金融计量经济学基础

首页 > 图书中心 > 教学用书 > 本科研究生 > 金融

金融计量经济学基础—基于Python-沈根祥

金融计量经济学基础—基于Python

丛书名：国家级一流本科专业建设·经济学教学用书
著（译）者：沈根祥
资源下载：
责任编辑：刘兵
字       数：525千字
开       本：16 开
印       张：20.5
出版版次：1
出版年份：2025-09-11
书       号：978-7-5642-4685-3/F.4685
纸书定价：68.00元   教师会员可用500积分申请样书

在线购买样书申请收藏

全书首章系统梳理概率统计与计量经济学基础，对易混淆概念（如平稳性、协整关系）进行直观辨析，为后续研究奠定坚实理论基石。在内容创新上，本书深度融入前沿方法论，涵盖成分GARCH模型、混频GARCH-MIDAS、Diebold-Yimaz关联度、向量自回归拆出模型、Go-GARCH模型、得分驱动时变GAS模型及贝叶斯分析中HMC/NUTS抽样等十余种新方法，每章均附Python代码实现路径，实现理论-算法-代码三重贯通。特色亮点包括：专设章节深度阐释贝叶斯时间序列分析框架，结合MCMC方法论展开应用；精选国

同系列产品more >

: 金融计量学（第6版）
邹平
定价：58.00元
查看详情

: 金融统计学（第4版）（
刘红梅
定价：69.00元
查看详情

: 国际投资学（第六版
杨晔
定价：75.00元
查看详情

: 《货币金融学》习
胡乃红
定价：45.00元
查看详情

: 金融计量学（第5版）（
邹平
定价：56.00元
查看详情

图书分类全部图书

全书首章系统梳理概率统计与计量经济学基础，对易混淆概念（如平稳性、协整关系）进行直观辨析，为后续研究奠定坚实理论基石。

在内容创新上，本书深度融入前沿方法论，涵盖成分GARCH模型、混频GARCH-MIDAS、Diebold-Yimaz关联度、向量自回归拆出模型、Go-GARCH模型、得分驱动时变GAS模型及贝叶斯分析中HMC/NUTS抽样等十余种新方法，每章均附Python代码实现路径，实现理论-算法-代码三重贯通。

特色亮点包括：专设章节深度阐释贝叶斯时间序列分析框架，结合MCMC方法论展开应用；精选国内经济金融真实数据编制大量数值例题，强化方法理解与市场洞察；配套资源丰富，线上平台提供教学大纲、教案、PPT、授课视频、习题答案及原始数据，形成“教材-代码-数据-视频”四位一体学习生态。

书中穿插的思考题与练习题紧扣章节核心，助力知识内化与技能提升。

本书既可作为量化金融、数量经济学专业核心教材，亦适合金融从业者、数据分析师作为方法论工具书参考，是连接经典理论与前沿实践的桥梁型著作。

。
目录。
第一章　预备知识……………………………………………………………………… 1。
1. 1　概率统计 ………………………………………………………………………　　　　。
1. 2　计量经济学———线性回归分析………………………………………………　　　　。
　附录　编程语言和软件———Python ……………………………………………… 34。
第二章　一元时间序列 ARIMA 模型 ……………………………………………… 38。
2. 1　平稳时间序列分析…………………………………………………………… 39。
2. 2　单位根非平稳时间序列分析………………………………………………… 76。
第三章　一元时间序列 GARCH 模型 ……………………………………………… 88。
　3. 1　 ARCH 效应和 ARCH 模型………………………………………………… 88。
　3. 2　 GARCH 模型 ………………………………………………………………… 95。
　3. 3　杠杆效应 GARCH 模型 …………………………………………………… 99。
　3. 4　 GARCH 模型中加入外生变量……………………………………………… 102。
　3. 5　风险补偿—GARCH-in-Mean 模型 ………………………………………… 104。
　3. 6　成分 GARCH 模型 ………………………………………………………… 106。
　3. 7　混频 GARCH 模型—GARCH-MIDAS …………………………………… 107。
　3. 8　总结 …………………………………………………………………………… 111。
第四章　多元时间序列分析———VAR 和 MGACH ……………………………… 113 4. 1　向量自回归模型 ……………………………………………………………… 113。
　4. 2　非平稳 VAR—协整和误差修正模型 ……………………………………… 134。
4. 3　多元波动模型 ………………………………………………………………… 143。
附录4　乔勒斯基分解的代数证明—以3×3 矩阵为例…………………………… 154。
第五章　状态空间模型和卡尔曼滤波———SSM 和 KF ………………………… 156。
　 5. 1　线性高斯状态空间模型 …………………………………………………… 156。
　 5. 2　卡尔曼滤波和模型估计 …………………………………………………… 159。
　 5. 3　应用 ………………………………………………………………………… 169。
　 5. 4　不可观测成分模型-UCM ……………………………………………………181。
　附录　 tsa. statespace. MLEModel。
……………………………………………… 191。
第六章　非线性时间序列模型———RS 和 GAS …………………………………… 201。
6. 1　马尔可夫区制转换模型 ……………………………………………………… 201。
　6. 2　非线性非高斯状态空间模型 …………………………………………………217。
6. 3　得分驱动参数时变化—GAS 模型 ………………………………………… 222。
　　　。
第七章　时间序列贝叶斯分析———MCMC …………………………………………240。
　 7. 1　贝叶斯分析简介 ………………………………………………………………240。
　 7. 2　贝叶斯计算———MC 积分 …………………………………………………246。
7. 3　贝叶斯计算———MCMC 方法 …………………………………………… 258。
7. 4　贝叶斯计算———PyMC 软件包 ……………………………………………297。
7. 5　时间序列贝叶斯分析 …………………………………………………………304。
　　　　。
参考书…………………………………………………………………………………… 319。