數學名著係列叢書：計量金融精要 [Mathematics Monograph Series:The Elements of Financial Econometrics] pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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範劍青，姚琦偉著

圖書標籤:

計量金融
金融工程
數學金融
時間序列分析
迴歸分析
風險管理
投資組閤
金融模型
統計學
經濟計量學

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齣版社：科學齣版社

ISBN：9787030433985

版次：101

商品編碼：11672614

包裝：平裝

叢書名：數學名著係列叢書

外文名稱：Mathematics Monograph Series:The Elements of Financial Econometrics

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

具體描述

産品特色

編輯推薦

著名的普林斯頓大學教授傾力打造的精品英文版的金融數學方麵的精品教材。

內容簡介

《數學名著係列叢書：計量金融精要》是一本關於金融計量方麵的基礎用書，提供瞭核心基礎資料，包括金融研究日益增長的科學前沿和金融工業方麵重要的發展情況。《數學名著係列叢書：計量金融精要》對資産定價理論、投資組閤優化和風險管理方法提供瞭簡潔的和緊湊的處理。提供瞭單因素和多因素情況下的時間序列模型技術，在分析財務數據上下文的時候介紹瞭他們的均值和方差。真實的數據分析貫穿全書，是《數學名著係列叢書：計量金融精要》的一個明顯的特徵。

作者簡介

範劍青，美國普林斯頓大學統計與金融工程終身教授，The Annals of Statistics 雜誌主編。1982年畢業於復旦大學數學係，隨後考入中國科學院應用數學所攻讀碩士。1986年進入美國加州柏剋萊大學攻讀博士學位，師從國際著名的統計學傢 Bickel 教授和Donoho教授，在過去的十多年裏，範教授發錶瞭一百多篇論文，已經齣版兩本英文專著。於2004年任 The Annals of Statistics 的主編，成為該雜誌創刊70多年來**的亞裔主編。他還當選為美國統計學會院士（Fellow）、國際數理研究院院士和國際統計研究院院士。2005年齣任中國科學院數學與係統科學研究院統計科學研究中心主任，2006年獲得國傢傑齣海外青年基金。

內頁插圖

Preface to Mathematics Monograph Series
Preface
Chapter　1　Asset Returns
1.1　Returns
1.1.1　One-period simple returns and gross returns
1.1.2　Multiperiod returns
1.1.3　Log returns and continuously compounding
1.1.4　Adjustment for dividends
1.1.5　Bond yields and prices
1.1.6　Excess returns
1.2　Behavior of?nancial return data
1.2.1　Stylized features of?nancial returns
1.3　E±cient markets hypothesis and statistical models for returns
1.4　Tests related to e±cient markets hypothesis
1.4.1　Tests for white noise
1.4.2　Remarks on the Ljung-Box test
1.4.3　Tests for random walks
1.4.4　Ljung-Box test and Dickey-Fuller test
1.5　Appendix: Q-Q plot and Jarque-Bera test
1.5.1　Q-Q plot
1.5.2　Jarque-Bera test
1.6　Further reading and software implementation
1.7　Exercises

Chapter　2　Linear Time Series Models
2.1　Stationarity
2.2　Stationary ARMA models
2.2.1　Moving average processes
2.2.2　Autoregressive processes
2.2.3　Autoregressive and moving average processes
2.3　Nonstationary and long memory ARMA processes
2.3.1　Random walks
2.3.2　ARIMA model and exponential smoothing
2.3.3　FARIMA model and long memory processes
2.3.4　Summary of time series models
2.4　Model selection using ACF， PACF and EACF
2.5　Fitting ARMA models: MLE and LSE
2.5.1　Least squares estimation
2.5.2　Gaussian maximum likelihood estimation
2.5.3　Illustration with gold prices
2.5.4　A snapshot of maximum likelihood methods
2.6　Model diagnostics: residual analysis
2.6.1　Residual plots
2.6.2　Goodness-of-?t tests for residuals
2.7　Model identi?cation based on information criteria
2.8　Stochastic and deterministic trends
2.8.1　Trend removal
2.8.2　Augmented Dickey-Fuller test
2.8.3　An illustration
2.8.4　Seasonality
2.9　Forecasting
2.9.1　Forecasting ARMA processes
2.9.2　Forecasting trends and momentum of?nancial markets
2.10　Appendix: Time series analysis in R
2.10.1　Start up with R
2.10.2　R-functions for time series analysis
2.10.3　TSA{ an add-on package
2.11　Exercises

Chapter　3　Heteroscedastic Volatility Models
3.1　ARCH and GARCH models
3.1.1　ARCH models
3.1.2　GARCH models
3.1.3　Stationarity of GARCH models
3.1.4　Fourth moments
3.1.5　Forecasting volatility
3.2　Estimation for GARCH models
3.2.1　Conditional maximum likelihood estimation
3.2.2　Model diagnostics
……
Chapter　4　Multivariate Time Series Analysis
Chapter　5　Effcient Portfolios and Capital Asset Pricing Model
Chapter　6　Factor Pricing Models
Chapter　7　Portfolio Allocation and Risk Assessment
Chapter　8　Consumption based CAPM
Chapter　9　Present-value Models
References
Author Index
Subject Index

精彩書摘

　　《數學名著係列叢書：計量金融精要》：
　　Chapter 1
　　Asset Returns The primary goal of investing in a -nancial market is to make pro-ts without taking excessive risks. Most common investments involve purchasing -nancial assets such as stocks， bonds or bank deposits， and holding them for certain periods. Posi- tive revenue is generated if the price of a holding asset at the end of holding period is higher than that at the time of purchase （for the time being we ignore transaction charges）. Obviously the size of the revenue depends on three factors：（i） the initial capital （i.e. the number of assets purchased），（ii） the length of holding period， and （iii） the changes of the asset price over the holding period. A successful investment pursues the maximum revenue with a given initial capital， which may be measured explicitly in terms of the so-called return . A return is a percentage de-ned as the change of price expressed as a fraction of the initial price. It turns out that asset returns exhibit more attractive statistical properties than asset prices themselves.
　　Therefore it also makes more statistical sense to analyze return data rather than price series.
　　1.1 Returns
　　Let Pt denote the price of an asset at time t. First we introduce various de-nitions for the returns for the asset.
　　1.1.1 One-period simple returns and gross returns
　　Holding an asset from time t ? 1 to t， the value of the asset changes from Pt?1 to Pt. Assuming that no dividends paid are over the period. Then the one-period simple return is de-ned as
　　It is the pro-t rate of holding the asset from time t ? 1 to t. Often we write Rt = 100Rt%， as 100Rt is the percentage of the gain with respect to the initial capital Pt?1. This is particularly useful when the time unit is small （such as a day or an hour）； in such cases Rt typically takes very small values. The returns for lessrisky assets such as bonds can be even smaller in a short period and are often quoted in basis points ， which is 10； 000Rt. The one period gross return is de-ned as Pt=Pt?1 = Rt 1. It is the ratio of the new market value at the end of the holding period over the initial market value. 1.1.2 Multiperiod returns
　　The holding period for an investment may be more than one time unit. For any integer k > 1， the returns for over k periods may be de-ned in a similar manner.
　　For example， the k-period simple return from time t ? k to t is and the k-period gross return is Pt=Pt?k = Rt（k） 1. It is easy to see that the multiperiod returns may be expressed in terms of one-period returns as follows：
　　If all one-period returns Rt；　　；Rt?k 1 are small，（1.3） implies an approximation
　　This is a useful approximation when the time unit is small （such as a day， an hour or a minute）.
　　1.1.3 Log returns and continuously compounding
　　In addition to the simple return Rt， the commonly used one period log return is
　　de-ned as
　　Note that a log return is the logarithm （with the natural base） of a gross return and log Pt is called the log price. One immediate convenience in using log returns is that the additivity in multiperiod log returns， i.e. the k period log return rt（k） ′
　　log（Pt=Pt?k） is the sum of the k one-period log returns：
　　An investment at time t ? k with initial capital A yields at time t the capitalwhere 1r = （rt rt?1 ￠￠￠ rt?k 1）=k is the average one-period log returns. In this book returns refer to log returns unless speci-ed otherwise.
　　Note that the identity （1.6） is in contrast with the approximation （1.4） which is only valid when the time unit is small. Indeed when the values are small， the two returns are approximately the same：
　　However， rt < Rt. Figure 1.1 plots the log returns against the simple returns for the Apple Inc share prices in the period of January 1985 { February 2011. The returns are calculated based on the daily close prices for the three holding periods： a day， a week and a month. The -gure shows that the two de-nitions result almost the same daily returns， especially for those with the values between ?0.2 and 0.2. However when the holding period increases to a week or a month， the discrepancy between the two de-nitions is more apparent with a simple return always greater than the corresponding log return.
　　……

前言/序言

計量金融精要：洞悉金融市場運作的數學利器金融市場，一個充斥著海量數據、瞬息萬變且充滿風險的復雜係統。理解其內在規律、預測其未來走嚮、並在此基礎上做齣最優決策，是無數金融從業者、研究者和投資者的不懈追求。然而，傳統定性分析往往難以捕捉金融市場的細微之處，其內在的隨機性和非綫性特徵更是帶來瞭巨大的挑戰。《計量金融精要》正是應運而生，它以嚴謹的數學語言和精湛的統計工具，為讀者構建起一座通往金融市場深層奧秘的橋梁，引領讀者掌握洞悉金融市場運作的數學利器。什麼是計量金融？計量金融（Financial Econometrics）是經濟學、統計學和數學的交叉學科，它將計量經濟學的理論和方法應用於金融領域，旨在通過數據分析來理解、建模、預測和檢驗金融市場的現象。與純粹的理論經濟學不同，計量金融更加注重實證，它依賴於真實的金融數據，通過統計模型來量化金融資産的價格波動、風險特徵、市場效率以及各類經濟變量對金融市場的影響。從宏觀經濟政策對股市的影響，到微觀層麵的資産定價，再到新興的金融衍生品市場，計量金融都展現齣其強大的解釋力和預測力。《計量金融精要》將帶你深入探索什麼？本書並非對金融理論的簡單羅列，而是聚焦於那些支撐起現代金融分析體係的核心數學和統計方法。它將帶領你係統性地學習和理解以下關鍵領域：時間序列分析（Time Series Analysis）：金融市場的數據幾乎都是按時間順序排列的，如股票價格、匯率、利率等。時間序列分析是處理這類數據的基礎。本書將詳細介紹各種時間序列模型，包括但不限於：自迴歸模型 (AR)、移動平均模型 (MA) 和自迴歸移動平均模型 (ARMA)：學習如何捕捉時間序列數據的自相關性，並用以預測未來的數值。自迴歸積分滑動平均模型 (ARIMA)：進一步處理非平穩時間序列，使其能夠被建模和預測。季節性 ARIMA 模型 (SARIMA)：識彆和建模數據中的季節性規律，這對分析某些金融産品（如季度財報影響下的股票）至關重要。 GARCH 係列模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH 等）：金融市場最顯著的特徵之一是“波動率聚集”，即大的價格變動往往伴隨著大的價格變動，小的變動則伴隨著小的變動。GARCH 係列模型正是用來刻畫和預測這種波動的，它們在風險管理、期權定價等領域具有不可替代的作用。橫截麵數據分析（Cross-Sectional Data Analysis）：除瞭時間序列數據，我們也需要分析同一時間點上不同實體的數據，例如不同公司的財務報錶、不同國傢的宏觀經濟指標等。本書將涵蓋：綫性迴歸模型（Linear Regression Models）：學習如何建立因變量與一個或多個自變量之間的綫性關係，例如分析廣告投入與公司銷售額的關係。多重迴歸與變量選擇：掌握如何在包含多個潛在解釋變量時，選擇最閤適的變量集，避免多重共綫性問題，並提高模型的解釋力和預測能力。異方差性（Heteroskedasticity）和自相關性（Autocorrelation）的診斷與處理：在金融數據分析中，這兩個問題非常普遍，需要專門的方法來識彆和修正，以保證估計結果的有效性。麵闆數據模型（Panel Data Models）：當我們同時擁有跨越多個實體（如公司、國傢）且在多個時間點上收集的數據時，麵闆數據模型能夠充分利用數據的維度，提供比單純的時間序列或橫截麵分析更豐富的信息。本書將介紹：固定效應模型（Fixed Effects Models）與隨機效應模型（Random Effects Models）：學習如何處理個體特異性的、不隨時間變化的因素，以及如何判斷這些因素是固定還是隨機的。模型選擇與檢驗（Model Selection and Testing）：任何統計模型都不是完美的，選擇一個適閤特定問題的模型至關重要。本書將教會讀者如何：信息準則（AIC, BIC）：利用信息準則來評估和比較不同模型的擬閤優度。假設檢驗（Hypothesis Testing）：學習如何對模型的參數和整體顯著性進行檢驗，以得齣統計上可靠的結論。模型診斷（Model Diagnostics）：檢查模型是否滿足基本假設，例如殘差的正態性、獨立性等，並進行必要的調整。金融市場中的具體應用：本書的價值不僅在於理論的介紹，更在於將其與實際金融問題緊密結閤。你將看到這些模型如何被應用於：資産定價：理解CAPM、APT等資産定價模型的計量檢驗，以及如何通過因子模型來解釋資産收益。風險管理：使用VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等度量指標，並利用GARCH模型進行風險暴露的預測。金融衍生品定價：為期權、期貨等衍生品提供定價理論和計量模型的視角。宏觀經濟與金融市場的聯動：分析通貨膨脹、利率變動等宏觀因素對股票、債券市場的影響。為什麼選擇《計量金融精要》？在充斥著各種金融讀物的市場中，《計量金融精要》以其獨特的視角和深刻的洞察力脫穎而齣：嚴謹的數學基礎：本書不迴避復雜的數學推導，但會以清晰易懂的方式呈現，幫助讀者建立紮實的理論根基。精選的統計工具：專注於那些在金融領域應用最廣泛、最有效的計量方法，避免泛泛而談。理論與實踐的融閤：每一章的講解都力求與金融市場的實際應用相結閤，讓讀者能學以緻用。循序漸進的學習路徑：從基礎概念到復雜模型，內容編排閤理，適閤不同水平的讀者逐步深入。無論你是金融專業的學生，渴望夯實計量金融的理論基礎；還是金融市場的從業者，希望提升分析和決策的精準度；抑或是對金融世界充滿好奇的投資者，希望理解市場背後的數學邏輯，《計量金融精要》都將是你不可或缺的參考書。它將賦予你用數據說話、用模型洞察、用智慧駕馭金融市場的力量。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

一本關於計量經濟學的書，厚重而沉甸甸地擺在書架上，書名《計量金融精要》幾個字仿佛散發著知識的微光。我一直以來都對金融市場充滿好奇，但又苦於缺乏理解其背後運作規律的工具。經濟學原理似乎總是隔著一層抽象的麵紗，而量化分析更是令人望而卻步。這本書的齣現，恰好滿足瞭我想要深入探究金融世界“為什麼”和“如何”的渴望。我期待它能為我揭示那些隱藏在股價波動、利率變動背後的數學模型和統計方法。不知道書中會詳細介紹哪些經典的計量經濟學模型，比如ARIMA模型、GARCH模型，還是會更側重於貝葉斯方法在金融領域的應用？我希望它不僅僅是理論的堆砌，更能通過實際的案例分析，讓我感受到這些抽象概念在真實金融市場中的強大生命力。例如，當討論風險管理時，是否會涉及VaR（風險價值）的計算？在資産定價方麵，又會如何運用計量模型來檢驗有效市場假說？我尤其關心書中對於金融時間序列數據的處理技巧，這是否會涉及到單位根檢驗、協整檢驗等內容，以及如何解釋這些檢驗的結果。這本書的定位是“精要”，但願它能在有限的篇幅內，精準地抓住計量金融的核心要義，為初學者提供一個紮實的起點，也為有一定基礎的讀者提供新的視角。我希望能從這本書中學習到如何構建、估計和檢驗金融模型，從而更有效地分析金融數據，做齣更明智的投資決策。

評分☆☆☆☆☆

這本《計量金融精要》的書籍，與其說是一本教科書，不如說是一次對金融世界深層邏輯的探索之旅。當我翻開它時，我並沒有立即去尋找具體的公式和定理，而是嘗試去感受作者在字裏行間所傳達的那種嚴謹而又富有洞察力的思維方式。我設想著，書中一定會詳細講解如何運用統計學原理來理解金融現象，例如，在分析股票收益率的波動性時，是否會引入誤差項的方差、均值迴歸等概念？我很好奇，書中對於“計量”的理解，是僅僅停留在數據的統計描述，還是會深入到因果關係的識彆和檢驗？我特彆期待書中能夠闡述，如何利用計量模型來預測未來金融市場的走嚮，雖然我知道預測的難度，但理解其背後的方法論仍然至關重要。不知道它是否會涉及到麵闆數據模型的應用，比如分析不同國傢或不同行業的金融錶現，以及如何處理麵闆數據中的異質性問題。另外，對於模型的選擇和檢驗，書中是否會提供一套係統的流程和標準？例如，當一個模型擬閤度不佳時，我們應該如何判斷是模型設定錯誤，還是數據本身存在問題？我對書中關於模型診斷的討論充滿期待，例如殘差分析、異方差檢驗、自相關檢驗等，這些都是構建可靠金融模型不可或缺的步驟。總而言之，我希望這本書能夠引導我從“觀察”金融市場，升級到“理解”和“分析”金融市場，最終具備用量化工具“駕馭”金融市場的能力。

評分☆☆☆☆☆

《計量金融精要》這本書，在我看來，更像是一本通往金融科學殿堂的“修行秘籍”。我一直認為，金融分析不僅僅是憑經驗的“感覺”，更需要科學的“方法”和嚴謹的“邏輯”。這本書的名字，本身就充滿瞭吸引力，“計量”二字暗示瞭量化分析的重要性，“金融”二字則點明瞭應用領域，“精要”二字則承諾瞭其內容的深度和效率。我期待它能教會我如何用數學和統計的語言來描述和理解金融現象。我不知道書中是否會涉及到一些高級的計量技術，比如狀態空間模型、卡爾曼濾波等，這些在現代金融研究中扮演著越來越重要的角色。我同樣好奇，書中對於金融創新産品的定價，比如期權、期貨等，是否會運用到Black-Scholes模型之外的更復雜的方法？我希望這本書能夠為我提供一個關於如何進行數據挖掘和特徵工程的指導，因為在金融領域，高質量的數據是構建有效模型的基礎。例如，在進行宏觀經濟指標與股票市場關聯性分析時，如何選擇和處理宏觀變量？在構建投資組閤時，如何利用計量模型來優化資産配置？我希望這本書能夠幫助我剋服對復雜數學公式的恐懼，讓我能夠理解其背後蘊含的金融意義。更重要的是，我希望這本書能夠培養我獨立解決金融問題的能力，而不是僅僅依賴於現有的模型和工具。

評分☆☆☆☆☆

一本名為《計量金融精要》的書，足以勾起我內心深處對金融量化分析的好奇。我渴望理解那些隱藏在金融市場波動背後，用數學語言精心編織的邏輯。我不知道書中是否會詳細介紹非參數計量方法，比如核密度估計、核迴歸等，這些方法在處理非綫性關係和避免參數設定錯誤時非常有優勢。我同樣關心書中對於“模型可解釋性”的討論，尤其是在引入復雜模型時，如何確保我們能夠理解模型的決策過程，而不是一個“黑箱”。我期待書中能夠提供關於如何評估和比較不同計量模型的框架，例如，信息準則（AIC, BIC）的使用，以及如何根據實際應用場景選擇最閤適的模型。在進行金融數據分析時，我常常會遇到數據清洗和預處理的挑戰，不知道書中是否會提供相關的指導和技巧？例如，如何處理缺失值、異常值，如何進行變量的變換和標準化？我希望這本書能夠幫助我建立一種係統性的金融建模思維，讓我能夠從問題定義、數據準備、模型選擇、參數估計、模型檢驗到結果解釋，完成一個完整的研究流程。

評分☆☆☆☆☆

《計量金融精要》這本書，如同一個等待被發掘的寶藏，它的名字就透露著一種深邃和精煉。我一直認為，金融市場之所以能夠持續存在和發展，離不開背後精密的數學和統計支撐。我希望這本書能夠為我打開這扇通往“量化思維”的大門。我不確定書中會如何處理金融時間序列中的“噪聲”和“異常值”，這些往往是影響模型準確性的關鍵因素。我非常期待書中能夠深入探討如何利用機器學習技術在金融領域的應用，例如，支持嚮量機、決策樹、神經網絡等，這些技術在風險預測、欺詐檢測、交易策略製定等方麵都有著廣泛的應用前景。當然，我也希望書中不會僅僅停留在技術的介紹，而是能夠結閤金融理論，解釋這些技術是如何幫助我們理解金融現象的。例如，在進行客戶信用評分時，如何利用機器學習模型來提高預測的準確性？在進行股票價格預測時，如何利用深度學習模型來捕捉更復雜的非綫性關係？我希望這本書能夠幫助我建立起一種“數據驅動”的金融分析能力，讓我能夠從海量數據中提取有價值的信息，並轉化為實際的投資決策。

評分☆☆☆☆☆

《計量金融精要》這本書，對我來說，是一個探索金融世界“硬核”知識的入口。我一直認為，金融的本質是風險和收益的權衡，而量化方法正是理解和管理這種權衡的關鍵。我不知道書中是否會詳細講解如何利用非參數迴歸技術來處理金融數據中的高維性和非綫性問題？我同樣期待書中能夠深入探討如何進行金融市場微觀結構的計量模型分析，例如，訂單簿動態、交易頻率等因素如何影響資産價格？我希望書中能夠提供關於如何進行模型外推和預測的指導，確保模型的結論不僅僅適用於曆史數據，更能對未來市場變化有一定的預見性。在進行金融建模時，我常常會遇到如何處理金融市場中“非對稱性”信息的問題，不知道書中是否會提供相關的建模思路？例如，如何利用計量模型來分析市場情緒或信息不對稱的影響？我希望這本書能夠幫助我建立一種“實證導嚮”的金融研究方法，讓我能夠通過數據分析來檢驗理論假設，並發現新的金融規律。

評分☆☆☆☆☆

《計量金融精要》這本書，光是聽名字就充滿瞭吸引力，它承諾瞭在金融領域運用計量方法所能帶來的“精要”洞見。我一直認為，金融市場並非完全是隨機的，其中一定存在著可被量化和理解的規律。我好奇書中是否會講解如何利用貝葉斯統計方法來處理金融數據，例如，在存在先驗信息的情況下，如何更新模型參數？我同樣期待書中能夠深入探討如何進行時間序列數據的平穩性檢驗和協整分析，這些是理解金融資産之間長期均衡關係的關鍵。在進行金融建模時，我常常會遇到模型選擇和參數估計的難題，不知道書中是否會提供一些通用的準則和方法？例如，如何選擇閤適的迴歸模型？如何進行最大似然估計或矩估計？我希望這本書能夠幫助我建立一種嚴謹的金融分析態度，讓我能夠區分“相關性”和“因果性”，避免誤導性的結論。更重要的是，我希望這本書能夠培養我的“建模直覺”，讓我能夠根據金融市場的特點，設計齣符閤實際的模型。

評分☆☆☆☆☆

對於《計量金融精要》這本書，我更多的是抱著一種“解密”的心態去審視它。金融市場，在我眼中，常常如同一個充滿魅力的謎團，無數的數字和圖錶背後，隱藏著錯綜復雜的規律。我希望這本書能夠成為一把鑰匙，為我打開這扇通往金融奧秘的門。我猜想，書中一定會從最基礎的概率論和統計學齣發，逐步構建起計量經濟學在金融領域的應用框架。我特彆關注書中對於“精要”二字的理解，它是否意味著要提煉齣最核心、最常用的模型和方法？例如，在處理非平穩時間序列時，書中是否會詳細講解差分、季節性調整等方法？在進行變量之間的關係分析時，是否會介紹格蘭傑因果檢驗、嚮量自迴歸（VAR）模型等？我希望書中能夠提供足夠多的理論鋪墊，讓我明白每一個模型的提齣背景、假設條件以及適用範圍。同時，我也期盼著書中能夠包含大量的實際案例，最好是能夠用中國的金融市場數據進行實證分析，這樣我纔能更直觀地理解抽象的理論如何落地。比如，在分析通貨膨脹對股票市場的影響時，書中會如何構建計量模型？在評估風險時，除瞭VaR，是否還會介紹ES（期望損失）等更全麵的風險度量方法？我希望這本書能幫助我建立起一種批判性思維，不要盲目迷信模型，而是能夠理解模型的局限性，並能夠根據實際情況進行調整和改進。

評分☆☆☆☆☆

當我的目光落在《計量金融精要》這本書上時，我內心湧起的是一種對知識的渴望和對金融世界的敬畏。這本書的厚重感，不僅僅是紙張的重量，更是知識的深度和廣度的象徵。我希望它能為我揭示金融市場看似混亂錶象下的內在秩序。不知道書中會如何講解迴歸分析在金融中的應用，例如，多重綫性迴歸、邏輯迴歸等，以及如何進行模型的多重共綫性診斷和異方差檢驗？我對於書中可能涉及到的因果推斷方法也非常感興趣，比如工具變量法、斷點迴歸等，這些方法在識彆金融政策影響或市場衝擊效果時至關重要。我期待書中能夠包含關於金融建模中“過擬閤”和“欠擬閤”問題的討論，以及如何通過交叉驗證、正則化等技術來避免這些問題。另外，在進行風險建模時，除瞭對單個資産的風險度量，我更關心如何對整個投資組閤的風險進行度量和管理，不知道書中是否會介紹協方差矩陣的估計、優化等內容？我希望這本書能夠以一種循序漸進的方式，帶領我從基礎概念深入到高級應用，讓我在不斷學習和實踐中，逐步掌握計量金融的精髓。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《計量金融精要》這本書時，我腦海中立刻浮現齣無數金融圖錶和統計公式交織的畫麵。我一直渴望能夠用更科學、更係統的方法來理解金融市場。我不知道書中是否會涉及如何運用非綫性時間序列模型來捕捉金融市場中的復雜動態，比如隱藏馬爾可夫模型（HMM）或狀態切換模型？我同樣期待書中能夠詳細介紹如何進行風險傳染的計量模型分析，例如，在金融危機時期，不同資産或市場之間的風險如何傳遞？我希望書中能夠提供關於如何進行模型魯棒性檢驗的指導，確保模型的結論不會因為數據的微小變動而發生劇烈變化。在進行金融數據建模時，我常常會遇到如何有效利用外部信息（如宏觀經濟數據、新聞情緒指數等）的問題，不知道書中是否會提供相關的建模方法？例如，如何將這些外部信息納入到計量模型中？我希望這本書能夠幫助我建立一種“全局觀”的金融分析思維，讓我能夠從多個角度、多個層次去理解金融市場。

評分☆☆☆☆☆

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書的內容還不錯，京東送貨快

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兩位作者就不用多介紹瞭，都是很權威的，書也不錯！

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精裝書，沒有一本封皮是完好無損的