概率论与数理统计.经管类 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:同济大学出版社

作者:孟晗 编

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2005-3

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560830698

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
• 经管类
• 统计学
• 高等数学
• 概率模型
• 数理统计方法
• 经济管理
• 数据分析
• 统计推断

深入理解金融市场的复杂性：应用宏观经济学与计量经济学前沿 本书旨在为有志于在复杂多变的全球经济与金融市场中导航的读者提供一套坚实的理论基础与实用的分析工具。我们摒弃了传统教材中过于抽象或过于侧重纯数学推导的弊端，而是将重点放在如何运用前沿的经济学理论和统计学方法来解释现实世界的经济现象、预测市场趋势，并评估政策干预的效果。本书内容横跨宏观经济学、金融经济学和高级计量经济学三大支柱，力求构建一个系统化、相互印证的学习路径。 第一部分：现代宏观经济学的理论基石与前沿动态 本部分将读者从新古典宏观经济学的基本模型出发，逐步引入更具解释力和预测能力的动态随机一般均衡（DSGE）模型框架。我们深入探讨了宏观经济学中的核心议题，如经济增长的内生性、商业周期的动态机制以及货币和财政政策的有效性。 第一章：跨越代际的财富积累与技术进步 本章详细剖析了索洛（Solow）增长模型及其局限性。重点在于内生增长理论，特别是Romer和Lucas模型的核心思想，探讨人力资本积累、知识溢出和创新活动如何成为长期经济增长的驱动力。我们不仅阐述了这些理论如何解释不同国家间的收敛与分化现象，还讨论了知识产权保护和研发投入对经济增长轨迹的实际影响。 第二章：商业周期的动态随机一般均衡（DSGE）分析 本章是理解当代宏观政策制定的关键。我们将系统介绍新凯恩斯主义DSGE模型的基础结构，包括异质性家庭的跨期优化、粘性价格（Calvo定价）和粘性工资设定的微观基础。我们将详细推导简化模型的动态斯塔克伯格均衡，并讨论如何将冲击（如技术冲击、偏好冲击或政策冲击）纳入模型进行量化分析。通过对实际的宏观时间序列数据的拟合，展示DSGE模型在识别和量化宏观经济波动来源中的作用。 第三章：货币政策的有效性、工具选择与可信性 本章聚焦于中央银行的决策艺术。我们分析了泰勒规则（Taylor Rule）背后的理论依据，并探讨了名义刚性、信息不对称性对货币政策传导机制的影响。深入讨论了零利率下限（ZLB）问题，以及非常规货币政策工具，如量化宽松（QE）和前瞻性指引（Forward Guidance）的理论基础、实施效果及其对资产价格的溢出效应。此外，本章还讨论了货币政策的可信性问题，以及如何通过制度设计（如通胀目标制）来锚定通胀预期。 第四章：财政政策的代际影响与债务可持续性 本章关注财政政策对资源配置和代际公平的影响。我们采用跨期预算约束的视角，分析了政府赤字和公共债务的积累路径。重点讨论了李嘉图等价性的适用范围、财政乘数的估计及其在不同经济状态（衰退期或流动性陷阱中）下的差异。同时，本章也涉及财政政策与货币政策的协调性问题，以及主权债务危机的触发机制和预防策略。 第二部分：金融市场微观结构与资产定价的理论前沿 本部分将宏观经济学的分析框架延伸至金融领域，探讨金融市场如何在信息不完全的条件下实现资源配置，以及资产价格如何反映经济主体的风险偏好和未来预期。 第五章：信息经济学在金融市场中的应用 本章从阿克洛夫的柠檬市场理论出发，探讨信息不对称如何导致逆向选择和道德风险在金融市场中体现。我们着重分析了信贷配给的成因，以及金融中介（如银行）通过信息搜集和监控功能如何克服这些市场失灵。此外，本章还包括了信号发送（Signaling）和筛选（Screening）模型在公司金融决策中的实际应用。 第六章：现代资产定价模型：从CAPM到跨期模型的飞跃 本章系统回顾了资本资产定价模型（CAPM）的理论构建与实证挑战。随后，重点转向更具解释力的多因子模型，如Fama-French三因子和五因子模型。我们深入剖析了这些因子（如规模因子、价值因子、动量因子）的经济学含义，并探讨了它们是否代表了未被充分对冲的系统性风险。最后，我们将介绍跨期资产定价模型（CCAPM）以及基于偏好冲击的定价框架，解释资产价格的波动性远超可观察的宏观经济变量的“资产定价之谜”。 第七章：固定收益证券的定价与利率期限结构 本章聚焦于债券市场。首先介绍无套利定价原理，并推导出布莱克-斯科尔斯（Black-Scholes）期权定价模型的连续时间随机微分方程基础。随后，详细阐述利率期限结构理论，包括瓦西塞克（Vasicek）模型和赫特-怀特（Hull-White）模型的随机过程，以及它们如何被用来对利率衍生品进行定价和风险管理。 第三部分：计量经济学的进阶工具与时间序列分析 本部分提供读者掌握高级计量经济学工具，这些工具是检验和量化前两部分理论模型的关键。重点关注时间序列数据（特别是金融和宏观经济数据）的处理和建模技术。 第八章：面板数据模型的严谨应用与因果推断 本章侧重于面板数据（Panel Data）的优势，即同时利用横截面和时间序列信息来提高估计效率和控制不可观测的异质性。我们将深入讲解固定效应（FE）、随机效应（RE）模型的选择依据和估计方法。更重要的是，本章将详述如何使用双重差分法（DiD）、断点回归（RDD）以及基于工具变量的因果推断方法，在复杂的政策评估环境中识别出真实的政策效应，而非简单的相关性。 第九章：非平稳时间序列与协整分析 本章处理宏观经济和金融数据中普遍存在的非平稳性问题。从单位根检验（如ADF, PP检验）开始，介绍如何进行差分处理以实现平稳化。核心内容是协整理论，解释了看似不相关的变量之间可能存在的长期均衡关系。我们将运用向量自回归（VAR）模型来捕捉多个变量间的动态相互作用，并通过格兰杰因果检验和脉冲响应函数（IRF）来展示冲击在系统中的传播路径和持续时间。 第十章：高频金融数据的波动率建模与风险管理 针对金融时间序列的显著特征——波动率聚集性（Volatility Clustering）和尖厚尾性，本章引入了广义自回归条件异方差模型（GARCH）及其扩展形式（如EGARCH, GJR-GARCH）。我们将展示如何利用这些模型对市场风险进行精确预估。最后，本章讨论了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在计算极高置信度下的风险价值（VaR）和预期亏损（ES）中的关键作用，为金融机构的监管合规和压力测试提供量化支持。 通过对以上三大主题的深度整合与交叉应用，本书旨在培养读者批判性地评估经济理论、熟练运用前沿统计工具解析真实世界数据的综合能力。本书的案例研究和练习均取材于近年来的全球经济危机、货币政策转向和资产市场波动，确保理论与实践紧密结合。

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这本《概率论与数理统计》简直是我的救星！我一直对那些复杂的公式和抽象的概念感到头疼，但这本书的讲解方式简直是化繁为简。作者似乎深谙我们这些经管类学生的痛点，把概率论中那些看似高不可攀的理论，用非常贴近我们日常商业决策的例子串联起来。比如，它不会上来就甩给你一大堆积分符号，而是先给你讲一个产品需求预测的场景，然后自然而然地引出贝叶斯定理的应用。我特别喜欢它在阐述统计推断时的那种循序渐进，从样本到总体的逻辑推导清晰得像剥洋葱一样，层层递进，让人一点都不会迷失方向。至于数理统计那部分，关于回归分析和时间序列的处理，简直是教科书级别的范例，每一个步骤都标注得清清楚楚，让我这个以前只知道Excel函数的“小白”都能自己动手跑模型了。这本书的排版也很舒服，图表配色专业又不刺眼，阅读体验极佳。要说有什么不足，可能有些高级的主题涉及得还不够深入，但对于我们主要面向应用和决策的专业来说，这个深度恰到好处，既能打下坚实的基础，又不会过度钻牛角尖。绝对是经管专业学生必备的“内功心法”！

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从另一个角度来看，这本书在构建学习者的“统计思维”方面做得尤为出色。它不是简单地罗列公式和定理，而是将概率论视为一种关于不确定性决策的哲学。在解释条件概率时，它引入了“证据更新”的概念，这种认知上的提升远比记住乘法公式要有价值得多。书中对于统计学的“哲学基础”——比如如何看待随机性、如何处理信息不完全——的探讨，体现了作者深厚的学术功底和教学智慧。特别是对非参数检验的介绍，在传统教材中常被略去，但这本书却将其作为处理“异常数据”或“小样本”的有效工具进行了介绍，这在实际的商业数据处理中非常实用。总而言之，阅读此书，感觉就像有位博学的导师在身边，他不仅教会你如何计算，更重要的是，教会你如何在信息不确定的世界中，做出最明智的判断和最优的策略选择。这是一本真正能提升“决策力”的书。

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这本书的编写者显然对当前商科教育的改革趋势有着深刻的洞察。我过去读过的教材，要么是纯粹的数学系概率论，要么是过度简化到失去灵魂的应用统计。这本《概率论与数理统计.经管类》找到了一个完美的平衡点。它的数学推导是充分的，保证了结论的可靠性，但这些推导都服务于最终的模型建立和决策支持。我特别欣赏其中关于随机过程的初步介绍，虽然篇幅不长，但它为理解更复杂的金融建模（比如布朗运动的基础概念）埋下了很好的伏笔。此外，书中的案例分析非常精彩，每一个案例都指向一个清晰的商业问题——比如如何评估一个新项目的风险敞口，或者如何通过A/B测试来优化用户界面。这些案例的叙述方式，如同一个经验丰富的咨询顾问在和你交流，而不是冷冰冰的学者在授课。对于那些希望未来从事分析师或管理岗位的人来说，这种“语言”上的代入感至关重要。

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我是在考研的压力下接触到这本《概率论与数理统计》的，说实话，刚开始抱着试试看的心态，毕竟市面上教材汗牛充栋。这本书最让我惊艳的是它对“直觉”的培养。很多统计书读完后，你还是不知道什么时候该用哪个检验方法，全凭死记硬背公式。然而，这本教材的叙述风格非常“对话式”，它总是在关键节点停下来，问你：“你觉得这种情况应该怎么思考？” 随后，它会用非常生活化的语言帮你梳理思路。例如，在讲解假设检验时，它没有直接跳到P值的计算，而是先花了不少篇幅讨论“犯错的成本”，让我深刻理解了第一类错误和第二类错误的实际经济意义。这种注重“为什么”而非仅仅“是什么”的教学方法，极大地提升了我对数理统计这门学科的兴趣和掌握度。而且，书中的习题设计也体现了对应用场景的考量，很多题目背景都涉及市场调研、风险评估，这让学习过程不再枯燥，而是真正成为一种解决实际问题的能力训练。

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作为一名对数据科学领域抱有浓厚兴趣的在读生，我发现传统的概率论教材往往侧重于纯数学的严谨性，导致我们在处理实际数据时感到束手束脚。这本书的精妙之处就在于它成功地架起了理论与应用之间的鸿沟。它在讲解完中心极限定理后，紧接着就用大量的篇幅来讨论如何利用这个定理来构建置信区间，以及在实际抽样调查中可能遇到的偏差问题。更难得的是，它对多元统计分析的介绍也相当到位，比如主成分分析（PCA）的概念引入，不是生硬地用矩阵运算来定义，而是从“降维”和“信息保留”的实际需求出发，使得那些原本高冷的矩阵代数知识变得触手可及。尽管这本书是为经管类学生设计的，但其对概率分布的理解深度，以及对大数定律的阐释，即便是对未来想往量化方向发展的同学来说，也绝对是一个扎实的起点。它提供的视角是“工具箱”式的，强调工具的适用性和局限性。

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