概率论与数理统计及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:283

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出版时间:2009-2

价格:29.80元

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isbn号码:9787030239181

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
• 统计学
• 应用统计
• 高等数学
• 随机过程
• 数理模型
• 数据分析
• 概率模型
• 统计推断

图书名称：现代金融计量学：原理、模型与实践 简介 本书旨在系统、深入地探讨现代金融计量学的核心理论、前沿模型及其在金融市场实践中的应用。全书内容围绕如何利用统计学和时间序列分析方法，对金融数据进行建模、预测和风险管理展开，力求在理论深度与实务操作之间架起一座坚实的桥梁。 第一部分：金融时间序列基础与描述性分析 本部分首先为读者打下坚实的金融数据基础。我们从金融数据的特性入手，详细剖析了金融时间序列（如股票价格、汇率、利率等）所特有的非平稳性、尖峰厚尾、波动率聚类等关键特征。 1. 金融数据的特有结构： 深入探讨了收益率（连续复利与简单收益率的转换）、波动率的度量方法，以及不同频率数据之间的关系。我们强调了在进行严格的统计推断前，识别并处理数据中的结构性断点和非常规现象的重要性。 2. 检验与平稳性分析： 详细介绍了一系列检验金融时间序列平稳性的经典工具，包括单位根检验（如ADF检验、PP检验、KPSS检验）。此外，我们对检验能力的局限性进行了批判性讨论，并介绍了针对含有结构性断点的序列的检验方法。对差分操作的必要性及其在实现协整关系中的作用进行了详尽阐述。 3. 波动率的初步考察： 初步引入了波动率的概念，通过计算历史波动率、移动平均波动率等指标，直观展示了金融市场波动性的集群现象，为后续的复杂模型奠定直观认识。 第二部分：单变量时间序列模型：建模与预测 本部分聚焦于描述和预测单个金融时间序列的行为，侧重于经典且被广泛应用的自回归移动平均（ARMA）族模型及其扩展。 1. ARMA 模型的构建与识别： 详细讲解了平稳性与可逆性的条件，自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的性质及其在模型识别（Box-Jenkins方法）中的应用。重点阐述了如何通过信息准则（AIC、BIC）选择最优模型阶数。 2. 非平稳序列的建模： ARIMA 模型： 深入剖析了自回归积分移动平均（ARIMA）模型的结构，包括差分的阶数确定。我们讨论了如何利用季节性ARIMA模型（SARIMA）处理具有季节性或周期性波动的金融数据，例如某些宏观经济指标或期货市场的规律。 3. 条件异方差模型：ARCH/GARCH 族： 这是金融计量学的核心内容之一。本章详细介绍了 Engle 提出的 ARCH 模型，并着重阐述了 Bollerslev 推广的 GARCH (p, q) 模型。我们详细推导了模型的似然函数、估计方法（最大似然估计 MLE）及其收敛性。随后，深入探讨了更复杂的变种，如 EGARCH (指数 GARCH，用于捕捉杠杆效应)、GJR-GARCH（用于捕捉不对称影响）以及 IGARCH（用于检验波动率冲击的持久性）。对模型诊断，包括残差的标准化和残差的 Ljung-Box 检验，进行了严格规范。 4. 马尔可夫转换模型（Markov Switching Models）： 针对金融市场状态（如牛市/熊市、高/低波动）的转换特性，本书介绍了隐藏马尔可夫模型（HMMs）及其在金融时间序列中的应用，用于捕捉系统性的状态变化。 第三部分：多变量时间序列分析与协整理论 随着金融市场一体化程度的加深，分析多个资产或指标之间的相互关系成为必要。本部分侧重于多变量模型的建立与长期均衡关系的探究。 1. 向量自回归模型（VAR）： 详细介绍了 VAR(p) 模型的构建、估计和稳定性检验。重点在于 VAR 模型在预测、脉冲响应分析（Impulse Response Functions, IRF）以及方差分解（Forecast Error Variance Decomposition, FEVD）中的应用，用以揭示一个资产价格变动如何通过时间序列影响其他资产。 2. 格兰杰因果关系检验： 严格界定了格兰杰因果关系的概念，并介绍了在 VAR 框架下检验该关系的统计方法，以判断信息流动的方向。 3. 协整理论与误差修正模型（VECM）： 针对非平稳但线性组合后平稳的变量对（即存在长期均衡关系），本书系统介绍了 Engle-Granger 两步法和 Johansen 多变量协整检验。重点阐述了如何建立误差修正模型（VECM）来描述变量短期动态偏离长期均衡关系时的修正机制，这在资产定价和套利交易策略的构建中至关重要。 第四部分：高频数据、非线性与半参数方法 本部分将视野扩展到更现代、更复杂的数据结构和模型假设，特别是针对高频交易和市场微观结构的研究。 1. 波动率的真实度量： 讨论了如何利用高频数据（如日内数据）来估计资产的真实（或潜藏）波动率，重点介绍了基于平方根变换的 RV（Realized Volatility）估计量及其渐近性质。 2. 非线性时间序列模型： 探讨了超越线性模型的局限性，引入了 Bilinear 模型、T-ARCH 模型等，以捕捉更精细的市场反馈机制。 3. 状态空间模型与卡尔曼滤波： 介绍了状态空间表示法，并将卡尔曼滤波技术应用于金融时间序列的动态因子模型、平滑和预测，尤其是在处理含有不可观测状态变量（如潜在的风险因子）的模型时。 第五部分：金融风险度量与资产定价中的计量应用 本部分将前述的计量工具应用于金融实践的核心问题，包括风险管理和资产定价。 1. 风险价值（VaR）的计量估计： 详细介绍了计算 VaR 的主要方法：历史模拟法、参数法（基于正态性假设）和蒙特卡洛模拟法。重点讲解了如何利用 GARCH 模型估计未来条件方差，从而提高参数法 VaR 的准确性，并讨论了预期损失（ES/CVaR）作为更优风险度量指标的优势。 2. 波动率的预测与对冲： 讨论了如何利用多变量 GARCH 模型（如 DCC-GARCH）来估计资产间的时变协方差矩阵，这对于投资组合优化和动态对冲策略的设计至关重要。 3. 因子模型与异象检验： 在资产定价领域，本书讨论了经典 CAPM 模型、Fama-French 三因子模型等，并利用时间序列回归技术（如面板数据回归或系统回归）来检验这些模型在特定市场环境下的有效性，包括对截距项的显著性检验。 全书在理论推导严谨的同时，配以大量真实金融案例和数据分析，旨在使读者不仅掌握计量工具的使用，更能理解其背后的经济学含义和统计假设，从而能够独立构建和验证复杂的金融计量模型。本书适合经济学、金融学、统计学及相关量化方向的研究生、高级本科生，以及在金融机构从事量化分析、风险管理和资产管理的专业人士深入学习。

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这本书的排版风格非常传统，标准的教科书样式，字体大小适中，页边距留得也比较宽裕，看着比较舒服，长时间阅读眼睛不容易疲劳。我个人不太喜欢那种花里胡哨的插图和彩色印刷，这本书的朴素反而让我觉得更专注于内容本身。内容深度上，它似乎走了一条比较稳健的路线，既照顾到了初学者建立基本概念的需求，又在某些高级主题上做了必要的拓展。例如，在涉及到大数定律和中心极限定理的推导部分，作者的处理方式非常细致，每一步的逻辑衔接都写得非常清楚，这对于我这种喜欢深究原理的人来说是极大的福音。唯一的遗憾是，感觉习题部分的难度梯度设置得不够平滑，有些基础题过于简单，而跳到后面的综合应用题时，难度骤升，中间过渡的桥梁似乎少了一些，导致在巩固知识点的时候，总感觉卡在了某个坎上，需要额外去寻找补充材料来打通任督二脉。

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这本书的封面设计倒是挺引人注目的，那种深沉的蓝色调，配上简洁的几何图形，透着一股严谨又不失现代感的气息。我是在准备考研的时候经朋友推荐拿到的，当时对数理统计这块知识点感到非常头疼，总觉得那些公式和定理像迷宫一样让人摸不着头脑。拿到手翻开目录，感觉内容覆盖得挺全面的，从最基础的随机变量、概率分布讲起，一直到推断统计的核心部分，脉络梳理得还算清晰。特别是前几章对古典概型和几何概率的阐述，举的例子都相当贴合实际，不像有些教材那样光秃秃地堆砌公式，读起来不至于那么枯燥。不过，说实话，书本的厚度还是让我有点望而生畏，感觉要啃完它得下一番苦功夫。我比较关注的是它在应用层面的讲解，希望不仅仅停留在理论证明上，而是能真正指导我们解决一些工程或金融上的实际问题，毕竟书名里也带了“及其应用”这几个字，这是我最期待的部分，也决定了我对这本书的最终印象。

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作为一本工具书，我最看重的是它的逻辑严密性和自洽性。这本书在这方面做得算是中规中矩，几乎没有发现明显的逻辑漏洞或者前后矛盾的地方。作者的语言风格是典型的学术化表达，精确、客观，不带任何多余的情感色彩。我发现它在处理连续随机变量的联合分布和条件概率时，对密度函数和分布函数的积分运算描述得非常到位，这部分内容往往是初学者的难点，但这本书通过大量的数学符号和清晰的文字说明，有效地降低了理解门槛。不过，我对其中某些经典统计推断方法的历史背景介绍略感不足，虽然它教会了我“如何做”检验，但对于“为什么”选择这些特定的检验方法，或者它们在统计学发展史上的地位，书里着墨不多，这使得这本书更像是一本纯粹的“操作手册”，少了一点点理论的厚度和人文关怀。

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这本书的价值，对于一个希望系统学习概率论基础并想了解其在现代科学中如何应用的读者来说，无疑是相当高的。特别是它对贝叶斯方法的介绍，虽然篇幅不算多，但切入点很新颖，没有采用过于复杂的先验后验计算，而是着重讲解了其核心思想的转变——从频率学派的固定参数观到贝叶斯学派的可变参数观。这种思维方式的转变对于提升统计素养至关重要。如果一定要找一个改进点，我希望它能在数理统计的应用实例中，更多地融入当前热门的计算统计和模拟方法，比如蒙特卡洛方法在统计推断中的应用，现在的案例稍微偏向于解析解的推导，对计算工具的依赖性描述不足，这在当前大数据背景下，显得略微有些脱节了。

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这本书的装帧质量倒是挺让我惊喜的，纸张用料扎实，即使经常需要反复翻阅和在上面做大量的批注和划线，书脊也没有出现松动或脱页的迹象，看得出来是经过精心制作的。我在学习过程中，发现这本书在处理假设检验的P值和显著性水平概念时，给出了非常直观的解释，甚至引入了一些关于犯第一类错误和第二类错误的成本分析的讨论，这比我之前看过的任何教材都更具说服力。它不仅仅停留在计算层面，更引导读者去思考统计决策背后的哲学含义。然而，关于非参数统计的部分，感觉似乎只是蜻蜓点水，可能是篇幅所限，但这对于需要处理非正态分布数据的实际工作场景来说，算是一个小小的遗憾。总的来说，它更偏向于参数统计的经典体系构建。

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