分位数回归理论及其在金融风险测量中的应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:王新宇

出品人:

页数:164

译者:

出版时间:2010-6

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787030275288

丛书系列:

图书标签:

分位数回归
金融风险
风险测量
计量经济学
金融工程
回归分析
统计学
金融建模
风险管理
量化金融

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具体描述

《分位数回归理论及其在金融风险测量中的应用》内容简介：分位数回归统计方法在金融风险测量与建模领域的应用研究是国际学术界的热点之一，《分位数回归理论及其在金融风险测量中的应用》比较系统地介绍了分位数回归的基本模型及其扩展、分位数回归模型的经典统计推理，重点研究了采用贝叶斯分析和马尔可夫链蒙特卡罗模拟估计分位数回归模型的理论，以及基于分位数回归理论的金融市场风险测度模型、后验测试的方法；在实证研究中，基于（贝叶斯）分位数回归方法对我国股票、期货进行了风险测量和演化模式分析，另外，《分位数回归理论及其在金融风险测量中的应用》对IPO定价行为、基金流量决定因素、CAPM模型、高频金融数据价量关系、资本结构选择等问题也进行了论证剖析；最后介绍了作者用OX和WinBLJGS语言设计的分位数回归的通用计算程序。

《分位数回归理论及其在金融风险测量中的应用》可供高等院校金融工程、经济学、计量经济学等专业的师生阅读参考，也可供高等院校从事相关研究的科研人员参考。

好的，这是一份围绕“分位数回归理论及其在金融风险测量中的应用”这一主题，但不包含该书具体内容的图书简介。这份简介旨在描绘一个相关领域内，内容丰富、结构严谨的学术专著的图景。 --- 图书简介：高维数据分析与统计推断的现代前沿书名（示例）：现代计量经济学方法：从线性模型到非参数估计作者：某知名统计学或金融工程学教授出版社：知名学术出版社 ISBN： [待定] 核心内容概述本书是一部面向高级本科生、研究生以及金融、经济、统计领域研究人员的深度学术专著。它系统性地梳理了自20世纪中叶发展至今的计量经济学与统计推断的核心理论框架，尤其聚焦于处理现代数据科学挑战的先进统计工具。全书结构严谨，论证深入，旨在帮助读者构建坚实的理论基础，并掌握将这些工具应用于复杂实际问题的能力。全书共分为五大部分，涵盖了从基础理论到前沿模型的完整知识体系。第一部分：计量经济学基础与经典线性模型回顾 (Foundation and Classical Linear Models) 本部分作为全书的基石，首先对概率论、数理统计和多元回归分析的必要概念进行了系统回顾。重点讨论了经典线性模型的假设、参数估计（如普通最小二乘法 OLS）的性质，以及推断方法的有效性。异方差性与自相关性：深入探讨了违反高斯-马尔可夫假设时的后果，并详细介绍了稳健标准误（如White/Huber-White估计）和广义最小二乘法（GLS）的理论依据与实际操作。模型设定误差与函数形式选择：探讨了模型设定对估计结果的偏误影响，引入了信息准则（AIC, BIC）在模型选择中的应用，并初步涉及了非线性回归函数的处理思路。第二部分：离散变量与面板数据分析 (Discrete Variables and Panel Data Analysis) 现代经济与金融数据中，因变量往往是非连续或具有特定结构（如时间序列依赖性、个体异质性）。本部分专注于处理这类数据结构。广义线性模型（GLM）与非线性模型：详细阐述了Logit、Probit模型在处理二元选择问题上的数学原理，以及泊松回归在计数数据分析中的应用。重点分析了最大似然估计（MLE）的性质与检验方法。面板数据模型：系统介绍了固定效应（FE）和随机效应（RE）模型的理论构建与选择标准（如Hausman检验）。对于处理内生性问题，本书将介绍工具变量（IV）方法在面板数据中的应用，为后续的高级主题做铺垫。第三部分：高维数据、正则化与维度削减 (High-Dimensionality, Regularization, and Dimension Reduction) 随着“大数据”时代的到来，许多金融问题面临特征维度远超样本量（$p gg N$）的挑战。本部分是本书理论深度的体现之一。惩罚回归方法：详述了Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和Ridge回归的数学构造，重点剖析了其在变量选择和模型收缩中的作用。理论部分将深入探讨$L_1$范数惩罚的稀疏性保证及其统计性质。弹性网络（Elastic Net）：探讨了Lasso和Ridge的结合优势，分析其在高相关特征存在时的性能提升。主成分分析（PCA）与因子模型：从线性代数的角度理解数据压缩，并在金融资产定价中讨论如何利用PCA提取潜在的市场因子，作为对高维冲击的系统性应对。第四部分：时间序列分析与波动性建模 (Time Series Analysis and Volatility Modeling) 金融数据的核心特征之一是其时间依赖性。本部分聚焦于处理序列相关性和条件异方差性。经典时间序列模型：回顾了平稳性、自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型的理论结构与识别方法。 ARCH/GARCH族模型：这是金融时间序列分析的关键。本书将详细推导标准GARCH(1,1)模型的参数估计、似然函数构造和长期依赖性分析。更进一步，将介绍非对称效应模型，如EGARCH和TGARCH，用于刻画金融市场中“坏消息”对波动率的放大效应。协整与误差修正模型（ECM）：探讨了非平稳时间序列间的长期均衡关系，以及ECM如何描述短期偏离均衡后的动态调整过程。第五部分：非参数估计与函数方法导论 (Introduction to Nonparametric Estimation and Functional Methods) 本部分旨在拓宽读者的视野，使其理解当模型形式完全未知或过于僵化时，统计推断可以采取的方法。核密度估计与局部回归：阐述了如何使用平滑器（Kernels）来估计概率密度函数和条件期望函数，以及如何选择合适的带宽参数。半参数模型简介：讨论了结合参数化和非参数化估计优势的模型，例如在处理异质性或非线性函数形式时，如何运用这些混合方法提高估计的稳健性。函数数据分析的初步接触：简要介绍了将时间序列或截面数据视为函数对象进行分析的现代趋势，为读者未来探索更复杂、更精细的金融数据结构提供指引。目标读者与学习价值本书内容组织由浅入深，逻辑清晰，不仅是理论学习的权威参考，也是解决实际计量难题的实用手册。它避免了过度依赖特定领域的应用案例（如不详述具体的VaR计算步骤或信用评分的实现细节），而是将重点放在不同统计工具背后的数学原理、适用条件和推断的有效性上，旨在培养读者批判性地评估和选择计量方法的学术能力。本书适合具有微积分、线性代数和基础概率论知识的读者深入研读。 ---