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☆☆☆☆☆

出版者:中国林业出版社

作者:王念鹏

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:8.5

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787503828904

丛书系列:

图书标签:

线性代数
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具体描述

编辑推荐：众所周知，实（复）数的加法和乘法满足交换律。可是，您是否知道：（1）哪种运算不满足交换律？（2）哪种加法或乘法不满足交换律？刚升入二年级的大学生应该能够回答上述问题。掌握本书的内容以后，相信您会有更多更好的答案。不仅如此，可能因此您才能真正有点明白什么是“数学”。本书的一切问题是围绕“解线性方程组”而展开的。以前您只会解极简单的方程（组）

现代金融计量经济学导论：理论与实践导言：迎接复杂金融世界的挑战随着全球金融市场的日益复杂化和数据驱动决策的兴起，传统的经济学分析方法已难以完全捕捉金融现象的精髓。本著作《现代金融计量经济学导论：理论与实践》旨在为研究人员、金融分析师和高年级学生提供一套坚实的理论框架与实用的计量工具，以应对当前金融领域面临的诸多挑战。全书聚焦于如何运用先进的计量经济学方法，科学地分析金融时间序列数据、评估风险、构建预测模型，并理解金融市场的内在机制。本书结构清晰，从基础的统计与概率回顾开始，逐步深入到高阶的金融时间序列模型，强调理论推导与实际应用相结合。我们不仅仅关注“如何估计”，更深究“为什么采用这种估计方法”，以及估计结果在金融实践中意味着什么。 --- 第一部分：金融数据与基础计量回顾本部分为后续复杂模型的学习打下坚实的基础，重点梳理了金融领域特有的数据处理需求和统计学原理。第一章：金融数据的特性与预处理金融数据与宏观经济学数据存在显著差异，表现出高频、高波动性、尖峰厚尾等特征。本章首先系统梳理了股票价格、收益率、交易量、期权价格等常见金融时间序列的类型与收集方法。重点内容包括：收益率计算与转换：详细比较算术收益率和对数收益率的优劣，探讨不同频率数据间的转换（如从日数据到年化数据的处理）。检验平稳性：引入单位根检验（如ADF检验、PP检验），解释非平稳性对回归模型的潜在危害，并介绍差分处理技术。序列相关性与异方差性：讲解金融时间序列中常见的序列相关（如自相关ACF和偏自相关PACF）和异方差现象（如波动率聚类），并介绍初步的诊断工具。第二章：线性回归模型在金融中的应用与局限本章回顾了经典的普通最小二乘法（OLS），并着重分析其在处理金融数据时遇到的挑战。 OLS的基本假设与违反：详细阐述了OLS在金融数据中常被违反的假设，如误差项的非独立同分布（i.i.d.）。异方差性的处理：介绍怀特（White）标准误等稳健标准误估计方法，以及加权最小二乘法（WLS）在特定场景下的应用。多重共线性与模型选择：讨论多重共线性的识别（VIF），并引入信息准则（AIC、BIC）在金融模型筛选中的作用。 --- 第二部分：金融时间序列模型：波动率与自回归分析金融市场最显著的特征之一是波动率的聚集性。本部分集中探讨如何对这种动态进行建模和预测。第三章：自回归移动平均（ARMA）模型及其扩展 ARMA模型是理解金融序列动态的基础工具。本章从白噪声过程出发，逐步构建AR、MA到ARMA模型，并延伸至更具解释力的扩展模型。定阶与估计：详细介绍如何利用ACF/PACF图和统计检验确定最佳的$p$和$q$阶数。平稳性和可逆性条件：解释模型可识别性的数学约束。非平稳序列的整合模型（ARIMA）：阐述如何通过差分处理时间序列，构建ARIMA模型，并探讨其在趋势性资产收益率分析中的应用。第四章：条件异方差模型（ARCH/GARCH族）理解和预测波动率是风险管理的核心。本章深入讲解描述金融时间序列条件异方差现象的主流模型。 ARCH模型：从原理上阐述波动率对过去残差平方的依赖性。 GARCH模型：介绍更简洁、更具持久性的标准GARCH(1,1)模型，并解释其参数的经济学含义。扩展模型：详细介绍处理非对称效应的EGARCH（指数GARCH）和GJR-GARCH模型，分析“杠杆效应”在实际数据中的表现。半参数与非参数方法：简要介绍基于历史模拟（Historical Simulation）的波动率估计方法，作为参数模型的补充。 --- 第三部分：多变量金融分析与风险度量金融决策往往涉及多个相互关联的资产，本部分聚焦于如何处理多维数据并进行风险的量化评估。第五章：向量自回归（VAR）模型与格兰杰因果关系当需要研究多个时间序列变量之间的相互作用时，VAR模型是首选工具。 VAR模型的设定与估计：介绍VAR模型的结构，以及如何选择适当的滞后阶数。格兰杰因果检验：严格检验变量间的预测关系，例如利率变动是否“格兰杰导致”股市波动。脉冲响应函数（IRF）：核心分析工具，用于追踪一个变量的冲击如何随时间在系统中传播和衰减。方差分解（FEVD）：量化不同变量的冲击对系统内其他变量预测误差的相对贡献。第六章：协整关系与长期均衡模型对于具有共同长期趋势的资产组合（如资产价格或汇率），协整分析至关重要，它是配对交易策略的理论基础。协整的定义与判据：介绍恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约亨森（Johansen）检验。向量误差修正模型（VECM）：建立短期动态调整与长期均衡关系之间的桥梁，分析“回归残差”的修正速度。第七章：金融风险度量：VaR与预期短缺（ES）本章是风险管理应用的直接体现，侧重于度量极端损失的可能性。风险价值（Value at Risk, VaR）：详细介绍历史法、参数法（基于正态性假设或t分布假设）和蒙特卡洛模拟法计算VaR。预期短缺（Expected Shortfall, ES）：解释ES作为更优越的尾部风险度量指标，以及如何从分布估计中推导ES。回溯检验（Backtesting）：介绍如何对估计出的VaR模型进行有效的性能评估，确保模型的可靠性。 --- 第四部分：前沿话题：高频数据与机器学习在金融中的集成本部分探讨现代金融计量学前沿，将传统时间序列分析与新兴的计算方法相结合。第八章：高频数据的挑战与微观市场结构高频数据（如秒级或毫秒级）揭示了不同的市场动态，但其计量处理也极具挑战。高频数据的噪音与微观结构：讨论最优执行价格、订单簿信息以及交易延迟问题。现实波动率（RV）：介绍如何利用高频价格信息估计真实资产波动率，克服传统方法在日度数据中平滑掉的瞬时波动。跳跃扩散模型：引入跳跃项来解释市场在短时间内的突变，如股票崩盘或重大新闻事件。第九章：计量经济学与机器学习的融合机器学习在金融预测和分类任务中展现出强大潜力，但其“黑箱”特性需要计量经济学的严谨性进行解释和验证。因子模型与正则化方法：探讨Lasso和Ridge回归如何应用于高维度因子模型（如Fama-French五因子模型扩展），实现变量选择和避免过度拟合。预测模型的评估：强调金融预测中的样本外（Out-of-Sample）检验，区分纯粹的预测准确性和经济学上的有效性。时间序列中的非线性模型初探：简要介绍支持向量机（SVM）或神经网络在捕捉复杂的、难以用线性模型描述的金融关系中的应用前景。 --- 结语《现代金融计量经济学导论：理论与实践》通过对理论基础的夯实、核心模型的深入剖析以及前沿技术（如高频数据和机器学习）的整合介绍，旨在培养读者严谨的量化思维和解决实际金融问题的能力。全书配备了丰富的案例研究和（虚拟的）软件操作指导，确保读者能够将所学知识有效地应用于真实世界的金融数据分析中。掌握这些工具，将是洞察市场、有效管理风险的基石。

作者简介

目录信息

前言
概述
第一章 n阶行列式
第二章矩阵及其运算
第三章向量组的线性相关性和矩阵的秩
第四章线性方程组
第五章相似矩阵及二次型
第六章线性空间与线性变换
附录线性代数常考内容提示
参考文献
后记
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

随着我阅读的深入，我注意到作者在不同章节间构建的隐形联系网。比如，在讲特征值分解的章节，会有一个回顾性的注解，引导读者回顾之前学过的行列式和多项式理论是如何为这一部分做铺垫的。这种跨章节的呼应和整合，极大地帮助我打破了传统教学中知识点被割裂的弊端。线性代数最难的就是全局观的建立，而这本书在潜移默化中就帮你完成了这项工作。它不是简单地把知识点堆砌在一起，而是像一位高明的建筑师，展示了如何用这些基础材料搭建起一个结构严谨、功能强大的数学大厦。对于那些希望从“会做题”跨越到“能理解和创新地解决问题”的进阶学习者来说，这本书提供了一个非常扎实和具有启发性的视角。它的价值在于，它教会你的不仅仅是解题的技巧，更是一种结构化的、面向问题的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

我尝试着用这本书中的一些高级技巧去处理我正在做的期末复习题，效果立竿见影。过去，我处理那些涉及相似矩阵对角化的问题时，总是感觉像在迷宫里打转，不知道从哪个系数入手。但这本书里对不同情况下的对角化条件做了非常细致的分类讨论，特别是关于不可对角化矩阵的处理，它不仅给出了标准步骤，还深入探讨了为什么选择这些步骤的数学原理，而不是简单地抛出一个公式套路。阅读过程中，我感觉自己仿佛在和作者进行一场高质量的智力对话，对方不仅提供了答案的钥匙，还教我如何自己去打造一把更通用的钥匙。这种由内而外的自信提升，比单纯记住几个例题的解法要重要得多。我甚至开始期待下一次的习题课，想试试用书上提到的那些“非主流”但高效的方法来解决问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚开始我对“解题方法指导”这类书抱有一丝怀疑，总觉得它们难免落入“题海战术”的俗套，重数量而轻质量。然而，这本书打破了我的固有偏见。它对每种题型的分析都极其深入，绝不是停留在表面操作层面。例如，在讲解正交化和最小二乘法时，作者花了大篇幅去解释为什么在几何意义上进行投影是解决超定方程组矛盾的“最佳妥协”，这种对背后数学哲学的挖掘，让冰冷的代数运算瞬间有了温度和意义。我发现，当我真正理解了“为什么”要这么做，而不是只知道“怎么”做的时候，我对整个线性代数的认知都上升到了一个新的维度。这本书的价值，已经超越了单纯的应试工具，更像是一部引导我们理解数学思维方式的入门指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和细节处理真的值得称赞。很多工具书为了塞进更多内容，常常牺牲阅读体验，但这本却保持了一种难得的清晰和条理性。字体大小适中，行间距留得也恰到好处，即便是长时间盯着那些密密麻麻的矩阵运算，眼睛也不会感到特别疲劳。更让我惊喜的是，它在一些关键的定理证明后面，会附带一个“解题应用小贴士”的板块，这简直是点睛之笔！它没有冗余的理论阐述，而是直接告诉你：“这个性质在求解特征值时特别管用，你应该这样去思考。”这种将纯理论与实战技巧无缝对接的设计，极大地提升了我的学习效率。我常常翻到某一页，发现自己之前在某个特定类型的题目上卡住的地方，这本书竟然用一种非常巧妙的视角给出了清晰的思路引导，仿佛有一位经验丰富的老师在你身边耳提面命，告诉你如何避开思维陷阱。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书，被它厚实的封面和简洁的书名吸引了。我一直觉得，数学的学习，尤其是像线性代数这样抽象的科目，光靠理解概念是远远不够的，关键在于如何将这些概念转化为解决实际问题的能力。这本书似乎正是抓住了这一点，它不像许多教科书那样只罗列定理和公式，而是更注重“方法”的提炼。我特别留意了它在不同章节的编排逻辑，感觉作者在构建知识体系上花了不少心思。比如，在讲向量空间时，它并没有直接跳到复杂的子空间运算，而是先用一系列直观的几何例子来铺垫，这种循序渐进的方式对于我这种对理论推导感到吃力的读者来说，无疑是极大的福音。书中的例题选择也很有代表性，它们不仅仅是公式的简单代入，而是巧妙地融合了不同知识点，让人在解题过程中不断加深对概念间联系的理解。总体来说，这本书给我的第一印象是扎实、务实，它似乎在告诉你：“别怕，我们有办法搞定它。”

评分☆☆☆☆☆