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出版者:人民教育出版社

作者:汪贤林 主编

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:2013-12

价格:26.90元

装帧:简裝本

isbn号码:9787107198991

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
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• 随机过程

现代金融计量经济学前沿：高维数据、非参数方法与机器学习在量化投资中的应用 本书简介 本书旨在为金融学、经济学、统计学及计算机科学等领域的专业人士、高级本科生和研究生提供一套全面且深入的现代金融计量经济学分析工具箱。我们聚焦于当前金融市场数据处理与模型构建所面临的复杂性、高维性和非线性挑战，特别强调如何有效利用机器学习和大数据技术来提升传统金融模型的预测能力和解释力。 第一部分：高维金融数据与数据预处理 金融数据的爆炸式增长，尤其是在高频交易、社交媒体情绪和宏观经济指标的融合下，使得传统的小样本方法面临严峻的检验。本部分首先系统回顾了时间序列分析的基础（如ARMA、GARCH族模型），随后迅速过渡到处理“ $N$ 大于 $T$ ”（样本数量远小于变量数量）情景下的计量挑战。 1.1 高维时间序列建模基础 我们详细介绍了因子模型（Factor Models）的最新进展，包括主成分分析（PCA）在金融风险因子提取中的局限性与扩展，以及动态因子模型（Dynamic Factor Models, DFM）如何有效处理数千个金融变量的共同运动。重点讨论了协方差矩阵的估计问题，引入了Ledoit-Wolf收缩估计、基于图形模型的协方差估计方法，以及在构建投资组合优化模型时如何处理病态矩阵。 1.2 非线性与异质性特征 现代金融市场充满了非线性和时变异质性。本章深入探讨了状态空间模型（State-Space Models）在捕捉市场结构变化中的应用，并介绍了隐马尔可夫模型（HMM）在识别不同市场政权（如牛市、熊市、震荡市）方面的优势。对于波动率建模，除了传统的GARCH拓展（EGARCH, GJR-GARCH），我们引入了随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）及其贝叶斯MCMC估计方法，以更精确地刻画波动率的不可观测性。 1.3 数据清洗与特征工程 在量化策略的实证研究中，数据质量至关重要。本部分详细讲解了金融数据特有的噪声处理技术，例如高频数据中的微观结构噪声去除（如移除跳跃、最优采样频率的选择）。此外，我们专门设立章节讨论特征工程，包括如何利用金融文本数据（如新闻、分析师报告）进行情感分析（Sentiment Analysis），并将其转化为可用于回归或分类模型的有效特征，强调特征选择的稳健性。 第二部分：非参数与半参数计量方法 面对金融数据中普遍存在的模型设定误差和对特定分布假设的敏感性，非参数和半参数方法成为不可或缺的工具。 2.1 核估计与局部回归 本书详细阐述了核密度估计（Kernel Density Estimation）和局部线性回归（Local Linear Regression, LLR）在非参数回归函数估计中的应用。我们探讨了带宽（Bandwidth）选择准则（如交叉验证、修正AIC）如何影响估计的平滑度和偏差，并在实际案例中展示如何使用局部回归来估计资产收益率与宏观经济变量之间的非线性关系。 2.2 广义加性模型（GAMs） GAMs作为连接参数模型和完全非参数模型的桥梁，允许研究者在保持模型可解释性的同时，捕捉复杂的非线性效应。我们展示了如何使用光滑样条（Smoothing Splines）来建模收益率的异质性波动与特定市场指标之间的复杂关系，特别是在处理非对称性影响时。 2.3 分位数回归的应用 在风险管理中，仅关注条件均值是不够的。本部分聚焦于分位数回归（Quantile Regression），它能够直接估计条件分位数函数，对异常值和厚尾分布具有极强的稳健性。我们深入探讨了分位数回归在计算风险价值（VaR）和预期损失（Expected Shortfall, ES）方面的优势，并介绍了高维分位数回归的求解算法。 第三部分：机器学习在金融建模中的集成 机器学习提供了一套强大的模式识别和预测框架，正在深刻改变计量金融的面貌。本部分将经典的统计思想与前沿的ML算法相结合。 3.1 监督学习与资产定价 我们将经典的线性资产定价模型（如Fama-French三因子模型）扩展到非线性领域。详细介绍了LASSO、Ridge和弹性网络（Elastic Net）在因子选择和正则化回归中的应用，以解决因子模型中因子冗余和多重共线性问题。随后，我们转向更复杂的非线性方法： 梯度提升机（GBM）与XGBoost： 演示如何利用这些集成学习方法预测股票收益率和市场崩盘事件，重点讨论了模型的可解释性——如何通过特征重要性（Feature Importance）和SHAP值来“打开黑箱”。 支持向量机（SVM）： 讨论SVM在金融时间序列分类问题（如涨跌预测、信用评级）中的优势，包括其核函数的选择和参数调优策略。 3.2 深度学习：循环神经网络与注意力机制 本章专门探讨深度学习在处理序列依赖性方面的能力： 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 应用于高频订单簿数据分析和复杂的宏观经济预测中，以有效捕捉长期依赖关系。 Transformer架构与注意力机制： 介绍如何利用注意力机制增强模型对关键市场事件的敏感性，特别是在处理多源异构金融时间序列融合时。 3.3 无监督学习与市场结构发现 在没有明确标签的情况下，无监督学习用于发现数据中潜在的结构和关系。我们详细介绍了： 聚类分析（Clustering）： 利用K-Means、谱聚类（Spectral Clustering）和层次聚类来识别具有相似风险特征的资产组，用于构建更稳健的对冲策略。 降维技术： 除了PCA，还介绍了非线性降维方法，如t-SNE和自编码器（Autoencoders），用于金融数据可视化和构建低维度的有效表征。 第四部分：稳健性、评估与模型选择 在金融领域，稳健性和实际预测效果远比统计显著性更重要。 4.1 模型选择与信息准则的扩展 传统的信息准则（AIC, BIC）在处理高维和模型复杂性时存在不足。本部分介绍了基于样本重抽样（如Bootstrap）的模型选择方法，以及适用于正则化模型的修正信息准则。 4.2 预测评估与回溯测试的陷阱 本书强调了时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation）的必要性，对比了滚动窗口（Rolling Window）和扩大窗口（Expanding Window）策略的优劣。我们提供了严谨的程序，用以避免“未来信息泄露”和“过度优化”的陷阱，确保回溯测试结果的可靠性。特别讨论了针对预测精度的非对称损失函数（Asymmetric Loss Functions）的选择。 4.3 因果推断在金融计量中的初步探索 在计量经济学中，识别因果关系至关重要。本部分简要介绍了Granger因果检验的局限，并引入了 Granger 因果检验的非线性拓展、工具变量法（IV）以及准实验方法（如断点回归和双重差分法）在分析政策冲击或金融事件对资产价格影响时的应用框架。 本书特点： 实践导向： 每一章的理论讲解后均附有详细的Python/R代码示例和真实金融数据集的应用案例。 跨学科整合： 紧密结合了统计推断、机器学习算法与现代金融理论的核心问题。 前沿聚焦： 重点覆盖了高维估计、非参数回归和深度学习在量化金融中的最新研究进展。 本书不仅是一本技术手册，更是一张通往理解和掌握复杂现代金融市场数据的路线图。

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这本书给我带来的最深刻印象是它那严谨而又充满逻辑性的数学推导。我是一名对数学证明和逻辑推理有着强烈追求的学生，在翻阅了市面上的一些概率论与数理统计教材后，最终选择了这本。作者在讲解每一个概念时，都力求从最基本的定义出发，逐步推导出重要的结论，并且每一个推导步骤都非常清晰，没有跳跃性的思维。我尤其喜欢书中对期望和方差的讲解，不仅仅给出了它们的定义和计算方法，还深入探讨了它们在描述随机变量分布特性方面的作用，并且通过大量的例子来加深理解。在数理统计部分，书中对统计推断的介绍也相当系统，从参数估计的各种方法，到假设检验的逻辑和具体应用，都给出了非常详尽的阐述。作者在讲解这些内容时，不仅仅是列出公式，更重要的是解释了这些公式背后的思想和原理，让我能够真正理解这些统计方法是如何工作的。

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作为一名对统计学应用充满好奇的业余爱好者，我一直在寻找一本既能提供严谨理论解释，又能展现统计学实际魅力的书籍。这本《概率论与数理统计》恰好满足了我的需求。它最大的亮点在于，作者能够用清晰易懂的语言将复杂的数学概念解释清楚，并且非常善于通过贴近生活的例子来阐释理论。例如，在讲解中心极限定理时，作者不仅仅给出了定理的数学表述，还用了一个非常生动的例子，说明即使原始数据分布不规则，大量独立随机变量的平均值也趋向于正态分布，这让我对这个核心定理有了更深刻的理解，也为我之后学习各种参数估计和假设检验方法打下了基础。书中对回归分析的介绍也让我印象深刻，它不仅仅讲解了线性回归的原理，还涉及了多项式回归和非线性回归，并且通过案例说明了如何选择合适的回归模型来拟合数据，以及如何评估模型的拟合优度。总而言之，这本书的实用性和易读性都非常高，让我对统计学充满了信心。

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我是一名对金融建模和量化分析充满热情的在校研究生，在接触到这本《概率论与数理统计》之前，我对概率和统计的理解仅仅停留在比较皮毛的层面。这本书可以说是为我打开了一个全新的世界。它的优点在于，它能够非常有效地将抽象的数学理论与实际应用场景紧密结合起来。例如，在讲解回归分析时，书中不仅详细阐述了最小二乘法的推导过程，还通过模拟金融市场数据来展示如何利用回归模型进行预测和风险评估，这让我感到非常有启发。另外，书中对一些统计检验方法的应用条件和解释也讲解得非常透彻，比如t检验、卡方检验等，让我能够清晰地知道什么时候使用哪种检验，以及如何解读检验结果。作者在讲解方差分析时，用了非常生动的案例，解释了如何比较多个样本的均值是否存在显著差异，这对于我理解实验设计和数据分析的有效性非常有帮助。这本书的语言风格比较朴实，没有过多的华丽辞藻，但字里行间透露着扎实的学术功底。读完之后，我感觉自己对数据分析的信心大大增强，也对如何运用统计学工具解决实际问题有了更深刻的认识。

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我是一名在校的计算机科学专业的学生，对机器学习和数据挖掘有浓厚的兴趣。在接触这本《概率论与数理统计》之前，我对这两个领域中的很多算法和模型都只是知其然，而不知其所以然。这本书为我提供了坚实的理论基础。它对概率分布的讲解非常系统，从离散的伯努努利分布、二项分布、泊松分布，到连续的均匀分布、指数分布、正态分布，每一个分布的定义、性质、期望和方差的推导都写得非常详细。我特别喜欢书中关于正态分布的章节，它不仅解释了正态分布的“钟形”曲线的由来，还详细阐述了其在自然界和统计学中的普遍性，以及如何利用标准化正态分布进行概率计算，这对于理解很多机器学习模型（如高斯混合模型）至关重要。此外，书中对抽样分布的讲解也让我受益匪浅，让我明白了为什么在进行统计推断时，我们经常会用到样本均值的抽样分布，这为理解置信区间和假设检验奠定了基础。这本书的习题设计也非常巧妙，很多习题都能够引导读者去思考更深层次的问题，而不仅仅是简单的计算。

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这本书的封面设计和装帧都给我一种非常经典和厚重的感觉，拿在手里就能感受到它蕴含的知识分量。我是一名正在学习机器学习的学生，在寻找一本能够帮助我深入理解模型背后的数学原理的书籍时，我被这本《概率论与数理统计》吸引了。它最让我满意的是，在讲解每一个概率分布时，都不仅给出了其定义、性质、期望和方差，还详细阐述了其在统计学和实际应用中的作用。比如，在讲解正态分布时，作者不仅仅阐述了它在自然界中的普遍性，还详细介绍了如何利用标准化正态分布进行概率计算，以及它在统计推断中的重要地位，这为我理解各种基于正态分布的机器学习模型（如高斯混合模型、线性判别分析）打下了坚实的基础。此外，书中在介绍参数估计时，对矩估计和最大似然估计的比较分析也做得非常到位，让我能够清晰地理解它们各自的优缺点和适用条件。

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我一直对科学研究的方法论和逻辑推理的严谨性非常感兴趣，而这本《概率论与数理统计》恰恰满足了我的这种求知欲。这本书最大的特色在于其对概念的精准定义和对数学原理的深度挖掘。例如，在讲解条件概率和独立性时，作者不仅给出了清晰的数学定义，还辅以大量的例子来说明这些概念在实际生活中的应用，比如在医学诊断中的假阳性、假阴性问题，以及在风险管理中的事件关联性分析。我特别欣赏书中对最大似然估计的讲解，它不仅给出了估计量的数学推导，还详细阐述了其统计性质，比如一致性、渐近正态性等，这让我能够更深入地理解为什么最大似然估计是统计推断中如此重要的一种方法。而且，书中对假设检验的阐述也做得相当到位，不仅仅是介绍了各种检验方法，更重要的是，它引导读者思考检验的逻辑，理解第一类错误和第二类错误，以及如何根据实际情况选择合适的显著性水平。这本书的排版也比较清晰，公式的格式统一，章节之间的过渡自然，整体阅读体验很流畅。

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这本《概率论与数理统计》给我的整体印象是：严谨而不失趣味，厚重而不失灵动。作为一名准备考研的学子，我深知统计学基础的重要性，因此在选择参考书时格外谨慎。这本书的出版年份虽然不是最新的，但其内容的经典性和体系的完整性是毋庸置疑的。我最欣赏的是作者在定义和公理化过程中的严谨性，每一个概念的提出都有清晰的逻辑支撑，并且推导过程详细且无遗漏。对于一些初学者可能会感到困惑的数学证明，书中都给出了详细的步骤，甚至会解释证明的思路和关键点，这对于提升我的数学思维能力非常有帮助。此外，本书的习题设计也相当出色，从基础概念的巩固，到综合应用的拓展，再到一些具有挑战性的难题，梯度设置非常合理。我经常会花很多时间去钻研习题，并从中学习到书本上未直接强调的技巧和解题思路。书中对贝叶斯统计方法的介绍也让我印象深刻，它提供了一种与传统频率派统计方法不同的视角，让我认识到统计推断的多样性。读这本书的过程中，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在学习一种严谨的科学思维方式。虽然我还没有完全读完，但我已经可以预见到，这本书将成为我未来学习和工作中不可或缺的参考资料。

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我是一名对数据分析和数据挖掘充满热情的学生，在选择统计学教材时，我更看重其理论的严谨性和方法的实用性。这本《概率论与数理统计》在这两方面都做得非常出色。它对概率的定义和公理化体系的阐述非常严谨，让我从最根本的层面理解了概率的含义。我尤其喜欢书中关于随机变量及其数字特征的章节，它详细介绍了期望、方差、协方差等概念，并且推导过程清晰明了，让我能够深入理解这些统计量所代表的含义。此外，书中对各种概率分布的介绍也极其详尽，每一个分布的性质、应用场景以及它们之间的联系都介绍得非常清楚，这为我之后学习各种统计模型奠定了坚实的基础。在数理统计部分，书中对参数估计和假设检验的讲解更是系统而深入，无论是点估计的各种方法（矩估计、最大似然估计），还是区间估计的原理，亦或是各种假设检验的应用，都给出了非常详尽的解释和推导。

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这本书的封面设计给我一种非常经典的感觉，纸张的质感也很不错，拿在手里沉甸甸的，仿佛预示着它里面蕴含着深厚的知识。我是一名对数据分析和算法建模非常感兴趣的学生，在选择一本入门级的概率论与数理统计教材时，我做了不少功课，最终选择了这本。翻开目录，我看到了从最基础的概率概念，到各种重要的分布，再到统计推断的完整体系，脉络清晰，循序渐进。每一章节的讲解都力求严谨，概念的引入和推导过程都写得非常详细，这一点对于我这样需要深入理解原理的学生来说至关重要。书中穿插的例题也相当有代表性，涵盖了各种典型的应用场景，通过例题的学习，我能更好地理解抽象的数学概念在实际问题中的体现。而且，作者在解释一些比较复杂的概念时，并没有仅仅停留在公式的推导上，而是尝试用更加直观的语言和比喻来帮助读者理解，例如在解释中心极限定理时，作者用了一个非常生动的例子，让我一下子就抓住了它的核心思想。我特别喜欢书中在讲解统计量和参数估计时，对各种方法的优劣势以及适用条件的对比分析，这让我能够根据不同的数据特点和研究目的，选择最合适的统计方法。虽然这本书的篇幅不小，但我并没有感到枯燥，反而是被它所展现的数学世界的严谨与优美所吸引，感觉自己正在一步步构建起一个坚实的统计学知识体系。

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作为一名准备进入数据科学领域的学习者，我深知概率论与数理统计是必不可少的基础。这本《概率论与数理统计》可以说是我学习道路上的引路人。它最大的优点在于，将抽象的数学理论与实际应用完美地结合。例如，在讲解抽样分布时，书中不仅详细阐述了中心极限定理的数学意义，还通过模拟大量样本的平均值来直观地展示其普适性，这让我对统计推断的理论基础有了更深刻的认识。此外，书中对回归分析的介绍也让我印象深刻，它不仅讲解了线性回归的基本原理，还涉及了模型诊断、多重共线性等进阶内容，并且通过案例说明了如何选择合适的回归模型来分析和预测数据，这对于我日后进行实际的数据分析工作非常有指导意义。这本书的语言风格比较朴实，但字里行间都透露着作者深厚的学术功底。

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