金融市场中的统计模型和方法 9787040182934 高等教育出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

黎子良，邢海鹏，姚佩佩 著

图书标签:

• 金融市场
• 统计模型
• 计量经济学
• 高等教育
• 金融工程
• 投资分析
• 风险管理
• 时间序列分析
• 数据分析
• 金融数学

店铺： 花晨月夕图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040182934

商品编码：29912529360

包装：平装

出版时间：2009-11-01

基本信息

书名：金融市场中的统计模型和方法

定价：46.00元

作者：黎子良,邢海鹏,姚佩佩

出版社：高等教育出版社

出版日期：2009-11-01

ISBN：9787040182934

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

---

内容提要

---

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

金融市场的时空演变与非线性规律的探寻：一本揭示资产价格背后深层动力的著作 本书旨在深入剖析金融市场错综复杂的运行机制，超越传统线性假设的束缚，聚焦于资产价格所呈现出的时空演变规律及其背后隐藏的非线性动力学特征。我们不再仅仅将金融市场视为一系列独立随机变量的集合，而是将其置于一个动态演化、相互作用的复杂系统中进行考察。通过融合现代统计学、时间序列分析、计量经济学以及计算科学的前沿方法，本书试图为读者构建一个更为全面、深刻的金融市场理解框架。 一、 从静态到动态：金融市场运行的全新视角 传统金融理论常以有效市场假说为基石，强调市场价格的随机游走特性，并倾向于采用线性模型进行描述。然而，现实中的金融市场却远非如此简单。我们观察到，资产价格在不同时间尺度上表现出截然不同的行为模式，长期趋势、周期波动、突发事件冲击以及微观交易行为的累积效应共同塑造着市场的瞬息万变。本书将摒弃静态的观察方式，转而强调金融市场作为一个“过程”，其内在演化规律是理解市场行为的关键。 首先，我们将从“市场结构”的视角出发。市场并非真空存在，而是由无数参与者、交易规则、信息流动机制以及监管框架共同构成的复杂生态系统。这些要素之间相互影响，动态调整。例如，信息不对称的程度、交易成本的变化、投资者情绪的波动，都可能引发市场结构的重塑，进而影响资产价格的形成过程。本书将重点关注这些结构性因素如何与价格运动耦合，以及如何通过量化方法捕捉这种耦合关系。 其次，我们将深入探讨“时间依赖性”。金融资产的价格并非独立于过去而存在，历史信息、过往波动性、市场记忆等都对当前价格产生着不可忽视的影响。本书将重点关注如何量化和建模这种时间依赖性，例如，通过使用具有记忆机制的统计模型，或者分析市场在不同时间窗口下的统计特性。我们将考察诸如“杠杆效应”（volatility clustering）等经典现象，并探讨更精细化的模型来刻画这种非平稳的波动性。 二、 揭示非线性：隐藏在价格波动中的奥秘 线性模型在描述许多经济现象时表现良好，但在金融市场这一高度非线性的环境中，其局限性显而易见。本书的核心内容之一，便是系统性地介绍和应用一系列非线性统计模型，用以捕捉资产价格运动中隐藏的复杂模式。 我们将从“分形几何”和“混沌理论”等非经典数学工具出发，探讨金融市场是否存在自相似性、幂律分布等“非高斯”特征。例如，许多金融资产的收益率分布呈现出“厚尾”现象，即极端事件发生的概率远高于正态分布所预测的水平。本书将介绍如何使用各种非参数或半参数模型，如核密度估计、分位数回归、岭回归等，来更准确地刻画这些非标准分布。 此外，我们将重点关注“状态空间模型”及其在金融市场分析中的应用。金融市场常常在不同的“状态”之间切换，例如，牛市、熊市、震荡市，以及不同程度的风险状态。状态空间模型能够有效处理这种隐藏的、未被直接观测到的状态变化，并将其与可观测的资产价格数据相结合。本书将详细介绍如何构建和估计各种状态空间模型，如隐马尔可夫模型（HMM），并将其应用于资产定价、风险管理和交易策略的制定。 “相空间重构”是分析非线性动力学系统的重要方法。本书将介绍如何从一维的时间序列数据中重构高维的相空间，并从中提取诸如“李雅普诺夫指数”、“关联维数”等特征，以量化系统的复杂性和混沌程度。这些工具将有助于我们理解市场是否存在可预测的混沌行为，以及其混沌的“边界”所在。 三、 建模的艺术与实践：从理论到应用 本书不仅停留在理论层面，更强调模型在实际金融场景中的应用。我们将详细介绍如何运用现代统计软件（如R、Python等）来实现和验证这些模型。 1. 高频数据分析与微观结构建模： 随着金融交易技术的发展，高频数据（tick data）已成为研究市场微观结构的重要载体。本书将介绍如何处理和分析高频数据，例如，研究微观层面的订单流、买卖价差、成交量等如何影响短期价格波动。我们将介绍如“ Hawkes过程”等模型，用于刻画交易事件的自激发性，即一次交易可能触发后续的交易。 2. 波动率建模与风险管理： 波动率是衡量金融风险的重要指标。本书将系统介绍经典的GARCH族模型，并在此基础上进一步介绍如EGARCH、GJR-GARCH、EGARCH等模型，以捕捉波动率的杠杆效应和不对称性。更进一步，我们将探讨如何使用“随机波动率模型”（Stochastic Volatility Models），例如，Heston模型，来描述波动率自身的动态过程。这些模型在 VaR (Value-at-Risk)、CVaR (Conditional Value-at-Risk) 等风险度量指标的计算中具有核心作用。 3. 资产定价与组合优化： 传统的资产定价模型（如CAPM）多基于线性关系假设。本书将探讨如何将非线性模型引入资产定价，例如，使用状态空间模型来刻画影响资产收益率的宏观经济状态，或者利用机器学习方法来构建更复杂的定价函数。在组合优化方面，我们将介绍如何将风险度量和资产相关性中的非线性特征纳入投资组合的选择过程中，以期获得更优的风险调整后收益。 4. 市场预测与交易策略： 虽然完全准确的金融市场预测是困难的，但通过对市场非线性规律的深入理解，我们可以尝试构建更具鲁棒性的预测模型。本书将介绍如何使用时间序列分析技术（如ARIMA、VAR的非线性扩展）以及机器学习算法（如支持向量机、神经网络）来捕捉市场中的潜在模式，并将其应用于交易信号的生成。我们将重点讨论模型的过拟合问题，以及如何通过交叉验证、正则化等方法来提高模型的泛化能力。 5. 宏观经济冲击与金融市场： 金融市场对宏观经济的冲击（如货币政策变动、地缘政治事件）反应复杂且常常是非线性的。本书将探讨如何使用计量经济学方法（如结构性VAR模型、因子模型）结合非线性技术，来分析和量化这些冲击对不同资产类别的影响。我们将关注“溢出效应”（spillover effects），即一个市场的波动如何传播到其他市场。 四、 学习路径与读者收益 本书假定读者具备一定的基础数学和统计学知识，并对金融市场有一定的兴趣。我们将从概念的引入开始，逐步深入到模型的技术细节。每一个模型和方法都将辅以具体的金融应用场景和案例，力求理论与实践相结合。 对于研究生及以上学历的金融、经济、数学、统计等相关专业的学生， 本书将提供一个深入学习金融市场时空演变与非线性动力学分析的系统性教程，帮助他们掌握前沿的分析工具，为从事学术研究或行业工作打下坚实基础。 对于金融机构的研究人员、量化交易员、风险管理师等从业者， 本书将提供一套实用的分析工具箱，帮助他们更深入地理解市场行为，开发更有效的交易策略，更准确地评估和管理风险，并为业务决策提供坚实的理论支持。 对于对金融市场运行机制和前沿分析方法感兴趣的普通读者， 本书将提供一个全新的视角，帮助他们跳出传统思维模式，更深刻地理解金融市场的复杂性和魅力所在。 本书的出版，旨在为金融学研究和实践注入新的活力，鼓励读者用更广阔的视野、更严谨的工具，去探索金融市场的无限可能。我们相信，通过对金融市场非线性规律的深入挖掘，我们能够更有效地驾驭风险，把握机遇，最终实现理性的金融决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的太“硬核”了！刚翻开，扑面而来的就是各种复杂的公式和统计符号，感觉像是掉进了一个数学的海洋。作为一名初涉金融市场的小白，我本来是想找一本能快速入门，了解基本概念的书，但这本书显然不是。它更像是为那些有扎实数学和统计学基础的读者准备的。书中的每一个模型都伴随着大量的推导过程，每一个方法都详细阐述了其背后的理论依据。我尝试着去理解其中关于时间序列模型的部分，比如ARIMA模型，它不仅仅是给出了公式，还深入探讨了模型的假设条件、参数估计的方法以及模型检验的步骤。我承认，里面关于正态分布、泊松分布以及各种分布性质的讨论，对于理解金融数据的随机性非常有帮助，但对于我来说，这些内容理解起来确实有些吃力。感觉作者在编写这本书时，是以一个高阶研究者或者从业者的视角出发的，并没有太多考虑初学者的接受程度。如果不是对金融计量经济学有浓厚的兴趣，并且愿意花大量时间去啃这些“硬骨头”，我建议大家在购买前还是三思而后行。不过，对于那些想要深入研究金融市场底层逻辑的读者来说，这本书无疑是一本宝藏。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书的时候，我对它的内容充满了期待，希望能够从中学习到如何运用统计学原理来分析金融市场的各种现象，比如如何识别市场泡沫、如何预测股票价格的走势等。书中确实包含了很多关于金融建模和统计分析的知识，比如对于正态分布和对数正态分布在金融资产收益率建模中的应用，以及如何使用回归分析来探究影响股价的因素。我特别欣赏书中对“最大似然估计”和“贝叶斯方法”的介绍，它们提供了一种非常强大的参数估计工具，能够帮助我们从数据中提取出更有用的信息。然而，我发现书中的论述往往是“宏观”的，即从理论层面详细阐述各种模型的构建原理和数学基础，但对于如何在实际操作中运用这些模型，比如如何选择合适的数据集、如何处理数据中的缺失值或异常值、以及如何解读模型输出的结果以指导投资决策，这些“微观”的操作细节则相对欠缺。这就导致了我在理论学习上受益匪浅，但在实际应用上仍感到有些无从下手。这本书更适合那些已经具备一定统计学基础，并且希望深入钻研金融统计模型理论的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像一位循循善诱的老师，但他的课堂难度有点超乎我的想象。我本想通过阅读来了解金融市场的一些基本统计概念，比如均值回归、随机游走等，希望找到一些解释市场短期波动的简单模型。这本书确实提到了这些概念，但很快就引出了更深层次的理论，比如布朗运动、伊藤引理等，这些内容对我来说是全新的，而且理解起来需要相当大的精力。书中对于“金融工程”和“衍生品定价”部分的阐述，让我看到了金融模型在金融创新中的巨大潜力。例如，它详细介绍了 Black-Scholes 期权定价模型，并从概率论和随机过程的角度进行了解释，这确实让我对期权定价的原理有了更深刻的认识。但是，书中的数学推导和证明过程非常详尽，对于没有深厚数学功底的读者来说，这无疑是一道不小的门槛。我花了很长时间才勉强理解了其中一些核心概念，感觉自己更像是在学习一本高级的数学教材，而不是一本金融市场入门读物。对于想要快速掌握金融市场投资技巧的读者，这本书的定位可能不太符合。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下了解到这本书的，当时正被金融市场中那些令人眼花缭乱的波动和风险搞得焦头烂额，希望能找到一些理论上的支撑来理解这些现象。这本书的标题听起来就非常契合我的需求，然而，实际阅读下来，我发现它更侧重于“方法”和“模型”的严谨阐述，而非对市场现象的“案例式”分析。书中大量的篇幅都在讲解如何构建、估计和检验各种统计模型，比如资产定价模型、风险度量模型等。我尤其对书中关于协整分析的介绍印象深刻，它解释了如何分析不同金融资产之间的长期均衡关系，这对于理解宏观经济政策对市场的影响很有启发。但是，书中的例子大多是抽象的数学模型，缺少与现实市场数据的结合，这就让我感觉有些“纸上谈兵”。我渴望看到更多具体的市场数据是如何被应用于这些模型，以及模型结果如何解释实际的市场行为。例如，在介绍VaR（风险价值）模型时，书中详细阐述了参数法、蒙特卡洛模拟法等，但对于如何选取合适的市场数据、如何进行模型校准以获得更可靠的VaR估计，则显得不够详尽。对于我这样更偏向实践应用的学习者来说，这本书的理论深度固然令人赞叹，但实践指导性稍显不足。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在金融行业摸爬滚打了几年的人，我一直对金融市场的复杂性充满好奇，并试图寻找更科学、更严谨的工具来分析它。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。我尤其被书中关于“金融时间序列分析”的部分深深吸引。它不仅仅局限于简单的移动平均或者指数平滑，而是深入探讨了ARCH/GARCH模型族，以及它们在捕捉金融资产波动率聚集效应方面的强大能力。书中对于这些模型的推导、估计和检验过程的讲解，非常细致，一步步地引导读者理解其背后的逻辑。我尝试着将书中的一些思想应用到我工作中遇到的具体问题中，比如分析某个股票的日收益率波动性，并尝试构建一个GARCH(1,1)模型来预测其未来的波动率。然而，在实际操作中，我发现书中的理论框架虽然坚实，但在处理现实世界中那些“不那么完美”的数据时，会遇到一些挑战，比如异常值的影响、非平稳性的处理等。书中对这些实际问题的讨论相对较少，更多的是在理想化的数学框架下进行。不过，整体而言，这本书的理论高度和严谨性，对于提升我的分析能力和理论认知，起到了非常重要的作用，让我对金融市场的理解不再停留在表面。