財經計量方法與模型：原理與R範例 (適用: 大專學生．實務界)
何宗武
- 出版商: 智勝
- 出版日期: 2024-04-01
- 定價: $600
- 售價: 9.5 折 $570
- 語言: 繁體中文
- ISBN: 6263691514
- ISBN-13: 9786263691513
立即出貨 (庫存=1)
買這商品的人也買了...
-
機器學習$648$616 -
Causal Inference in Statistics: A Primer (Paperback)$1,820$1,729 -
統計學習理論基礎$258$245 -
人工智能算法 捲1 基礎算法$354$336 -
特徵工程不再難：資料科學新手也能輕鬆搞定！ (Feature Engineering Made Easy: Identify unique features from your dataset in order to build powerful machine learning systems)$520$406 -
人工智能算法 捲2 受大自然啟發的算法$414$393 -
$403速通機器學習 -
金融中的機器學習$611$575 -
Python 數據分析與量化投資$348$331 -
AI 可解釋性 (Python語言版)$359$341 -
$607利用 Python 實現概率、統計及機器學習方法（原書第2版） -
$857R語言臨床預測模型實戰 -
精通機器學習算法$1,014$963 -
因果推斷：基於圖模型分析羅銳$474$450 -
深入淺出 Python 量化交易實戰$594$564 -
Causal Inference and Discovery in Python: Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more (Paperback)$2,180$2,071 -
強化學習演算法入門$419$398 -
從統計思維出發 - 用 Python 實作的機器學習範例$880$695 -
從0開始學交易：股票、基金、期貨、可轉債實戰$414$393 -
寫程式前的必學工具：命令列、編輯器、Git/GitHub，軟體開發三本柱一次搞定$490$387 -
$422深度學習與大模型基礎（簡體書） -
R程式語言 — 實務資料分析及繪圖$560$549 -
$301最優化理論與智能算法 -
資料科學：困難部分 (Data Science: The Hard Parts: Techniques for Excelling at Data Science)$680$537 -
超簡單圖解微積分$380$342
相關主題
商品描述
本書最主要的特點是資料結構和實做導向，雖然經濟計量方法有紮實的理論基礎，但是此學門的本質依然是一個以模型化實際經濟問題為核心的實證學科，因此，學習的目的不但需要瞭解資料結構，更要認識財務與經濟學的模型，本書在理論端的說明，盡可能由資料結構解說清楚，而不以矩陣代數和證明為主；所有實做程式碼，可從作者的網頁下載（https://web.ntnu.edu.tw/~tsungwu/QEWise2024.zip）。
本書特色如下：一、在單一方程式中，除了以穩健統計方法專章將分量迴歸併入，也對混頻方法MIDAS做了比較深入的解說與實做說明；二、在多變量時間序列，增加了一個略有技術難度的模型：Global VAR。GVAR是一個重要的政策工具，實做上主要採用R社群的Bayesian Global VAR套件，功能完備許多，同時也納入Structural VAR/VECM，讓經濟理論更能結合計量方法；三、非線性模型部分包含：門檻模型、平滑移轉、結構變動與馬可夫轉換，這些模型有一些是在VAR架構下處理。
作者簡介
何宗武
現職：國立臺灣師範大學全球經營與策略研究所教授
學歷：美國University of Utah大學經濟學博士
專長領域：應用計量方法、國際經濟學、資產定價
目錄大綱
第一篇 R語言工具箱
第01章 R的裝置與RStudio IDE
第02章 R的資料結構與處理
第03章 資料視覺化
第04章 統計原理
第二篇 單變量時間序列
第05章 時間序列入門和預測
第06章 非定態時間序列
第07章 GARCH波動分析
第08章 穩健統計方法
第09章 混頻模型 MIDAS
第三篇 多變量時間序列
第10章 VAR和VECM
第11章 多變量GARCH
第12章 Global VAR
第四篇 非線性時間序列
第13章 門檻效果
第14章 時間序列之結構變動
第15章 馬可夫轉置模型
