《连续时间金融》(修订版)从代理人可以在连续时间中调整其决策这样一个模型出发，发展了金融数学和金融经济理论。时间和不确定性是影响金融经济行为的核心要素。也正是时间和不确定性二者相互作用的复杂性，为金融研究提出了智力上的挑战并使之激动之心。正确分析二者相互作用的影响，通常需要复杂的分析工具。实际上，高深的数学训练已经成为本领域研究者必备的条件。然而，尽管它的数学很复杂，但金融理论还是对金融实践产生了直接的、巨大的影响。只要我们随便将当前的实践与20年前的实践比较一下，就足以发现有效市场理论、投资组合选择、风险分析以及未定权益定价理论对货币管理、金融中介机构、投资银行、公司金融以及资本预算程序所产生的冲击；人们甚至还能发现金融理论对法律问题产生的影响，例如涉及到资产评估的案件、对受管制行业收益率的听证以及对监管那些信托机构“精明人”行为创新的浪潮中，金融...(展开全部)

本书从代理人可以在连续时间中调整其决策这样一个模型出发，发展了金融数学和金融经济理论。本书从头至尾都运用连续时间模型的分析方法，分别阐释了最优消费和投资组合选择、认股权证和期权定价理论、公司财务和金融中介理论的未定权益分析、金融跨期均衡理论、连续时间模型在某些公共财政问题中的应用。 在本修订版中，新增加了大学捐赠基金管理等内容。保罗•萨缪尔森为本书作序。

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《连续时间金融》(修订版)从代理人可以在连续时间中调整其决策这样一个模型出发，发展了金融数学和金融经济理论。时间和不确定性是影响金融经济行为的核心要素。也正是时间和不确定性二者相互作用的复杂性，为金融研究提出了智力上的挑战并使之激动之心。正确分析二者相互作用的影响，通常需要复杂的分析工具。实际上，高深的数学训练已经成为本领域研究者必备的条件。然而，尽管它的数学很复杂，但金融理论还是对金融实践产生了直接的、巨大的影响。只要我们随便将当前的实践与20年前的实践比较一下，就足以发现有效市场理论、投资组合选择、风险分析以及未定权益定价理论对货币管理、金融中介机构、投资银行、公司金融以及资本预算程序所产生的冲击；人们甚至还能发现金融理论对法律问题产生的影响，例如涉及到资产评估的案件、对受管制行业收益率的听证以及对监管那些信托机构“精明人”行为创新的浪潮中，金融...(展开全部)

金融数据分析完全指南 培养新一代量化精英 ★★★ ◎内容简介 本书是金融时间序列分析领域不可多得的杰作，自第1版问世以来，广受赞誉，产生了深远的影响。本书全面介绍了金融时间序列分析的理论和方法，系统地讲解了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用开源的R软件包，可以对金融数据进行实证分析，也可以使用实例对相关计算和分析进行说明。本书还对金融计量方法的当前研究热点和一些最新研究成果进行了概述，例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。 第3版的特点还包括以下几个方面： ◆ 在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中，都使用了非线性持续期模型； ◆ 新增了一些非线性模型和方法的应用； ◆ 更新了多元时间序列分析，探讨了协整与配对交易的相关性； ◆ 采用一种统一的新方法，通过损失函数分析风险值； ◆ 在相...(展开全部)

本书是金融时间序列分析领域不可多得的上乘之作，第1版面世后即成为该领域最具影响力的作品。作者在全面阐述金融时间序列分析理论知识的同时，还系统地介绍了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用能够免费得到的R软件包，可以对金融数据进行实证分析，也可以使用现实的例子对相关计算和分析进行说明。本书还对金融计量经济学的最新进展进行了深入分析，例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。 第3版新增加的内容还包括以下几方面。  在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中，都使用了非线性持续期模型。 新增加了一些非线性模型和方法的应用。  更新了多元时间序列分析，分析了协整应用到配对交易分析的实用性。 使用损失函数这个新的统一的方法分析风险值。  在相依数据的极值、分位数和风险值的...(展开全部)

《金融时间序列分析》主要介绍了计量经济学和统计学文献中出现的金融计量方法方面的最新进展，强调实例和数据分析。特别是包含当前的研究热点，如风险值、高频数据分析和马尔町夫链蒙特卡罗方法等。主要内容包括：金融时间序列数据的基本特征，神经网络，非线性方法，使用跳跃扩散方程进行衍生产品的定价，采用极值理论计算风险值，带时变相关系数的多元波动率模型，贝叶斯推断。 《金融时间序列分析》可作为金融等专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考。

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《金融时间序列分析》主要介绍了计量经济学和统计学文献中出现的金融计量方法方面的最新进展，强调实例和数据分析。特别是包含当前的研究热点，如风险值、高频数据分析和马尔町夫链蒙特卡罗方法等。主要内容包括：金融时间序列数据的基本特征，神经网络，非线性方法，使用跳跃扩散方程进行衍生产品的定价，采用极值理论计算风险值，带时变相关系数的多元波动率模型，贝叶斯推断。 《金融时间序列分析》可作为金融等专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考。

金融数据分析完全指南 培养新一代量化精英 ★★★ ◎内容简介 本书是金融时间序列分析领域不可多得的杰作，自第1版问世以来，广受赞誉，产生了深远的影响。本书全面介绍了金融时间序列分析的理论和方法，系统地讲解了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用。第3版使用开源的R软件包，可以对金融数据进行实证分析，也可以使用实例对相关计算和分析进行说明。本书还对金融计量方法的当前研究热点和一些最新研究成果进行了概述，例如实现波动率、条件风险值、统计套利及持续期和动态相关模型的应用。 第3版的特点还包括以下几个方面： ◆ 在高频数据分析和市场微观结构的所有讨论中，都使用了非线性持续期模型； ◆ 新增了一些非线性模型和方法的应用； ◆ 更新了多元时间序列分析，探讨了协整与配对交易的相关性； ◆ 采用一种统一的新方法，通过损失函数分析风险值； ◆ 在相...(展开全部)