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Simona Boffelli & Giov... 著

图书标签:

• 计量经济学
• 金融计量学
• Stata
• 时间序列分析
• 回归分析
• 面板数据
• 因果推断
• 金融建模
• 实证分析
• 经济学

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Stata Press

ISBN：9781597182140

商品编码：11132017103

包装：平装

外文名称：Financial Econometrics...

出版时间：2016-12-02

页数：272

正文语种：英语

图书基本信息

Financial Econometrics Using Stata
作者： Simona Boffelli;Giovanni Urga;
ISBN13： 9781597182140
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2016-12-02
出版社： Stata Press
页数： 272
重量（克）： 498
尺寸： 23.368 x 18.288 x 1.778 cm

商品简介

Financial Econometrics Using Stata is an essential reference for graduate students, researchers, and practitioners who use Stata to perform intermediate or advanced methods. After discussing the characteristics of financial time series, the authors provide introductions to ARMA models, univariate GARCH models, multivariate GARCH models, and applications of these models to financial time series. The last two chapters cover risk management and contagion measures. After a rigorous but intuitive overview, the authors illustrate each method by interpreting easily replicable Stata examples.

好的，以下是一份关于一本假设的、内容与《Financial Econometrics Using Stata》完全不同的图书简介。 --- 图书名称：《宏观经济动态建模与政策分析：理论框架与R语言实践》 作者： [请在此处插入作者姓名] 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的宏观经济学建模框架，重点探讨如何运用现代计量经济学方法对复杂宏观经济现象进行识别、估计和政策模拟。本书的目标受众是高级经济学本科生、研究生以及在宏观经济研究和政策分析领域工作的专业人士，它侧重于建立扎实的理论基础，并辅以实用的计算工具指导。 第一部分：宏观经济理论基础与模型选择 本部分首先回顾了核心的宏观经济学理论框架，包括新古典增长模型（Solow模型）的拓展，以及动态随机一般均衡（DSGE）模型的基础结构。我们强调理论模型的选择如何影响实证分析的设计。 第一章：宏观经济学的演变与核心问题 本章梳理了从古典主义到新凯恩斯主义的发展脉络，重点讨论了产出缺口、通货膨胀、失业率以及利率的决定机制。我们引入了时间序列数据的基本特征，为后续的计量分析做铺垫。 第二章：动态随机一般均衡（DSGE）模型导论 详细介绍了DSGE模型的核心要素：理性预期、动态最优化以及市场出清。我们将构建一个简化的“典型代理人”模型，推导出其一阶条件和线性化近似解，为使用Stata以外的工具进行复杂计算奠定理论基础。 第二章：理论模型的估计与识别挑战 本章深入探讨了在宏观经济学中识别结构参数所面临的挑战，特别是内生性、异质性以及非线性问题。我们讨论了利用外部信息（如金融市场数据或调查数据）来识别特定结构参数的可能性。 第二部分：时间序列计量经济学：传统方法与现代拓展 在理论框架建立之后，本书转向实际的计量工具箱。与侧重于微观金融或面板数据分析的常见教材不同，本部分专注于处理高频的宏观时间序列数据。 第三章：单变量时间序列分析：平稳性与自回归过程 详细阐述了时间序列的平稳性检验（ADF, PP检验），以及ARIMA模型的构建与检验。我们将重点关注宏观经济数据中常见的趋势、季节性和周期性特征的处理方法。 第四章：多变量时间序列模型：VAR框架 向量自回归（VAR）模型是宏观经济政策分析的核心工具。本章系统地介绍了标准VAR模型、结构化VAR（SVAR）模型的构建、脉冲响应函数（IRF）的计算与解释。特别地，我们强调如何通过理论约束（如零约束、符号约束）来识别经济冲击。 第五章：协整与误差修正模型（VECM） 当宏观变量之间存在长期均衡关系时，协整分析是必不可少的。本章涵盖了协整关系的检验（Johansen检验），并详细介绍了向量误差修正模型（VECM）的结构，用以描述短期动态调整如何趋向长期均衡。 第六章：高频数据的处理与状态空间模型 为了处理不可直接观测的经济变量（如潜在GDP、自然失业率），本书介绍了状态空间模型（State-Space Models）及其卡尔曼滤波（Kalman Filtering）技术。这部分内容为估计复杂的、带有不可观测状态变量的动态模型提供了基础。 第三部分：高级计量工具与政策模拟 本部分将理论与计量工具相结合，重点探讨如何利用这些模型进行实际的宏观政策评估和情景分析。 第七章：非线性与转换模型 宏观经济关系往往是非线性的（如金融危机期间的信贷约束）。本章介绍了门限自回归模型（TAR）和马尔可夫转换模型（MS-VAR），用以捕捉经济状态的切换效应。 第八章：贝叶斯宏观计量学概述 鉴于现代DSGE模型通常需要采用贝叶斯方法进行估计，本章对贝叶斯方法的原理、MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法进行了概述，并讨论了如何将先验信息有效地纳入模型估计中。 第九章：金融市场与宏观经济的相互作用 本章探讨了金融摩擦如何影响宏观经济动态。我们将构建一个包含金融部门的VAR模型，分析信贷紧缩对产出和通胀的溢出效应，这部分将侧重于使用高频金融市场数据来度量系统性风险。 第十章：模型评估、预测与政策模拟 最后，本书讨论了如何使用信息准则（AIC, BIC）和后验预测检验来评估模型的拟合优度。重点将放在使用估计出的模型进行前瞻性预测（Forecasting）和“反事实”政策情景模拟（What-if analysis），例如，分析加息对未来经济增长的影响路径。 计算工具说明： 本书的计算部分将完全使用 R语言 及其生态系统中的核心包（如 `vars`, `dlm`, `KFAS` 等）进行演示和练习。所有的代码和数据集都将通过配套的在线资源提供，确保读者能够完全复现文中的所有估计结果和图表。R语言的开放性和强大的统计能力使其成为处理复杂宏观时间序列和进行高级模拟的理想工具。 总结： 《宏观经济动态建模与政策分析》旨在填补现有教材在理论深度与前沿计算实践之间的鸿沟。通过扎实的理论推导和前沿的R语言实战演练，本书将赋能读者独立分析和建模复杂的宏观经济问题，为理解当前全球经济挑战提供强有力的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一本面向实践的教材，它的章节结构组织得极富逻辑性，遵循了从基础到高级、从静态到动态的自然递进路径。开篇对经典计量工具的回顾简明扼要，为后续更复杂的金融模型打下了坚实的语境基础。紧接着，对单变量和多变量时间序列模型的深入探讨，环环相扣，每一个新的概念都建立在前一个概念的稳固基础之上。我尤其欣赏作者在介绍完一个高级模型（例如，VAR或状态空间模型）后，会紧接着安排一个专门的“应用案例分析”部分。这些案例并不是虚构的，而是引用了实际的金融市场数据背景，详细地展示了如何设定检验、选择滞后阶数、诊断模型残差，直到最终的预测或政策含义推导。这种理论与实践紧密结合的编排，使得学习过程充满了即时的满足感和目标感，让人感觉每翻过一页，自己的分析能力都在实实在在地增长，而不是在云端徘徊。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理软件操作的集成性上，做到了一个非常高的水准。它不仅仅是理论的罗列，更像是手把手带着你走过实际数据分析的完整流程。作者没有简单地列出命令，而是将核心的命令结构、参数设置、以及结果解读的关键点进行了提炼和归纳，往往以带有背景注释的代码块形式呈现。更妙的是，对于那些高度依赖特定统计包函数的高级估计程序，作者会详细剖析其背后的假设和适用范围，而不是简单地告知读者“使用这个函数”。例如，在讨论面板数据模型时，对固定效应（FE）和随机效应（RE）的选择标准，不只是停留在霍斯曼检验（Hausman Test）的字面意义上，还延伸讨论了该检验的功效和局限性。这种对分析工具的深度整合和批判性审视，使得读者不仅学会了“如何做”，更理解了“为何要这样做”，极大地提升了独立解决复杂问题的能力，让书本真正成为了一个可以信赖的、能产出高质量研究的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让我眼前一亮。封面那种深沉的墨绿色调，配上烫金的字体，散发出一种沉稳而专业的学术气息，拿在手里感觉就分量十足。内页的纸张选择也相当考究，不是那种廉价的反光纸，阅读起来眼睛不容易疲劳，即便是长时间盯着屏幕或书本上的复杂公式和图表，舒适度也保持得很好。装订工艺看得出很用心，书脊结实耐用，即便是经常翻阅也不会轻易散架。更值得称赞的是，排版布局的清晰度极高，无论是章节标题、正文段落，还是公式块和代码示例，之间的留白处理得恰到好处，使得信息的层级关系非常明确。尤其是那些嵌入的统计模型输出截图，它们被精确地缩放到一个既能看清细节又不占据过多篇幅的最佳尺寸，这对于需要对照软件输出进行学习的读者来说，无疑是极大的便利。这种对细节的关注，体现了出版方对专业书籍制作水准的坚持，让人在阅读体验上就能感受到物有所值的愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的理论深度构建得非常扎实，它绝非那种浮光掠影的“入门速成宝典”。作者在介绍每一个计量模型时，都毫不含糊地追溯到了其背后的经济学逻辑和数学基础。比如，在讨论波动性建模（Volatility Modeling）时，作者并没有直接跳到GARCH族的公式，而是先花了相当篇幅去解释了金融时间序列的异方差性在经济意义上的成因，以及传统回归模型在此类数据上的局限性。这种“由因推果”的讲解方式，极大地帮助我理解了为什么需要这些特定的计量工具，而不是仅仅机械地记忆公式。读完相关章节，你会发现自己对时间序列分解、协整检验这类概念的理解不再停留在表面的操作层面，而是深入到了对数据生成过程（Data Generating Process, DGP）的深刻洞察。对于那些希望从根本上掌握计量经济学原理，而不是只学会“点点鼠标”进行分析的人来说，这本书的深度无疑是巨大的加分项，它迫使你动脑筋，而不是被动地接收信息。

评分☆☆☆☆☆

书中的语言风格，如果用一个词来形容，那就是“精准而克制”。作者的用词非常专业，每一个术语的使用都恰如其分，没有过多的冗余修饰或煽情的语言，直奔主题。这种写作风格对于处理严谨的计量问题来说至关重要，因为它最大程度地减少了因歧义或不精确表达而导致的理解偏差。在解释一些复杂的识别策略或估计方法时，作者擅长使用简洁的并列句式和明确的逻辑连接词，使得原本绕口的数学推导过程变得清晰可循。当然，这种克制也意味着它对读者的预备知识有一定的要求，它不会花费大量篇幅去解释什么是“均值回归”或“内生性问题”——它默认读者已经具备了经济学和初级计量学的背景。因此，对于初学者来说，可能需要配合其他辅助材料来打通基础关卡，但对于有一定基础、渴望提升到专业分析水准的人来说，这种直截了当的专业表述简直是福音，它让阅读过程高效且高效。