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金融计量学：时间序列分析视角

￥ 14.87 3.2折 ￥ 46 九五品

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作者张成思

出版社中国人民大学出版社

ISBN9787300279039

出版时间2020-03

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数356页

定价46元

上书时间2024-05-23

评价1762好评率 99.89%

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品相描述：九五品
商品描述
基本信息
书名:金融计量学：时间序列分析视角
定价：46.00元
作者:张成思
出版社：中国人民大学出版社
出版日期：2020-03-01
ISBN：9787300279039
字数：
页码：356
版次：3
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑推荐

内容提要
本书可以用作高等院校的“金融计量学”“时间序列分析””等课程的教材。教师可以根据具体课时安排讲授章节和学生自学章节。第三版对全书各个章节的细节描述和部分数据进行了更新，修正了之前版本中的个别笔误，并且新增了第6章“序列相关性检验”等内容。全新改版后，本书更注重金融计量理论与实际应用的紧密结合，理论内容涵盖全面，理论讲解深入浅出，同时特别强调理论知识的实际应用。为提高本书的可读性，笔者将涉及的比较繁难的内容尽量以简单浅显的语言形式和生动活泼的图表形式解读出来，并且结合金融计量软件讲解一些具体数据处理和回归操作过程，形式新颖，期望使读者阅而不烦。    本书适合作为经济管理类本科生高年级或者研究生的教材。对于具有统计学基础知识的学生，本书不失为一本简单易懂的自学参考书。对于经济金融领域的分析师和行业研究人员，特别是从事应用研究工作的相关人员，本书也是一本有益的案头工具书。另外，本书也可以作为学生撰写毕业论文时使用计量方法的应用指南。通过阅读本书，读者可以系统学习时间序列分析的相关基础知识，并且运用书中介绍的应用流程对现实问题进行分析和研究。
目录
章 金融计量学初步    /1  1．1 金融计量学的范畴   /1  1．2 金融时间序列数据   /2  1．3 金融计量分析中的基本概念  / 5   第2章 金融计量软件介绍    /12  2．1 综合介绍   /12  2．2 EViews使用简介   /14 2．3 GAUSS使用简介   /23  2．4 Stata使用简介   /27  练习2   /37   第3章 差分方程、滞后运算与动态模型    /44  3．1 一阶差分方程   /44  3．2 动态乘数与脉冲响应函数   /48  3．3 高阶差分方程   /51  3．4 滞后算子与滞后运算法   /53  练习3   /56   第4章 平稳AR模型    /58  4．1 基本概念   /58  4．2 一阶自回归模型：AR（1）   /64  4．3 二阶自回归模型：AR（2）   /73  4．4 p阶自回归模型：AR（p）   76  练习4   /82第5章 平稳ARMA模型    /83  5．1 移动平均过程   /83  5．2 自回归移动平均过程   /90  5．3 部分自相关函数   /94  5．4 样本自相关与部分自相关函数   /97  5．5 ARMA模型的建立与估计   /101  5．6 实例应用：中国CPI通货膨胀率的AR模型   /104  练习5   /106   第6章 序列相关性检验    /108  6．1 Breusch-Godfrey LM序列相关性检验   /109 6．2 Durbin-Watson序列相关性检验   111  6．3 序列相关性检验的基本原理：高斯牛顿回归方法   /112  6．4 工具变量估计与序列相关性检验   /114  6．5 多维模型的序列相关性问题   /114  练习6   /115   第7章 预测理论与应用    /116  7．1 基本概念与预测初步   /116  7．2 基于MA模型的预测   /122  7．3 基于AR模型的预测   /124  7．4 预测准确性的度量指标   /126  练习7   /127   第8章 非平稳时间序列模型    /128 8．1 确定性趋势模型   /128  8．2 随机趋势模型   /130  8．3 去除趋势的方法   /134  练习8   /141   第9章 单位根检验法    /142  9．1 DF单位根检验法   /142  9．2 ADF单位根检验法   /146  9．3 其他单位根检验法   /151  9．4 各种单位根检验法的应用   /160  练习9   /164   0章 向量自回归（VAR）模型    /165  10．1 VAR模型介绍   /165  10．2 VAR模型的估计与相关检验   /176  10．3 格兰杰因果关系   /182  10．4 VAR模型与脉冲响应分析   /184  10．5 VAR模型与方差分解   /190  练习10   /192   1章 结构向量自回归（SVAR）模型    /194  11．1 SVAR模型初步   /194  11．2 SVAR模型的基本识别方法   /198  11．3 SVAR模型的三种类型   /201  11．4 SVAR模型的估计方法总结   /210 11．5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较   /211  练习11   /213   2章 协整与误差修正模型    /215  12．1 协整与误差修正模型的基本定义   /215  12．2 Engle-Granger协整分析方法   /223  12．3 向量ADF模型与协整分析   /230  12．4 向量误差修正模型   /234  12．5 确定性趋势与协整分析   /237  12．6 Johansen协整分析方法   /240  12．7 VECM的估计与统计推断   /243  12．8 Johansen协整分析方法的应用   /244  练习12   /246   3章 GARCH模型    /248  13．1 背景介绍   /248  13．2 ARCH模型   /252  13．3 GARCH模型   /257  13．4 非对称GARCH模型：TGARCH与EGARCH   /270  13．5 其他GARCH模型   /276  练习13   /279   4章 非线性时间序列模型    /280  14．1 非线性时间序列模型背景介绍   /280  14．2 马尔可夫区制转移模型   /281  14．3 门限模型   /292  14．4 应用   /295  练习14   /299   5章 资产定价模型与估计    /300  15．1 CAPM理论回顾   /300  15．2 CAPM实证检验方法   /302 15．3 多因素资产定价模型   /305  15．4 CAPM应用   /307  练习15   /315附 录 矩阵代数与经典线性回归模型    /316  A．1 矩阵代数   316  A．2 经典线性回归的基本假设   /324  A．3 普通二乘估计   /324  练习A1   /331    参考文献    /333
作者介绍

序言

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