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Simona Boffelli & Giov... 著

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 金融計量學
• Stata
• 時間序列分析
• 迴歸分析
• 麵闆數據
• 因果推斷
• 金融建模
• 實證分析
• 經濟學

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Stata Press

ISBN：9781597182140

商品編碼：11132017103

包裝：平裝

外文名稱：Financial Econometrics...

齣版時間：2016-12-02

頁數：272

正文語種：英語

圖書基本信息

Financial Econometrics Using Stata
作者： Simona Boffelli;Giovanni Urga;
ISBN13： 9781597182140
類型： 平裝(簡裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2016-12-02
齣版社： Stata Press
頁數： 272
重量（剋）： 498
尺寸： 23.368 x 18.288 x 1.778 cm

商品簡介

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，以下是一份關於一本假設的、內容與《Financial Econometrics Using Stata》完全不同的圖書簡介。 --- 圖書名稱：《宏觀經濟動態建模與政策分析：理論框架與R語言實踐》 作者： [請在此處插入作者姓名] 內容概要： 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的宏觀經濟學建模框架，重點探討如何運用現代計量經濟學方法對復雜宏觀經濟現象進行識彆、估計和政策模擬。本書的目標受眾是高級經濟學本科生、研究生以及在宏觀經濟研究和政策分析領域工作的專業人士，它側重於建立紮實的理論基礎，並輔以實用的計算工具指導。 第一部分：宏觀經濟理論基礎與模型選擇 本部分首先迴顧瞭核心的宏觀經濟學理論框架，包括新古典增長模型（Solow模型）的拓展，以及動態隨機一般均衡（DSGE）模型的基礎結構。我們強調理論模型的選擇如何影響實證分析的設計。 第一章：宏觀經濟學的演變與核心問題 本章梳理瞭從古典主義到新凱恩斯主義的發展脈絡，重點討論瞭産齣缺口、通貨膨脹、失業率以及利率的決定機製。我們引入瞭時間序列數據的基本特徵，為後續的計量分析做鋪墊。 第二章：動態隨機一般均衡（DSGE）模型導論 詳細介紹瞭DSGE模型的核心要素：理性預期、動態最優化以及市場齣清。我們將構建一個簡化的“典型代理人”模型，推導齣其一階條件和綫性化近似解，為使用Stata以外的工具進行復雜計算奠定理論基礎。 第二章：理論模型的估計與識彆挑戰 本章深入探討瞭在宏觀經濟學中識彆結構參數所麵臨的挑戰，特彆是內生性、異質性以及非綫性問題。我們討論瞭利用外部信息（如金融市場數據或調查數據）來識彆特定結構參數的可能性。 第二部分：時間序列計量經濟學：傳統方法與現代拓展 在理論框架建立之後，本書轉嚮實際的計量工具箱。與側重於微觀金融或麵闆數據分析的常見教材不同，本部分專注於處理高頻的宏觀時間序列數據。 第三章：單變量時間序列分析：平穩性與自迴歸過程 詳細闡述瞭時間序列的平穩性檢驗（ADF, PP檢驗），以及ARIMA模型的構建與檢驗。我們將重點關注宏觀經濟數據中常見的趨勢、季節性和周期性特徵的處理方法。 第四章：多變量時間序列模型：VAR框架 嚮量自迴歸（VAR）模型是宏觀經濟政策分析的核心工具。本章係統地介紹瞭標準VAR模型、結構化VAR（SVAR）模型的構建、脈衝響應函數（IRF）的計算與解釋。特彆地，我們強調如何通過理論約束（如零約束、符號約束）來識彆經濟衝擊。 第五章：協整與誤差修正模型（VECM） 當宏觀變量之間存在長期均衡關係時，協整分析是必不可少的。本章涵蓋瞭協整關係的檢驗（Johansen檢驗），並詳細介紹瞭嚮量誤差修正模型（VECM）的結構，用以描述短期動態調整如何趨嚮長期均衡。 第六章：高頻數據的處理與狀態空間模型 為瞭處理不可直接觀測的經濟變量（如潛在GDP、自然失業率），本書介紹瞭狀態空間模型（State-Space Models）及其卡爾曼濾波（Kalman Filtering）技術。這部分內容為估計復雜的、帶有不可觀測狀態變量的動態模型提供瞭基礎。 第三部分：高級計量工具與政策模擬 本部分將理論與計量工具相結閤，重點探討如何利用這些模型進行實際的宏觀政策評估和情景分析。 第七章：非綫性與轉換模型 宏觀經濟關係往往是非綫性的（如金融危機期間的信貸約束）。本章介紹瞭門限自迴歸模型（TAR）和馬爾可夫轉換模型（MS-VAR），用以捕捉經濟狀態的切換效應。 第八章：貝葉斯宏觀計量學概述 鑒於現代DSGE模型通常需要采用貝葉斯方法進行估計，本章對貝葉斯方法的原理、MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法進行瞭概述，並討論瞭如何將先驗信息有效地納入模型估計中。 第九章：金融市場與宏觀經濟的相互作用 本章探討瞭金融摩擦如何影響宏觀經濟動態。我們將構建一個包含金融部門的VAR模型，分析信貸緊縮對産齣和通脹的溢齣效應，這部分將側重於使用高頻金融市場數據來度量係統性風險。 第十章：模型評估、預測與政策模擬 最後，本書討論瞭如何使用信息準則（AIC, BIC）和後驗預測檢驗來評估模型的擬閤優度。重點將放在使用估計齣的模型進行前瞻性預測（Forecasting）和“反事實”政策情景模擬（What-if analysis），例如，分析加息對未來經濟增長的影響路徑。 計算工具說明： 本書的計算部分將完全使用 R語言 及其生態係統中的核心包（如 `vars`, `dlm`, `KFAS` 等）進行演示和練習。所有的代碼和數據集都將通過配套的在綫資源提供，確保讀者能夠完全復現文中的所有估計結果和圖錶。R語言的開放性和強大的統計能力使其成為處理復雜宏觀時間序列和進行高級模擬的理想工具。 總結： 《宏觀經濟動態建模與政策分析》旨在填補現有教材在理論深度與前沿計算實踐之間的鴻溝。通過紮實的理論推導和前沿的R語言實戰演練，本書將賦能讀者獨立分析和建模復雜的宏觀經濟問題，為理解當前全球經濟挑戰提供強有力的分析工具。

評分☆☆☆☆☆

書中的語言風格，如果用一個詞來形容，那就是“精準而剋製”。作者的用詞非常專業，每一個術語的使用都恰如其分，沒有過多的冗餘修飾或煽情的語言，直奔主題。這種寫作風格對於處理嚴謹的計量問題來說至關重要，因為它最大程度地減少瞭因歧義或不精確錶達而導緻的理解偏差。在解釋一些復雜的識彆策略或估計方法時，作者擅長使用簡潔的並列句式和明確的邏輯連接詞，使得原本繞口的數學推導過程變得清晰可循。當然，這種剋製也意味著它對讀者的預備知識有一定的要求，它不會花費大量篇幅去解釋什麼是“均值迴歸”或“內生性問題”——它默認讀者已經具備瞭經濟學和初級計量學的背景。因此，對於初學者來說，可能需要配閤其他輔助材料來打通基礎關卡，但對於有一定基礎、渴望提升到專業分析水準的人來說，這種直截瞭當的專業錶述簡直是福音，它讓閱讀過程高效且高效。

評分☆☆☆☆☆

作為一本麵嚮實踐的教材，它的章節結構組織得極富邏輯性，遵循瞭從基礎到高級、從靜態到動態的自然遞進路徑。開篇對經典計量工具的迴顧簡明扼要，為後續更復雜的金融模型打下瞭堅實的語境基礎。緊接著，對單變量和多變量時間序列模型的深入探討，環環相扣，每一個新的概念都建立在前一個概念的穩固基礎之上。我尤其欣賞作者在介紹完一個高級模型（例如，VAR或狀態空間模型）後，會緊接著安排一個專門的“應用案例分析”部分。這些案例並不是虛構的，而是引用瞭實際的金融市場數據背景，詳細地展示瞭如何設定檢驗、選擇滯後階數、診斷模型殘差，直到最終的預測或政策含義推導。這種理論與實踐緊密結閤的編排，使得學習過程充滿瞭即時的滿足感和目標感，讓人感覺每翻過一頁，自己的分析能力都在實實在在地增長，而不是在雲端徘徊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓我眼前一亮。封麵那種深沉的墨綠色調，配上燙金的字體，散發齣一種沉穩而專業的學術氣息，拿在手裏感覺就分量十足。內頁的紙張選擇也相當考究，不是那種廉價的反光紙，閱讀起來眼睛不容易疲勞，即便是長時間盯著屏幕或書本上的復雜公式和圖錶，舒適度也保持得很好。裝訂工藝看得齣很用心，書脊結實耐用，即便是經常翻閱也不會輕易散架。更值得稱贊的是，排版布局的清晰度極高，無論是章節標題、正文段落，還是公式塊和代碼示例，之間的留白處理得恰到好處，使得信息的層級關係非常明確。尤其是那些嵌入的統計模型輸齣截圖，它們被精確地縮放到一個既能看清細節又不占據過多篇幅的最佳尺寸，這對於需要對照軟件輸齣進行學習的讀者來說，無疑是極大的便利。這種對細節的關注，體現瞭齣版方對專業書籍製作水準的堅持，讓人在閱讀體驗上就能感受到物有所值的愉悅感。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理軟件操作的集成性上，做到瞭一個非常高的水準。它不僅僅是理論的羅列，更像是手把手帶著你走過實際數據分析的完整流程。作者沒有簡單地列齣命令，而是將核心的命令結構、參數設置、以及結果解讀的關鍵點進行瞭提煉和歸納，往往以帶有背景注釋的代碼塊形式呈現。更妙的是，對於那些高度依賴特定統計包函數的高級估計程序，作者會詳細剖析其背後的假設和適用範圍，而不是簡單地告知讀者“使用這個函數”。例如，在討論麵闆數據模型時，對固定效應（FE）和隨機效應（RE）的選擇標準，不隻是停留在霍斯曼檢驗（Hausman Test）的字麵意義上，還延伸討論瞭該檢驗的功效和局限性。這種對分析工具的深度整閤和批判性審視，使得讀者不僅學會瞭“如何做”，更理解瞭“為何要這樣做”，極大地提升瞭獨立解決復雜問題的能力，讓書本真正成為瞭一個可以信賴的、能産齣高質量研究的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

我得說，這本書的理論深度構建得非常紮實，它絕非那種浮光掠影的“入門速成寶典”。作者在介紹每一個計量模型時，都毫不含糊地追溯到瞭其背後的經濟學邏輯和數學基礎。比如，在討論波動性建模（Volatility Modeling）時，作者並沒有直接跳到GARCH族的公式，而是先花瞭相當篇幅去解釋瞭金融時間序列的異方差性在經濟意義上的成因，以及傳統迴歸模型在此類數據上的局限性。這種“由因推果”的講解方式，極大地幫助我理解瞭為什麼需要這些特定的計量工具，而不是僅僅機械地記憶公式。讀完相關章節，你會發現自己對時間序列分解、協整檢驗這類概念的理解不再停留在錶麵的操作層麵，而是深入到瞭對數據生成過程（Data Generating Process, DGP）的深刻洞察。對於那些希望從根本上掌握計量經濟學原理，而不是隻學會“點點鼠標”進行分析的人來說，這本書的深度無疑是巨大的加分項，它迫使你動腦筋，而不是被動地接收信息。