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出版者:Imperial College Press

作者:Chan, W. S.; Li, W. K.; Tong, H.

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2000-6-7

价格:GBP 131.58

装帧:Hardcover

isbn号码:9781860942372

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 金融学
• 计量经济学
• 风险管理
• 投资
• 时间序列分析
• 回归分析
• 概率论
• 数理金融
• 数据分析

《统计学与金融学：理论、方法与应用》 本书旨在为读者提供一个深入理解统计学原理在金融领域应用的全面视角。我们不仅会探讨金融市场中的统计模型，还会详细阐述其背后的理论基础以及实际操作中的方法论。本书的编写目标是让读者能够运用统计学工具来分析金融数据，识别市场趋势，评估风险，并做出更明智的投资决策。 第一部分：金融数据分析基础 本部分将首先介绍金融数据的主要类型及其特点，包括时间序列数据、截面数据和面板数据。我们将讨论如何有效地收集、清洗和组织这些数据，并介绍描述性统计学在金融分析中的基础作用，例如均值、方差、偏度、峰度等指标的计算与解读。 数据类型与特征：深入探讨股票价格、利率、汇率、成交量等金融变量的统计学特性，包括其分布、波动性和自相关性。 数据预处理与可视化：讲解数据清洗的技术，例如异常值检测与处理，以及如何利用各种图表（如折线图、直方图、散点图、箱线图）来直观地展示金融数据的分布和关系。 描述性统计量：详细介绍如何计算和解释样本均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数、范围等，并分析它们在金融数据分析中的实际意义。 第二部分：统计推断在金融中的应用 本部分将侧重于统计推断的核心概念，并展示其在金融决策中的关键作用。我们将从参数估计和假设检验入手，逐步深入到更复杂的统计模型。 参数估计：介绍点估计和区间估计的概念，学习如何使用最大似然估计、矩估计等方法来估计金融模型中的未知参数，例如均值、方差、相关系数等。理解置信区间的含义及其在风险度量中的应用。 假设检验：详细讲解假设检验的步骤、原理和各种检验方法，如t检验、z检验、F检验、卡方检验等。我们将通过具体的金融案例，如检验股票收益率是否显著大于零，或者比较不同投资策略的均值差异，来演示假设检验的应用。 回归分析：这是金融数据分析的核心工具之一。本书将全面介绍简单线性回归、多元线性回归模型。我们将重点讨论回归模型的基本假设、参数的解释、模型拟合优度（如R方）的评估，以及如何进行预测。同时，会涉及异方差、自相关等经典问题及其处理方法。 时间序列分析：金融数据多为时间序列，因此时间序列分析是必不可少的。我们将介绍平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念。重点讲解AR、MA、ARMA、ARIMA等经典时间序列模型，并介绍单位根检验、协整检验等模型诊断和选择方法。 方差分析（ANOVA）：介绍如何使用ANOVA来比较多个样本的均值是否存在显著差异，例如比较不同行业股票的平均收益率。 第三部分：金融风险管理中的统计学 风险是金融世界的核心议题，统计学提供了量化和管理风险的强大工具。本部分将聚焦于风险度量、模型以及在投资组合构建中的应用。 波动性度量与建模：深入探讨标准差、Beta系数等传统的波动性度量方法。在此基础上，我们将介绍更先进的波动性建模技术，如GARCH族模型，它们能够捕捉金融时间序列的波动率聚集现象。 风险价值（VaR）与条件风险价值（CVaR）：详细讲解VaR和CVaR的概念、计算方法（如历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法）以及它们在不同场景下的应用，并讨论它们的优缺点。 投资组合理论与统计：介绍现代投资组合理论（MPT）的基石——均值-方差分析。我们将展示如何利用统计学的期望值和协方差矩阵来计算投资组合的预期收益和风险，以及如何通过均值-方差优化来构建最优投资组合。 相关性与协方差分析：强调理解资产之间相互关系的统计学意义，包括如何计算相关系数和协方差矩阵，以及它们在分散风险、构建多元化投资组合中的作用。 第四部分：高级统计方法与金融应用 随着数据规模的增大和分析需求的提升，更高级的统计方法也日益重要。本部分将介绍一些被广泛应用于现代金融研究和实践的前沿技术。 因子模型：讲解CAPM（资本资产定价模型）以及多因子模型（如Fama-French三因子模型、五因子模型）的统计学原理。介绍如何使用回归分析来估计因子暴露度（Beta）以及评估模型的解释力。 面板数据分析：当同时考虑多个主体（如公司、国家）在多个时间点的数据时，面板数据分析是必要的。我们将介绍固定效应模型和随机效应模型的应用，用于分析跨时空金融数据的动态关系。 计量经济学模型（进阶）：在基础回归之上，我们将介绍一些在金融领域常用的进阶计量经济学模型，例如联立方程模型、工具变量法，用于处理内生性问题。 非参数统计方法：在某些情况下，参数模型的假设可能难以满足。本书将介绍一些非参数统计方法，如核密度估计，为读者提供更灵活的分析工具。 金融数据中的机器学习初步：简要介绍一些与统计学紧密相关的机器学习技术，如Lasso、Ridge回归等正则化方法，以及它们在金融预测和风险建模中的应用潜力。 第五部分：实证分析与案例研究 理论与实践相结合是本书的另一个重要特点。本部分将通过一系列精心设计的实证分析案例，帮助读者将所学统计学知识应用于真实的金融问题。 股票市场分析：运用时间序列模型和回归分析来预测股票价格走势，分析宏观经济变量对股票市场的影响。 债券市场分析：利用统计学方法来分析收益率曲线，评估信用风险，并构建债券投资组合。 衍生品定价与风险管理：展示如何使用期权定价模型（如Black-Scholes模型）背后的统计学假设，以及如何利用统计方法来评估期权交易的风险。 实证研究方法论：指导读者如何设计和进行规范的金融实证研究，包括数据收集、模型选择、结果解释和结论的审慎陈述。 本书适合金融从业人员、研究生、对金融分析感兴趣的本科生以及任何希望提升其量化分析能力的人士。通过对本书的学习，读者将能够更自信地运用统计学原理来理解和应对复杂的金融挑战。

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我花了将近一周的时间来深入研读前几章关于概率论基础和随机过程的部分，感受最深的是作者在逻辑推导上的严密性和连贯性。他似乎非常清楚初学者在理解抽象概念时可能遇到的思维障碍，因此，每一步的数学论证都铺陈得极其细致，很少出现那种“显而易见”的跳跃式推理。举个例子，在讲解马尔可夫链的稳态分布时，作者不仅给出了标准的矩阵运算方法，还穿插了一个形象的物理模型类比，将抽象的收敛过程具象化了，这极大地帮助我建立了直观的理解。更值得称赞的是，书中的例题设计极具代表性，它们并非孤立的数学习题，而是巧妙地嵌入了现实世界中的时间序列数据分析场景，比如股票价格波动或者保险精算的早期模型。完成这些例题后，我感觉自己不仅仅是掌握了公式，更重要的是学会了如何将理论工具应用到实际的数据场景中去检验和验证，这种理论与实践的无缝衔接，是很多教材所欠缺的“火候”。

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从一个资深业余投资者的角度来看，这本书的价值远超出了纯粹的学术参考书范畴，它更像是一本“思维升级指南”。我特别欣赏作者在讨论投资组合优化时的视角转换。他没有沉溺于过分简化的均值-方差模型，而是深入探讨了高阶矩（偏度和峰度）在描述真实市场风险时的重要性。书中的那一章关于风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的对比分析，简直是点睛之笔。作者不仅清晰地指出了VaR在尾部风险估计上的局限性，还通过一个模拟的极端市场回调案例，直观地展示了CVaR在管理灾难性损失方面的优越性。这促使我开始重新审视自己以往的风险管理策略，并意识到传统的基于正态分布的假设在处理金融危机时是多么脆弱。读完这部分内容，我感觉自己对“风险”这个概念的理解，从一个简单的数字，上升到了一个更具层次感的、对市场结构和行为的深刻洞察。

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这本书的装帧设计初看之下就给我一种沉稳且专业的印象，米白色的封面上，深蓝色的字体清晰地排列着书名和作者信息，设计上没有多余的花哨装饰，完全聚焦于内容本身的力量感。刚翻开内页时，我注意到纸张的选择非常考究，厚实而略带哑光质感，这对于需要长时间阅读和反复查阅的专业书籍来说，无疑是一个巨大的加分项。排版布局的处理也十分到位，行距适中，字体大小设置合理，使得大段的公式和理论阐述看起来井井有条，不至于让人在面对复杂的数学符号时感到眼花缭乱。特别是那些关键的定义和定理，通常会以粗体或斜体突出显示，配合清晰的章节标题和详尽的目录结构，使得我在查找特定知识点时效率极高。这本书的整体视觉呈现，成功地营造了一种严谨的学术氛围，让人在阅读之前就对手头的资料质量产生了信赖感，这对于理工科类读物来说，是建立读者粘性的第一步，我非常欣赏这种务实且注重细节的出版工艺。

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关于本书在讲解复杂金融模型时的叙事风格，我必须给予高度评价。作者在引入衍生品定价或风险度量模型时，并没有直接抛出布莱克-斯科尔斯公式那种令人望而生畏的最终形式。相反，他采用了“问题驱动”的教学法。首先，他会详细阐述市场中存在的某种不确定性或定价难题，比如套利机会的出现或信息不对称的影响，这一下子就抓住了读者的好奇心和解决问题的欲望。然后，他逐步引入必要的数学工具，从连续时间随机微积分到伊藤引理，每引入一个新工具，都会立即关联到它在解决当前金融问题中的具体作用，避免了纯数学章节的枯燥感。这种叙事节奏的处理，使得阅读体验非常流畅，像是在听一位经验丰富的金融工程师讲解他的设计思路，而不是单纯地啃一本教科书。这种将“为什么（Why）”放在“如何做（How）”之前的安排，极大地提升了知识的内化效率。

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坦白说，这本书的深度要求读者必须有一定的数学功底，它绝非为零基础的“小白”准备的入门读物。在某些关于量化策略回溯测试和模型验证的章节中，作者对假设检验的参数选择和统计显著性的讨论异常深入，这要求读者必须对统计推断的局限性有清醒的认识。我个人在处理蒙特卡洛模拟的收敛速度和误差分析部分时，不得不反复查阅附录中的高等统计学资料进行辅助理解。然而，正是这种毫不妥协的深度，确保了本书内容的经久不衰。它不是那种读完一遍就束之高阁的快餐式读物，而是一本需要不断回归、反复咀嚼的案头工具书。随着我自身经验的积累和对金融市场理解的加深，我相信每一次重读，都能从中挖掘出新的、更深层次的洞见。这本书的价值，在于它搭建了一个坚实而广阔的理论平台，让学习者有能力去探索更前沿、更复杂的量化金融领域。

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