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| 內容簡介： |
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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。
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| 目錄：
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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
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