金融计量经济学导论(第三版)(高级金融学译丛)
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天津武清
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作者[英]克里斯·布鲁克斯
出版社格致出版社
ISBN9787543229761
出版时间2019-05
装帧平装
开本16开
定价118元
货号27866675
上书时间2024-12-26
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商品详情
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前言
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，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2—13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。
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。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)。
导语摘要
《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。
作者简介
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。
目录
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（β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：E(ut)=0 5.4 假定2：var(ut)=σ2<∞ 5.5 假定3：对于i≠j，cov(ui,uj)=0 5.6 假定4：xt非随机 5.7 假定5：扰动项服从正态分布 5.8 多重共线性 5.9 函数形式错误 5.10 忽略重要变量所带来的问题 5.11 包含无关变量的情况 5.12 参数稳定性检验 5.13 测量误差 5.14 构建计量经济学模型的策略以及对建模理念的探讨 5.15 确定主权信用评级 自测题 6 单变量时间序列建模与预测6.1 引言 6.2 一些术语和概念6.3 移动平均过程6.4 自回归过程6.5 偏自相关函数 6.6 ARMA过程 6.7 建立ARMA模型：Box-Jenkins方法6.8 在EViews中建立ARMA模型6.9 金融时间序列建模6.10 指数平滑6.11 计量经济学中的预测6.12 在EViews中运用ARMA模型进行预测 6.13 用EViews估计指数平滑模型自测题7 多元模型 7.1 动机7.2 联立方程偏差7.3 如何有效估计联立方程模型？7.4 可以从π中获得初始系数值吗？7.5 金融学中的联立方程7.6 外生性的定义7.7 三元系统7.8 联立方程系统的估计步骤7.9 联立方程模型在买卖价差和交易活动建模中的应用 7.10 EViews中的联立方程建模7.11 向量自回归模型7.12 VAR模型中应该包含同期项吗？7.13 分块显著性检验和因果关系检验7.14 包含外生变量的VAR模型7.15 脉冲响应和方差分解 7.16 VAR模型应用实例：资产收益率和宏观经济的相互影响7.17 EViews中的VAR模型估计自测题8 金融领域中的长期关系建模8.1 平稳性和单位根检验8.2 存在结构突变时的单位根检验8.3 用EViews进行单位根检验8.4 协整8.5 误差校正模型8.6 检验回归中的协整：一种基于残差的方法8.7 协整系统中的参数估计方法8.8 期货市场和现货市场的领先—滞后及长期关系8.9 运用基于VAR的Johansen技术来检验和估计协整系统8.10 购买力平价8.11 国际债券市场间的协整8.12 检验利率期限结构的预期假说8.13 用EViews检验协整并为协整系统建模自测题9 波动率和相关性建模9.1 动机：进入非线性领域9.2 波动率模型9.3 历史波动率9.4 隐含波动率模型9.5 指数加权移动平均模型9.6 自回归波动率模型9.7 自回归条件异方差模型9.8 广义ARCH（GARCH）模型9.9 估计ARCH/GARCH模型9.10 基本GARCH模型的扩展9.11 非对称GARCH模型9.12 GJR模型9.13 EGARCH模型9.14 在EViews中估计GJR和EGARCH9.15 检验波动非对称性9.16 GARCH-M模型9.17 运用GARCH类模型预测波动率9.18 检验非线性约束或非线性模型假设9.19 波动率预测：文献中的一些例子及结果9.20 回顾随机波动模型9.21 预测协方差和相关性9.22 金融中的协方差建模与预测：几个例子9.23 简单协方差模型 9.24 多元GARCH模型9.25 直接相关模型9.26 对基本多元GARCH模型的拓展9.27 带有时变协方差的CAPM多元GARCH模型9.28 估计FTSE指数收益率的时变套期保值比率9.29 多元随机波动模型9.30 用EViews估计多元GARCH模型附录：基于极大似然方法的参数估计自测题10 转换模型10.1 动因10.2 金融市场中的季节性：简介与文献综述10.3 对金融数据中的季节效应建模10.4 估计简单分段线性函数 10.5 马尔科夫转换模型10.6 实际汇率的一个马尔科夫转换模型10.7 马尔科夫转换模型的应用：金边债券与股票的收益率之比10.8 用EViews估计马尔科夫转换模型10.9 门槛自回归模型10.10 估计门槛自回归模型10.11 马尔科夫转换模型和门槛自回归模型中的设定检验：一个忠告10.12 法国法郎——德国马克汇率的SETAR模型10.13 FTSE100指数及其股指期货市场的门槛模型10.14 关于机制转换模型和预测精度自测题 11 面板数据 11.1 什么是面板技术及如何使用这一技术？11.2 面板技术11.3 固定效应模型11.4 时间固定效应模型11.5 用固定效应模型来考察银行业竞争问题11.6 随机效应模型11.7 运用面板数据研究中欧和东欧银行业信用的稳定性 11.8 在EViews中估计面板模型11.9 面板单位根检验和面板协整检验11.10 延伸阅读自测题12 受限因变量模型12.1 简介与动机 12.2 线性概率模型 12.3 Logit模型12.4 用Logit模型检验啄食顺序假说12.5 Probit模型12.6 如何在Logit模型和Probit模型中做出选择？ 12.7 估计受限因变量模型12.8 衡量线性因变量模型的拟合优度12.9 多项线性因变量12.10 重温啄食顺序假说——在不同融资方式间做出选择12.11 排序响应线性因变量模型12.12 被动评级是向下有偏的吗？一个排序Probit分析 12.13 审查因变量和截断因变量 12.14 用EViews估计受限因变量模型自测题附录：Logit模型和Probit模型的极大似然估计量13 模拟方法 13.1 动机13.2 蒙特卡洛模拟13.3 方差缩减技术13.4 自举法13.5 随机数生成器13.6 模拟方法在解决计量经济或金融问题时的缺陷 13.7 计量经济学中的蒙特卡洛模拟：导出DF检验的临界值 13.8 实例：模拟期权定价13.9 实例：运用自举法计算风险资本要求自测题14 金融学实证分析、课题研究和论文撰写14.1 实证研究的概念和目的14.2 选题14.3 是在资助下进行研究还是开展独立研究？ 14.4 研究提纲14.5 网络上的工作论文和文献14.6 关于获取数据14.7 关于选择计算机软件14.8 关于方法14.9 事件研究法 14.10 检验CAPM和Fama-French方法14.11 关于论文结构14.12 论文的表达方式问题附录1 本书中用到的数据来源附录2 统计分布表术语表参考文献译后记
内容摘要
《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。
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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。
媒体评论
“在这一版中，勒罗伊和沃纳更加坚实了本书作为新古典主义资产定价模型理想导论的角色。其论述内容是权威且严谨的，并且不失优雅，如今甚至更加综合。”——达雷尔·达菲（Darrell Duffie），斯坦福大学商学院金融学杰出讲座教授
“本书依然是一本优秀的教材，将一般均衡理论基础与金融学工具和观点结合起来，并提供了关于无限期模型的精彩且清晰的分析——或略加修饰，或直观易懂。它是我的金融学研究生课程的教材。”——斯蒂芬·A. 罗斯（Stephen A. Ross），MIT斯隆商学院金融经济学莫迪利安尼教授
“这是一本严谨、清晰、易读的著作。本书向读者介绍了金融经济学，将其作为作为微观经济学和一般均衡理论的自然延伸。它由两位领域内的优秀专家撰写而成，十分独特。”——拉吉尼希·梅赫拉（Rajnish Mehra），亚利桑那州立大学金融学与经济学教授
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