Name: 經濟與財務數學―使用R語言
Price: 833 TWD
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Author: 林進益
ISBN: 9789571194042

書名:	經濟與財務數學―使用R語言
作者:	林進益
ISBN:	9789571194042
出版社:	五南
出版日期:	2017/10
書籍開數、尺寸:	19x26x4.28
頁數:	856
內文印刷顏色:	單色

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經濟與財務數學―使用R語言

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【中文書】書名：經濟與財務數學―使用R語言作者：林進益出版社：五南出版日期：2017/11/10 ISBN：9789571194042 內容簡介經濟財務數學與R語言一拍即合！ ◆ 從基本的算術、函數圖形，到微積分、機率論、線性代數與隨機微積分，由淺入深，帶您用R語言來學習數學。 ◆ 取代紙筆的計算！透過電腦模擬，反而更容易理解繁瑣的數學模型與推導過程。 ◆ 使用R語言快速運算與豐富的繪製圖形功能，學習反而更有效率。 ◆ 用臺灣實際財務金融資料作為範例，臨場感十足。 ◎隨書附贈資料檔光碟 ----- 　　傳統的微積分、經濟數學或財務工程等課程，經常在黑板上寫著密密麻麻的數學式子，並讓學生花費時間作繁複的推理與運算。若數學的推導過程是屬於數學學習的第二階段，則第三階段應該屬於電腦的模擬與計算。於這個資訊科技突飛猛進的世界中，反而需要更有效率的學習方法。本書強調R語言是一種簡易的學習輔助工具，透過電腦的模擬與計算，我們反而對數學的瞭解能更上一層樓。　　本書內容包含：基礎微積分、機率論、線性代數、隨機微積分等內容，皆著重其在經濟與財務領域的應用。書中繪圖、計算及模擬的過程，皆有對應的R指令，光碟也收錄書中所有程式碼及樣本資料（TEJ除外），方便讀者參考並實際上機操作。

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時間序列分析：總體經濟與財務金融之應用 ISBN13：9789865492366 出版社：雙葉書廊作者：陳旭昇裝訂／頁數：平裝／560頁規格：26cm*19cm*2.5cm (高/寬/厚) 版次：3 出版日：2022/06/01 中國圖書分類：數理統計內容簡介本書以直觀且有系統的方式，介紹讀者現代時間序列的計量分析工具，內容力求理論與應用上之平衡，除了希望讀者了解如何從事總體與財金的實證研究，也期望讀者能夠掌握其背後的理論基礎。本書除了涵蓋傳統教科書一般時間序列的主題外，更進一步探討結構性變動、樣本外預測、蒙地卡羅模擬、樣本重抽法（Bootstrap）、VAR/SVAR/VECM 模型，以及總體 DSGE模型。每一個主題都有總體經濟或是財務金融的實例應用，並說明如何以計量軟體執行估計、檢定、預測與模擬。閱讀本書將有助於讀者從事總體經濟或財金領域的實證研究與研讀相關實證文獻。第三版最大的特色為為專章介紹 EViews 程式撰寫、預測模型及對於 VAR 與 SVAR 之間連結的部分也有更細膩的討論。期待透過新的角度切入，能夠讓對時間序列方法有興趣的讀者有更深入的理解與體會。本書特色 1. 介紹 EViews 程式撰寫。 2. 內容兼顧時間序列理論與應用之平衡。 3. 介紹樣本重抽法（Bootstrap）與總體 DSGE 模型。 4. 詳細介紹 VAR/SVAR/VECM 模型。目錄第01章時間序列導論 1.1 時間序列資料 1.2 時間序列資料性質 1.3 時間序列的重要動差 1.4 定態時間序列 1.5 樣本動差 1.6 固定趨勢 1.7 季節性 1.8 總體與財金時間序列資料第02章 Eviews 簡介 2.1 EViews 的使用簡介 2.2 指令概述 2.3 程式專屬變數 2.4 程式的執行控制 2.5 EViews 程式範例 2.6 EViews 指令採集視窗第03章 ARMA 模型 3.1 定態時間序列模型 3.2 移動平均模型 3.3 自我迴歸 AR 模型與其定態條件 3.4 一階自我迴歸 AR(1) 模型 3.5 AR(1) 模型之估計 3.6 AR(1) 模型之衝擊反應函數 3.7 實例應用：實質匯率與購買力平價 3.8 p 階自我迴歸 AR(p) 模型 3.9 ARMA 模型 3.10 Wold Representation 定理第04章時間序列迴歸分析 4.1 時間序列漸近理論 4.2 時間序列迴歸模型 4.3 Newey-West HAC 估計式 4.4 常用的時間序列迴歸模型 4.5 AR 係數估計式的大樣本性質 4.6 AR 係數估計式的小樣本偏誤 4.7 實例：估計菲利浦曲線第05章預測 5.1 時間序列預測模型 5.2 AR(1) 模型之預測 5.3 AR(p) 模型之預測 5.4 即時預測 5.5 擬真樣本外預測 5.6 樣本外預測之應用 5.7 透過 EViews 執行動態預測 5.8 附錄第06章單根與隨機趨勢 6.1 隨機漫步模型 6.2 非定態時間序列：帶有趨勢之序列 6.3 隨機趨勢造成的問題 6.4 時間序列的單根檢定 6.5 實例應用：對實質匯率的單根檢定 6.6 ADF 檢定的檢定力 6.7 其他單根檢定 6.8 如何處理時間序列的單根 6.9 去除趨勢後定態 vs. 差分後定態 6.10 追蹤資料單根檢定 6.11 實例應用：再探購買力平價困惑 6.12 附錄第07章結構性變動 7.1 結構性變動 7.2 檢定結構性變動 7.3 變動點 τ 未知下的檢定 7.4 變動點的估計 7.5 結構性改變 vs. 隨機趨勢 7.6 未知結構性轉變的單根檢定第08章縮減式 VAR 8.1 縮減式 VAR 8.2 縮減式 VAR 的估計 8.3 縮減式 VAR 的預測 8.4 應用：檢定股票價格現值模型 8.5 Granger 因果關係檢定 8.6 Granger 因果關係檢定之實例應用 8.7 縮減式 VAR 模型的實務議題 8.8 附錄第09章結構式 VAR(I) 9.1 VAR 與結構性衝擊 9.2 結構式 VAR 9.3 認定條件 9.4 衝擊反應函數 9.5 變異數分解 9.6 歷史分解 9.7 實例應用：外匯市場不對稱干預 9.8 延伸閱讀 9.9 附錄第10章結構式 VAR(II) 10.1 一般結構式 VAR 10.2 過度認定檢定 10.3 貨幣政策的 SVAR 模型 10.4 長期限制認定條件 10.5 實例應用：Blanchard and Quah(1989) 10.6 延伸閱讀 10.7 附錄第11章共整合與向量誤差修正模型 11.1 共整合關係 11.2 共整合與共同隨機趨勢 11.3 向量誤差修正模型 11.4 Engle-Granger 兩階段程序 11.5 Johansen 程序 11.6 實例應用：利率期限結構 11.7 關於共整合分析 11.8 VAR 模型設定 11.9 附錄第12章 GARCH 模型 12.1 時間序列的波動性 12.2 ARCH 模型 12.3 GARCH 模型 12.4 檢定 ARCH 效果 12.5 GARCH 模型的擴充 12.6 GARCH 模型的最大概似估計 12.7 GARCH 模型的實例應用：外匯市場干預 12.8 關於 ARCH-GARCH 模型第13章 Bootstrap 與模擬 13.1 蒙地卡羅模擬及其應用 13.2 樣本重抽法與 Bootstrap 13.3 Bootstrap 偏誤與標準差 13.4 Bootstrap 信賴區間 13.5 Bootstrap p-values 13.6 迴歸模型的 Bootstrap 13.7 Bootstrapping 長期追蹤調查資料 13.8 Bootstrap 的實例應用 13.9 EViews 程式附錄第14章 DSGE 模型 14.1 DSGE 模型簡介 14.2 一階隨機差分方程式 14.3 二階隨機差分方程式 14.4 理性預期方程組 14.5 模型調校 14.6 一個簡單的實質景氣循環模型 14.7 附錄 A：EViews 程式 14.8 附錄 B：Dynare 外掛程式簡介第15章經濟理論與實證 15.1 經濟理論與實證研究 15.2 一個簡單的匯率模型 15.3 估計檢定與模型調校

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