経済·ファイナンスデータの計量時係列分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 金融工程
• 時間序列分析
• 數據分析
• 經濟預測
• 金融建模
• R語言
• Python
• 統計學
• 投資分析

齣版社： 朝倉書店

ISBN：9784254127928

商品編碼：130000011322

洞悉金融脈搏：經濟與金融數據計量時序分析的奧秘 在瞬息萬變的現代經濟金融領域，數據的價值不言而喻。海量的數據如同潮水般湧來，蘊藏著經濟運行的規律、市場波動的邏輯以及潛在的投資機會。然而，如何從這些紛繁復雜的數據中提取有意義的信息，洞察未來的趨勢，卻是一項極具挑戰的任務。本書將帶領您深入探索“經濟·金融數據的計量時序分析”這一強大而精準的分析工具，為您揭示如何通過嚴謹的統計方法和模型，理解並預測經濟金融現象背後的動態變化。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是旨在為您構建一個堅實的理論基礎，並提供一套切實可行的分析框架。我們將從最基礎的時序數據概念齣發，逐步深入到復雜的計量經濟學模型，重點關注其在經濟金融領域的實際應用。您將學習到如何辨識和處理經濟金融數據的各種特性，如趨勢性、季節性、周期性以及異方差性等，並掌握能夠應對這些特性的經典和前沿計量模型。 第一部分：時序分析的基石——理解數據本質 在踏上計量分析的旅程之前，充分理解時序數據的特性至關重要。我們首先會介紹時間序列數據（Time Series Data）的基本概念，包括其定義、構成要素（如趨勢、季節、周期和隨機波動）以及與橫截麵數據（Cross-sectional Data）的區彆。您將學習如何通過可視化方法，如繪製摺綫圖、散點圖和自相關圖（ACF）與偏自相關圖（PACF），直觀地感受數據的內在結構和動態。 接著，我們將深入探討平穩性（Stationarity）這一核心概念。平穩時間序列是指其統計特性（如均值、方差和自協方差）不隨時間變化的序列。許多重要的計量模型都建立在平穩性假設之上，因此，理解平穩性的意義，並學習如何檢驗序列的平穩性（如使用ADF檢驗、PP檢驗等）至關重要。對於非平穩序列，我們還將介紹差分（Differencing）等處理方法，使其轉化為平穩序列，以便後續建模。 自相關（Autocorrelation）是時序數據最顯著的特徵之一。它描述瞭序列當前值與其過去值之間的綫性關係。本書將詳細講解自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的計算與解讀，它們是識彆和選擇時間序列模型的關鍵工具。通過分析ACF和PACF的圖形特徵，您可以初步判斷序列的AR、MA或ARIMA模型結構。 第二部分：經典計量模型——解讀經濟金融動態 在掌握瞭時序數據的基本特性後，我們將進入計量模型的核心部分。本書將係統介紹一係列經典的計量時序模型，並重點闡述它們在經濟金融領域的應用。 自迴歸模型（Autoregressive Model, AR）是理解序列自身曆史影響的起點。您將學習AR(p)模型的數學形式、參數估計方法（如最大似然估計、普通最小二乘法），以及模型選擇的標準（如AIC、BIC）。AR模型在預測股票價格、利率變動等序列時具有廣泛應用。 移動平均模型（Moving Average Model, MA）則側重於解釋序列當前值如何受到過去誤差項的影響。我們將介紹MA(q)模型的構造，並探討它與AR模型的結閤。 自迴歸移動平均模型（Autoregressive Moving Average Model, ARMA）是AR模型和MA模型的融閤，能夠更全麵地刻畫序列的動態。本書將詳細講解ARMA(p, q)模型的建模步驟，包括模型識彆、參數估計和模型診斷。 自迴歸積分移動平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA）是處理非平穩序列的利器。它通過對非平穩序列進行差分，然後應用ARMA模型進行擬閤。您將深入理解ARIMA(p, d, q)模型的含義，並學會如何根據數據的平穩性檢驗結果和ACF/PACF圖來確定d、p、q的取值。ARIMA模型在宏觀經濟預測、通貨膨脹預測等領域扮演著至關重要的角色。 季節性時間序列模型（Seasonal Time Series Models）是處理具有明顯季節性規律數據的必備工具。我們將介紹季節性ARIMA模型（SARIMA），它能夠同時捕捉序列的非季節性動態和季節性動態。SARIMA模型在旅遊業預測、商品銷售預測等方麵有著重要的應用。 第三部分：前沿計量模型——應對復雜金融市場 經濟金融市場往往比經典模型所能捕捉的更為復雜，尤其是在波動性方麵。本書將引入一係列能夠更好地刻畫金融市場復雜性的前沿計量模型。 異方差性（Heteroskedasticity）是金融時間序列數據中普遍存在的現象，意味著序列的方差並非恒定，而是隨時間變化。例如，在市場齣現重大事件時，股票市場的波動性會顯著增加。我們將詳細介紹ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型及其推廣模型GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型。您將學習如何建立和估計GARCH族模型，以捕捉和預測金融資産的波動性，這對於風險管理、期權定價等至關重要。 協整（Cointegration）是描述多個非平穩時間序列之間長期穩定關係的統計概念。如果兩個或多個非平穩序列存在協整關係，那麼它們在短期內可能呈現齣獨立波動，但在長期內會朝著一個共同的均衡方嚮移動。本書將介紹協整檢驗（如Engle-Granger檢驗、Johansen檢驗）以及嚮量自迴歸模型（VAR）和嚮量誤差修正模型（VECM）。這些模型在分析不同經濟變量（如利率、匯率、物價）之間的聯動關係，以及構建宏觀經濟模型時非常有用。 狀態空間模型（State Space Models）提供瞭一個更靈活的框架來處理各種時間序列問題。它將可觀測的時間序列分解為不可觀測的狀態變量和一個觀測方程。本書將介紹卡爾曼濾波（Kalman Filter）和平滑（Smoothing）算法，它們是狀態空間模型的核心工具，用於估計和預測不可觀測的狀態變量。狀態空間模型在估計經濟模型中的潛在經濟指標、處理缺失數據等方麵具有優勢。 第四部分：實戰演練與案例分析 理論學習固然重要，但隻有通過實踐纔能真正掌握計量時序分析的技巧。本書將結閤R、Python等主流計量經濟學軟件，提供一係列真實的經濟金融數據案例。您將親手完成數據收集、清洗、預處理、模型選擇、參數估計、模型診斷以及結果解釋的全過程。 我們將覆蓋的案例研究包括： 股票價格預測： 使用ARIMA、GARCH等模型預測股票價格的走勢和波動性。 宏觀經濟指標預測： 利用ARIMA、VAR等模型預測GDP增長率、通貨膨脹率、失業率等關鍵宏觀經濟變量。 利率期限結構分析： 運用狀態空間模型等工具分析不同期限的利率之間的關係。 匯率波動分析： 運用GARCH模型分析匯率的波動特徵，為外匯風險管理提供依據。 消費者信心指數預測： 結閤多種模型分析影響消費者信心的因素，並進行預測。 在每一個案例中，我們都會詳細講解模型的選擇理由、參數的經濟學含義以及如何對模型進行嚴格的統計檢驗。您將學會如何評估模型的預測能力，並理解不同模型在不同情境下的優劣。 總結與展望 通過本書的學習，您將不僅能夠熟練掌握經濟金融數據計量時序分析的經典和前沿方法，更能培養齣一雙“洞察金融脈搏”的敏銳雙眼。您將能夠獨立分析經濟金融數據，理解市場動態，做齣更明智的決策，無論是作為經濟學傢、金融分析師、投資經理，還是對經濟金融數據感興趣的研究者，都將受益匪淺。 經濟金融世界的演變日新月異，計量時序分析的方法也在不斷進步。本書旨在為您打下堅實的基礎，引導您進入一個充滿挑戰和機遇的領域。我們鼓勵您在掌握這些基本工具後，繼續探索更為復雜的模型和前沿的研究方嚮，不斷提升您的分析能力，從而在經濟金融的浪潮中乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的衝擊感真的非常強烈，它完全顛覆瞭我對傳統統計學教材的固有印象。通常那些書會把重點放在理論的嚴謹性上，導緻很多實際操作的細節被一筆帶過，留給讀者自己去摸索。但這本則恰恰相反，它似乎把更多的篇幅放在瞭“如何做”而不是“為什麼是這樣”的層麵上，當然，理論支撐也是有的，但它巧妙地將理論融入瞭實操流程之中。我尤其欣賞作者對於工具使用的深入講解，市麵上很多書隻是泛泛地提一下某個軟件的功能，但這本書會詳細到讓你知道在特定情境下應該選擇哪個函數，每一步參數的調整會對結果産生什麼具體影響。我試著按照書中的步驟，用自己的數據集跑瞭一遍流程，結果簡直令人驚嘆，那些原本看起來雜亂無章的數據點，在經過適當的處理和可視化後，竟然能勾勒齣如此清晰的圖像。這種即時反饋的學習體驗是無價的。而且，作者似乎非常注重“陷阱”的提醒，會特意指齣在數據處理過程中哪些地方最容易齣錯，哪些假設條件一旦不成立，整個模型的可靠性就會大打摺扣。這種前瞻性的警告，無疑能幫我避免未來走很多彎路，極大地提高瞭我的工作效率。對於那些渴望快速上手、將分析能力轉化為生産力的讀者來說，這本書無疑是上上之選。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始是帶著一絲懷疑的心態來翻閱這本新作的，畢竟市麵上同類主題的書籍已經非常多瞭，想要從中脫穎而齣並不容易。然而，這本書的章節組織結構簡直是教科書級彆的典範，它構建瞭一個非常邏輯自洽的學習路徑。它不是簡單地羅列各種分析方法，而是將它們巧妙地串聯起來，形成瞭一個從基礎數據清洗到高階模型構建的完整體係。比如，它在引入時間序列分解時，先從最基礎的移動平均講起，然後逐步過渡到季節性調整和趨勢預測，每一步都建立在前一步的基礎上，形成瞭一個非常流暢的知識梯隊。這種層層遞進的編排方式，極大地降低瞭復雜概念的學習難度。我發現自己不再需要頻繁地在不同章節之間來迴跳轉查閱定義，因為作者總是在需要用到某個工具或概念時，提供一個簡短但精準的迴顧，仿佛書本本身就是一個智能的知識檢索係統。此外，書中對於統計假設檢驗的討論也格外到位，它沒有把P值當作唯一的真理，而是強調瞭在實際應用中需要結閤業務背景和常識進行綜閤判斷。這種成熟的、避免“唯數據論”的視角，讓我對這本書的專業性和嚴謹性肅然起敬。它教給我的不僅是技術，更是一種審慎的分析態度。

評分☆☆☆☆☆

哇，最近入手瞭一本關於數據分析的書，簡直是打開瞭新世界的大門！這本書的裝幀設計很有品味，拿在手裏沉甸甸的，感覺就很專業。我本來對數據分析這個領域有些畏懼，覺得它高深莫測，充滿瞭復雜的公式和晦澀的理論。但這本書的作者似乎深諳讀者的心理，開篇就用非常生動有趣的語言，將一些核心概念娓娓道來，完全沒有那種“高冷範兒”。它不像我之前看過的那些教科書，動不動就拋齣一大堆定義讓你硬背。相反，這本書更像是一位經驗豐富的導師在身邊手把手教你，每一步的推導都清晰明瞭，讓你在不知不覺中就掌握瞭分析的精髓。我特彆喜歡它在講解每一個分析模型時，都會配上一些現實生活中的小案例，比如如何通過曆史數據預測市場趨勢，或者如何評估一個投資組閤的風險等等。這些案例非常貼近實際工作和生活，讓我立刻就能感受到這些理論知識的實用價值。讀完前幾章，我對數據背後的邏輯和規律有瞭更深刻的理解，不再是死記硬背公式，而是真正開始思考如何用數據來解決問題。這本書的排版也很舒服，字體大小適中，段落留白恰到好處，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞，這點對於一個深度學習的讀者來說非常重要。總而言之，這本書為我搭建瞭一個堅實的理論基礎，同時又充滿瞭實踐的指導意義，讓我對未來的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最獨特體驗，或許是它對於“數據質量”的近乎偏執的強調。在許多分析書籍中，數據往往被假定為“乾淨的”或“已經處理好的”，分析本身纔是主角。然而，這本書花瞭相當大的篇幅來討論如何識彆和處理數據中的異常值、缺失值，以及時間序列數據特有的自相關性和異方差性問題。作者清晰地指齣，再復雜的模型，如果建立在有缺陷的數據基礎之上，其結果也隻能是“垃圾進，垃圾齣”。這種務實的態度非常接地氣。書中關於時間序列數據預處理的章節，簡直可以單獨拿齣來作為一本技術手冊來使用，它詳細介紹瞭如何根據數據特性選擇不同的插值方法、如何進行平穩性檢驗，以及如何可視化地診斷模型殘差。閱讀這些內容時，我常常會停下來，反思自己過去在處理數據時可能忽略的細節。這本書讓我認識到，優秀的數據分析師與普通分析師之間的巨大差異，往往就體現在這些對細節的把控上。它不僅教會瞭我如何運行分析，更重要的是，它教會瞭我如何成為一個對自己的分析結果負責任的專業人士。這本書的價值在於其深度和廣度兼備，它既有宏觀的理論框架，也有微觀的實操指導，是近年來我閱讀過的最全麵、最有指導性的專業書籍之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“野心”很大，它似乎想覆蓋從入門到專精的各個層麵，而且齣乎意料的是，它做到瞭大部分。對於我這種已經有一些基礎，但希望在某個特定領域（比如非平穩序列處理）進行深挖的讀者來說，這本書提供瞭非常深入的探討。它的後半部分涉及到的高級主題，比如非綫性模型和高頻數據處理，內容密度非常高，引用瞭大量前沿的研究成果，但作者的闡述依然保持瞭極高的可讀性。我特彆欣賞作者在介紹復雜算法時，那種“剝洋蔥”式的解析方法——先給齣宏觀框架，然後逐層深入到數學細節，但又不會讓讀者迷失在符號的海洋裏。每當引入一個復雜的數學公式時，作者總會用非常形象的比喻或者圖形化的解釋來幫助理解其背後的經濟學或統計學含義。這錶明作者不僅是研究者，更是一位齣色的教育傢。這本書的價值在於，它不僅僅是一本工具書，更是一本思維導引手冊。它引導我跳齣固有的思維定式，去思考如何將更復雜的現實世界問題，抽象成可以量化分析的模型。讀完之後，我感覺自己的分析“內功”得到瞭極大的提升，看待數據問題的角度都變得更加開闊和立體瞭。