[学科前沿] 《金融时间序列分析》分章思维导图与简评

Posted 2021-05-02 计量经济学服务中心

文/xuruilong100

来源：经管之家论坛，感谢作者授权转载

在经管之家论坛上，《金融时间序列分析》分章思维导图对于我们把握文章脉络以及建模分析思路等都具有借鉴意义，对于思维导图以及金融时间序列学习，都是非常棒的，中心经过联系作者，取得授权，在此与大家一起分享学习。可以放大查看原图。

简评：第一章简明扼要的阐述和概括金融时间序列的概念与特点。

第二章线性模型讲的很全面，例子也很实际，常用和基本的概念几乎都涵盖了。细读这一章，时间序列分析完全可以人门。

第三章波动率模型中ARCH和GARCH讲得比较深入，其余的内容只是完全介绍性的，深入不足。波动率作为时间序列分析中最重要的研究对象之一，完全可以专门出一本书论述，一章难以概括全面。

第四章非线性模型，这一章可以不细读，文中提到的诸多模型（其实还可以更多）开阔眼界用非常合适。

第五章高频，这一章并不满意，从内容和引用文献上看，只是有些不够“时尚”，特别是缺乏限价指令簿分析、实现波动率等比较“时尚”的内容。另外，没有高频时间序列分析和实际交易相联系的部分，大失所望。

第六章连续模型中期权的部分实际上是多余的，重点应该放在SDE的参数估计和模拟上，这一章最失望。

第七章风险分析，将经典的VaR和GARCH时间序列模型结合在一起讲，不落俗套耳目一新，遗憾的是缺少CVaR等内容。极值理论的部分介绍得很全面。

第八章多元模型在同类教科书中不多见，权当开眼界，深入研究的话研读专著才行。

第九章因子分析，常见的因子分析，“静态分析”为主，“动态分析”不多见。

第十章多元波动率，罗列了一些多元模型，但是给人感觉不清不楚。

第十一章状态空间模型，状态空间模型很强大，曾经读过一篇博士论文，在状态空间理论下阐述多元markov转换时间序列模型，巧妙的回避了复杂的MLE，提出了简洁的EM算法估计参数，非常赞。有机会的话把算法写成R-package。状态空间的理论部分显得多余。

第十二章MCMC在同类教科书中也是少见的，基本概念讲得挺清楚，例子也很实际。

总结一下：基础理论尽量做到了面面俱到，全书最出彩的地方在例子，作者举例不仅是为了展示和验证理论，更正可贵的是展现出“调模型”的研究过程，给人一种带着读者做研究的感觉。

吐槽一下缺点吧：

软件太杂，第二版中作者提到了很多软件，最佳的方式应该是将书中的理论和算法封装在一个R-package中，No R， No fashion。

参数估计部分，作者将工作全丢给了各种软件，最好讲解一下参数估计算法。