大數據金融實證研究方法與 Stata 應用

張健,肖懿,朱薪宇

大數據金融實證研究方法與 Stata 應用
  • 出版商: 上海交通大學
  • 出版日期: 2024-01-01
  • 定價: $432
  • 售價: 8.5 折 $367
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 322
  • ISBN: 7313299656
  • ISBN-13: 9787313299659
  • 相關分類: 大數據 Big-data

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商品描述

本書的主題是如何對於借助STATA統計軟件對於金融大數據進行量化分析並進行因果關系的推斷。本書內容範圍包括基本實證計量工具、經濟變量因果關系分析的方法論以及金融實證研究從數據收集到研究分析結論的全過程和全周期的展示。本書具有理論與實例並重的類型特點。對於每一個金融實證分析工具，本書都配有基於真實金融數據的分析實例以及STATA程序代碼，使得讀者可以加深對理論的理解，並快速上手掌握分析技巧。本書讀者對象廣泛，適合有一定數理統計基礎的金融和財務管理專業本科以及研究生閱讀，同時金融分析從業人員也可從本書中獲得大數據量化分析的知識和研究經驗。

作者簡介

朱薪宇，香港城市大學信息系統博士，現任上海外國語大學國際工商管理學院金融科技與公司財務系助理教授，一直致力於計算金融交叉領域研究，並取得一系列研究成果，在國際知名SSCI期刊發表論文2篇。

目錄大綱

第1章 簡單回歸模型
1.1 簡介
1.2 作為描述性統計的最小二乘法
1.3 回歸方程的性質
1.4 擬合優度R2
1.5 模型假設
1.6 最小二乘法LS的估計
1.7 統計推斷
1.8 Stata代碼示例
第2章 多元線性回歸模型
2.1 簡介
2.2 模型假設
2.3 最小二乘法
2.4 高斯-馬爾可夫定理
2.5 用s估計
2.6 最小二乘LS的性質
2.7 最小二乘LS的幾何解釋
2.8 分部回歸
2.9 Stata代碼示例
第3章 回歸模型檢驗與統計推斷
3.1 簡介
3.2 擬合優度R2的討論
3.3 t檢驗和置信區間
3.4 系數線性組合的置信區間和檢驗
3.5 多個系數假設檢驗
3.6 約束最小二乘法的擬合損失
3.7 Wald檢驗
3.8 F檢驗的等效性
3.9 對估計方法的補充
第4章 漸進理論
4.1 簡介
4.2 依概率收斂
4.3 依分佈收斂
4.4 最小二乘法LS估計的大樣本性質
4.5 兩種特殊情況
4.6 廣義中心極限定理
第5章 回歸模型設定
5.1 簡介
5.2 變量函數形式
5.3 多重共線性
5.4 變量的選擇
5.5 因果推斷
5.6 控制變量的作用
5.7 匹配方法
5.8 Stata代碼示例
第6章 自然實驗
6.1 簡介
6.2 虛擬變量
6.3 具有交互項的模型
6.4 隨機對照實驗
6.5 自然實驗
6.6 斷點回歸
第7章 工具變量
7.1 簡介
7.2 工具變量法
7.4 檢驗最小二乘法的有效性
7.5 工具變量討論
7.6 Stata代碼示例
第8章 面板數據
8.1 簡介
8.2 兩期固定效應模型
8.3 固定效應回歸
8.4 固定效應的應用與檢驗
8.5 固定效應模型估計的討論
8.6 stata代碼示例
第9章 動態回歸模型：分佈滯後和動態乘數
9.1 簡介
9.2 分佈滯後
9.3 自回歸分佈滯後模型
9.4 帶有固定效應的滯後因變量
9.5 Stata代碼示例
第10章 廣義回歸模型
10.1 簡介
10.2 異方差
10.3 自相關
10.4 廣義最小二乘的結果
10.5 穩健標準誤
10.6 異方差與自相關檢驗
10.7 固定效應面板數據的聚類標準誤
第11章 研究實例分析
11.1 富豪榜與分析師實地調研
11.2 富豪榜與高管超額在職消費
參考文獻

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