Ekonometria wprowadzająca do finansów

Opinie czytelników

Książka została dobrze przyjęta jako jasne i zwięzłe źródło do nauki ekonometrii, szczególnie odpowiednie dla początkujących i studentów studiów licencjackich. Jest chwalona za praktyczne podejście, dostępność i pomocne zasoby online. Może jednak nie zadowolić tych, którzy szukają bardziej rygorystycznego matematycznie podejścia.

⬤ Łatwa do zrozumienia
⬤ skupia się na praktyce, a nie na teoretycznych dowodach
⬤ zawiera zasoby online, filmy i materiały ćwiczeniowe
⬤ dobrze sformatowana i dobrze wyjaśniona
⬤ odpowiednia dla początkujących i jako odświeżenie
⬤ dobra równowaga między matematyką a intuicją.

Nie nadaje się dla osób poszukujących rygorystycznych dowodów matematycznych; wymaga pewnej wcześniejszej znajomości statystyki i rachunku różniczkowego.

(na podstawie 14 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Introductory Econometrics for Finance

Zawartość książki:

Podręcznik ten, będący kompletnym źródłem wiedzy dla studentów finansów, przedstawia najpopularniejsze podejścia empiryczne w finansach w kompleksowy i dobrze zilustrowany sposób, który pokazuje, w jaki sposób ekonometria jest wykorzystywana w praktyce, oraz zawiera szczegółowe studia przypadków wyjaśniające, w jaki sposób techniki są wykorzystywane w odpowiednich kontekstach finansowych.

Zachowując przystępną prozę i jasne przykłady z poprzednich wydań, nowe wydanie tego bestsellerowego podręcznika zapewnia wsparcie dla głównych standardowych pakietów oprogramowania, rozszerza zakres wstępnych technik matematycznych i statystycznych na dwa rozdziały dla studentów bez wcześniejszej wiedzy ekonometrycznej i zawiera nowy rozdział na temat zaawansowanych metod. Efekty uczenia się, kluczowe koncepcje i pytania przeglądowe na koniec rozdziału (z pełnymi rozwiązaniami online) podkreślają główne wnioski z rozdziału i pozwalają uczniom samodzielnie ocenić ich zrozumienie.

Zasoby online obejmują obszerne materiały pomocnicze dla nauczycieli i studentów, w tym przewodniki po oprogramowaniu EViews, Stata, R i Python.