000年12月---2005年11月）

前言/序言

金融计量学：从初级到高级建模技术 本书旨在为读者提供一个系统、深入的金融计量学学习路径，涵盖从基础概念到前沿模型的全方位知识体系。我们并非简单地罗列公式与模型，而是力求构建起一个逻辑严谨、应用导向的学习框架，帮助读者真正理解金融市场内在规律，并掌握运用计量经济学工具解决实际金融问题的能力。 第一部分：金融计量学基础与数据处理 本部分将读者引入金融计量学的世界，首先从宏观视角介绍计量经济学在金融领域的应用价值，以及其与传统经济学、统计学的区别与联系。我们将详细阐述金融数据本身的特性，如非平稳性、异方差性、波动率聚集性等，这些特性构成了金融计量学研究的独特挑战，也是我们后续模型选择与构建的关键出发点。 金融时间序列数据： 深入剖析股票价格、汇率、利率、商品价格等典型金融时间序列数据的特点，包括趋势、季节性、周期性以及随机游走等概念。 数据预处理与转换： 学习如何对原始金融数据进行清洗、平滑、差分、对数转换等处理，以满足模型假设，提高分析效率。介绍常用的数据来源、数据获取方式及数据存储规范。 描述性统计与可视化： 掌握运用各种统计指标（均值、方差、协方差、偏度、峰度等）和可视化工具（折线图、散点图、直方图、箱线图等）来初步探索和理解金融数据的分布特征与潜在模式。 统计推断基础： 回顾并强化概率论和数理统计中的核心概念，如假设检验、置信区间、最大似然估计等，为后续计量模型的构建打下坚实的理论基础。 第二部分：经典计量经济学模型及其在金融中的应用 在掌握了基本的数据处理与统计知识后，我们将重点介绍一系列经典计量经济学模型，并展示它们如何被巧妙地应用于分析金融市场。本部分强调模型的直观理解与实际应用，而非晦涩的数学推导。 线性回归模型： 从最基础的简单线性回归入手，逐步扩展到多元线性回归。深入讨论模型的假设条件（高斯-马尔可夫假设），以及如何检验这些假设（如多重共线性、异方差、自相关）。重点分析其在资产定价、风险评估、市场效率检验等方面的应用。 异方差建模： 针对金融数据普遍存在的异方差性，介绍广义最小二乘法（GLS）及其在处理截面数据与面板数据中的应用。 自相关与时间序列模型： 讲解自回归（AR）、移动平均（MA）以及自回归移动平均（ARMA）模型，以及它们在捕捉金融时间序列中的时间依赖性方面的作用。 格兰杰因果关系检验： 介绍如何运用格兰杰因果关系检验来探索不同金融变量之间的动态关系，例如新闻报道对股价的影响，或货币政策变动与通货膨胀之间的联系。 虚拟变量与结构性断点： 学习如何使用虚拟变量来处理分类信息或模拟政策冲击、重大事件等对金融变量的影响。 第三部分：波动率建模与风险管理 波动率是金融市场中最核心的特征之一，也是风险管理的关键。本部分将聚焦于各类波动率模型，帮助读者理解和预测金融资产的风险水平。 ARCH与GARCH族模型： 详细介绍自回归条件异方差（ARCH）模型及其重要的推广——广义自回归条件异方差（GARCH）模型。深入探讨GARCH(1,1)等常用模型，并讲解如何识别与估计模型参数。 EGARCH, GJR-GARCH与APARCH： 介绍能够捕捉杠杆效应（即负面冲击比正面冲击对波动率影响更大的现象）的扩展模型，如EGARCH、GJR-GARCH和APARCH。 随机波动率模型（SV）： 引入随机波动率模型，该模型将波动率视为一个不可观测的随机过程，为更精细地刻画市场动态提供新的视角。 期权定价与波动率： 探讨波动率在期权定价模型（如Black-Scholes模型）中的核心作用，并介绍如何利用计量模型估计模型所需的输入参数。 风险价值（VaR）与条件风险价值（CVaR）： 学习如何利用计量模型估计资产的风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR），这些是现代金融风险管理中不可或缺的指标。 第四部分：联立方程模型与面板数据分析 金融市场并非孤立地运行，变量之间往往存在复杂的相互作用。本部分将介绍处理这些复杂关系的工具。 联立方程模型： 讲解如何构建和估计联立方程系统，以同时分析多个相互依赖的金融变量，例如供需模型、宏观经济与金融市场联动模型。介绍工具变量法、两阶段最小二乘法等估计方法。 面板数据模型： 深入介绍面板数据（结合了截面和时间序列特征）的优势，并讲解固定效应模型和随机效应模型，以及它们在分析跨公司、跨国金融行为上的应用。例如，分析不同监管政策对银行绩效的影响。 第五部分：向量自回归（VAR）模型与协整分析 当多个时间序列变量之间存在动态关系时，VAR模型提供了强大的分析框架。 向量自回归（VAR）模型： 介绍VAR模型的基本形式、模型选择（如信息准则）、参数估计以及模型诊断。 脉冲响应函数（IRF）： 学习如何利用脉冲响应函数来分析一个变量的冲击如何传递并影响系统中的其他变量，例如货币政策冲击对通货膨胀和产出的影响。 方差分解： 介绍方差分解，用于量化每个变量的变动中有多少比例是由系统内其他变量的冲击所解释。 协整分析： 讲解当多个非平稳时间序列变量之间存在长期均衡关系时，如何利用协整理论来捕捉这种长期稳定性的。介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验。 向量误差修正模型（VECM）： 介绍VECM模型，它是处理协整关系的VAR模型，能够同时分析变量的短期动态和长期均衡。 第六部分：高级主题与前沿模型 本部分将进一步拓展读者的视野，介绍一些在现代金融计量学中扮演重要角色的前沿模型和技术。 非线性模型： 介绍马尔可夫切换模型（MSM）等非线性模型，用于刻画金融市场状态的转换（例如，牛市与熊市的切换）以及其对资产收益和波动率的影响。 高频数据分析： 探讨如何处理和分析高频金融数据，例如高频交易数据，以及其在微观结构研究、流动性分析方面的应用。 机器学习在金融计量学中的应用： 介绍如何将机器学习方法（如支持向量机、随机森林、神经网络）与传统计量模型相结合，以提升预测精度和识别复杂模式。 贝叶斯计量经济学： 简要介绍贝叶斯方法在金融计量模型中的应用，提供一种不同于传统频率学派的推断视角。 金融建模软件与实证案例： 穿插介绍常用的计量经济学软件（如EViews, Stata, R, Python）在实现这些模型时的基本操作。通过丰富的金融实证案例，将理论知识与实践紧密结合，让读者学会如何将所学模型应用于解决现实中的金融问题，例如信用风险评估、资产组合优化、宏观经济预测等。 本书的编写目标是成为读者在金融计量学领域的一站式学习资源，通过严谨的理论阐述、清晰的逻辑梳理和丰富的实践指导，帮助读者不仅“学会”模型，更能“理解”模型，“运用”模型，最终在瞬息万变的金融市场中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

《金融计量学：从初级到高级建模技术》这本书，给我带来的启示是，金融计量学绝非仅仅是枯燥的数学公式堆砌，而是一门能够帮助我们深刻理解金融市场运行规律、并指导我们做出更优决策的强大工具。书中从最基础的统计原理出发，逐步引导读者进入时间序列分析、面板数据分析以及各种高级建模技术的世界。我尤其被书中对金融市场特有现象，如波动性、非线性、以及结构性变化的处理方法所吸引。例如，书中对ARCH和GARCH模型的深入剖析，让我对金融资产收益率的波动性有了全新的认识，并学会了如何量化和预测这种波动性。而对于非线性模型，如阈值模型和马尔可夫切换模型，书中也提供了清晰的讲解和应用实例，这对于理解金融市场中的非线性动态具有重要的意义。我印象深刻的是，书中在介绍每一个模型时，都会详细讨论其假设条件、参数估计方法、以及模型诊断的常用技术。这种严谨的研究方法，让我能够更好地理解模型的局限性，并审慎地运用它们。通过阅读这本书，我不仅掌握了大量的计量模型，更重要的是，我学会了如何运用计量思维去分析金融问题，如何从数据中提取有价值的信息，并最终做出更科学、更有效的决策。

评分☆☆☆☆☆

一本好书，恰似一位循循善诱的导师，带我深入探索了金融计量学那广阔而迷人的世界。初翻开《金融计量学：从初级到高级建模技术》时，我心中满是期待，也略带一丝忐忑，毕竟这个领域对我而言，既熟悉又陌生，似乎总有那么一层难以逾越的藩篱。然而，书中从最基础的概念入手，如同抽丝剥茧般，将那些看似复杂的理论和模型，娓娓道来，条理清晰，逻辑严谨。作者的文字功底可见一斑，既有学术的严谨，又不失通俗易懂的魅力，让我得以在轻松愉悦的氛围中，逐渐理解那些抽象的数学公式和统计原理。那些关于时间序列分析的经典方法，例如ARIMA模型，在这里被剖析得淋漓尽致，不仅仅是理论的罗列，更是通过丰富的实例，展示了它们在实际金融数据分析中的应用。从数据的预处理、模型的建立，到结果的解读和验证，每一个环节都详尽周到，让我仿佛置身于一个真实的金融研究场景，亲手操作，反复推敲。尤其让我印象深刻的是，书中对于模型假设的讨论，以及如何应对模型失效的情况，这无疑为我打开了新的视野，让我明白金融计量模型并非一成不变的教条，而是需要根据实际情况灵活调整和优化的工具。这种注重实践和批判性思维的教学方式，让我受益匪浅，也让我对金融计量学产生了更浓厚的兴趣，期待着在后续的学习中，能够更加深入地掌握这些强大的分析工具，为我的学术研究或职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《金融计量学：从初级到高级建模技术》这本书，给我最直观的感受就是其“厚重感”。它不仅仅是一本简单的教科书，更像是一部内容翔实、体系完整的参考手册。书中涵盖的知识点非常广泛，从最基础的统计概念，到各种经典和前沿的计量模型，几乎无所不包。作者在讲解每一个模型时，都力求做到详尽而不冗余。无论是模型的数学推导，还是其背后的经济学解释，都处理得恰到好处。我尤其欣赏书中对于各种模型的优缺点以及适用场景的分析。这让我能够根据不同的研究问题，选择最适合的工具。例如，在处理存在异方差的数据时，书中详细介绍了各种加权最小二乘法和稳健标准误的用法，以及它们各自的特点。在面对时间序列数据时，书中对ARIMA模型、VAR模型、以及VECM模型的讲解，更是让我对如何捕捉金融数据的动态特征有了更清晰的认识。书中还涉及了大量的非线性模型，如门限模型、状态空间模型等，这些模型的讲解虽然相对复杂，但作者的叙述清晰，辅以大量的图示和代码示例，使得我能够逐步理解这些高级模型的精髓。这本书的内容之丰富，让我即使反复阅读，也总能有新的发现和收获，堪称金融计量领域的宝库。

评分☆☆☆☆☆

《金融计量学：从初级到高级建模技术》这本书，给我最深刻的印象是其“全面性”。它几乎涵盖了金融计量学领域所有重要的理论和模型，并且在讲解时，既注重理论的严谨性，又兼顾了实践的可操作性。从最基础的回归分析，到时间序列分析，再到面板数据模型，以及更高级的各种模型，如广义自回归条件异方差（GARCH）模型、协整分析、因子模型等等，书中都进行了详细的介绍。作者在讲解这些模型时，不仅会阐述其数学原理，还会深入分析其经济含义，以及在不同金融场景下的应用。我尤其喜欢书中关于如何进行模型选择和模型检验的章节。它让我明白，一个好的计量模型，不仅仅是统计意义上的拟合优度高，更重要的是它能够合理地解释经济现象，并且具有一定的预测能力。书中提供了多种模型选择的标准，以及各种检验方法，帮助我能够更客观地评估模型的优劣。此外，书中还穿插了大量的实际案例，通过这些案例，我能够更直观地理解抽象的模型是如何被应用于解决现实金融问题的。这本书的丰富内容和深入讲解，让我对金融计量学有了更系统、更深入的认识，它无疑是金融计量学领域一本不可多得的经典著作。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《金融计量学：从初级到高级建模技术》的过程中，我最大的感受就是作者的“匠心”。这本书的编写，显然是倾注了作者大量的心血和精力。每一个概念的阐释，每一个模型的推导，每一个例子的设置，都显得十分用心。作者在讲解基础概念时，循序渐进，层层递进，确保读者能够扎实地掌握每一个知识点。例如，在讲解时间序列分析时，作者首先从平稳性、自相关性等基本概念入手，然后逐步引入AR、MA、ARMA、ARIMA等模型，最后再深入到VAR、VECM等向量模型。这种由浅入深、由易到难的教学方式，极大地降低了学习的难度。对于高级模型，如状态空间模型和非参数计量方法，作者更是通过清晰的逻辑和精炼的语言，将复杂的概念解释得条理分明。书中大量的图表和数据模拟，也为理解模型提供了重要的视觉辅助。我尤其欣赏作者在讲解过程中，始终强调计量模型背后的经济学含义，以及如何将计量结果与实际金融问题联系起来。这种注重理论与实践相结合的教学方式，让我不仅学会了如何运用计量模型，更学会了如何理解模型的结果，并将其应用于实际决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的惊喜，远不止于基础知识的梳理，更在于其在高级建模技术上的深度挖掘。当我以为自己已经掌握了基础模型，准备迎接更具挑战性的内容时，《金融计量学：从初级到高级建模技术》便如同打开了一扇通往全新世界的大门。书中对 GARCH 模型家族的详尽阐述，令我眼前一亮。它不仅介绍了 GARCH 模型的原理，更深入地探讨了不同变种，如 EGARCH、TGARCH 等，并分析了它们各自的优劣势以及适用的场景。作者通过大量的案例研究，生动地展示了如何运用这些高级模型来捕捉金融市场中普遍存在的波动聚集性现象，以及如何进行风险管理和资产定价。理解这些模型，让我对金融市场的动态有了更深刻的认识，那些看似混乱的市场波动，在模型的框架下，似乎也显露出一定的规律和可预测性。书中关于协整、因子模型、以及状态空间模型等前沿技术，更是让我惊叹不已。这些模型在处理复杂金融关系、捕捉宏观经济影响、以及进行多资产组合分析等方面，展现出了强大的威力。作者在讲解这些复杂模型时，依然保持了清晰的逻辑和易于理解的语言，并通过图表和代码示例，极大地降低了学习难度。我尤其欣赏书中对于模型选择和检验的深入探讨，这使得我不仅仅能够“套用”模型，更能理解“为何”选择某个模型，以及如何对其进行审慎的评估。这本书无疑为我打开了通往金融计量学高级殿堂的钥匙，让我看到了无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是一位经验丰富的老船长，在茫茫金融大海上，为我指引航向。我之前接触过一些金融计量学的入门书籍，但总感觉碎片化，缺乏系统性。《金融计量学：从初级到高级建模技术》则恰恰填补了这一空白。它以一种非常系统和全面的方式，将金融计量学的知识体系构建起来。从最基本的回归分析，到时间序列分析，再到面板数据模型，以及最后的高级模型，每一个章节都承接上文，环环相扣，让我能够逐步构建起完整的知识框架。作者在讲解过程中，注重理论的严谨性和逻辑的连贯性，同时又辅以大量的实例，使得抽象的理论变得具体而生动。我尤其喜欢书中对不同模型假设的深入分析，以及当这些假设不满足时，我们应该如何处理。这让我明白，在实际应用中，我们不能盲目地套用模型，而是需要对其进行审慎的检验和评估。书中对于如何选择合适的模型，以及如何解读模型结果的指导，更是让我受益匪浅。它不仅仅教会了我“如何做”，更教会了我“为何如此”。这种“知其然，知其所以然”的学习方式，让我对金融计量学有了更深刻的理解，也为我后续的深入研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在金融市场摸爬滚打的从业者，我深知理论与实践之间往往存在一道难以逾越的鸿沟。《金融计量学：从初级到高级建模技术》在这方面做得非常出色。它并没有仅仅停留在枯燥的理论推导，而是将大量的篇幅用在了如何将这些理论转化为实际可操作的分析工具上。书中丰富的案例研究，覆盖了股票市场、外汇市场、债券市场等多个领域，真实地反映了金融市场中存在的各种问题，例如资产收益率的波动性、利率的期限结构、汇率的变动等等。作者并没有回避这些问题的复杂性，而是循序渐进地引导读者思考，如何运用不同的计量模型来分析和解释这些现象。对于初学者而言，书中清晰的步骤指导和详细的代码示例，无疑是极大的帮助。我可以跟着书中的例子，一步步地复现分析过程，并在自己的数据上进行尝试。而对于有一定基础的读者，书中对模型鲁棒性、参数估计的各种方法，以及如何处理异常值和缺失值等细节的讨论，则显得尤为宝贵。我尤其欣赏书中关于模型选择和诊断的章节，它让我明白，一个“好”的模型，不仅仅是拟合度高，更重要的是能够合理地解释经济现象，并且具有一定的预测能力。这本书让我对金融计量学的实用价值有了更深的认识，它不仅仅是一门学术理论，更是指导我们做出更明智金融决策的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本真正的好书，应该能够点燃读者的好奇心，并引导他们去探索更深层次的知识。《金融计量学：从初级到高级建模技术》正是这样一本能够激发我求知欲的书。在我初次接触金融计量学时，那些复杂的公式和模型常常让我望而却步。然而，这本书的作者以其独特的教学方式，成功地将这些枯燥的内容变得引人入胜。它不仅仅是知识的传递，更是思维的引导。在讲解每一个模型时，作者都会先提出一个实际的金融问题，然后逐步引入相应的计量方法来解决这个问题。这种“问题导向”的学习方式，让我能够更深刻地理解模型的必要性和实用性。我尤其喜欢书中关于模型假设的讨论，以及如何去检验这些假设。这让我明白，计量模型并不是万能的，我们需要批判性地看待模型的结果，并对其进行审慎的评估。书中对不同模型的比较和选择的指导，更是让我能够更自信地运用这些工具。它让我明白，选择哪种模型，往往取决于我们想要解决的具体问题，以及数据的特性。这本书不仅仅为我提供了知识，更重要的是，它培养了我独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为我解决在实际金融数据分析过程中遇到的诸多难题提供了有力的支撑。《金融计量学：从初级到高级建模技术》不仅仅是一本理论书，它更像是一位经验丰富的实战导师。书中丰富的案例分析，让我得以窥见金融计量模型在实际应用中的强大威力。从宏观经济数据与资产价格的关系，到微观层面的公司财务分析，本书都提供了详实的建模范例。我尤其欣赏书中关于如何处理金融数据中的非平稳性、异方差性和序列相关性等问题的详细解答。这些问题在实际数据分析中非常普遍，而书中提供的各种方法，如差分、加权最小二乘法、以及稳健标准误等，都得到了清晰的阐述和示范。我尝试着将书中的模型应用到我正在研究的某个金融项目中，结果令人振奋。通过运用书中介绍的GARCH模型，我成功地捕捉了股票收益率的波动聚集性，并据此改进了我的风险管理策略。书中对于模型诊断和选择的深入讨论，也帮助我避免了一些常见的陷阱，确保了分析结果的可靠性。这本书让我切实感受到，金融计量学并非高不可攀的象牙塔理论，而是能够直接应用于解决现实问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

书还不错，但是调货调的太久了

评分☆☆☆☆☆

书还不错，但是调货调的太久了

评分☆☆☆☆☆

值得学习的书，特别是对数学有兴趣的人

评分☆☆☆☆☆

此书还是值得学习和使用的

评分☆☆☆☆☆

这也算法博齐写的不错的 书了

评分☆☆☆☆☆

金融计量学：从初级到高级建模技术》一书，是金融计量学研究领域的权威性著作。该书重点介绍了回归分析、单变量自回归移动平均模型、向量自回归过程、协整过程、主成分分析、因子分析、稳定过程以及存在厚尾误差的自回归移动平均模型和GARcH模型等多种模型和方法。该书的内容由浅入深，基本涵盖了现代金融计量学领域的大部分方法和内容。书中对金融计量学方法的介绍，既有详细的基础知识说明，又有实际案例应用的阐述。尤其是通过金融市场中的真实数据进行的举例说明，为读者展示了如何运用金融计量学方法对现实金融问题进行分析研究。因此，该书可以作为经济、金融专业的本科高年级学生和研究生学习金融计量学的教材，也可以作为金融实务领域从业人员学习和使用金融计量学方法的参考用书。

评分☆☆☆☆☆

书很好，送货速度很快。书很好，送货速度很快。

评分☆☆☆☆☆

这也算法博齐写的不错的 书了

评分☆☆☆☆☆

金融专业计量模型类推荐第一书，众大神联袂出品，值得拥有