具体描述
由姜近勇和潘冠中编著的《金融计量学》系统介绍了金融计量学的基本方法和常用工具（有些内容是作者的原创性成果），既反映了该领域教学与研究的最新进展，又十分贴近中国金融市场的实际，填补了国内同类著述的空白，适合于金融领域的学生、教师、学者和金融业界人士作为教材和参考书。
作者简介
于1995年获得西安大略大学经济学博士学位。主要研究领域包括资本市场的有效性、利率模型、期权定价、波动率的估计和预测，以及基金业绩评估等。在诸如JournaI of FinanciaI EconomiCS， RevieW of Financia[StudieS，Journal of Financial and QuantitatiVe AnalySiS，JournaI of EconometriCS，JournaI of Business and EconomiC Stat-iStiCS，JournaI of FinanciaI EconometriCS，JournaI of Computationat Finance，EconometriC Theory，and Journal of Derivatiyes等学术期刊发表30多篇论文。 于2005年获得上海财经大学金融学博士学位，主要研究领域包括资本市场的有效性、利率模型、期权定价、货币政策与金融市场等。在《数量经济与技术经济研究》、《财经研究》等学术期刊上发表6篇论文。主要讲授本科生水平到研究生水平资产定价领域的课程，如金融经济学、投资学、金融工程、风险管理和金融实证方法等。
目录信息
第一章 收益率的计算、常用数据库及统计软件
1.1 收益率的计算
1.2 常用金融数据库
1.3 常用统计软件
第二章 资产定价模型的时间序列估计与检验
2.1 资本资产定价模型
2.2 capm的估计与检验
2.3 实证例子
2.4 多因子模型的估计与检验
第三章 资产定价模型的横截面估计与检验
3.1 capm的横截面含义
3.2 排序分析
3.3 fama-macbeth回归
第四章 面板数据模型与方差估计
4.1 面板数据模型
4.2 混合回归与fama-macbeth回归
4.3 方差估计
第五章 随机游走检验
5.1 随机游走的设定
5.2 随机游走的统计检验
5.3 随机游走的经济检验
5.4 随机游走检验与有效市场假说
第六章 事件研究方法
6.1 事件研究的步骤
6.2 测定与分析超常收益率
6.3 超常收益率的加总
6.4 实证例子
第七章 arch／garch模型
7.1 条件波动率与资产收益率模型
7.2 a2的设定
7.3 zt的设定
7.4 模型的估计
7.5 实证例子
第八章 随机波动率模型
8.1 随机波动率模型的设定
8.2 sv模型的矩条件
8.3 sv模型的广义矩(gmm)估计
8.4 其他估计方法
第二部分 连续时间模型
第九章 由布朗运动和泊松过程驱动的随机过程
9.1 布朗运动
9.2 随机微分方程
9.3 伊藤积分与伊藤引理
9.4 多维布朗运动及伊藤引理
9.5 模拟扩散过程
9.6 跳跃―扩散过程
9.7 模拟跳跃―扩散过程
第十章 金融中常用连续时间模型的统计性质
10.1 单因子扩散模型
10.2 多因子扩散模型
10.3 跳跃―扩散模型
第十一章 连续时间模型的参数估计方法
11.1 累积量匹配、矩方法和广义矩方法
11.2 极大似然估计
11.3 拟极大似然估计与近似极大似然估计
第十二章 利率模型的半参数与非参数估计方法
12.1 平稳扩散过程的重要性质
12.2 密度函数的核估计与条件期望的n-w估计
12.3 扩散模型的半参数估计方法
12.4 扩散模型的非参数估计方法
第十三章 连续时间模型的特征函数估计方法
13.1 特征函数的定义及基本性质
13.2 独立同分布(iid)情形的ecf估计
13.3 平稳弱相依情形的ecf估计
第十四章 高频数据分析
14.1 二次变差与已实现方差
14.2 已实现幂变差、双幂变差与多幂变差
14.3 市场微观结构噪声的影响
14.4 跳跃检验
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
· 最后一章很明显罗列公式草草了事，那一堆公式我不认为不读附录的论文能看的明白。这本书其实倒数四章反而写的算比较清楚的，就算是姜近勇自己的论文改编的内容材料比如特征函数估计法里面jiang-knight2002的公式罗列还算可以接受，但是最后一章的罗列的那一堆市场微观结构比...
评分· 最后一章很明显罗列公式草草了事，那一堆公式我不认为不读附录的论文能看的明白。这本书其实倒数四章反而写的算比较清楚的，就算是姜近勇自己的论文改编的内容材料比如特征函数估计法里面jiang-knight2002的公式罗列还算可以接受，但是最后一章的罗列的那一堆市场微观结构比...
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用户评价
我花了整整一个周末的时间沉浸在这本书的导论部分，作者的叙事风格极为老练，他并没有直接抛出那些令人望而生畏的专业术语，而是采取了一种“故事化”的引导方式，将宏大的经济现象与微观的统计工具巧妙地串联起来。那种循序渐进的讲解，就像一位经验丰富的导师，耐心地为你剥开复杂的表象，直抵核心的逻辑骨架。我尤其欣赏他对历史背景的梳理，他追溯了现代统计方法在经济预测中遇到的瓶颈，从而自然而然地引出了发展新工具的必要性。读到此处，我几乎能感觉到自己大脑中那些原本零散的经济学概念开始被重新组织和连接，形成了一个更加系统和坚固的认知框架。这种写作手法极大地降低了入门的心理门槛，让原本枯燥的理论学习过程变得充满探索的乐趣和成就感，丝毫没有感到那种传统教材的晦涩难懂。
评分这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的藏青色，搭配烫金的标题字体，散发着一种低调而又不失专业的气息。内页纸张的质地也十分考究，触感温润，油墨印刷清晰锐利，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。装订工艺扎实可靠，书脊平整，可以完全摊开，这对于需要对照参考大量公式和图表的专业书籍来说，简直是福音。尤其是那些复杂的数学推导和计量模型的图示部分，排版得错落有致，逻辑线条清晰可见，即便是初次接触这类深度内容的读者，也能在视觉上感受到编排者的用心。可以看得出，出版方在制作这本书的物理成品上，投入了巨大的精力和成本，它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件值得珍藏的艺术品。这种对细节的极致追求，无疑为后续深入阅读奠定了非常好的心理基础，让人在翻开第一页之前，就对其中蕴含的知识体系抱持着极大的敬意和期待。
评分这本书的习题设计达到了一个极高的水准，它们远非简单的概念复述或数值代入，而是真正考验读者对方法论深刻理解的挑战。很多习题都需要结合实际数据进行操作和解释，甚至引导读者去探究在特定约束条件下，不同模型选择的后果。我尝试着解开其中几道较难的推导题，过程中的挣扎与最终豁然开朗的喜悦，是任何纯粹的阅读体验都无法替代的。这些练习强迫我们将书本上的抽象符号转化成解决实际问题的具体步骤，从而真正实现了“知行合一”。如果说正文是河流的源头，那么这些配套的习题和随附的电子资源（如果包含的话）就是将源头活水引入实践灌溉的渠道，缺一不可，它们确保了知识的内化和技能的养成。
评分这本书的案例分析部分，简直是教科书级别的示范。作者没有停留在纯理论的阐述，而是精选了多个具有时代代表性的金融事件进行深度剖析。例如，他对某次全球性资产泡沫的回归分析，不仅仅是展示了模型的拟合优度，更重要的是，他详细记录了从数据清洗、变量选取、模型设定到最终结果解释的每一步思考过程，包括那些“为什么不使用这个方法”的论证。这种透明化的研究流程，对于希望将理论应用于实践的读者来说，价值无可估量。我发现自己开始模仿作者的思路，尝试对当前市场的一些波动性进行初步的定性分析，虽然手头工具尚显稚嫩，但思维的启发已然打开。书中的每一个图表都不是孤立存在的装饰品，而是紧密服务于论点的有力支撑，读完这些案例，我感觉自己仿佛参与了一次高级的量化研究研讨会。
评分与其他同类书籍相比，这本书在对前沿技术和新兴领域的覆盖上显得尤为及时和前瞻。当我读到关于高频数据处理和机器学习在金融时间序列预测中应用的章节时，着实感到一阵振奋。作者并没有将这些技术视为遥不可及的“黑箱”，而是深入浅出地解释了其背后的统计假设和局限性。他非常审慎地平衡了模型的新颖性与稳定性的讨论，没有陷入过度追逐“时髦”方法的误区，而是强调了稳健性才是长期生存的关键。这种批判性思维的植入，极大地拓宽了我对未来金融分析工具箱的想象空间，让我意识到，计量工具本身也在飞速迭代，保持学习和更新知识结构的紧迫感油然而生。这不仅仅是一本参考书，更像是一张通往行业未来发展方向的路线图。
评分学了1、2、3、6、9、10章，姜老师讲课远超预期的棒。了解了一些以前计量课没涉及的方面和细节。
评分学了1、2、3、6、9、10章，姜老师讲课远超预期的棒。了解了一些以前计量课没涉及的方面和细节。
评分超喜欢的一本书。的确是少见的优秀中文计量金融专著。思路非常清楚，表述清晰，有原创性。帮助我搞定了资产定价的毕业论文哈哈
评分比Campbell那本97年的《The Econometrics of Financial Markets》好读。读得最认真的是每章的实证例子。
评分感觉是 现有金融计量方面 中文书 里 最好的一本（至少在2019年之前），虽然里面还有些typo, 作者提供的个人主页也失效了。希望可以再版，尤其是改进的新版的。
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