出版社：高等教育出版社
年代：2009
定价：41.1
本书讲述定量金融中最重要的统计方法和模型，通过统计建模和统计决策理论将金融理论与市场实务相联系。本书的第一部分讲述统计的基本背景知识，具体包括线性回归、广义线性回归与非线性回归、多元分析、似然推断与贝叶斯模型，以及时间序列分析，同时讲述这些模型在投资组合理论和资产收益率及波动率动态建模中的应用。第二部分讲述定量金融中的高级课题，并试图通过实质—经验建模方法的引入来填补金融理论和市场实务之间的空白；我们将具体讲述其在期权定价、利率市、统计交易策略和风险管理中的应用。非参数回归、计量经济学中的高级多元和时间序列方法，以及高频交易数据的相关统计方法也将置于这个框架下进行讲解。本书曾作为金融数学（工程）和计算（数理）金融硕士项目的统计建模课程的教材。我们也推荐那些已经从事金融行业的定量分析师，如果希望对实际中广泛应用的统计方法进行深入的学习，将本书作为自学材料。同时，本书提供了来自金融市场的具体实例和数据来说明我们所讲述的方法，因此也可用于统计和计量经济学研究生课程的教材，以帮助学生系统地学习回归、多元分析、 似然理论与贝叶斯断、非参数理论和时间序列分析等理论和模型。
译者序
中文版序言
第一部分基本统计方法和金融应用
第一章线性回归模型
1．1普通最小二乘方法(OLS)
1．1．1残差与残差平方和
1．1．2投影矩阵的性质
1．1．3半正定矩阵的性质
1．1．4普通最小二乘估计的统计性质
1．2统计推断
1．2．1置信区间
1．2．2方差分析(ANOVA)检验
1．3变量选择
1．3．1基于检验的变量选择及其他准则
1．3．2逐步回归选变量法
1．4回归诊断
1．4．1残差分析
1．4．2强影响点的诊断
1．5推广到随机回归变量模型
1．5．1最小方差线性预测
1．5．2期货市场以及采用期货合约对冲
1．5．3随机回归变量模型中的推断
1．6回归中的boolstrap方法
1．6．1代入(plug-in)原则和bootstrap重新抽样方法
1．6．2Booistrapping回归模型
1．6．3Bootstrap置信区间
1．7广义最小二乘方法
1．8模型的实现和说明
习题
第二章多元分析和似然推断
第三章基本投资模型及其统计分析
第四章参数模型与贝叶斯方法
第五章时间序列建模与预报
第六章资产收益率及其波动率的动态模型
第二部分数量金融的高等课题
第七章非参回归和实质一经验模型
第八章期权定价理论和市场数据
第九章金融计量中的高级多元和时间序列方法
第十章利率市场
第十一章统计交易策略
第十二章风险管理中的统计方法
附录
参考文献
索引
《应用统计学丛书：金融市场中的统计模型和方法》讲述定量金融中最重要的统计方法和模型，通过统计建模和统计决策理论将金融理论与市场实务相联系。《应用统计学丛书：金融市场中的统计模型和方法》的第一部分讲述统计的基本背景知识，具体包括线性回归、广义线性回归与非线性回归、多元分析、似然推断与贝叶斯模型，以及时间序列分析，同时讲述这些模型在投资组合理论和资产收益率及波动率动态建模中的应用。第二部分讲述定量金融中的高级课题，并试图通过实质—经验建模方法的引入来填补金融理论和市场实务之间的空白；我们将具体讲述其在期权定价、利率市场、统计交易策略和风险管理中的应用。非参数回归、计量经济学中的高级多元和时间序列方法，以及高频交易数据的相关统计方法也将置于这个框架下进行讲解。
| 书籍详细信息 | |||
| 书名 | 金融市场中的统计模型和方法站内查询相似图书 | ||
| 9787040182934 如需购买下载《金融市场中的统计模型和方法》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN | |||
| 出版地 | 北京 | 出版单位 | 高等教育出版社 |
| 版次 | 1版 | 印次 | 1 |
| 定价(元) | 41.1 | 语种 | 简体中文 |
| 尺寸 | 26 × 0 | 装帧 | 平装 |
| 页数 | 印数 | 3000 | |
金融市场中的统计模型和方法是高等教育出版社于2009.11出版的中图分类号为 F830.2 的主题关于 金融市场－统计模型 ,金融市场－统计－方法 的书籍。