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金融計量經濟學導論(第3版)/高級金融學譯叢

  • 作者:(英)克里斯·布魯克斯|譯者:王鵬
  • 出版社:格致
  • ISBN:9787543229761
  • 出版日期:2019/05/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:582
人民幣:RMB 118 元      售價:
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內容大鋼
    《金融計量經濟學導論(第3版)/高級金融學譯叢》為金融學子提供了一系列的學習資源,自出版后受到了讀者的普遍歡迎,並被選為教科書用於課程教學。本書對金融領域常常使用的計量經濟學方法進行了全方位的闡述,同時列舉了詳細的案例分析,並對學生在金融環境下將這些實證研究方法付諸實踐給予了指導。同時,本書運還用了最新版本的統計軟體Eviews指導學生進行模型構建並對其結果進行解釋。各章中的學習成果、基本概念和章末自測題(配有線上解答)等板塊強調了該部分的主要內容,學生可以自行檢測學習情況。本書前兩版成功地構建了數據和問題驅動的研究方法,第三版在此基礎上進行了數據更新,並擴充了案例和教學入門材料,以便為初學者提供理解上方便。此外,本書配套的網站擁有大量供學生和教師使用的資源,並提供了完整的教學包。

作者介紹
(英)克里斯·布魯克斯|譯者:王鵬

目錄
1 導論
  1.1  什麼是計量經濟學?
  1.2  「金融計量經濟學」和「經濟計量經濟學」的區別
  1.3  數據類型
  1.4  金融模型中的收益率
  1.5  構建計量經濟模型的步驟
  1.6  在閱讀實證金融文獻時需要考慮的幾個要點
  1.7  關於貝葉斯統計
  1.8  EViews簡介
  1.9  延伸閱讀
  1.10  本書其餘部分概要
  自測題
2 數學和統計基礎
  2.1  函數
  2.2  微分學
  2.3  矩陣
  2.4  概率和概率分佈
  2.5  描述性統計
  自測題
3 經典線性回歸模型概要
  3.1  什麼是回歸模型
  3.2  回歸與相關
  3.3  簡單回歸
  3.4  一些專門術語
  3.5  EViews中的簡單線性回歸——估計最優套期保值比率
  3.6  經典線性回歸模型下的假定
  3.7  OLS估計量的性質
  3.8  精確性和標準誤差
  3.9  統計推斷導論
  3.10  特殊類型的假設檢驗:t比率
  3.11  對金融理論進行簡單的t檢驗——美國共同基金能跑贏市場嗎?
  3.12  英國的單位信托經理們能打敗市場嗎?
  3.13  過度反應假設和英國股票市場
  3.14  確切的顯著性水平
  3.15  EViews中的假設檢驗——例1:重估套期保值比率
  3.16  EViews中的假設檢驗——例2:CAPM
  附錄:CLRM結果的數學推導
  自測題
4 對經典線性回歸模型的進一步探討
  4.1  從簡單模型推廣到多元線性回歸模型
  4.2  常數項
  4.3  在多元回歸中如何計算參數(β向量中的元素)?
  4.4  檢驗多重假設:F檢驗
  4.5  對樣本進行多重假設檢驗的EViews輸出結果
  4.6  運用APT類模型在EViews中進行多元回歸
  4.7  數據挖掘和真實的檢驗規模
  4.8  擬合優度統計量
  4.9  特徵價格模型
  4.10  對於非嵌套假設的檢驗
  4.11  分位數回歸

  附錄4.1  CLRM結果的數學推導
  附錄4.2  對因子模型和主成分分析法的簡單介紹
  自測題
5 經典線性回歸模型的假設和診斷檢驗
  5.1  引言
  5.2  診斷檢驗的統計分佈
  5.3  假定1:E(ut)
  5.4  假定2:var(ut)=σ2<∞
  5.5  假定3:對於i≠j,cov(ui,uj)
  5.6  假定4:xt非隨機
  5.7  假定5:擾動項服從正態分佈
  5.8  多重共線性
  5.9  函數形式錯誤
  5.10  忽略重要變數所帶來的問題
  5.11  包含無關變數的情況
  5.12  參數穩定性檢驗
  5.13  測量誤差
  5.14  構建計量經濟學模型的策略以及對建模理念的探討
  5.15  確定主權信用評級
  自測題
6 單變數時間序列建模與預測
  6.1  引言
  6.2  一些術語和概念
  6.3  移動平均過程
  6.4  自回歸過程
  6.5  偏自相關函數
  6.6  ARMA過程
  6.7  建立ARMA模型:Box-Jenkins方法
  6.8  在EViews中建立ARMA模型
  6.9  金融時間序列建模
  6.10  指數平滑
  6.11  計量經濟學中的預測
  6.12  在EViews中運用ARMA模型進行預測
  6.13  用EViews估計指數平滑模型
  自測題
7 多元模型
  7.1  動機
  7.2  聯立方程偏差
  7.3  如何有效估計聯立方程模型?
  7.4  可以從π中獲得初始係數值嗎?
  7.5  金融學中的聯立方程
  7.6  外生性的定義
  7.7  三元系統
  7.8  聯立方程系統的估計步驟
  7.9  聯立方程模型在買賣價差和交易活動建模中的應用
  7.10  EViews中的聯立方程建模
  7.11  向量自回歸模型
  7.12  VAR模型中應該包含同期項嗎?
  7.13  分塊顯著性檢驗和因果關係檢驗
  7.14  包含外生變數的VAR模型

  7.15  脈衝響應和方差分解
  7.16  VAR模型應用實例:資產收益率和宏觀經濟的相互影響
  7.17  EViews中的VAR模型估計
  自測題
8 金融領域中的長期關係建模
  8.1  平穩性和單位根檢驗
  8.2  存在結構突變時的單位根檢驗
  8.3  用EViews進行單位根檢驗
  8.4  協整
  8.5  誤差校正模型
  8.6  檢驗回歸中的協整:一種基於殘差的方法
  8.7  協整系統中的參數估計方法
  8.8  期貨市場和現貨市場的領先—滯后及長期關係
  8.9  運用基於VAR的Johansen技術來檢驗和估計協整系統
  8.10  購買力平價
  8.11  國際債券市場間的協整
  8.12  檢驗利率期限結構的預期假說
  8.13  用EViews檢驗協整併為協整系統建模
  自測題
9 波動率和相關性建模
  9.1  動機:進入非線性領域
  9.2  波動率模型
  9.3  歷史波動率
  9.4  隱含波動率模型
  9.5  指數加權移動平均模型
  9.6  自回歸波動率模型
  9.7  自回歸條件異方差模型
  9.8  廣義ARCH(GARCH)模型
  9.9  估計ARCH/GARCH模型
  9.10  基本GARCH模型的擴展
  9.11  非對稱GARCH模型
  9.12  GJR模型
  9.13  EGARCH模型
  9.14  在EViews中估計GJR和EGARCH
  9.15  檢驗波動非對稱性
  9.16  GARCH-M模型
  9.17  運用GARCH類模型預測波動率
  9.18  檢驗非線性約束或非線性模型假設
  9.19  波動率預測:文獻中的一些例子及結果
  9.20  回顧隨機波動模型
  9.21  預測協方差和相關性
  9.22  金融中的協方差建模與預測:幾個例子
  9.23  簡單協方差模型
  9.24  多元GARCH模型
  9.25  直接相關模型
  9.26  對基本多元GARCH模型的拓展
  9.27  帶有時變協方差的CAPM多元GARCH模型
  9.28  估計FTSE指數收益率的時變套期保值比率
  9.29  多元隨機波動模型
  9.30  用EViews估計多元GARCH模型

  附錄:基於極大似然方法的參數估計
  自測題
10 轉換模型
  10.1  動因
  10.2  金融市場中的季節性:簡介與文獻綜述
  10.3  對金融數據中的季節效應建模
  10.4  估計簡單分段線性函數
  10.5  馬爾科夫轉換模型
  10.6  實際匯率的一個馬爾科夫轉換模型
  10.7  馬爾科夫轉換模型的應用:金邊債券與股票的收益率之比
  10.8  用EViews估計馬爾科夫轉換模型
  10.9  門檻自回歸模型
  10.10  估計門檻自回歸模型
  10.11  馬爾科夫轉換模型和門檻自回歸模型中的設定檢驗:一個忠告
  10.12  法國法郎——德國馬克匯率的SETAR模型
  10.13  FTSE100指數及其股指期貨市場的門檻模型
  10.14  關於機制轉換模型和預測精度
  自測題
11 面板數據
  11.1  什麼是面板技術及如何使用這一技術?
  11.2  面板技術
  11.3  固定效應模型
  11.4  時間固定效應模型
  11.5  用固定效應模型來考察銀行業競爭問題
  11.6  隨機效應模型
  11.7  運用面板數據研究中歐和東歐銀行業信用的穩定性
  11.8  在EViews中估計面板模型
  11.9  面板單位根檢驗和面板協整檢驗
  11.10  延伸閱讀
  自測題
12 受限因變數模型
  12.1  簡介與動機
  12.2  線性概率模型
  12.3  Logit模型
  12.4  用Logit模型檢驗啄食順序假說
  12.5  Probit模型
  12.6  如何在Logit模型和Probit模型中做出選擇?
  12.7  估計受限因變數模型
  12.8  衡量線性因變數模型的擬合優度
  12.9  多項線性因變數
  12.10  重溫啄食順序假說——在不同融資方式間做出選擇
  12.11  排序響應線性因變數模型
  12.12  被動評級是向下有偏的嗎?一個排序Probit分析
  12.13  審查因變數和截斷因變數
  12.14  用EViews估計受限因變數模型
  自測題
  附錄:Logit模型和Probit模型的極大似然估計量
13 模擬方法
  13.1  動機
  13.2  蒙特卡洛模擬

  13.3  方差縮減技術
  13.4  自舉法
  13.5  隨機數生成器
  13.6  模擬方法在解決計量經濟或金融問題時的缺陷
  13.7  計量經濟學中的蒙特卡洛模擬:導出DF檢驗的臨界值
  13.8  實例:模擬期權定價
  13.9  實例:運用自舉法計算風險資本要求
  自測題
14 金融學實證分析、課題研究和論文撰寫
  14.1  實證研究的概念和目的
  14.2  選題
  14.3  是在資助下進行研究還是開展獨立研究?
  14.4  研究提綱
  14.5  網路上的工作論文和文獻
  14.6  關於獲取數據
  14.7  關於選擇電腦軟體
  14.8  關於方法
  14.9  事件研究法
  14.10  檢驗CAPM和Fama-French方法
  14.11  關於論文結構
  14.12  論文的表達方式問題
附錄1  本書中用到的數據來源
附錄2  統計分佈表
術語表
參考文獻
譯後記

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