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金融计量经济学与大数据分析-杨超

金融计量经济学与大数据分析

丛书名:无
著(译)者:杨超
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责任编辑:胡芸
字       数:138千字
开       本:16 开
印       张:9
出版版次:1
出版年份:2026-03-31
书       号:978-7-5642-4913-7/F.4913
纸书定价:59.00元   教师会员可用500积分申请样书

本书从金融实证研究的常见问题出发,以新类型的金融数据作为突破口,选取在金融实践中得到应用和验证的新方法。全书分为三个部分:第一部分归纳金融实证分析的主要问题和常用的金融数据,明确金融计量经济学研究的目标和对象;第二部分讲解经典计量经济学理论,包括经典线性回归模型及其拓展和时间序列分析方法;第三部分针对高维数据、网络数据和文本数据,介绍收缩估计、网络生成模型、AI 文本分析方法等新技术,以及线性因子模型、内生贸易网络等实际应用。本书可作为硕博研究生金融计量经济学课程教材。

  • 本书从金融实证研究的常见问题出发,以新类型的金融数据作为突破口,选取在金融实践中得到应用和验证的新方法。

    全书分为三个部分:第一部分归纳金融实证分析的主要问题和常用的金融数据,明确金融计量经济学研究的目标和对象;第二部分讲解经典计量经济学理论,包括经典线性回归模型及其拓展和时间序列分析方法;第三部分针对高维数据、网络数据和文本数据,介绍收缩估计、网络生成模型、AI 文本分析方法等新技术,以及线性因子模型、内生贸易网络等实际应用。

    本书可作为硕博研究生金融计量经济学课程教材。


  • 第一部分 金融实证分析简介。
    第 1 章 实证问题与金融数据 ………………………………………………… 3。
    1.1 大数据时代的实证分析 ……………………………………………… 3。
    1.2 金融数据类型 ………………………………………………………… 4。
    1.3 三种模型 ……………………………………………………………… 6。
    第二部分 金融计量基本理论。
    第 2 章 经典线性回归模型 …………………………………………………… 11。
    2.1 线性回归模型 ………………………………………………………… 11。
    2.2 最小二乘估计的原理 ………………………………………………… 13。
    2.3 经典模型假设 ………………………………………………………… 15。
    2.4 代数性质与拟合优度 ………………………………………………… 20。
    2.5 小样本性质与统计推断 ……………………………………………… 23。
    2.6 大样本性质与统计推断 ……………………………………………… 26。
    第 3 章 广义线性回归模型 …………………………………………………… 31。
    3.1 广义线性回归模型 …………………………………………………… 31。
    3.2 OLS 估计的性质 ……………………………………………………… 32。
    3.3 GLS 估计 ……………………………………………………………… 33。
    第 4 章 数据问题与内生性 …………………………………………………… 36。
    4.1 数据问题 ……………………………………………………………… 36。
    4.2 内生性与工具变量 …………………………………………………… 38。
    第 5 章 面板数据模型 ………………………………………………………… 46。
    5.1 面板数据的基本框架 ………………………………………………… 47。
    5.2 基于混合回归的几种估计 …………………………………………… 49。
    5.3 固定效应模型 ………………………………………………………… 51。
    5.4 随机效应模型 ………………………………………………………… 53。
    5.5 小结 …………………………………………………………………… 54。
    第 6 章 非线性与受限因变量模型 …………………………………………… 55。
    6.1 非线性回归 …………………………………………………………… 55。
    6.2 受限因变量模型 ……………………………………………………… 57。
    第 7 章 时间序列分析 ………………………………………………………… 60。
    7.1 时间序列的定义与基本性质 ………………………………………… 61。
    7.2 自回归与移动平均 …………………………………………………… 67。
    7.3 时间序列的波动率建模 ……………………………………………… 70。
    7.4 单位根与协整 ………………………………………………………… 73。
    7.5 向量自回归模型 ……………………………………………………… 77。
    第三部分 大 数 据 方 法。
    第 8 章 高维数据问题 ………………………………………………………… 85。
    8.1 高维数据与收缩估计 ………………………………………………… 85。
    8.2 高维数据与线性因子模型 …………………………………………… 89。
    第 9 章 网络数据分析 ………………………………………………………… 98。
    9.1 网络计量经济学与机器学习 ………………………………………… 98。
    9.2 静态网络形成模型 ………………………………………………… 104。
    9.3 动态网络形成模型 ………………………………………………… 110。
    9.4 网络上的经济金融现象 …………………………………………… 117。
    第 10 章 AI 文本分析………………………………………………………… 119。
    10.1 AI 文本分析概述…………………………………………………… 119。
    10.2 AI 文本分析的核心技术…………………………………………… 122。
    10.3 核心 AI 模型 ……………………………………………………… 125。
    参考文献 ……………………………………………………………………… 130

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