Analysis of financial data - Gary Koop

Эта книга призвана научить финансовой эконометрике тех студентов, чей основной профиль далек от эконометрического анализа. Это студенты, которые просто хотят применять наработки эконометрики для решения реальных повседневных задач. Эта книга ориентирована, в основном, на студентов и может послужить им в качестве самостоятельного курса по прикладному анализу данных или стать доступной альтернативой стандартным учебникам по статистике и эконометрике. Но и студенты экономических вузов, и слушатели MBA программ, которым предстоит углубленное изучение основ прикладной финансовой эконометрики, по достоинству оценят простоту изложения материала.

Эта книга стала логическим продолжением моей книги, которую я назвал "Анализ экономических данных". При написании моей предыдущей книге я пытался придерживаться следующих принципов:

1. Она должна охватывать большинство инструментов и моделей, используемых в современных эконометрических исследований (например, корреляция, регрессия и расширений для временных рядов, методы).

2. Это, должно быть, в основном, не математическая, опираясь на словесные и графические интуиция.

3. Он должен содержать огромный использовать реальные данные примеры и вовлечения студентов в практическую работу компьютера.

4. Он должен быть кратким. В конце концов, студенты в большинстве образовательных программ должны освоить широкий спектр материалов. Студенты редко имеют времени или желания изучать статистические данные, в глубину.

В Анализ Финансовых Данных я пытался следовать этим принципам, а также, но изменить материал так, чтобы он представляет больший интерес для финансового аудитории. Его цель-научить студентов достаточно сложных статистических инструментов, с помощью простых nonmathematical интуиция и практические примеры. Своей объединяющей темы связанные концепции регрессии и корреляции. Эти простые понятия, относительно легко мотивировать использованием вербальных и графических интуиция и лежат в основе многих сложных моделей (например, вектор autoregressions и модели финансовой нестабильности, такие как ARCH и GARCH) и методов (например, коинтеграции и тесты на единичный корень) в финансовых исследований сегодня. Если студент понимает понятия корреляции и регрессии ну, тогда она может понимать и применять методы, используемые в развитых финансовой эконометрики и статистики.

Эта книга предназначена для использования совместно с компьютером. Я убежден, что практическое опыта работы с компьютером, дополнен формальные лекции, это лучший способ для студентов, чтобы узнать, практического анализа данных навыков. Широкая проблема наборы сопровождаются разными наборами данных в пряха, чтобы стимулировать студентов к работе как можно больше при работе с реальными данными. Каждый теоретической точки в книге проиллюстрирован практическими финансовых примеры того, что студент может повторить и расширить с помощью компьютера. Это мое твердое убеждение, что каждый час студент проводит перед компьютером стоит нескольких часов, проведенных в лекции.

Эта книга была предназначена, чтобы быть доступными для различных студентов, и, таким образом, содержит минимум математического содержания. Помимо некоторые дополнительные материалы в приложениях, он не берет на себя математику выше довузовского уровня. Для студентов знакомы с этими основы (например, уравнение прямой линии, суммирование оператора, логарифмы), приложения в конце главы предоставляют достаточной подготовки.

Я хотел бы поблагодарить моих учеников и коллег в Университетах Эдинбурга, Глазго и Лестер- за их комментарии и реакции на те лекции, которые легли в основу этой книги. Многие рецензенты также обеспечивает многочисленные полезные замечания. Большинство из них были анонимные, но Ян Марш, журнал Молодой, Крейг Heinicke, Кай ли, и Хироюки Kawakatsu принес многочисленные бесценные предложения, которые были включены в книгу. Я благодарен, в частности, к Стиву Хардман на John Wiley за энтузиазм и экспертных редакционных советов он дал в рамках этого проекта. Я хотел бы также выразить мою глубокую признательность моей жене, Лизе, для поддержки и поощрения, она предоставила в то время как эта книга была в стадии подготовки.

Есть много типов специалистов, работающих сегодня в мире, которые заинтересованы в финансовых данных. Ученые в университетах часто вытекают и тестирования теоретических моделей поведения финансовых активов. Гражданских служащих и центральные банки часто исследование достоинств политики на рассмотрении правительства. Такая политика часто зависят от того, что происходит с фондовых рынков, процентных ставок, цен на дома и обменных курсов. В частном секторе, практикующие часто стремятся прогнозировать изменения на фондовой бирже или о деятельности отдельных компаний.

Для всех этих людей, возможность работы с данными является важным навыком. Чай выбор между конкурирующими теориями, предсказать эффект изменения политики, или прогнозировать, что может случиться в будущем, необходимо обратиться к фактам. В области финансов, нам повезло в том, в нашем распоряжении огромное количество фактов (в форме "данные"), что мы можем анализировать различными способами, чтобы пролить свет на многие экономические вопросы.

Цель этой книги-изложить основы анализа данных в простой, nonmathematical образом, подчеркивая графических и словесных интуиция. Особое внимание в нем уделяется инструментов, используемых финансовых специалистов (в первую очередь регрессии и расширения, необходимые для данных временных рядов), а также развивает навыки работы с компьютером, которые необходимы практически в любой карьеры, что студент финансов может выбрать для подражания.

В дальнейшие объяснения, что эта книга не, вероятно, полезно начать с обсуждения того, что не делается. Финансовая эконометрика-это имя, данное исследование количественных методов для анализа финансовых данных. Области эконометрики основана на вероятности и статистической теории; это довольно математической области. Эта книга не пытается учить много вероятностей и статистической теории. И это не содержат гораздо математического содержания. В обоих этих отношениях, она представляет собой явный отход от традиционной финансовой эконометрики учебников. Однако, его цель-научить большинство инструментов, используемых в практической работе сегодня.

Книги, которые просто научить студента какие кнопки жать на компьютер без обеспечения понимания того, что компьютер это делает, обычно называют "поваренные книги". Настоящая книга-это не книга рецептов. Некоторые эконометрике может вмешиваться в этот момент: “Но как книга может научить студента использовать инструменты финансовой эконометрики, без обучения основам вероятность и статистика?" Мой ответ заключается в том, что многое из того, что финансовые econometrician ли на практике можно понять интуитивно, не прибегая к вероятности и статистической теории. В самом деле, это утверждение этой книги, что большинство инструментов эконометрике использования могут быть освоены только через глубокое понимание концепции корреляции, и ее обобщения, регрессия (в том числе специализированных вариантов регрессии для моделей временных рядов). Если студент понимает, корреляция и регрессия хорошо, то он/она может понять большую часть того, что эконометрике делать. В подавляющем большинстве случаев, можно утверждать, что регрессия стены выявить большинство информации в наборе данных. Кроме того, корреляционный и регрессионный являются довольно простыми концепциями, которые могут быть поняты через словесное интуиция или графические методы. Они обеспечивают основу объяснение для более сложных концепций, и могут быть использованы для анализа многих видов финансовых данных.

Эта книга концентрируется на анализе финансовых данных. То есть, это не книга о взыскании финансовых данных. С некоторыми исключениями, то обрабатывает данные, что дано, и не объяснить, как умирают все данные собраны и построены. Например, она не объясняет, как компании создаются. Она просто учит читателя, чтобы разобраться в данных, которые были собраны.

Статистической теории, как правило, исходит из формального определения общих понятий, последовало обсуждение, как эти понятия относятся к частным примерам. В настоящей книге предпринята попытка сделать наоборот. То есть, он пытается мотивировать общие понятия через конкретные примеры. В некоторых случаях формальные определения, даже не предусмотрено. Например, P-значения и доверительные интервалы являются важными статистическими концепциями, оказание мер, связанных с точностью установлены линии регрессии (см. главу 5). В главе приводятся примеры, графики и устные интуиции, чтобы продемонстрировать, как они могут быть использованы на практике. Но не официальное определение P-value, ни вывести доверительный интервал, когда-либо данных. Это потребует внесения вероятности и статистической теории, которая не является необходимой для использования этих методов разумно на практике. Для читателей, желающих узнать больше о статистической теории, лежащие в основе методов, многие книги имеются, например Introductory Statistics for Business and Economics by Thomas Wonnacott and Ronald Wonnacott (Fourth edition, John Wiley & Sons, 1990). Для тех, кто заинтересован в том, как статистическая теория применяется в финансовой эконометрики, The Econometrics of Financial Markets by John Campbell, Andrew Lo and Craig MacKinlav (Princeton University Press, 1997) and The Econometric Modelling of Financial Time Series by Terrence Mills (Second edition, Cambridge University Press, 1999) are two excellent references.

Эта книга отражает мое убеждение, что использование конкретных примеров-лучший способ научить анализа данных. Соответственно, в каждой главе приведены несколько примеров в качестве средства, иллюстрирующий ключевые понятия. Один из рисков при такой стратегии является то, что некоторые студенты могут интерпретировать наличие большого количества примеров, в том смысле, что множество концепций, должны быть освоены до того, как они могут надеяться стать знатоком практика эконометрики. Это не тот случай. В основе этой книги являются только некоторые основные понятия, и они неоднократно появляются в самых разных проблем, и наборов данных. Наилучший подход для обучения вступительная финансовая эконометрика, другими словами, чтобы проиллюстрировать свои специфические понятия, снова и снова, в разных контекстах.

Организация этой книги

В организации книги, я пытался придерживаться общей философии, описанной выше. Каждая глава охватывает темы и включает в себя общее обсуждение. Однако, большинство глава посвящена эмпирические примеры, иллюстрирующие, и, в некоторых случаях, ввести важные понятия. Упражнения, которые в дальнейшем, иллюстрирующие эти понятия, включенные в текст. Данные, необходимые для работы через эмпирические примеры и упражнения могут быть найдены на веб-сайт, который сопровождает эту книгу http://www.wiley.com/go/koopafd . С помощью множества наборов данных, ожидается, что студенты будут не только воспроизвести примеры, но будут чувствовать себя комфортно, расширения и/или экспериментировать с данными в различных формах. Ориентация на реальных наборах данных является необходимым, если учащиеся должны освоить понятийный материал и применять методов, охватываемых в этой книге.

Большинство эмпирических примеров в этой книге, предназначены для использования совместно с компьютером пакета Excel. Однако, для более продвинутых временных рядов, методы, используемые в последних главах книги, Excel не подходит. Компьютер пакета Stata была использована, чтобы сделать умереть эмпирические примеры, представленные в последних главах. Тем не менее, существует широкий спектр других пакетов компьютерных программ, которые могут быть использованы (E-views, MicroFit, Gauss, Matlab, R, etc.).

Сайт, связанный с этим книга содержит все данные, используемые в этой книге в формате Excel. Excel-это простой и распространенный программный пакет и большинство других распространенных пакетов (напр. Stata) может работать с Excel файлов. Поэтому он должен быть легким для студента для работы с данными, используемые в этой книге, даже если он/она не имеет Excel или Stata. Приложение B в конце книги дается более подробная информация о данных.

На протяжении всей этой книги, математические материал был сведен к минимуму. В некоторых случаях, немного математики обеспечит дополнительные интуиция. Для студентов, знакомых с математические методы, приложения были включены в конце некоторых глав.

Содержание книги влезает логически на две части. Главы 1-7 охватывать все основные материалы, касающиеся графика, корреляция и регрессия. Очень краткий курс будет охватывать только этот материал. В главах 8-12 подчеркнуть временных рядов информации и проанализировать некоторые из наиболее изощренных финансовых эконометрических моделей, используемых в настоящее время. Фокус на основной интуиция регрессии означает, что эти материалы должны быть легко доступными для студентов. Тем не менее, студенты, вероятно, найдете, что эти последние главы являются более трудными, чем Главы 1-7.

Полезная информация

Как уже упоминалось, эта книга предполагает, что очень мало математическое образование за довузовского уровня. Особое значение имеют:

• Знание простых уравнений. Например, уравнение прямой линии часто используется в этой книге.

• Знание простой графический методы. Например, эта книга полна графиков, сюжет одной переменной от другой (т.е. стандарт В-графики).

• Знакомство с суммирование оператора полезно иногда.

• В некоторых случаях, логарифмы используются.

Для читателя, незнакомого с этим темам, в приложении в конце этой главе содержится краткое введение. Кроме того, эти темы обсуждаются в других местах, во многих вводных учебников.

Эта книга также имеет большой компьютер компонент, и многое компьютера материала объясняется в тексте. Есть множество пакетов компьютерных программ, которые могут использоваться для выполнения процедур, описанных в этой книге. В тех местах, где я говорить непосредственно о компьютерных программ, я буду использовать язык в электронных таблиц и, в частности, что наиболее распространенных электронных таблиц Excel. Я делаю это во многом потому, что средний студент, скорее всего, знания и доступ к электронной таблицы, а не специализированным статистики и эконометрики пакет, такие как E-views, Stata или Подключение

Я полагаю, что студент знает основы Excel (или то, что пакет компьютерных программ он/она используется). Иными словами, студенты должны понять основы электронных таблиц терминологии, смогут открыть наборов данных, вырезать, копировать и вставлять данные, и т.д. Если этот материал незнакомый студент, простые инструкции могут быть найдены в Excel on-line документация. Для компьютерных новичков (и тех, кто просто хочет узнать больше о компьютерной сторону анализа данных) Computing Skills for Economists by Guy Judge (John Wiley & Sons, 2000) - отличное место, чтобы начать.

Attachments:
FileОписание
Access this URL (http://www.statosphere.ru/downloads/books/quant/GaryKoop.rar)Analysis of financial data - Gary Koopучебник по эконометрике

Краткое содержание

Вход для слушателей