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  • 金融計量經濟學導論(第三版)(高級金融學譯叢)
    該商品所屬分類:經濟 -> 經濟
    【市場價】
    1302-1888
    【優惠價】
    814-1180
    【作者】 英克裡斯·布魯克斯 
    【所屬類別】 圖書  經濟  經濟學理論  其他經濟學理論 
    【出版社】格致出版社 
    【ISBN】9787543229761
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:銅版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787543229761
    作者:[英]克裡斯·布魯克斯

    出版社:格致出版社
    出版時間:2019年05月 

        
        
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    編輯推薦
    隨著金融開始以各種模樣走近人們的生活,金融專業越來越熱門,因而正如作者在本書序中所言,“金融專業的學生背景差別很大”,相應地,大家在數學和統計方面的受訓程度也不盡相同。在這樣的背景下,一本既適用於不同專業和受訓背景,又能較為全面地涵蓋相關重要概念、為讀者提供切實幫助的金融計量經濟學教材,實屬必要。本書正是出於這樣的動機寫作而成的。作者克裡斯·布魯克斯是英國雷丁大學亨利商學院ICMA中心的金融學教授兼研究主任。他在書中,對金融領域常常使用的計量經濟學方法進行了較為全面的闡述,同時列舉了詳細的案例指導,以便學生可以將書中所述的方法用於實踐。此外,作者還給出了各個專題下統計軟件Eviews的操作指南,指導學生進行軟件建模和解釋。本書還附有大量可供學生和教師使用的資源。無論是理論方面還是實踐方面,本書都是一本使用方便、內容全面的入門書。 
    內容簡介
    《金融計量經濟學導論》為金融學子提供了一繫列的學習資源,自出版後受到了讀者的普遍歡迎,並被選為教科書用於課程教學。本書對金融領域常常使用的計量經濟學方法進行了全方位的闡述,同時列舉了詳細的案例分析,並對學生在金融環境下將這些實證研究方法付諸實踐給予了指導。同時,本書運還用了*版本的統計軟件Eviews指導學生進行模型構建並對其結果進行解釋。各章中的學習成果、基本概念和章末自測題(配有線上解答)等板塊強調了該部分的主要內容,學生可以自行檢測學習情況。本書前兩版成功地構建了數據和問題驅動的研究方法,第三版在此基礎上進行了數據更新,並擴充了案例和教學入門材料,以便為初學者提供理解上方便。此外,本書配套的網站擁有大量供學生和教師使用的資源,並提供了完整的教學包。
    作者簡介
    克裡斯·布魯克斯(Chris Brooks)是英國雷丁大學亨利商學院ICMA中心的博士,目前擔任中心金融學教授兼研究主任。他研究興趣廣泛,在權威的學術和專業期刊上發表文章百餘篇,出版過6本著作。此外,Chris Brooks還是多家期刊的副主編,包括Journal of Business Finance and Accounting、International Journal of Forecasting和British Accounting Revie,同時還兼任多家銀行、企業和專業機構的顧問,長期活躍在金融、房地產、計量經濟學等多個領域。
    目錄
    1 導論 1.1 什麼是計量經濟學? 1.2 “金融計量經濟學”和“經濟計量經濟學”的區別 1.3 數據類型 1.4 金融模型中的收益率 1.5 構建計量經濟模型的步驟 1.6 在閱讀實證金融文獻時需要考慮的幾個要點 1.7 關於貝葉斯統計 1.8 EViews簡介 1.9 延伸閱讀 1.10 本書其餘部分概要 自測題 2 數學和統計基礎 2.1 函數 2.2 微分學 2.3 矩陣 2.4 概率和概率分布 2.5 描述性統計 自測題 3 經典線性回歸模型概要 3.1 什麼是回歸模型 3.2 回歸與相關 3.3 簡單回歸 3.4 一些專門術語 3.5 EViews中的簡單線性回歸——估計套期保值比率 3.6 經典線性回歸模型下的假定 3.7 OLS估計量的性質 3.8 精確性和標準誤差 3.9 統計推斷導論 3.10 特殊類型的假設檢驗:t比率 3.11 對金融理論進行簡單的t檢驗——美國共同基金能跑贏市場嗎? 3.12 英國的單位信托經理們能打敗市場嗎? 3.13 過度反應假設和英國股票市場 3.14 確切的顯著性水平 3.15 EViews中的假設檢驗——例1:重估套期保值比率 3.16 EViews中的假設檢驗——例2:CAPM 附錄:CLRM結果的數學推導 自測題 4 對經典線性回歸模型的進一步探討 4.1 從簡單模型推線性回歸模型 4.2 常數項 4.3回歸中如何計算參數(β向素)? 4.4 檢驗多重假設:F檢驗 4.5 對樣本進行多重假設檢驗的EViews輸出結果 4.6 運用APT類模型在EViews中回歸 4.7 數據挖掘和真實的檢驗規模 4.8 擬合優度統計量 4.9 特征價格模型 4.10 對於非嵌套假設的檢驗 4.11 分位數回歸 附錄4.1 CLRM結果的數學推導 附錄4.2 對因子模型和主成分分析法的簡單介紹 自測題 5 經典線性回歸模型的假設和診斷檢驗 5.1 引言 5.2 診斷檢驗的統計分布5.3 假定1:E(ut)=0 5.4 假定2:var(ut)=σ2 ∞ 5.5 假定3:對於i≠j,cov(ui,uj)=0 5.6 假定4:xt非隨機 5.7 假定5:擾動項服從正態分布 5.8 多重共線性 5.9 函數形式錯誤 5.10 忽略重要變量所帶來的問題 5.11 包含無關變量的情況 5.12 參數穩定性檢驗 5.13 測量誤差 5.14 構建計量經濟學模型的策略以及對建模理念的探討 5.15 確定主權信用評級 自測題 6 單變量時間序列建模與預測6.1 引言 6.2 一些術語和概念6.3 移動平均過程6.4 自回歸過程6.5 偏自相關函數 6.6 ARMA過程 6.7 建立ARMA模型:Box-Jenkins方法6.8 在EViews中建立ARMA模型6.9 金融時間序列建模6.10 指數平滑6.11 計量經濟學中的預測6.12 在EViews中運用ARMA模型進行預測 6.13 用EViews估計指數平滑模型自測題模型 7.1 動機7.2 聯立方程偏差7.3 如何有效估計聯立方程模型?7.4 可以從π中獲得初始繫數值嗎?7.5 金融學中的聯立方程7.6 外生性的定義7.繫統7.8 聯立方程繫統的估計步驟7.9 聯立方程模型在買賣價差和交易活動建模中的應用 7.10 EViews中的聯立方程建模7.11 向量自回歸模型7.12 VAR模型中應該包含同期項嗎?7.13 分塊顯著性檢驗和因果關繫檢驗7.14 包含外生變量的VAR模型7.15 脈衝響應和方差分解 7.16 VAR模型應用實例:資產收益率和宏觀經濟的相互影響7.17 EViews中的VAR模型估計自測題8 金融領域中的長期關繫建模8.1 平穩性和單位根檢驗8.2 存在結構突變時的單位根檢驗8.3 用EViews進行單位根檢驗8.4 協整8.5 誤差校正模型8.6 檢驗回歸中的協整:一種基於殘差的方法8.7 協整繫統中的參數估計方法8.8 期貨市場和現貨市場的領先—滯後及長期關繫8.9 運用基於VAR的Johansen技術來檢驗和估計協整繫統8.10 購買力平價8.11 國際債券市場間的協整8.12 檢驗利率期限結構的預期假說8.13 用EViews檢驗協整並為協整繫統建模自測題9 波動率和相關性建模9.1 動機:進入非線性領域9.2 波動率模型9.3 歷史波動率9.4 隱含波動率模型9.5 指數加權移動平均模型9.6 自回歸波動率模型9.7 自回歸條件異方差模型9.8 廣義ARCH(GARCH)模型9.9 估計ARCH/GARCH模型9.10 基本GARCH模型的擴展9.11 非對稱GARCH模型9.12 GJR模型9.13 EGARCH模型9.14 在EViews中估計GJR和EGARCH9.15 檢驗波動非對稱性9.16 GARCH-M模型9.17 運用GARCH類模型預測波動率9.18 檢驗非線性約束或非線性模型假設9.19 波動率預測:文獻中的一些例子及結果9.20 回顧隨機波動模型9.21 預測協方差和相關性9.22 金融中的協方差建模與預測:幾個例子9.23 簡單協方差模型 9.2GARCH模型9.25 直接相關模型9.26 對GARCH模型的拓展9.27 帶有時變協方差的CAGARCH模型9.28 估計FTSE指數收益率的時變套期保值比率9.2隨機波動模型9.30 用EViewsGARCH模型附錄:基於極大似然方法的參數估計自測題10 轉換模型10.1 動因10.2 金融市場中的季節性:簡介與文獻綜述10.3 對金融數據中的季節效應建模10.4 估計簡單分段線性函數 10.5 馬爾科夫轉換模型10.6 實際彙率的一個馬爾科夫轉換模型10.7 馬爾科夫轉換模型的應用:金邊債券與股票的收益率之比10.8 用EViews估計馬爾科夫轉換模型10.9 門檻自回歸模型10.10 估計門檻自回歸模型10.11 馬爾科夫轉換模型和門檻自回歸模型中的設定檢驗:一個忠告10.12 法國法郎——德國馬克彙率的SETAR模型10.13 FTSE100指數及其股指期貨市場的門檻模型10.14 關於機制轉換模型和預測精度自測題 11 面板數據 11.1 什麼是面板技術及如何使用這一技術?11.2 面板技術11.3 固定效應模型11.4 時間固定效應模型11.5 用固定效應模型來考察銀行業競爭問題11.6 隨機效應模型11.7 運用面板數據研究中歐和東歐銀行業信用的穩定性 11.8 在EViews中估計面板模型11.9 面板單位根檢驗和面板協整檢驗11.10 延伸閱讀自測題12 受限因變量模型12.1 簡介與動機 12.2 線性概率模型 12.3 Logit模型12.4 用Logit模型檢驗啄食順序假說12.5 Probit模型12.6 如何在Logit模型和Probit模型中做出選擇? 12.7 估計受限因變量模型12.8 衡量線性因變量模型的擬合優度12.9 多項線性因變量12.10 重溫啄食順序假說——在不同融資方式間做出選擇12.11 排序響應線性因變量模型12.12 被動評級是向下有偏的嗎?一個排序Probit分析 12.13 審查因變量和截斷因變量 12.14 用EViews估計受限因變量模型自測題附錄:Logit模型和Probit模型的極大似然估計量13 模擬方法 13.1 動機13.2 蒙特卡洛模擬13.3 方差縮減技術13.4 自舉法13.5 隨機數生成器13.6 模擬方法在解決計量經濟或金融問題時的缺陷 13.7 計量經濟學中的蒙特卡洛模擬:導出DF檢驗的臨界值 13.8 實例:模擬期權定價13.9 實例:運用自舉法計算風險資本要求自測題14 金融學實證分析、課題研究和論文撰寫14.1 實證研究的概念和目的14.2 選題14.3 是在資助下進行研究還是開展獨立研究? 14.4 研究提綱14.5 網絡上的工作論文和文獻14.6 關於獲取數據14.7 關於選擇計算機軟件14.8 關於方法14.9 事件研究法 14.10 檢驗CAPM和Fama-French方法14.11 關於論文結構14.12 論文的表達方式問題附錄1 本書中用到的數據來源附錄2 統計分布表術語表參考文獻譯後記1 導論 1.1 什麼是計量經濟學? 1.2 “金融計量經濟學”和“經濟計量經濟學”的區別 1.3 數據類型 1.4 金融模型中的收益率 1.5 構建計量經濟模型的步驟 1.6 在閱讀實證金融文獻時需要考慮的幾個要點 1.7 關於貝葉斯統計 1.8 EViews簡介 1.9 延伸閱讀 1.10 本書其餘部分概要 自測題 2 數學和統計基礎 2.1 函數 2.2 微分學 2.3 矩陣 2.4 概率和概率分布 2.5 描述性統計 自測題 3 經典線性回歸模型概要 3.1 什麼是回歸模型 3.2 回歸與相關 3.3 簡單回歸 3.4 一些專門術語 3.5 EViews中的簡單線性回歸——估計套期保值比率 3.6 經典線性回歸模型下的假定 3.7 OLS估計量的性質 3.8 精確性和標準誤差 3.9 統計推斷導論 3.10 特殊類型的假設檢驗:t比率 3.11 對金融理論進行簡單的t檢驗——美國共同基金能跑贏市場嗎? 3.12 英國的單位信托經理們能打敗市場嗎? 3.13 過度反應假設和英國股票市場 3.14 確切的顯著性水平 3.15 EViews中的假設檢驗——例1:重估套期保值比率 3.16 EViews中的假設檢驗——例2:CAPM 附錄:CLRM結果的數學推導 自測題 4 對經典線性回歸模型的進一步探討 4.1 從簡單模型推線性回歸模型 4.2 常數項 4.3回歸中如何計算參數(β向素)? 4.4 檢驗多重假設:F檢驗 4.5 對樣本進行多重假設檢驗的EViews輸出結果 4.6 運用APT類模型在EViews中回歸 4.7 數據挖掘和真實的檢驗規模 4.8 擬合優度統計量 4.9 特征價格模型 4.10 對於非嵌套假設的檢驗 4.11 分位數回歸 附錄4.1  CLRM結果的數學推導 附錄4.2  對因子模型和主成分分析法的簡單介紹 自測題 5 經典線性回歸模型的假設和診斷檢驗 5.1 引言 5.2 診斷檢驗的統計分布5.3 假定1:E(ut)=0 5.4 假定2:var(ut)=σ2<∞ 5.5 假定3:對於i≠j,cov(ui,uj)=0 5.6 假定4:xt非隨機 5.7 假定5:擾動項服從正態分布 5.8 多重共線性 5.9 函數形式錯誤 5.10 忽略重要變量所帶來的問題 5.11 包含無關變量的情況 5.12 參數穩定性檢驗 5.13 測量誤差 5.14 構建計量經濟學模型的策略以及對建模理念的探討 5.15 確定主權信用評級 自測題 6 單變量時間序列建模與預測6.1 引言 6.2 一些術語和概念6.3 移動平均過程6.4 自回歸過程6.5 偏自相關函數 6.6 ARMA過程 6.7 建立ARMA模型:Box-Jenkins方法6.8 在EViews中建立ARMA模型6.9 金融時間序列建模6.10 指數平滑6.11 計量經濟學中的預測6.12 在EViews中運用ARMA模型進行預測 6.13 用EViews估計指數平滑模型自測題模型 7.1 動機7.2 聯立方程偏差7.3 如何有效估計聯立方程模型?7.4 可以從π中獲得初始繫數值嗎?7.5 金融學中的聯立方程7.6 外生性的定義7.繫統7.8 聯立方程繫統的估計步驟7.9 聯立方程模型在買賣價差和交易活動建模中的應用 7.10 EViews中的聯立方程建模7.11 向量自回歸模型7.12 VAR模型中應該包含同期項嗎?7.13 分塊顯著性檢驗和因果關繫檢驗7.14 包含外生變量的VAR模型7.15 脈衝響應和方差分解 7.16 VAR模型應用實例:資產收益率和宏觀經濟的相互影響7.17 EViews中的VAR模型估計自測題8 金融領域中的長期關繫建模8.1 平穩性和單位根檢驗8.2 存在結構突變時的單位根檢驗8.3 用EViews進行單位根檢驗8.4 協整8.5 誤差校正模型8.6 檢驗回歸中的協整:一種基於殘差的方法8.7 協整繫統中的參數估計方法8.8 期貨市場和現貨市場的領先—滯後及長期關繫8.9 運用基於VAR的Johansen技術來檢驗和估計協整繫統8.10 購買力平價8.11 國際債券市場間的協整8.12 檢驗利率期限結構的預期假說8.13 用EViews檢驗協整並為協整繫統建模自測題9 波動率和相關性建模9.1 動機:進入非線性領域9.2 波動率模型9.3 歷史波動率9.4 隱含波動率模型9.5 指數加權移動平均模型9.6 自回歸波動率模型9.7 自回歸條件異方差模型9.8 廣義ARCH(GARCH)模型9.9 估計ARCH/GARCH模型9.10 基本GARCH模型的擴展9.11 非對稱GARCH模型9.12 GJR模型9.13 EGARCH模型9.14 在EViews中估計GJR和EGARCH9.15 檢驗波動非對稱性9.16 GARCH-M模型9.17 運用GARCH類模型預測波動率9.18 檢驗非線性約束或非線性模型假設9.19 波動率預測:文獻中的一些例子及結果9.20 回顧隨機波動模型9.21 預測協方差和相關性9.22 金融中的協方差建模與預測:幾個例子9.23 簡單協方差模型 9.2GARCH模型9.25 直接相關模型9.26 對GARCH模型的拓展9.27 帶有時變協方差的CAGARCH模型9.28 估計FTSE指數收益率的時變套期保值比率9.2隨機波動模型9.30 用EViewsGARCH模型附錄:基於極大似然方法的參數估計自測題10 轉換模型10.1 動因10.2 金融市場中的季節性:簡介與文獻綜述10.3 對金融數據中的季節效應建模10.4 估計簡單分段線性函數 10.5 馬爾科夫轉換模型10.6 實際彙率的一個馬爾科夫轉換模型10.7 馬爾科夫轉換模型的應用:金邊債券與股票的收益率之比10.8 用EViews估計馬爾科夫轉換模型10.9 門檻自回歸模型10.10 估計門檻自回歸模型10.11 馬爾科夫轉換模型和門檻自回歸模型中的設定檢驗:一個忠告10.12 法國法郎——德國馬克彙率的SETAR模型10.13 FTSE100指數及其股指期貨市場的門檻模型10.14 關於機制轉換模型和預測精度自測題 11 面板數據 11.1 什麼是面板技術及如何使用這一技術?11.2 面板技術11.3 固定效應模型11.4 時間固定效應模型11.5 用固定效應模型來考察銀行業競爭問題11.6 隨機效應模型11.7 運用面板數據研究中歐和東歐銀行業信用的穩定性 11.8 在EViews中估計面板模型11.9 面板單位根檢驗和面板協整檢驗11.10 延伸閱讀自測題12 受限因變量模型12.1 簡介與動機 12.2 線性概率模型 12.3 Logit模型12.4 用Logit模型檢驗啄食順序假說12.5 Probit模型12.6 如何在Logit模型和Probit模型中做出選擇? 12.7 估計受限因變量模型12.8 衡量線性因變量模型的擬合優度12.9 多項線性因變量12.10 重溫啄食順序假說——在不同融資方式間做出選擇12.11 排序響應線性因變量模型12.12 被動評級是向下有偏的嗎?一個排序Probit分析 12.13 審查因變量和截斷因變量 12.14 用EViews估計受限因變量模型自測題附錄:Logit模型和Probit模型的極大似然估計量13 模擬方法 13.1 動機13.2 蒙特卡洛模擬13.3 方差縮減技術13.4 自舉法13.5 隨機數生成器13.6 模擬方法在解決計量經濟或金融問題時的缺陷 13.7 計量經濟學中的蒙特卡洛模擬:導出DF檢驗的臨界值 13.8 實例:模擬期權定價13.9 實例:運用自舉法計算風險資本要求自測題14 金融學實證分析、課題研究和論文撰寫14.1 實證研究的概念和目的14.2 選題14.3 是在資助下進行研究還是開展獨立研究? 14.4 研究提綱14.5 網絡上的工作論文和文獻14.6 關於獲取數據14.7 關於選擇計算機軟件14.8 關於方法14.9 事件研究法 14.10 檢驗CAPM和Fama-French方法14.11 關於論文結構14.12 論文的表達方式問題附錄1  本書中用到的數據來源附錄2  統計分布表術語表參考文獻譯後記 
    前言
    第三版序
    本書前兩版的銷量超過了預期(至少超出了作者的預期)。幾乎所有與作者聯繫過的人似乎都很喜歡這本書,雖然此後在金融計量經濟學的大領域中還出版了其他教科書,但沒有一本是真正的入門級教科書。如下所述,版的所有動機在今天看來同樣重要。鋻於這本書似乎很受讀者歡迎,所以在不同的版次中,我基本上沒有改變本書風格,隻是略微改變了寫作結構,並增加了新的材料。本書版的主要撰寫動機是:● 要編寫一本專注於使用和應用技術的書籍,而不是推導證明和學習公式。● 要編寫一本通俗易懂的教科書。它不需要讀者事先具備計量經濟學知識,但也能涵蓋一些的方法,並且這些方法通常隻有高級教材中纔能找到。● 要使用金融而不是經濟學的例子和術語,因為計量經濟學中往往有很多針對經濟學專業(而非金融學專業)學生的介紹性內容。● 要從金融學術文獻中選取計量經濟學在實踐中的應用案例。● 要包括來自流行的計量經濟學軟件包的示例說明、屏幕截圖和計算機輸出,使讀者能夠了解如何實現這些技術的現實操作。● 要開發一個配套網站,其中要包含章節末尾問題的答案、PowerPoint幻燈片以及其它輔助材料。
    第三版有什麼新內容第三版序
    本書前兩版的銷量超過了預期(至少超出了作者的預期)。幾乎所有與作者聯繫過的人似乎都很喜歡這本書,雖然此後在金融計量經濟學的大領域中還出版了其他教科書,但沒有一本是真正的入門級教科書。如下所述,版的所有動機在今天看來同樣重要。鋻於這本書似乎很受讀者歡迎,所以在不同的版次中,我基本上沒有改變本書風格,隻是略微改變了寫作結構,並增加了新的材料。本書版的主要撰寫動機是:● 要編寫一本專注於使用和應用技術的書籍,而不是推導證明和學習公式。● 要編寫一本通俗易懂的教科書。它不需要讀者事先具備計量經濟學知識,但也能涵蓋一些的方法,並且這些方法通常隻有高級教材中纔能找到。● 要使用金融而不是經濟學的例子和術語,因為計量經濟學中往往有很多針對經濟學專業(而非金融學專業)學生的介紹性內容。● 要從金融學術文獻中選取計量經濟學在實踐中的應用案例。● 要包括來自流行的計量經濟學軟件包的示例說明、屏幕截圖和計算機輸出,使讀者能夠了解如何實現這些技術的現實操作。● 要開發一個配套網站,其中要包含章節末尾問題的答案、PowerPoint幻燈片以及其它輔助材料。
    第三版有什麼新內容
    第三版包含許多重要的新功能:(1) 金融專業的學生背景差別很大,特別是在基礎數學和統計方面的訓練程度往往有所不同。為了使這本書更加完整,以前被放在書末附錄裡的材料在這一版中大大擴充和加強,並且被放在新的第2章中,這使得前面的第2—13章都被順延了一個章節(即以前的第2章現在變成了第3章,第3章變成了第4章,以此類推)。第二版的後一章,即第14章,在這一版中被刪除(其中的一些內容已編入其它章節)了,因此第三版還是14章。(2) 在本書的後,添加了一個廣泛的術語表,以簡潔地解釋本文中使用的所有技術術語。(3) 由於寫作本書所花的時間太長,考慮到從那時起經過的時間,第二版中使用的數據和例子已經有好幾年的歷史了,所以在這一版中,數據、EViews說明和截圖已全部更新。EViews版本8.0是編寫本書時可用的版本,在全書中一直使用。本版中的(免費)數據來源與上一版相同。(4) 學生在課程中對統計模型重要的兩個應用往往是Fama和French在一繫列論文中提出的研究方法,以及事件研究法。這兩種方法現在都在第14章的例子中給出了詳細描述。(5) 在書中適當的位置添加了新的材料,包括面板單位根檢驗和協整檢驗、變量測量誤差、帶結構性突變的單位根檢驗以及條件相關模型。
    版的寫作動機
    這本書源於作者每年在雷丁大學亨利商學院ICMA中心(前ISMA中心)舉辦的兩期講座,部分原因是多年來缺乏合適的教材,這實在是讓人感到沮喪。過去,金融隻是經濟學和會計學的一個小分支學科,因此通常認為金融專業的學生具有良好的經濟學基礎,所以計量經濟學也就使用經濟動機和實例進行教學。然而,近年來,金融作為一門學科已經有了自己的生命力。由於人們對與金融業抱有極大的興趣,所以金融專業學生的數量在全世界範圍內都顯著增加。與此同時,金融專業學生的教育背景也化。即使在數學或經濟學方面沒有達到高中學歷水平,也不難成為金融專業的本科生。許多擁有物理學或工程學博士學位的人也被吸引去攻讀金融碩士學位。不幸的是,教科書的作者未能跟上學生性質的變化。在我看來,目前可用的教科書在三個主要方面都達不到這個市場的要求,這也是本書想要解決的幾個問題:(1) 教科書可分為兩種截然不同且互不重疊的類別:入門類和高級類。對於數學或統計學背景有限的學生來說,入門教科書處於比較合適的水平,但重點過於狹隘。入門教科書常常花費太長時間來推導基本的結果,而一些有趣且重要的主題(如模擬方法、VAR建模等),要麼完全缺失,要麼僅在書中的後幾頁介紹。與此同時,更高級的教科書通常要求讀者的數學能力水平有一個巨大的飛躍,因此這些教材不能用於僅持續一個或兩個學期的課程,也不能用於學生具有不同背景的課程。在本書中,我將對大量不同的計量經濟技術進行全方位的闡述,這些技術既可以運用於金融數據分析,也可以運用於其它類型的數據分析。(2) 目前市面上流傳廣泛的教科書大多過於理論化,學生在讀完這樣一本書後,即使在理論上掌握了一些技巧,也往往不知道如何解決現實生活中的問題。為此,在本書中我試圖展示在金融中使用這些技術的例子,以及計量經濟學軟件包(EViews)的計算機指令和樣本輸出。這應該對那些希望學習如何自己估計模型的學生有所幫助——例如,如果他們需要完成項目或學位論文。本書特別開發了一些例子,而其他許多例子都來自金融學術文獻。在我看來,這是一本教科書的一個基本但罕見的特點,它應該有助於向學生展示計量經濟學是如何真正應用的。當然,我也希望這種方式能鼓勵一些學生更深入地鑽研文獻,從而為研究課題提供有益的指導和啟發。但是,首先應該說明,包含來自學術金融文獻例子的目的不是提供文獻的全面概述或討論這些領域的所有相關工作,而是為了說明這些技術。因此,就某個研究問題,我們有意沒有給出全面的文獻綜述,感興趣的讀者可以參考建議的閱讀材料和其中的參考文獻。(3) 除少數例外情況,幾乎所有的入門級教材都是從經濟學中提取動機和實例,這對金融或商業學生來說可能有點興味索然。要了解這一點,你可以嘗試使用一個例子,比如收入變化對消費的影響來引出回歸關繫,然後觀察那些主要對商業和金融應用感興趣的觀眾的行為。你會發現,他們很可能會在課程的前10分鐘就失去興趣並悄悄溜走。
    誰應該讀這本書?
    本書的目標讀者是本科生或碩士/ MBA學生,他們需要廣泛了解金融文獻中常用的現代計量經濟學技術。當然,我希望該書對研究人員(學者和從業者)也有用,因為他們需要關於金融領域常用統計工具的介紹。另外,本書可用於金融學、金融經濟學、證券和投資學等本科或研究生課程方案中包含金融時間序列分析或金融計量經濟學內容的課程。當然,雖然書中關於建立模型的實例和動機都來自於金融學,但是在管理學、商學、房地產學、經濟學等許多其他學科中對理論的實證檢驗可能也有效運用了計量經濟學分析。對於這群人來說,這本書可能也很有用。後,雖然本教材主要是為本科或碩士水平的學生設計的,但對於沒有現代計量經濟學課程背景的金融學博士生來說,在涉及金融時間序列模型的內容時,本書也可以成為一本概述性閱讀材料。
    如果想要很好地理解本書,需要什麼基礎?
    本書不需要讀者事先掌握統計學、計量經濟學或代數知識,所以非常便於閱讀。當然,那些事先接觸過微積分、代數(包括矩陣)和基本統計知識的人將能夠更快地進入角色。事實上,本書的重點在於將技術有效應用於實際數據和金融問題。所以,在金融和投資領域,我假設讀者已經了解了公司金融、金融市場和投資的基本原理。因此,投資組合理論、資本資產定價模型(CAPM)和套利定價理論(APT)、有效市場假說、衍生證券定價和利率期限結構等主題在整個過程中經常被提及,但本文不會對這些基本原理進行詳細解釋。如果讀者缺乏這方面的基礎,可以去參閱公司金融、投資學、期貨和期權方面很多優秀的書籍,例如Brealey和Myers (2013), Bodie、Kane和 Marcus (2011)及(2011)。

    媒體評論
    “在這一版中,勒羅伊和沃納更加堅實了本書作為新古典主義資產定價模型理想導論的角色。其論述內容是權威且嚴謹的,並且不失優雅,如今甚至更加綜合。”——達雷爾·達菲(Darrell Duffie),斯坦福大學商學院金融學傑出講座教授

    “本書依然是一本優秀的教材,將一般均衡理論基礎與金融學工具和觀點結合起來,並提供了關於無限期模型的精彩且清晰的分析——或略加修飾,或直觀易懂。它是我的金融學研究生課程的教材。”——斯蒂芬·A. 羅斯(Stephen A. Ross),MIT斯隆商學院金融經濟學莫迪利安尼教授

    “這是一本嚴謹、清晰、易讀的著作。本書向讀者介紹了金融經濟學,將其作為作為微觀經濟學和一般均衡理論的自然延伸。它由兩位領域內的優秀專家撰寫而成,十分獨特。”——拉吉尼希·梅赫拉(Rajnish Mehra),亞利桑那州立大學金融學與經濟學教授




     
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