金融市場中的統計模型和方法 9787040182934 高等教育齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黎子良，邢海鵬，姚佩佩 著

圖書標籤:

• 金融市場
• 統計模型
• 計量經濟學
• 高等教育
• 金融工程
• 投資分析
• 風險管理
• 時間序列分析
• 數據分析
• 金融數學

店鋪： 花晨月夕圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040182934

商品編碼：29912529360

包裝：平裝

齣版時間：2009-11-01

基本信息

書名：金融市場中的統計模型和方法

定價：46.00元

作者：黎子良,邢海鵬,姚佩佩

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2009-11-01

ISBN：9787040182934

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.540kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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金融市場的時空演變與非綫性規律的探尋：一本揭示資産價格背後深層動力的著作 本書旨在深入剖析金融市場錯綜復雜的運行機製，超越傳統綫性假設的束縛，聚焦於資産價格所呈現齣的時空演變規律及其背後隱藏的非綫性動力學特徵。我們不再僅僅將金融市場視為一係列獨立隨機變量的集閤，而是將其置於一個動態演化、相互作用的復雜係統中進行考察。通過融閤現代統計學、時間序列分析、計量經濟學以及計算科學的前沿方法，本書試圖為讀者構建一個更為全麵、深刻的金融市場理解框架。 一、 從靜態到動態：金融市場運行的全新視角 傳統金融理論常以有效市場假說為基石，強調市場價格的隨機遊走特性，並傾嚮於采用綫性模型進行描述。然而，現實中的金融市場卻遠非如此簡單。我們觀察到，資産價格在不同時間尺度上錶現齣截然不同的行為模式，長期趨勢、周期波動、突發事件衝擊以及微觀交易行為的纍積效應共同塑造著市場的瞬息萬變。本書將摒棄靜態的觀察方式，轉而強調金融市場作為一個“過程”，其內在演化規律是理解市場行為的關鍵。 首先，我們將從“市場結構”的視角齣發。市場並非真空存在，而是由無數參與者、交易規則、信息流動機製以及監管框架共同構成的復雜生態係統。這些要素之間相互影響，動態調整。例如，信息不對稱的程度、交易成本的變化、投資者情緒的波動，都可能引發市場結構的重塑，進而影響資産價格的形成過程。本書將重點關注這些結構性因素如何與價格運動耦閤，以及如何通過量化方法捕捉這種耦閤關係。 其次，我們將深入探討“時間依賴性”。金融資産的價格並非獨立於過去而存在，曆史信息、過往波動性、市場記憶等都對當前價格産生著不可忽視的影響。本書將重點關注如何量化和建模這種時間依賴性，例如，通過使用具有記憶機製的統計模型，或者分析市場在不同時間窗口下的統計特性。我們將考察諸如“杠杆效應”（volatility clustering）等經典現象，並探討更精細化的模型來刻畫這種非平穩的波動性。 二、 揭示非綫性：隱藏在價格波動中的奧秘 綫性模型在描述許多經濟現象時錶現良好，但在金融市場這一高度非綫性的環境中，其局限性顯而易見。本書的核心內容之一，便是係統性地介紹和應用一係列非綫性統計模型，用以捕捉資産價格運動中隱藏的復雜模式。 我們將從“分形幾何”和“混沌理論”等非經典數學工具齣發，探討金融市場是否存在自相似性、冪律分布等“非高斯”特徵。例如，許多金融資産的收益率分布呈現齣“厚尾”現象，即極端事件發生的概率遠高於正態分布所預測的水平。本書將介紹如何使用各種非參數或半參數模型，如核密度估計、分位數迴歸、嶺迴歸等，來更準確地刻畫這些非標準分布。 此外，我們將重點關注“狀態空間模型”及其在金融市場分析中的應用。金融市場常常在不同的“狀態”之間切換，例如，牛市、熊市、震蕩市，以及不同程度的風險狀態。狀態空間模型能夠有效處理這種隱藏的、未被直接觀測到的狀態變化，並將其與可觀測的資産價格數據相結閤。本書將詳細介紹如何構建和估計各種狀態空間模型，如隱馬爾可夫模型（HMM），並將其應用於資産定價、風險管理和交易策略的製定。 “相空間重構”是分析非綫性動力學係統的重要方法。本書將介紹如何從一維的時間序列數據中重構高維的相空間，並從中提取諸如“李雅普諾夫指數”、“關聯維數”等特徵，以量化係統的復雜性和混沌程度。這些工具將有助於我們理解市場是否存在可預測的混沌行為，以及其混沌的“邊界”所在。 三、 建模的藝術與實踐：從理論到應用 本書不僅停留在理論層麵，更強調模型在實際金融場景中的應用。我們將詳細介紹如何運用現代統計軟件（如R、Python等）來實現和驗證這些模型。 1. 高頻數據分析與微觀結構建模： 隨著金融交易技術的發展，高頻數據（tick data）已成為研究市場微觀結構的重要載體。本書將介紹如何處理和分析高頻數據，例如，研究微觀層麵的訂單流、買賣價差、成交量等如何影響短期價格波動。我們將介紹如“ Hawkes過程”等模型，用於刻畫交易事件的自激發性，即一次交易可能觸發後續的交易。 2. 波動率建模與風險管理： 波動率是衡量金融風險的重要指標。本書將係統介紹經典的GARCH族模型，並在此基礎上進一步介紹如EGARCH、GJR-GARCH、EGARCH等模型，以捕捉波動率的杠杆效應和不對稱性。更進一步，我們將探討如何使用“隨機波動率模型”（Stochastic Volatility Models），例如，Heston模型，來描述波動率自身的動態過程。這些模型在 VaR (Value-at-Risk)、CVaR (Conditional Value-at-Risk) 等風險度量指標的計算中具有核心作用。 3. 資産定價與組閤優化： 傳統的資産定價模型（如CAPM）多基於綫性關係假設。本書將探討如何將非綫性模型引入資産定價，例如，使用狀態空間模型來刻畫影響資産收益率的宏觀經濟狀態，或者利用機器學習方法來構建更復雜的定價函數。在組閤優化方麵，我們將介紹如何將風險度量和資産相關性中的非綫性特徵納入投資組閤的選擇過程中，以期獲得更優的風險調整後收益。 4. 市場預測與交易策略： 雖然完全準確的金融市場預測是睏難的，但通過對市場非綫性規律的深入理解，我們可以嘗試構建更具魯棒性的預測模型。本書將介紹如何使用時間序列分析技術（如ARIMA、VAR的非綫性擴展）以及機器學習算法（如支持嚮量機、神經網絡）來捕捉市場中的潛在模式，並將其應用於交易信號的生成。我們將重點討論模型的過擬閤問題，以及如何通過交叉驗證、正則化等方法來提高模型的泛化能力。 5. 宏觀經濟衝擊與金融市場： 金融市場對宏觀經濟的衝擊（如貨幣政策變動、地緣政治事件）反應復雜且常常是非綫性的。本書將探討如何使用計量經濟學方法（如結構性VAR模型、因子模型）結閤非綫性技術，來分析和量化這些衝擊對不同資産類彆的影響。我們將關注“溢齣效應”（spillover effects），即一個市場的波動如何傳播到其他市場。 四、 學習路徑與讀者收益 本書假定讀者具備一定的基礎數學和統計學知識，並對金融市場有一定的興趣。我們將從概念的引入開始，逐步深入到模型的技術細節。每一個模型和方法都將輔以具體的金融應用場景和案例，力求理論與實踐相結閤。 對於研究生及以上學曆的金融、經濟、數學、統計等相關專業的學生， 本書將提供一個深入學習金融市場時空演變與非綫性動力學分析的係統性教程，幫助他們掌握前沿的分析工具，為從事學術研究或行業工作打下堅實基礎。 對於金融機構的研究人員、量化交易員、風險管理師等從業者， 本書將提供一套實用的分析工具箱，幫助他們更深入地理解市場行為，開發更有效的交易策略，更準確地評估和管理風險，並為業務決策提供堅實的理論支持。 對於對金融市場運行機製和前沿分析方法感興趣的普通讀者， 本書將提供一個全新的視角，幫助他們跳齣傳統思維模式，更深刻地理解金融市場的復雜性和魅力所在。 本書的齣版，旨在為金融學研究和實踐注入新的活力，鼓勵讀者用更廣闊的視野、更嚴謹的工具，去探索金融市場的無限可能。我們相信，通過對金融市場非綫性規律的深入挖掘，我們能夠更有效地駕馭風險，把握機遇，最終實現理性的金融決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像一位循循善誘的老師，但他的課堂難度有點超乎我的想象。我本想通過閱讀來瞭解金融市場的一些基本統計概念，比如均值迴歸、隨機遊走等，希望找到一些解釋市場短期波動的簡單模型。這本書確實提到瞭這些概念，但很快就引齣瞭更深層次的理論，比如布朗運動、伊藤引理等，這些內容對我來說是全新的，而且理解起來需要相當大的精力。書中對於“金融工程”和“衍生品定價”部分的闡述，讓我看到瞭金融模型在金融創新中的巨大潛力。例如，它詳細介紹瞭 Black-Scholes 期權定價模型，並從概率論和隨機過程的角度進行瞭解釋，這確實讓我對期權定價的原理有瞭更深刻的認識。但是，書中的數學推導和證明過程非常詳盡，對於沒有深厚數學功底的讀者來說，這無疑是一道不小的門檻。我花瞭很長時間纔勉強理解瞭其中一些核心概念，感覺自己更像是在學習一本高級的數學教材，而不是一本金融市場入門讀物。對於想要快速掌握金融市場投資技巧的讀者，這本書的定位可能不太符閤。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的太“硬核”瞭！剛翻開，撲麵而來的就是各種復雜的公式和統計符號，感覺像是掉進瞭一個數學的海洋。作為一名初涉金融市場的小白，我本來是想找一本能快速入門，瞭解基本概念的書，但這本書顯然不是。它更像是為那些有紮實數學和統計學基礎的讀者準備的。書中的每一個模型都伴隨著大量的推導過程，每一個方法都詳細闡述瞭其背後的理論依據。我嘗試著去理解其中關於時間序列模型的部分，比如ARIMA模型，它不僅僅是給齣瞭公式，還深入探討瞭模型的假設條件、參數估計的方法以及模型檢驗的步驟。我承認，裏麵關於正態分布、泊鬆分布以及各種分布性質的討論，對於理解金融數據的隨機性非常有幫助，但對於我來說，這些內容理解起來確實有些吃力。感覺作者在編寫這本書時，是以一個高階研究者或者從業者的視角齣發的，並沒有太多考慮初學者的接受程度。如果不是對金融計量經濟學有濃厚的興趣，並且願意花大量時間去啃這些“硬骨頭”，我建議大傢在購買前還是三思而後行。不過，對於那些想要深入研究金融市場底層邏輯的讀者來說，這本書無疑是一本寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在金融行業摸爬滾打瞭幾年的人，我一直對金融市場的復雜性充滿好奇，並試圖尋找更科學、更嚴謹的工具來分析它。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。我尤其被書中關於“金融時間序列分析”的部分深深吸引。它不僅僅局限於簡單的移動平均或者指數平滑，而是深入探討瞭ARCH/GARCH模型族，以及它們在捕捉金融資産波動率聚集效應方麵的強大能力。書中對於這些模型的推導、估計和檢驗過程的講解，非常細緻，一步步地引導讀者理解其背後的邏輯。我嘗試著將書中的一些思想應用到我工作中遇到的具體問題中，比如分析某個股票的日收益率波動性，並嘗試構建一個GARCH(1,1)模型來預測其未來的波動率。然而，在實際操作中，我發現書中的理論框架雖然堅實，但在處理現實世界中那些“不那麼完美”的數據時，會遇到一些挑戰，比如異常值的影響、非平穩性的處理等。書中對這些實際問題的討論相對較少，更多的是在理想化的數學框架下進行。不過，整體而言，這本書的理論高度和嚴謹性，對於提升我的分析能力和理論認知，起到瞭非常重要的作用，讓我對金融市場的理解不再停留在錶麵。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的機會下瞭解到這本書的，當時正被金融市場中那些令人眼花繚亂的波動和風險搞得焦頭爛額，希望能找到一些理論上的支撐來理解這些現象。這本書的標題聽起來就非常契閤我的需求，然而，實際閱讀下來，我發現它更側重於“方法”和“模型”的嚴謹闡述，而非對市場現象的“案例式”分析。書中大量的篇幅都在講解如何構建、估計和檢驗各種統計模型，比如資産定價模型、風險度量模型等。我尤其對書中關於協整分析的介紹印象深刻，它解釋瞭如何分析不同金融資産之間的長期均衡關係，這對於理解宏觀經濟政策對市場的影響很有啓發。但是，書中的例子大多是抽象的數學模型，缺少與現實市場數據的結閤，這就讓我感覺有些“紙上談兵”。我渴望看到更多具體的市場數據是如何被應用於這些模型，以及模型結果如何解釋實際的市場行為。例如，在介紹VaR（風險價值）模型時，書中詳細闡述瞭參數法、濛特卡洛模擬法等，但對於如何選取閤適的市場數據、如何進行模型校準以獲得更可靠的VaR估計，則顯得不夠詳盡。對於我這樣更偏嚮實踐應用的學習者來說，這本書的理論深度固然令人贊嘆，但實踐指導性稍顯不足。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書的時候，我對它的內容充滿瞭期待，希望能夠從中學習到如何運用統計學原理來分析金融市場的各種現象，比如如何識彆市場泡沫、如何預測股票價格的走勢等。書中確實包含瞭很多關於金融建模和統計分析的知識，比如對於正態分布和對數正態分布在金融資産收益率建模中的應用，以及如何使用迴歸分析來探究影響股價的因素。我特彆欣賞書中對“最大似然估計”和“貝葉斯方法”的介紹，它們提供瞭一種非常強大的參數估計工具，能夠幫助我們從數據中提取齣更有用的信息。然而，我發現書中的論述往往是“宏觀”的，即從理論層麵詳細闡述各種模型的構建原理和數學基礎，但對於如何在實際操作中運用這些模型，比如如何選擇閤適的數據集、如何處理數據中的缺失值或異常值、以及如何解讀模型輸齣的結果以指導投資決策，這些“微觀”的操作細節則相對欠缺。這就導緻瞭我在理論學習上受益匪淺，但在實際應用上仍感到有些無從下手。這本書更適閤那些已經具備一定統計學基礎，並且希望深入鑽研金融統計模型理論的讀者。