金融时间序列分析(第3版) 9787115287625 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美蔡瑞胸 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115287625

商品编码：27410850678

包装：平装

出版时间：2012-09-01

基本信息

书名:金融时间序列分析(第3版)

定价：85.00元

售价：57.8元,便宜27.2元,折扣68

作者:(美)蔡瑞胸

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2012-09-01

ISBN：9787115287625

字数：763000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.822kg

编辑推荐

1．第2版很好，已有多家大学将其作为教材或参考书，有很大的影响力。2．本书作者是的计量经济学家，美籍华人，在有的知名度。 3．同类图书和资料很少。

内容提要

本书全面阐述了金融时间序列，并主要介绍了金融时间序列理论和方法的当前研究热点和一些*研究成果，尤其是风险值计算、高频数据分析、*波动率建模和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。此外，本书还系统阐述了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据和建模中的应用，所有模型和方法的运用均采用实际金融数据，并给出了所用计算机软件的命令。较之第2版，本版不仅更新了上一版中使用的数据，而且还给出了R命令和实例，从而使其成为理解重要统计方法和技术的奠基石. 本书可作为时间序列分析的教材，也适用于商学、经济学、数学和统计学专业对金融的计量经济学感兴趣的高年级本科生和研究生，同时，也可作为商业、金融、保险等领域专业人士的参考用书。

目录

作者介绍

文摘

序言

金融市场中的信号与噪声：洞悉价格波动背后深层规律的奥秘 在纷繁复杂的金融市场中，每一次价格的跳动、每一次交易的发生，都仿佛是无数无形力量在博弈。投资者们如同航海家，试图在这片波涛汹涌的海洋中辨识方向，规避风险，捕捉机遇。而要做到这一点，关键在于能否从海量的市场数据中提炼出有价值的信号，并有效过滤掉那些干扰判断的噪声。本书正是致力于揭示这一过程的深刻内涵，为金融市场参与者提供一套严谨而实用的分析框架。 本书并非一本简单的技术指标堆砌指南，也不是一本教人如何“一夜暴富”的速成手册。它深入探讨的是金融市场价格行为的内在逻辑，以及如何运用科学的统计学和计量经济学工具来理解和预测这些行为。我们关注的不是表面的价格涨跌，而是潜藏在价格波动背后的、更为本质的市场结构、驱动因素和动态演化规律。 第一部分：理解金融时间序列的本质——数据之源与噪声之海 金融市场数据的采集和清洗是分析的基石。本书将首先带领读者走进金融数据的世界，从交易数据、宏观经济指标到新闻舆情，逐一剖析其来源、特性以及潜在的偏差。我们会详细介绍不同类型金融数据的统计学特征，例如非平稳性（Non-stationarity），这是金融时间序列分析中最核心也是最具挑战性的一个概念。不同于许多经典统计模型所假设的平稳数据，金融市场的数据往往受到各种内外部因素的影响而呈现出均值、方差和自相关结构随时间变化的特点。理解并处理非平稳性，是进行有效分析的前提。 除了非平稳性，异方差性（Heteroskedasticity）是金融时间序列中另一个普遍存在的现象。这意味着金融资产收益率的波动性并非恒定不变，而是会集聚成簇，表现为“大波动之后是大波动，小波动之后是小波动”的模式。本书将深入探讨条件异方差模型的原理，如ARCH和GARCH系列模型，揭示它们如何捕捉和量化这种波动的变化，为风险管理和衍生品定价提供 crucial 的依据。 此外，我们还会讨论肥尾现象（Fat Tails）。这意味着金融市场极端事件的发生频率，比正态分布所预测的要高得多。简单的正态分布假设在分析极端风险时会产生严重的误判。本书将介绍如何识别和描述这种非正态的尾部特征，以及如何构建更适合金融市场极端风险建模的概率分布。 第二部分：捕捉市场动态——模型构建与参数估计的艺术 在充分理解了金融时间序列数据的特性后，本书将进入模型的构建阶段。我们不会局限于单一的模型，而是从经典的自回归（AR）和移动平均（MA）模型出发，逐步引入自回归移动平均（ARMA）模型，这是理解后续更复杂模型的基础。我们将详细讲解这些模型的结构、假设以及如何通过样本数据来估计其参数。 随后，我们将深入探讨单位根检验（Unit Root Tests）。这些检验是判断时间序列是否平稳的重要工具，能够帮助我们区分真正的非平稳过程和具有欺骗性的“随机游走”过程。对于非平稳时间序列，差分（Differencing）是常用的处理方法，本书将阐述差分的原理及其在模型构建中的作用。 单位根非平稳性处理后，我们还需要关注协整（Cointegration）。在多个金融时间序列之间，即使它们各自都是非平稳的，也可能存在一个长期的、稳定的线性关系。协整关系的存在意味着这些序列在某种程度上是同步移动的，即使短期内出现偏离，长期也会回归到均衡状态。本书将介绍协整的概念、检验方法（如Engle-Granger和Johansen检验）以及基于协整的误差修正模型（ECM），这对于分析资产组合的风险和套利机会至关重要。 向量自回归（VAR）模型将是本书的重要组成部分。当需要分析多个时间序列之间的相互影响时，VAR模型提供了一个强大的框架。它能够捕捉变量之间的动态反馈效应，揭示“哪个变量影响哪个变量”，以及影响的滞后性和方向。我们将详细介绍VAR模型的建立、估计、检验以及其在宏观经济分析和预测中的应用。 第三部分：揭示隐藏的信息——状态空间模型与滤波技术 并非所有的金融信号都直接呈现在观测数据中。许多重要的经济或市场“状态”是不可直接观测的，只能通过观测到的数据来推断。状态空间模型（State-Space Models）正是解决这类问题的利器。它将复杂的系统分解为一组不可观测的状态变量和一组可观测的观测变量，并建立它们之间的动态关系。 本书将详细讲解卡尔曼滤波（Kalman Filter）的原理及其在金融时间序列分析中的应用。卡尔曼滤波是一种递推算法，它能够利用观测数据来估计不可观测状态变量的最优估计，并不断更新这些估计。这在实时预测、参数平滑以及异常检测方面具有广泛的应用。例如，我们可以利用卡尔曼滤波来估计一个公司隐含的盈利能力，或者一个宏观经济指标的真实水平。 我们还将介绍平滑（Smoothing）技术，它能够利用所有可用的观测数据来重新估计过去的状态变量，从而获得比滤波更精确的估计。这对于事后分析和理解历史事件的深层原因非常有价值。 第四部分：模型评估与预测——从回测到实证应用的挑战 构建模型只是第一步，如何评估模型的有效性并将其应用于实际预测是最终目标。本书将重点讨论模型选择准则，如AIC、BIC等，帮助读者在多个备选模型中做出最优选择。 模型诊断是不可或缺的环节。我们将介绍各种残差检验方法，以确保模型的假设得到满足，并及时发现模型可能存在的缺陷。只有经过严格诊断的模型，才能保证其预测的可靠性。 预测是金融时间序列分析的最终目的之一。本书将深入探讨单步预测（One-step-ahead Prediction）和多步预测（Multi-step-ahead Prediction）的技术，并分析不同模型在预测精度上的差异。我们还会强调预测区间（Prediction Intervals）的重要性，它能够量化预测的不确定性，为决策提供更全面的信息。 回测（Backtesting）是评估交易策略和预测模型在历史数据上的表现的关键环节。本书将介绍如何进行科学的回测，避免未来函数（Look-ahead Bias）和过拟合（Overfitting）等常见陷阱，确保回测结果的公正性和可靠性。 第五部分：拓展视野——非线性模型与机器学习的融合 传统的线性模型在描述金融市场某些现象时可能存在局限性。金融市场中普遍存在的非线性关系，例如阈值效应（Threshold Effects）、状态转换（Regime Switching）等，需要更复杂的模型来捕捉。本书将介绍马尔可夫状态转换模型（Markov Switching Models），它能够捕捉金融市场可能存在的不同“状态”或“模式”，以及它们之间的转换规律。 随着大数据时代的到来，机器学习（Machine Learning）在金融领域的应用日益广泛。本书将介绍如何将经典的计量经济学模型与机器学习方法相结合，例如使用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Networks）等来处理金融时间序列数据，挖掘更深层次的模式。我们会探讨机器学习模型在特征工程、模型构建和预测方面的优势，同时也强调在应用过程中需要注意的可解释性和过拟合问题。 结语 金融时间序列分析是一个动态发展的领域，它要求我们不断学习新的理论和方法，并将其应用于解决实际问题。本书旨在为你提供一个坚实的理论基础和丰富的实证案例，帮助你在这个复杂多变的金融世界中，从迷雾重重的价格波动中，辨识出清晰的信号，做出更明智的决策，实现稳健的投资与风险管理。本书不仅适合金融学、经济学、统计学专业的学生，也同样适用于希望提升自身分析能力的金融从业者、量化交易员以及对金融市场深度运作机制感兴趣的读者。通过对本书的学习，你将能够更自信地驾驭金融市场的潮起潮落，洞悉其背后深层的运行规律。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场变化充满好奇的金融从业者，我一直在寻求能够让我更深入理解市场运作机制的工具和知识。我了解到金融时间序列分析是理解市场价格行为、预测未来走势以及识别潜在交易机会的关键。这本书的名称和出版信息给我留下了深刻印象，它似乎是一部集大成之作，能够系统地梳理金融时间序列分析的脉络。我尤其感兴趣的是书中关于如何捕捉金融市场中的“长记忆”现象，以及如何处理金融时间序列中普遍存在的“肥尾”分布和“杠杆效应”等非正态特性。此外，我希望书中能够介绍一些能够捕捉市场结构性变化的分析方法，例如分段模型或者 regime-switching 模型。我期待通过这本书，能够提升自己对金融市场微观结构和宏观动态的洞察力，从而做出更明智的投资决策，并在复杂多变的市场环境中保持竞争力。这本书的厚度和内容丰富程度，预示着这将是一次需要投入时间和精力的学习旅程，但我相信这是值得的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注金融市场动态的投资者，我一直深知数据分析的重要性，尤其是在高频交易和风险管理领域。市面上关于金融建模的书籍不少，但真正能够系统性地阐述时间序列分析核心理论并结合实际应用的书籍却不多见。我选择这本书，很大程度上是因为它“第三版”的标签，这通常意味着内容经过了不断的更新和优化，能够反映最新的研究进展和实践经验。我特别关注书中是否对当前流行的机器学习在时间序列分析中的应用有所涉及，例如深度学习模型在预测复杂时间序列模式方面的潜力。此外，书中关于如何处理金融时间序列中常见的非平稳性、异方差性以及突发事件（如金融危机）的影响，也是我非常感兴趣的部分。我希望通过深入学习这本书，能够构建出更 robust 的预测模型，从而在瞬息万变的金融市场中获得竞争优势，减少不必要的风险敞口，并发现潜在的套利机会。这本书的定价虽然不低，但考虑到其内容的价值和作为一本参考书的长期使用性，我认为是物有所值的投资。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的初衷，源于我在工作中遇到的一个具体挑战：如何更有效地评估和管理我的投资组合的风险。我发现传统的风险度量方法在面对金融市场的剧烈波动时，往往显得力不从心。金融时间序列分析，特别是其在波动率建模方面的进展，是我寄予厚望的解决方案。我听说这本书在学术界和金融业界都有着良好的口碑，许多资深的量化分析师都将其视为必备参考。我期望书中能够深入探讨各种波动率模型，例如ARCH、GARCH及其各种变种，并详细阐述它们在实证数据上的应用。此外，关于如何利用时间序列模型进行风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的计算，也是我非常期待的内容。我希望这本书能够提供清晰的理论框架和实用的代码示例，帮助我将这些复杂的统计模型转化为实际的风险管理工具。这本书的装帧设计低调而专业，没有花哨的图示，但传递出一种扎实、可靠的感觉，这正是我所需要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了学术的严谨感，深蓝色的背景搭配烫金的字体，显得非常厚重，仿佛预示着里面蕴含的知识深度。我拿到书的那一刻，就被它沉甸甸的分量所吸引，迫不及待地翻开。虽然我并非金融专业出身，但对量化投资一直抱有浓厚的兴趣，而时间序列分析又是其中至关重要的一环。我记得我以前尝试过一些更入门级的读物，那些书虽然易于理解，但在概念的深度和方法的系统性上总觉得有所欠缺。这本书，从目录就能看出其内容的广度和深度，涵盖了从基础的平稳性检验，到复杂的模型如ARIMA、GARCH族，甚至还触及了非线性模型和状态空间模型。我尤其期待书中对于模型选择、参数估计和模型诊断的详细讲解，这往往是理论学习中最容易陷入困境的地方。我希望能通过这本书，真正掌握如何构建、评估和运用金融时间序列模型来解决实际问题，比如预测股票价格的波动性，或者识别资产价格的趋势。这本书的印刷质量也相当不错，纸张厚实，文字清晰，排版也很合理，阅读体验是令人愉悦的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名金融工程专业的学生，正在为我的毕业论文寻找高质量的文献支撑。我的研究方向是资产定价中的时间序列模型应用，而“金融时间序列分析”无疑是该领域的核心教材。我选择这本第三版，是因为它涵盖了时间序列分析的经典理论，如ARIMA模型、单位根检验、协整分析等，同时也应该包含了近年来发展的新理论和新方法。我特别希望书中能够详细介绍如何进行时间序列数据的预处理，包括缺失值处理、异常值识别和变换等，这些都是实证研究的基础。另外，对于如何选择最适合特定金融数据的模型，以及模型诊断和评估的标准，书中应该有详尽的论述。我的论文需要用到大量的金融数据进行实证分析，而这本书提供的理论基础和方法论将是我的重要指导。我甚至期待书中能够提及一些常用的统计软件（如R或Python）中实现这些模型的具体函数和用法，这将大大提高我的研究效率。