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金融市场计量经济学电子书下载-金融市场计量经济学pdf免费版

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编辑点评:金融市场计量经济学pdf

金融市场中使用数量方法出现了意想不到的增长。现在的金融专业人士在组合管理、资产交易、风险管理、财务咨询和证券管理中,运用成熟的统计技术已经成为惯用的手段,感兴趣的欢迎下载阅读

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内容简介 

新世纪高校金融学教材译丛。 在过去的二十多年里,金融市场中使用数量方法出现了意想不到的增长。现在的金融专业人士在组合管理、资产交易、风险管理、财务咨询和证券管理中,

运用成熟的统计技术已经成为惯用的手段。 这本经典性著作适用于从事金融计量经济学建模的博士研究生、高级工商管理硕士研究生和金融行业的专业人士。本书包含了实证金融的全部范围,包括资产收益的预测、随机游动的假设、证券市场的微观结构、

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目录 

译者序

序言

1 导言

2 资产收益的可预报性

3 证券市场的微观结构

4 事件研究分析

5 资本资产定价模型

6 多因素定坐模型

7 现值关系

8 跨期均衡模型

9 衍生证券定价模型

10 固定收益证券

11 期限结构模型

12 金融数据中的非线性

GMM附录

参考文献

人名对照表

术语对照表

金融计量、金融工程和计量经济学有什么不同?

作为自学硕士科目的本科生来回答这个问题。金融工程和其他两个科目差别很大;金融工程在于资产定价和一些金融工具的创新上,比如说著名的布莱克-斯科尔斯-莫顿期权定价公式就是金融工程里的一部分,或者说给你条件设计外汇互换,让两个公司可以交易,并对互换定价。经济计量感觉更侧重于政策评估和宏观的经济分析,比方说一个地区新建了经济开发区,评价开发区建立前后有没有明显差别(如果我没记错是DID模型),比如说空间计量(处理地域差异),面板数据都是常用方法。金融计量更注重于时间序列分析,而且要求更高(计量经济学中经常假定数据是弱平稳,但金融计量中要完美解决这个问题,不然参数检验有问题)。多元garch和bekk模型用的很多(经济学很少用),复杂模型估计参数的方法更麻烦,有的连神经网络都用上了。另外强调,金融计量要学号随机过程,鞅论,随机微分,随机积分这些,甚至还要分形学(arfima模型中进行分数阶差分用到hurst指数)和拓扑学。研究更微观,比如说期权价格波动这些。有些东西比如说,美联储加息带来美元上涨对中国经济冲击的实证分析,你说是金融计量也可以,说是经济计量也可以。你要想工作学什么都一样,这些东西可能到你走上领导岗位都不会用到。如果你想参加技术类岗位不如去学大数据或统计,学一门语言(Python就好)后自学金融计量。你的数学功底要扎实。

什么是计量经济学

计量经济学是一门很有用的学科,它属于应用统计学的一种,在研究许多社会科学的实证问题中都有着非常强大的作用——它可以运用统计学的基本原理来估计和量化不同变量之间的数量关系。金融学属于经济学大类的一个极为重要的分支——它研究资本市场运作的规律,本质上是在研究人在资本市场的活动规律,所以也是社会科学的一种。笔者认为,本科阶段的金融学(包括经济学)学生学习计量经济学有以下三层意义:1. 从意识形态和逻辑思维上,我认为一个受过良好高等教育的本科生应当理解一些最基本的,分析诸如“A为什么并且如何导致B?”、“A导致B的逻辑链中是不是还存在他因C?”、“X和Y有着高度的相关性,所以如何就能推断X导致了Y,而不是Y导致了X,或反之?”等等问题的科学方法和逻辑。计量经济学中所蕴含的假设检验、统计推断、抽样统计、回归分析等概念和方法能帮助学生形成这样一种初步的科学思维的因果逻辑。2. 从技术上讲,金融学在很多情形下是在利用历史的信息来推断未来、指导企业未来的财务决策。这就牵涉到对于历史活动数据的分析和推演。计量经济学中无论是对时间序列的分析还是对横截面数据的分析,都能教会学生一定的方法。这相比最基本的算平均数、标准差等基础统计学来说要显得更为全面。这对于学生在未来职业生涯和工作岗位中也会有一定的帮助。3. 从金融的逻辑上讲,学习计量经济学能帮助学生更好地理解金融分析的局限性。统计模型也好、计量模型也好,在金融和社会科学领域都永远不是数学里的1+1=2。模型不可及之处就是金融市场、经济社会的博弈所在。计量经济学在初学的时候会很枯燥,但我认为对于(商学院)本科生阶段而言,理解如何使用模型、如何评估、解释并运用模型的结果、如何发现模型中可能存在的漏洞,并且至少掌握一种计量经济学的软件(比如Eviews,Stata等)比学习如何手工推算参数、单纯理解模型背后的数理原理来得更为重要和实际。

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