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『簡體書』金融计量经济学导论（第三版）（高级金融学译丛）

書城自編碼： 3349038
分類：簡體書→大陸圖書→經濟→經濟學理論
作者： [英]克里斯·布鲁克斯
國際書號(ISBN)： 9787543229761
出版社： 格致出版社
出版日期： 2019-05-01


書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 159.3

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編輯推薦：
随着金融开始以各种模样走近人们的生活，金融专业越来越热门，因而正如作者在本书序中所言，金融专业的学生背景差别很大，相应地，大家在数学和统计方面的受训程度也不尽相同。在这样的背景下，一本既适用于不同专业和受训背景，又能较为全面地涵盖相关重要概念、为读者提供切实帮助的金融计量经济学教材，实属必要。本书正是出于这样的动机写作而成的。作者克里斯布鲁克斯是英国雷丁大学亨利商学院ICMA中心的金融学教授兼研究主任。他在书中，对金融领域常常使用的计量经济学方法进行了较为全面的阐述，同时列举了详细的案例指导，以便学生可以将书中所述的方法用于实践。此外，作者还给出了各个专题下统计软件Eviews的操作指南，指导学生进行软件建模和解释。本书还附有大量可供学生和教师使用的资源。无论是理论方面还是实践方面，本书都是一本使用方便、内容全面的入门书。
內容簡介：
《金融计量经济学导论》为金融学子提供了一系列的学习资源，自出版后受到了读者的普遍欢迎，并被选为教科书用于课程教学。本书对金融领域常常使用的计量经济学方法进行了全方位的阐述，同时列举了详细的案例分析，并对学生在金融环境下将这些实证研究方法付诸实践给予了指导。同时，本书运还用了*版本的统计软件Eviews指导学生进行模型构建并对其结果进行解释。各章中的学习成果、基本概念和章末自测题（配有线上解答）等板块强调了该部分的主要内容，学生可以自行检测学习情况。本书前两版成功地构建了数据和问题驱动的研究方法，第三版在此基础上进行了数据更新，并扩充了案例和教学入门材料，以便为初学者提供理解上方便。此外，本书配套的网站拥有大量供学生和教师使用的资源，并提供了完整的教学包。
關於作者：
克里斯布鲁克斯（Chris Brooks）是英国雷丁大学亨利商学院ICMA中心的博士，目前担任中心金融学教授兼研究主任。他研究兴趣广泛，在权威的学术和专业期刊上发表文章百余篇，出版过6本著作。此外，Chris Brooks还是多家期刊的副主编，包括Journal of Business Finance and Accounting、International Journal of Forecasting和British Accounting Revie，同时还兼任多家银行、企业和专业机构的顾问，长期活跃在金融、房地产、计量经济学等多个领域。
目錄：
1 导论1.1 什么是计量经济学？1.2 金融计量经济学和经济计量经济学的区别1.3 数据类型1.4 金融模型中的收益率1.5 构建计量经济模型的步骤1.6 在阅读实证金融文献时需要考虑的几个要点1.7 关于贝叶斯统计1.8 EViews简介1.9 延伸阅读1.10 本书其余部分概要自测题2 数学和统计基础2.1 函数2.2 微分学2.3 矩阵2.4 概率和概率分布2.5 描述性统计自测题3 经典线性回归模型概要3.1 什么是回归模型3.2 回归与相关3.3 简单回归3.4 一些专门术语3.5 EViews中的简单线性回归估计最优套期保值比率3.6 经典线性回归模型下的假定3.7 OLS估计量的性质3.8 精确性和标准误差3.9 统计推断导论3.10 特殊类型的假设检验：t比率3.11 对金融理论进行简单的t检验美国共同基金能跑赢市场吗？3.12 英国的单位信托经理们能打败市场吗？3.13 过度反应假设和英国股票市场3.14 确切的显著性水平3.15 EViews中的假设检验例1：重估套期保值比率3.16 EViews中的假设检验例2：CAPM附录：CLRM结果的数学推导自测题4 对经典线性回归模型的进一步探讨4.1 从简单模型推广到多元线性回归模型4.2 常数项4.3 在多元回归中如何计算参数（向量中的元素）？4.4 检验多重假设：F检验4.5 对样本进行多重假设检验的EViews输出结果4.6 运用APT类模型在EViews中进行多元回归4.7 数据挖掘和真实的检验规模4.8 拟合优度统计量4.9 特征价格模型4.10 对于非嵌套假设的检验4.11 分位数回归附录4.1 CLRM结果的数学推导附录4.2 对因子模型和主成分分析法的简单介绍自测题5 经典线性回归模型的假设和诊断检验5.1 引言5.2 诊断检验的统计分布5.3 假定1：Eut=05.4 假定2：varut=2
內容試閱：
第三版序
本书前两版的销量超过了预期（至少超出了作者的预期）。几乎所有与作者联系过的人似乎都很喜欢这本书，虽然此后在金融计量经济学的大领域中还出版了其他教科书，但没有一本是真正的入门级教科书。如下所述，第一版的所有动机在今天看来同样重要。鉴于这本书似乎很受读者欢迎，所以在不同的版次中，我基本上没有改变本书风格，只是略微改变了写作结构，并增加了新的材料。本书第一版的主要撰写动机是：● 要编写一本专注于使用和应用技术的书籍，而不是推导证明和学习公式。● 要编写一本通俗易懂的教科书。它不需要读者事先具备计量经济学知识，但也能涵盖一些最新的方法，并且这些方法通常只有高级教材中才能找到。● 要使用金融而不是经济学的例子和术语，因为计量经济学中往往有很多针对经济学专业（而非金融学专业）学生的介绍性内容。● 要从金融学术文献中选取计量经济学在实践中的应用案例。● 要包括来自流行的计量经济学软件包的示例说明、屏幕截图和计算机输出，使读者能够了解如何实现这些技术的现实操作。● 要开发一个配套网站，其中要包含章节末尾问题的答案、PowerPoint幻灯片以及其它辅助材料。
第三版有什么新内容
第三版包含许多重要的新功能：1 金融专业的学生背景差别很大，特别是在基础数学和统计方面的训练程度往往有所不同。为了使这本书更加完整，以前被放在书末附录里的材料在这一版中大大扩充和加强，并且被放在新的第2章中，这使得前面的第213章都被顺延了一个章节（即以前的第2章现在变成了第3章，第3章变成了第4章，以此类推）。第二版的最后一章，即第14章，在这一版中被删除（其中的一些内容已编入其它章节）了，因此第三版还是14章。2 在本书的最后，添加了一个广泛的术语表，以简洁地解释本文中使用的所有技术术语。3 由于写作本书所花的时间太长，考虑到从那时起经过的时间，第二版中使用的数据和例子已经有好几年的历史了，所以在这一版中，数据、EViews说明和截图已全部更新。EViews版本8.0是编写本书时可用的最新版本，在全书中一直使用。本版中的（免费）数据来源与上一版相同。4 学生在课程中对统计模型最重要的两个应用往往是Fama和French在一系列论文中提出的研究方法，以及事件研究法。这两种方法现在都在第14章的例子中给出了详细描述。5 在书中适当的位置添加了新的材料，包括面板单位根检验和协整检验、变量测量误差、带结构性突变的单位根检验以及条件相关模型。
第一版的写作动机
这本书源于作者每年在雷丁大学亨利商学院ICMA中心（前ISMA中心）举办的两期讲座，部分原因是多年来缺乏合适的教材，这实在是让人感到沮丧。过去，金融只是经济学和会计学的一个小分支学科，因此通常认为金融专业的学生具有良好的经济学基础，所以计量经济学也就使用经济动机和实例进行教学。然而，近年来，金融作为一门学科已经有了自己的生命力。由于人们对与金融业抱有极大的兴趣，所以金融专业学生的数量在全世界范围内都显著增加。与此同时，金融专业学生的教育背景也更加多元化。即使在数学或经济学方面没有达到高中学历水平，也不难成为金融专业的本科生。许多拥有物理学或工程学博士学位的人也被吸引去攻读金融硕士学位。不幸的是，教科书的作者未能跟上学生性质的变化。在我看来，目前可用的教科书在三个主要方面都达不到这个市场的要求，这也是本书想要解决的几个问题：1 教科书可分为两种截然不同且互不重叠的类别：入门类和高级类。对于数学或统计学背景有限的学生来说，入门教科书处于比较合适的水平，但重点过于狭隘。入门教科书常常花费太长时间来推导最基本的结果，而一些有趣且重要的主题（如模拟方法、VAR建模等），要么完全缺失，要么仅在书中的最后几页介绍。与此同时，更高级的教科书通常要求读者的数学能力水平有一个巨大的飞跃，因此这些教材不能用于仅持续一个或两个学期的课程，也不能用于学生具有不同背景的课程。在本书中，我将对大量不同的计量经济技术进行全方位的阐述，这些技术既可以运用于金融数据分析，也可以运用于其它类型的数据分析。2 目前市面上流传广泛的教科书大多过于理论化，学生在读完这样一本书后，即使在理论上掌握了一些技巧，也往往不知道如何解决现实生活中的问题。为此，在本书中我试图展示在金融中使用这些技术的例子，以及计量经济学软件包（EViews）的计算机指令和样本输出。这应该对那些希望学习如何自己估计模型的学生有所帮助例如，如果他们需要完成项目或学位论文。本书特别开发了一些例子，而其他许多例子都来自金融学术文献。在我看来，这是一本教科书的一个基本但罕见的特点，它应该有助于向学生展示计量经济学是如何真正应用的。当然，我也希望这种方式能鼓励一些学生更深入地钻研文献，从而为研究课题提供有益的指导和启发。但是，首先应该说明，包含来自学术金融文献例子的目的不是提供文献的全面概述或讨论这些领域的所有相关工作，而是为了说明这些技术。因此，就某个研究问题，我们有意没有给出全面的文献综述，感兴趣的读者可以参考建议的阅读材料和其中的参考文献。3 除少数例外情况，几乎所有的入门级教材都是从经济学中提取动机和实例，这对金融或商业学生来说可能有点兴味索然。要了解这一点，你可以尝试使用一个例子，比如收入变化对消费的影响来引出回归关系，然后观察那些主要对商业和金融应用感兴趣的观众的行为。你会发现，他们很可能会在课程的前10分钟就失去兴趣并悄悄溜走。
谁应该读这本书？
本书的目标读者是本科生或硕士 MBA学生，他们需要广泛了解金融文献中常用的现代计量经济学技术。当然，我希望该书对研究人员（学者和从业者）也有用，因为他们需要关于金融领域常用统计工具的介绍。另外，本书可用于金融学、金融经济学、证券和投资学等本科或研究生课程方案中包含金融时间序列分析或金融计量经济学内容的课程。当然，虽然书中关于建立模型的实例和动机都来自于金融学，但是在管理学、商学、房地产学、经济学等许多其他学科中对理论的实证检验可能也有效运用了计量经济学分析。对于这群人来说，这本书可能也很有用。最后，虽然本教材主要是为本科或硕士水平的学生设计的，但对于没有现代计量经济学课程背景的金融学博士生来说，在涉及金融时间序列模型的内容时，本书也可以成为一本概述性阅读材料。
如果想要很好地理解本书，需要什么基础？
本书不需要读者事先掌握统计学、计量经济学或代数知识，所以非常便于阅读。当然，那些事先接触过微积分、代数（包括矩阵）和基本统计知识的人将能够更快地进入角色。事实上，本书的重点在于将技术有效应用于实际数据和金融问题。所以，在金融和投资领域，我假设读者已经了解了公司金融、金融市场和投资的基本原理。因此，投资组合理论、资本资产定价模型（CAPM）和套利定价理论（APT）、有效市场假说、衍生证券定价和利率期限结构等主题在整个过程中经常被提及，但本文不会对这些基本原理进行详细解释。如果读者缺乏这方面的基础，可以去参阅公司金融、投资学、期货和期权方面很多优秀的书籍，例如Brealey和Myers 2013， Bodie、Kane和 Marcus 2011及2011。

 

 

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