Advanced Statistical Methods for the Analysis of Large Data-Sets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Angulo Ibanez, Jose Miguel 编

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:

价格:$ 101.64

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isbn号码:9783642210365

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• 数学
• Statistics
• 计算机科学
• 统计学
• Springer
• DM
• Advanced
• 2012
• 统计学
• 大数据分析
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• 统计推断

金融风控建模中的高级统计方法 在现代金融业日益复杂和数据驱动的浪潮下，对风险的精准识别、量化和管理已成为机构生存与发展的生命线。传统统计方法在处理大规模、高维度、非线性和时变金融数据时，其局限性愈发凸显。本书《金融风控建模中的高级统计方法》旨在为金融从业者、风险管理师、量化分析师以及对金融数据分析感兴趣的研究人员，提供一套应对挑战的先进统计工具箱，深入探讨如何利用最新统计理论和计算技术，构建更强大、更稳健的金融风险模型。 本书内容涵盖了从理论基础到实际应用的广阔谱系，重点关注那些能够有效处理金融领域特有复杂性的方法。我们并非简单罗列统计技术，而是将其置于金融风险分析的宏观框架下，力求解释每一种方法为何以及如何能够解决特定风险管理问题。 第一部分：数据预处理与特征工程的深度拓展 在任何数据分析任务中，数据的质量和表现形式都至关重要。金融数据尤其如此，它们往往充斥着缺失值、异常值、多重共线性以及高维度等问题。本书首先将深入探讨如何对海量金融时间序列数据进行精细化预处理。我们将超越简单的均值插补和删除法，介绍更先进的缺失值填充技术，如基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的迭代填充，以及利用机器学习模型（如随机森林或梯度提升树）来预测和填充缺失数据。 对于异常值的检测与处理，我们不仅会回顾经典的Grubbs' test等方法，更会聚焦于在金融数据中尤为关键的、能够识别“隐性”或“群体性”异常的技术，例如基于局部异常因子（LOF）的算法，以及统计过程控制（SPC）在识别市场异常波动模式中的应用。 特征工程是连接原始数据和统计模型之间的关键桥梁。本书将重点介绍如何从原始的交易数据、宏观经济指标、公司财务报告等中提取出更具预测能力的特征。这包括但不限于： 时间序列特征提取： 滚动统计量（均值、方差、偏度、峰度）、滞后变量、差分、指数平滑、分形维度等，并讨论如何根据不同的风险类型（如波动率风险、信用风险）选择合适的特征。 非线性特征转换： 运用多项式展开、核函数（如高斯核）以及小波变换等技术，捕捉金融数据中隐藏的非线性关系。 多源数据融合： 探讨如何整合不同来源（如市场数据、新闻文本、社交媒体情绪）的数据，并通过降维技术（如主成分分析PCA、因子分析）将其转化为有意义的特征，以构建更全面的风险画像。 高维数据降维技术： 除了PCA，我们还将深入介绍t-SNE、UMAP等流形学习方法在可视化和特征提取中的潜力，以及LASSO、Ridge等正则化方法在特征选择中的作用，这对于处理金融交易中海量的动量、成交量等指标尤为重要。 第二部分：现代预测模型与风险量化 在完成数据准备后，本书将转向核心的统计建模部分，重点介绍适用于金融风险分析的各类现代预测模型。 广义线性模型（GLM）的进阶应用： 除了基础的线性回归和逻辑回归，本书将探讨GLM在信用评分、违约预测中的非正态分布建模，如泊松回归（用于预测违约次数）、负二项回归（用于考虑过度分散）等。同时，我们将深入研究连接函数（link functions）的选择及其对模型性能的影响。 非参数回归与核密度估计： 在模型假设较为宽松的情况下，非参数方法提供了强大的灵活性。我们将介绍局部加权回归（LOESS）、样条回归（Spline Regression）等，并重点讲解核密度估计（KDE）在量化概率分布、计算VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）时的应用，尤其是在处理长尾分布的金融资产收益时。 时间序列分析的深度挖掘： ARIMA系列模型的扩展： 除了ARIMA，我们还将引入SARIMA（季节性ARIMA）、GARCH系列（ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH）等用于建模和预测波动率的动态模型，以及VAR（向量自回归）和VECM（向量误差修正模型）用于分析多变量时间序列间的相互影响，这在系统性风险度量中至关重要。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 探讨如何利用状态空间模型来描述金融市场中潜在的、不可观测的状态（如市场情绪、经济周期），并通过卡尔曼滤波实时估计这些状态，从而实现动态的风险预测和资产定价。 时间序列中的协整与Granger因果关系： 深入分析多变量时间序列间的长期均衡关系（协整）和短期预测关系（Granger因果），这对于构建有效的宏观经济风险模型和资产组合管理策略具有重要意义。 机器学习在金融风控中的融合： 树模型及其集成： 详细介绍决策树、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Machines, 如XGBoost, LightGBM）在信用风险评估、欺诈检测、客户流失预测中的强大能力。我们将深入解析这些模型的原理、调参技巧以及如何解释其预测结果。 支持向量机（SVM）的变种与应用： 探讨SVM在二分类（如违约/非违约）和回归问题中的应用，特别关注其核函数的选择对模型性能的影响，以及在处理高维、稀疏金融数据时的优势。 深度学习在金融领域的初步探索： 简要介绍循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）在处理序列数据（如高频交易数据）中的潜力，以及卷积神经网络（CNN）在图像识别（如分析市场图表模式）或从文本数据中提取信息时的应用。 第三部分：模型评估、选择与稳健性 构建模型仅仅是风险管理流程的一部分，模型的有效性、可靠性和可解释性同样关键。 模型性能的全面评估： 我们将超越传统的准确率、召回率、F1分数等二分类指标，深入讲解在金融风险场景下更具意义的评估指标，如AUC（Area Under the ROC Curve）、KS统计量（Kolmogorov-Smirnov statistic）在信用评分中的应用，以及PSI（Population Stability Index）和CSI（Characteristic Stability Index）在模型监控和稳定性评估中的作用。对于 VaR 和 CVaR，我们将重点讨论回测（Backtesting）技术，如Kupiec's Proportion of Failures Test和Christoffersen's Conditional Coverage Test。 模型选择的原则与方法： 介绍信息准则（AIC, BIC）、交叉验证（Cross-validation）等用于模型选择和避免过拟合的技术。特别地，我们将探讨在存在多重共线性和数据异质性时，如何进行稳健的模型选择。 模型稳健性与鲁棒性： 重点讨论如何评估模型在不同市场环境下、面对潜在数据扰动时的稳定性。这包括： 敏感性分析： 分析模型输出对关键输入参数变化的敏感程度。 抗噪声能力： 探讨模型对数据中噪声的抵抗能力，例如通过蒙特卡洛模拟来评估。 模型集成（Ensemble Methods）的稳健性提升： Bagging, Boosting, Stacking等集成技术如何通过组合多个模型来降低单模型偏差和方差，从而提升整体预测的稳健性。 异常检测与模型预警： 介绍如何在模型部署后，通过持续的监控机制，检测模型性能的衰减或市场环境的剧烈变化，及时触发模型的再训练或更换。 可解释性AI（XAI）在金融风控中的初步应用： 尽管许多高级模型（如深度学习）具有“黑箱”特性，但解释其决策过程在金融监管和风险管理中至关重要。本书将介绍如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等方法，用于理解复杂模型的预测逻辑，从而建立信任和满足监管要求。 第四部分：特定金融风险的建模实践 本书的最后部分将把前面介绍的统计方法应用于具体的金融风险领域。 信用风险建模： 违约概率（PD）建模： 深入探讨如何利用逻辑回归、支持向量机、梯度提升树等模型，结合宏观经济变量、借款人财务信息、行为数据等，构建精准的PD模型。 违约损失率（LGD）与违约暴露（EAD）建模： 介绍如何对LGD和EAD进行建模，以及它们与PD结合，计算期望损失（EL）和非期望损失（UL）。 信用组合风险： 引入Copula模型、因子模型等，分析不同资产或借款人之间的违约相关性，量化信用组合的集中度风险和系统性风险。 市场风险建模： VaR与CVaR的计算方法： 除了历史模拟法和参数法，重点讲解蒙特卡洛模拟法，以及如何在GARCH模型框架下计算条件VaR。 压力测试（Stress Testing）与情景分析（Scenario Analysis）： 介绍如何设计极端的市场情景，并利用构建的模型量化在这些情景下的潜在损失。 极端值理论（Extreme Value Theory, EVT）： 探讨POT（Peaks Over Threshold）方法和Block Maxima方法，在建模金融资产极端损失的尾部分布，更准确地量化极端风险。 操作风险建模： 介绍如何利用泊松过程、负二项过程等泊松过程的变种，结合历史损失数据和内部控制指标，对操作风险事件的频率和损失进行建模。 流动性风险建模： 探讨如何利用时间序列模型和机器学习方法，预测资产的流动性，量化流动性不足的风险，以及在市场冲击下资金流动的变化。 本书的编写过程中，我们力求将理论与实践紧密结合，通过清晰的数学推导和生动的金融案例，帮助读者理解这些高级统计方法的内在逻辑和实际应用价值。我们希望通过本书，能够为金融机构在复杂多变的金融市场中，提供更坚实的量化分析基础和更强大的风险管理能力。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁有力的字体，立刻营造出一种严谨而专业的氛围，让人感觉这不是一本泛泛而谈的入门读物，而是直指核心的硬核技术手册。我原本期待能在这里找到关于处理海量数据时那些“非传统”的统计学工具箱，比如那些在机器学习领域越来越热门的、对计算效率要求极高的算法，或者是在处理高维稀疏数据时，统计学家们如何重新审视渐近理论的有效性。然而，翻阅目录，我发现更多的篇幅似乎集中在对经典回归模型、方差分析的扩展和修正上，特别是当样本量（$N$）和变量数（$P$）都非常庞大时，如何维持推断的有效性和计算的可行性。这给我一种感觉，作者试图在传统统计学的坚实基础上，搭建起一座通往大数据时代的桥梁，但这座桥的结构似乎更侧重于“统计学原理的健壮性”，而非“工程实现上的颠覆性”。我特别想看到关于贝叶斯非参数方法在大规模数据上的实时更新机制，或者至少是对随机梯度下降（SGD）背后的统计收敛性质有更深入的讨论，但目前看来，这些前沿话题的处理略显保守，像是作为附录中的小注，而非核心章节的重点。整体而言，它像是一位老派统计学大师对“大”数据时代发出的审慎而深刻的思考，但对于追求最新潮、最前沿计算统计技术的读者来说，可能需要调整期望值。

评分☆☆☆☆☆

这本书在软件实现和计算效率方面的讨论，坦白地说，是其相对薄弱的环节。在“大”数据时代，统计方法的设计必须与底层计算架构紧密结合。我期待看到书中能详细讨论各种统计估计过程在并行化或分布式环境下的表现，例如，如何设计一个统计检验，使其能够高效地在MapReduce或Spark框架下运行，或者讨论MCMC采样在GPU加速下的性能提升。然而，书中的例子和计算细节似乎完全基于单机、串行处理的环境。当我们讨论的“大”数据集已经需要TB甚至PB级别存储和计算资源时，一个理论上完美的估计方法，如果其计算复杂度是$O(N^3)$或需要存储整个高维协方差矩阵，那么它在实践中就是不可用的。这本书似乎更多地停留在“理论上可解”的阶段，而忽略了“计算上可行”的现实约束。对于那些希望学习如何将先进统计模型“工程化”的读者来说，这本书缺乏必要的桥梁，它提供的是精美的“分子结构图”，却没有告诉我们如何用现代化的“3D打印技术”去快速构建它。这种对计算实践的疏忽，在大数据分析领域，无疑是一个重大的信息缺失。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格带着一种令人敬畏的学术深度，作者似乎默认读者已经对基础的概率论和推断统计学有着扎实的掌握。行文间充斥着大量的数学推导和严密的逻辑论证，几乎没有采用任何轻松的口吻来引导读者。当我试图寻找一些实用的、可以立刻应用于项目中的案例时，我发现书中的例子大多是高度抽象的、为了证明某个定理而构建的理想化情境。这对于学术研究人员或许是无价之宝，因为它精确地展示了在特定假设下，统计量估计值的渐近分布是如何收敛的。但对于那些肩负着实际业务压力，需要快速部署模型并解释结果的从业者来说，理解“为什么这个估计量渐近正态”可能不如知道“如何处理缺失值导致的偏倚”来得迫切。例如，书中对于高维数据下的特征选择，虽然提及了Lasso和Bridge回归的理论基础，但对于如何根据实际数据的噪声结构来选择最优的正则化参数 $lambda$，其讨论的篇幅和深度远远不如一篇顶会论文来得直观和详尽。我希望能看到更多关于不同惩罚函数在不同类型噪声（如异方差性、时间序列依赖性）下性能的对比分析，而非仅仅停留在理论上的一致性证明。这本书无疑是为理论构建者准备的，但它对实战指导的缺失，使得它在应用层面的价值打了折扣。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，一个明显的感受是，它的结构非常“模块化”，每一章似乎都是一个独立的、针对特定统计难题的深入研究报告集合。这使得跨章节的知识串联和形成宏观理解变得略有难度。比如，关于非参数估计的一章，详尽地介绍了核估计的收敛速度和带宽选择的理论，但当我翻到关于时间序列分析的部分时，对如何将这些非参数思想融入到处理高频金融数据中的自相关性结构时，过渡显得有些生硬。我感觉作者在堆砌知识点，而不是在构建一个连贯的、层层递进的知识体系。对于自学者而言，这要求极高的自律性去主动建立知识间的联系。我原本希望看到作者能提供一个清晰的地图，指出哪些方法适用于哪一类数据结构（独立同分布、时间序列、空间数据等），以及当数据结构复杂性增加时，统计推断的难度是如何系统性增加的。这本书更像是一本高质量的参考书，你可以随时查阅你需要的具体方法论的严谨论证，但如果你想通过它来建立一个全面的、可迁移的应用统计思维框架，你可能需要辅以其他更具叙事性的教材来弥补这种结构上的不足。

评分☆☆☆☆☆

我拿起这本书时，最大的兴趣点在于“大样本”带来的统计学范式转变，特别是当$N$远远大于$P$（传统大样本）转变为$P$与$N$相当甚至$P>N$（高维情境）时，中心极限定理等经典工具如何失效或需要被重新定义。我期望书中能详细阐述那些专门为处理超高维数据而设计的、基于矩阵代数和谱理论的创新方法。比如，关于随机矩阵理论在分析协方差矩阵特征值分布上的应用，这对于理解降维算法如PCA的稳定性至关重要。然而，这本书似乎更倾向于将“大”理解为“仅仅是很大”的传统大样本情况，即$N o infty$且$P$固定，或者$P$以一个比$N$慢的速度增长。对于那种动辄百万特征的生物信息学或文本分析场景，书中的建议似乎还是依赖于对数据的预筛选和降维预处理，而不是从根本上解决“全集”分析的统计挑战。如果我需要一本关于如何用现代代数工具和复杂随机过程理论来武装自己，以应对“维度灾难”的指南，这本书提供的视角显得有些历史局限性。它更像是对上世纪八九十年代那些试图将经典统计学“拓展”到更大规模数据上的努力的一个全面总结，而不是面向未来十年计算统计挑战的蓝图。

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没有cs背景的同学就不要一上来学这本了????

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