金融計量學：時間序列分析視角（第二版）（經濟管理類課程教材·金融係列） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張成思 著

圖書標籤:

• 金融計量學
• 時間序列分析
• 金融
• 計量經濟學
• 經濟管理
• 教材
• 金融工程
• 投資分析
• 風險管理
• 統計學

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300225296

版次：2

商品編碼：11891284

包裝：平裝

叢書名： 經濟管理類課程教材·金融係列

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

頁數：348

內容簡介

近年來，《金融計量學》、《金融時間序列分析》等課程逐漸成為國內許多高校經管類專業高年級本科生和研究生的專業必修課。本書作者根據國內教學需要，在總結國外留學時的經驗以及多年從事該門課程教學的基礎上，編寫瞭這本難度適中的《金融計量學——時間序列分析視角》。
本次修訂，根據該門課程發展的需要，結閤廣大使用教師和學生的反饋意見，對全書各個章節的細節描述部分和數據進行瞭更新，修正瞭之前版本中的個彆筆誤，增加瞭第二章“金融計量軟件介紹”，略去瞭上一版的“事件研究方法”一章內容。修訂後，本書更注重金融計量理論與實際應用的緊密結閤，理論內容涵蓋全麵，理論講解深入淺齣，同時特彆強調理論知識的實際應用。為提高本書的可讀性，筆者將涉及到的比較繁難的內容盡量以簡單淺顯的語言形式和生動活潑的圖錶形式解讀齣來，並且結閤金融計量軟件講解一些具體數據處理和迴歸操作過程，形式新穎，期望使讀者閱而不煩。
本書適閤作為金融學、經濟學、工商管理、統計學和應用數學等專業的本科生或研究生教材，對於具有計量經濟學基礎或者正在學習計量經濟學基礎課程的學生，本書不失為一本很好的學習用書。另外，對於具有一定金融學或經濟學基礎的從業人員和科研工作者，本書也可以作為一本案頭參考書目。

作者簡介

張成思，中國人民大學財政金融學院貨幣金融係主任，金融學教授，博士生導師，曾執教於香港中文大學。主要研究方嚮為貨幣政策、通貨膨脹動態機製、金融發展以及金融時間序列 分析等。近年來以獨立或**作者在 Journal of International Money and Finance（金融類SSCI期刊世界排名第8）、 JMCB（貨幣銀行領域**期刊）、IREF、 The World Economy、Oxford Bulletin of Economics and Statistics等國際主流SSCI期刊發錶論文40餘篇（其中半數為刊首文或封麵文章），在《經濟研究》、《金融研究》、《管理世界》、《世界經濟》等中文**及核心期刊發錶論文近百篇。2010年獲得“中國青年經濟學者論壇”優秀論文奬（共評選齣6篇），2013年榮獲 “中國青年金融學者”奬，2014年獲得“第六屆薛暮橋價格研究奬”，2015年其專著《中國通貨膨脹動態形成機製的多重邏輯》入選國傢社科基金成果文庫。世界著名的RePEC數據庫統計的中國學者國際學術文章綜閤影響力情況顯示，作者位列前10%（其中含國內兼職的國外教授）。

目錄

第1章 金融計量學初步 /1
1．1 金融計量學的範疇 /1
1．2 金融時間序列數據 /2
1．3 金融計量分析中的基本概念 /5
本章參考文獻 /11
第2章 金融計量軟件介紹 /12
2．1 綜閤介紹 /12
2．2 EViews使用簡介 /14
2．3 GAUSS使用簡介 /23
2．4 Stata使用簡介 /27
練習2 /37
第3章 差分方程、滯後運算與動態模型 /44
3．1 一階差分方程 /44
3．2 動態乘數與脈衝響應函數 /48
3．3 高階差分方程 /51
3．4 滯後算子與滯後運算法 /53
練習3 /56
本章參考文獻 /57
第4章 平穩AR模型 /58
4．1 基本概念 /58
4．2 一階自迴歸模型：AR（1） /64
4．3 二階自迴歸模型：AR（2） / 73
4．4 p階自迴歸模型：AR（p） /76
練習4 /82
本章參考文獻 /83
第5章 平穩ARMA模型 /84
5．1 移動平均過程（MA process） /84
5．2 自迴歸移動平均過程（ARMA process） /91
5．3 部分自相關函數（partial autocorrelation） /95
5．4 樣本自相關與部分自相關函數 /98
5．5 自相關性檢驗 /102
5．6 ARMA模型的實證分析及應用 /106
5．7 實例應用：中國CPI通貨膨脹率的AR模型 /108
練習5 /111
本章參考文獻 /111
第6章 預測理論與應用 /113
6．1 基本概念與預測初步 /113
6．2 基於MA模型的預測 /119
6．3 基於AR模型的預測 /121
6．4 預測準確性的度量指標 /123
練習6 /124
第7章 非平穩時間序列模型 /125
7．1 確定性趨勢模型 /125
7．2 隨機趨勢模型 /127
7．3 去除趨勢的方法 /131
練習7 /138
本章參考文獻 1/39
第8章 單位根檢驗法 /140
8．1 DF單位根檢驗法 /140
8．2 ADF單位根檢驗法 /144
8．3 其他單位根檢驗法 /149
8．4 各種單位根檢驗法的應用 /158
練習8 /162
本章參考文獻 /162
第9章 嚮量自迴歸（VAR）模型 /164
9．1 VAR模型介紹 /164
9．2 VAR模型的估計與相關檢驗 /175
9．3 格蘭傑因果關係 /181
9．4 嚮量自迴歸（VAR）模型與脈衝響應分析 /183
9．5 VAR模型與方差分解 /189
練習9 /191
本章參考文獻 /192
第10章 結構嚮量自迴歸（SVAR）模型 /193
10．1 SVAR模型初步 /193
10．2 SVAR模型的基本識彆方法 /197
10．3 SVAR模型的三種類型 /200
10．4 SVAR模型的估計方法總結 /209
10．5 SVAR與縮減VAR模型的脈衝響應及方差分解比較 /210
練習10 /212
本章參考文獻 /213
第11章 協整與誤差修正模型 /214
11．1 協整與誤差修正模型的基本定義 /214
11．2 Engle-Granger協整分析方法 /222
11．3 嚮量ADF模型與協整分析 /229
11．4 嚮量誤差修正模型（VECM） /233
11．5 確定性趨勢與協整分析 /236
11．6 Johansen協整分析方法 /239
11．7 VECM的估計與統計推斷 /242
11．8 Johansen協整分析方法的應用 /243
練習11 /245
本章參考文獻 /246
第12章 GARCH模型 /248
12．1 背景介紹 /248
12．2 ARCH模型 /252
12．3 GARCH模型 /257
12．4 非對稱GARCH模型：TGARCH與EGARCH /270
12．5 其他GARCH模型 /276
練習12 /279
本章參考文獻 /280
第13章 非綫性時間序列模型 /282
13．1 非綫性時間序列模型背景介紹 /282
13．2 馬爾可夫區製轉移模型 /283
13．3 門限模型 /294
13．4 應用 /297
練習13 /301
本章參考文獻 /301
第14章 資産定價模型與估計 /303
14．1 CAPM理論迴顧 /303
14．2 CAPM實證檢驗方法 /305
14．3 多因素資産定價模型 /308
14．4 CAPM應用 /310
練習14 /318
本章參考文獻 /318
附 錄 矩陣代數與經典綫性迴歸模型 /319
A．1 矩陣代數 /319
A．2 經典綫性迴歸的基本假設 /327
A．3 普通最小二乘估計（OLS） /327
練習A1 /334

前言/序言

內容簡介 本書旨在為讀者深入剖析金融計量學中時間序列分析的核心理論與實證應用，提供一個全麵且係統的學習框架。不同於僅限於理論推導或孤立模型介紹的著作，本書強調理論與實踐的緊密結閤，通過大量的金融案例與實際數據分析，幫助讀者掌握運用時間序列模型解決復雜金融問題的能力。 第一部分：時間序列分析基礎 本部分將帶領讀者從零開始，構建堅實的時間序列分析理論基礎。首先，我們將介紹時間序列數據的基本概念、特性以及其在金融領域的廣泛應用，例如股票價格、匯率、利率、通貨膨脹率等。接著，深入探討時間序列數據常見的統計特徵，如均值、方差、自相關性和偏自相關性，並教授如何通過可視化工具和統計檢驗來識彆和度量這些特徵。 核心內容將圍繞平穩時間序列模型展開。我們將詳細講解自迴歸（AR）模型、移動平均（MA）模型以及它們的組閤——自迴歸移動平均（ARMA）模型。書中將闡述這些模型的數學形式、參數估計方法（如最大似然估計法）以及模型選擇的準則（如AIC、BIC）。此外，還將詳細介紹如何進行模型診斷，包括殘差分析、單位根檢驗等，以確保模型的有效性。 第二部分：非平穩時間序列模型與單位根過程 許多金融時間序列並非平穩，這使得直接應用平穩模型分析會産生誤導性結果。因此，本部分將重點關注非平穩時間序列的建模方法。我們將詳細講解單位根檢驗的方法，如Dicker-Fuller（DF）檢驗、增廣Dicker-Fuller（ADF）檢驗和Phillips-Perron（PP）檢驗，以及如何解讀檢驗結果並判斷序列的平穩性。 在此基礎上，我們將深入介紹差分模型（ARIMA模型）的構建與應用。ARIMA模型通過對非平穩序列進行差分，將其轉化為平穩序列，從而可以使用ARMA模型進行分析。本書將詳細闡述ARIMA模型的階數確定、參數估計、模型診斷以及模型用於預測的步驟。 第三部分：協整與嚮量自迴歸模型 金融市場中，多個時間序列之間常常存在長期均衡關係，即協整關係。本部分將聚焦於協整理論及其在金融計量學中的應用。我們將介紹協整的定義、Engle-Granger兩步法和Johansen檢驗等協整檢驗方法，並講解如何解釋檢驗結果。 在此基礎上，本書將引入嚮量自迴歸（VAR）模型。VAR模型能夠同時對多個時間序列變量進行建模，捕捉它們之間的動態相互作用。我們將詳細講解VAR模型的建立、階數選擇、參數估計、脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）的解釋，這些工具對於理解不同金融變量之間的傳導機製和影響至關重要。 第四部分：波動率建模與條件異方差 金融時間序列的一個顯著特徵是其波動率的集聚現象，即大的價格變動之後往往伴隨著大的變動，小的變動之後往往伴隨著小的變動。本部分將重點研究波動率建模。 我們將深入講解自迴歸條件異方差（ARCH）模型及其擴展——廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型。本書將詳細闡述ARCH和GARCH模型的數學結構、參數估計、模型診斷以及其在風險管理、期權定價等領域的應用。在此基礎上，還將介紹一些更高級的波動率模型，如EGARCH、GJR-GARCH等，以捕捉更復雜的波動率動態。 第五部分：狀態空間模型與卡爾曼濾波 狀態空間模型提供瞭一種靈活的框架來描述和分析動態係統，尤其適用於處理具有潛在但不可觀測狀態的時間序列。本部分將介紹狀態空間模型的構建方法，包括狀態方程和觀測方程。 核心內容將圍繞卡爾曼濾波展開。卡爾曼濾波是一種高效的算法，用於估計隱藏在帶有噪聲的觀測數據中的係統狀態。本書將詳細闡述卡爾曼濾波的原理、遞推計算過程以及其在金融計量學中的應用，例如對宏觀經濟變量的估計、對潛在經濟周期狀態的識彆等。 第六部分：金融時間序列的實證分析與前沿 本部分將結閤前麵介紹的理論工具，通過一係列真實的金融案例，展示如何運用計量經濟學方法對金融市場進行深入分析。我們將選取具有代錶性的金融市場數據，如股票市場、外匯市場、商品市場等，運用本書所學的各種模型來解答具體的金融問題。 例如，我們將演示如何使用ARIMA模型預測股票價格走勢，如何使用VAR模型分析貨幣政策對資産價格的影響，如何使用GARCH模型估計資産的風險暴露，以及如何利用狀態空間模型識彆經濟周期。 此外，本書還將對金融時間序列分析的前沿研究方嚮進行簡要介紹，包括高頻數據分析、機器學習在金融計量中的應用、非綫性時間序列模型等，以期激發讀者對該領域的進一步探索。 本書的特點： 理論與實踐並重： 嚴謹的理論推導與貼近實際的金融案例分析相結閤，幫助讀者融會貫通。 循序漸進： 從基礎概念到復雜模型，逐步深入，適閤不同背景的讀者。 注重應用： 大量篇幅用於介紹模型的實際應用，提供可操作的分析框架。 結構清晰： 全書邏輯嚴謹，章節劃分閤理，便於讀者係統學習。 語言精煉： 使用清晰易懂的語言，避免晦澀難懂的專業術語，力求讓讀者更好地理解和掌握。 通過本書的學習，讀者將能夠紮實掌握金融計量學時間序列分析的核心方法，具備運用這些方法分析和解決實際金融問題的能力，為在金融研究、投資分析、風險管理等領域做齣貢獻打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於已經有一定計量經濟學基礎，但希望在金融時間序列分析領域進行更深入探索的研究者和從業人員來說，無疑是一筆寶貴的財富。第二版在保持第一版核心內容精髓的基礎上，對內容進行瞭更新和補充，尤其是在一些前沿模型和應用方麵，有瞭顯著的提升。書中對GARCH族模型及其變種的闡述，深入到瞭模型在波動率預測中的具體應用，這對於風險管理和投資組閤優化至關重要。作者並沒有止步於理論的介紹，而是大量引用瞭最新的學術研究成果和實際的金融案例，例如對不同市場環境下波動率模型的比較分析，以及在實際交易策略中的應用。這些內容對於提升讀者的實際操作能力和理論研究的深度，都具有非常直接的幫助。我尤其欣賞作者在解釋模型優勢與局限性時所持的審慎態度，這有助於讀者更全麵地理解模型的適用範圍，避免盲目套用。書中對於模型診斷和選擇的章節，也進行瞭細緻的講解，這對於確保研究的可靠性和結果的有效性至關重要。通過閱讀，我不僅掌握瞭構建和解釋時間序列模型的技能，更重要的是，我學會瞭如何批判性地思考和評估計量模型的結果，這對於在復雜的金融實踐中做齣明智的決策至關重要。這本書的深度和廣度，足以滿足不同層次讀者的需求。

評分☆☆☆☆☆

作為一本課程教材，這本書在體係性和係統性上錶現得尤為突齣。作者以一種高度組織化的方式，將金融時間序列分析的知識體係呈現齣來。從數據的預處理，到各種經典和現代模型，再到模型評估和應用，每一個環節都經過精心設計，邏輯嚴謹，層層遞進。對於課程教學而言，這本書提供瞭清晰的教學大綱和學習路徑，教師可以根據教學需求，靈活調整教學內容，但整體框架的穩定性能夠保證學生紮實地掌握核心知識。我尤其注意到書中在引入新概念時，都能夠追溯到其理論基礎和應用背景，這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，能夠幫助學生建立起完整的知識體係，而不是零散地記憶知識點。書中的練習題和案例分析，更是設計得非常精妙，既能夠鞏固課堂上學到的理論知識，又能夠引導學生思考如何在實際問題中運用這些工具。對於我這樣一名正在攻讀金融碩士的學生來說，這本書不僅為我的專業學習提供瞭堅實的理論支撐，更重要的是，它幫助我建立瞭學習和研究的科學方法論。它展現瞭一本優秀教材應有的樣子，即既有學術深度，又有教育廣度，能夠真正地賦能讀者，是我學習過程中不可或缺的助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論闡釋的深度和廣度上都達到瞭相當高的水平，能夠滿足不同讀者的需求。對於初學者而言，書中從基礎概念入手，循序漸進的講解方式，能夠幫助他們快速建立起對金融時間序列分析的整體認知。例如，作者在解釋自相關和偏自相關時，會通過生動的比喻來幫助理解，這極大地降低瞭初學者的學習難度。而對於有一定基礎的讀者，書中對各種模型的深入剖析，以及對模型變種和拓展的介紹，又能提供新的視角和更深的理解。我尤其喜歡書中關於模型診斷和模型選擇的章節，它詳細介紹瞭各種檢驗方法，以及如何根據數據特性和研究目的來選擇最優模型，這對於確保研究的科學性和有效性至關重要。書中還包含瞭大量實際案例，通過這些案例，讀者可以直觀地瞭解各種模型在金融市場中的應用，例如波動率預測、風險度量等。這些案例的引入，不僅讓理論學習變得更加有趣，也極大地提升瞭讀者的實踐能力。這本書就像一位博學的導師，能夠引導讀者在金融計量學的世界裏不斷探索和進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常吸引人，它沒有教科書那種枯燥乏味的感覺，而是充滿瞭啓發性和探索性。作者以一種對話式的方式，引導讀者一步步深入到金融時間序列分析的奧秘之中。即使是一些非常抽象的統計概念，在作者的筆下也變得生動有趣。例如，在解釋協整關係時，作者會用一個簡單的例子來類比，讓讀者能夠直觀地理解這種長期均衡關係。書中的圖錶設計也十分精美，色彩搭配閤理，布局清晰，能夠有效地幫助讀者梳理信息，抓住重點。我特彆喜歡書中對模型優化的討論，作者詳細介紹瞭如何通過調整模型參數來提高模型的擬閤度和預測精度，這對於提升實際應用效果至關重要。此外，書中還涉及瞭一些前沿的議題，例如貝葉斯時間序列分析和機器學習在金融時間序列分析中的應用，這使得本書內容具有一定的創新性和前瞻性。總而言之，這本書不僅能夠傳授知識，更能激發讀者的學習興趣，讓他們在輕鬆愉快的氛圍中掌握金融計量學的核心技能，充滿瞭驚喜和收獲。

評分☆☆☆☆☆

我特彆贊賞這本書的結構設計，它提供瞭一個非常連貫的學習路徑，能夠帶領讀者從零基礎逐步掌握金融時間序列分析的精髓。開篇部分對時間序列數據基本特性的介紹，以及對金融市場特有現象的解讀，為後續內容的學習打下瞭堅實的基礎。隨後的章節，從一元時間序列模型（ARIMA）、多元時間序列模型（VAR），到波動率模型（ARCH/GARCH），再到非參數模型和狀態空間模型，每一個部分都循序漸進，邏輯清晰。書中對每個模型的介紹，都遵循著“模型設定—估計—檢驗—應用”的完整流程，使得讀者能夠係統地學習如何構建、理解和使用這些模型。我印象深刻的是，作者在講解每個模型時，都會結閤具體的金融案例，例如利用ARIMA模型預測股票價格，或者利用GARCH模型分析匯率波動。這些案例的引入，不僅讓理論變得更加生動，也幫助讀者理解如何在實際問題中應用這些工具。書中對模型檢驗和診斷的討論也十分詳盡，這對於確保研究的可靠性至關重要。總而言之，這本書提供瞭一個非常全麵的時間序列分析框架，能夠幫助讀者構建起堅實的理論基礎和實踐能力，是一本不可多得的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

一本絕佳的金融計量學入門讀物，即使是初次接觸這個領域的讀者，也能感受到作者的良苦用心。整本書的敘事邏輯清晰流暢，從最基礎的概念齣發，循序漸進地引導讀者進入復雜的時間序列分析世界。開篇的部分，作者對金融市場數據的特性進行瞭細緻的闡述，這為後續的學習奠定瞭堅實的基礎。那些看似枯燥的統計學原理，在作者的筆下變得生動有趣，通過大量的實際案例，將理論知識與金融實操緊密結閤。我特彆喜歡書中對經典計量模型，如ARIMA模型，進行的深入淺齣的講解。作者不僅解釋瞭模型的原理和假設，更重要的是，他詳細展示瞭如何利用這些模型來捕捉金融時間序列的動態特徵，例如自相關性和異方差性。書中的圖錶運用得恰到好處，清晰地展示瞭數據分布和模型擬閤效果，大大降低瞭閱讀的難度。而且，作者在講解過程中，並沒有迴避一些計算上的細節，但他通過簡潔的語言和直觀的示例，讓讀者能夠理解計算的邏輯，而不是被復雜的公式嚇倒。對於我這樣一名對金融量化分析充滿興趣的本科生來說，這本書就像是打開瞭新世界的大門，讓我看到瞭如何運用嚴謹的數學工具去理解和預測瞬息萬變的金融市場。它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師，引導我在金融計量學的道路上穩步前行，充滿瞭啓發性和實踐指導意義。

評分☆☆☆☆☆

作為一本“經濟管理類課程教材·金融係列”的書籍，它在體係性和係統性上錶現得尤為突齣。作者以一種高度組織化的方式，將金融時間序列分析的知識體係呈現齣來。從數據的預處理，到各種經典和現代模型，再到模型評估和應用，每一個環節都經過精心設計，邏輯嚴謹，層層遞進。對於課程教學而言，這本書提供瞭清晰的教學大綱和學習路徑，教師可以根據教學需求，靈活調整教學內容，但整體框架的穩定性能夠保證學生紮實地掌握核心知識。我尤其注意到書中在引入新概念時，都能夠追溯到其理論基礎和應用背景，這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，能夠幫助學生建立起完整的知識體係，而不是零散地記憶知識點。書中的練習題和案例分析，更是設計得非常精妙，既能夠鞏固課堂上學到的理論知識，又能夠引導學生思考如何在實際問題中運用這些工具。對於我這樣一名正在攻讀金融碩士的學生來說，這本書不僅為我的專業學習提供瞭堅實的理論支撐，更重要的是，它幫助我建立瞭學習和研究的科學方法論。它展現瞭一本優秀教材應有的樣子，即既有學術深度，又有教育廣度，能夠真正地賦能讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字錶達清晰、簡潔，即使是涉及復雜的數學推導和統計概念，作者也能用通俗易懂的語言進行闡釋，這一點對於非數學專業背景的讀者來說，尤為重要。我非常欣賞作者在解釋模型原理時，會輔以直觀的比喻和生動的例子，這極大地降低瞭理解的門檻。例如，在講解隨機遊走模型時，作者通過一個簡單的投幣遊戲來類比，瞬間讓復雜的概念變得清晰明瞭。書中的代碼實現部分，雖然不是重點，但作者提供的示例代碼，對於那些希望將理論付諸實踐的讀者來說，提供瞭極大的便利。我嘗試著按照書中的示例，在常用的統計軟件中復現瞭一些模型，發現結果與書中描述的完全一緻，這極大地增強瞭我學習的信心。此外，書中的插圖和錶格設計也十分精美，色彩搭配閤理，布局清晰，能夠有效地幫助讀者梳理信息，抓住重點。整體而言，這本書在知識傳授和閱讀體驗上都做得非常齣色，它不僅是一本學習金融計量學的工具書，更是一本能夠激發讀者學習興趣的讀物，讓我在枯燥的理論學習中，也能感受到知識的魅力和探索的樂趣，充滿瞭驚喜和收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論深度和實務應用之間找到瞭一個絕佳的平衡點。作者不僅深入剖析瞭金融時間序列分析的核心模型和理論，更重要的是，他將這些理論與實際金融市場中的問題緊密結閤。例如，書中對於資産收益率波動性模型（如ARCH、GARCH）的講解，不僅僅停留在模型形式的描述，更深入探討瞭它們在風險管理、期權定價以及投資組閤優化等領域的實際應用。作者通過引用真實的金融數據和案例，展示瞭如何運用這些模型來解決現實世界中的問題，這對於提升讀者的應用能力至關重要。我尤其喜歡書中關於模型選擇和檢驗的章節，它指導讀者如何根據數據的特點和分析目的，選擇最閤適的模型，並如何通過各種統計檢驗來評估模型的有效性。這種嚴謹的分析過程，對於避免模型誤用和得齣錯誤的結論至關重要。書中還涉及瞭一些前沿的討論，例如高頻數據分析和非綫性時間序列模型，這使得本書的內容具有一定的前瞻性，能夠幫助讀者跟上學術研究和行業發展的步伐。對於我這樣一名金融從業者，這本書提供的不僅是理論知識，更是解決實際問題的思路和方法，是一本極具價值的參考書。

評分☆☆☆☆☆

作為一本學術教材，這本書在內容嚴謹性和前沿性上都做得非常齣色。作者在書中不僅介紹瞭經典的金融時間序列模型，還積極引入瞭近年來學術界和金融界關注的一些新模型和新方法。例如，書中對狀態空間模型及其在金融建模中的應用進行瞭深入的探討，這為理解更復雜的動態隨機一般均衡（DSGE）模型打下瞭基礎。此外，對高頻金融數據分析的介紹，也使得本書內容緊跟時代發展的步伐，能夠幫助讀者瞭解當前金融量化研究的前沿動態。書中引用的大量參考文獻，也為有誌於深入研究的讀者提供瞭寶貴的資源。我尤其欣賞作者在討論模型時，會詳細闡述其理論依據、適用條件以及優缺點，這有助於讀者建立批判性思維，避免盲目套用模型。書中的數學推導清晰準確，但作者並沒有過度依賴復雜的數學公式，而是盡量用直觀的語言和圖示來輔助理解，這使得本書在學術深度和易讀性之間取得瞭良好的平衡。對於希望在金融計量學領域進行深入研究的研究生和博士生來說，這本書無疑是一本重要的參考書。

評分☆☆☆☆☆

很有用的哈哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

速度還好，書還沒看，應該是好的

評分☆☆☆☆☆

老師的教材，總體好不錯

評分☆☆☆☆☆

書買太多，收藏等著有時間拜讀……

評分☆☆☆☆☆

正版的書，包裝不錯，很實惠

評分☆☆☆☆☆

書不錯，幫弟弟買的，希望他好好看！

評分☆☆☆☆☆

書沒有塑料膜包裹而且也沒用氣泡袋裝 追求外觀的書店買吧

評分☆☆☆☆☆

速度還好，書還沒看，應該是好的

評分☆☆☆☆☆

買來參考預習一下……希望對後麵的課有用