潜在类别模型的原理与技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:邱皓政

出品人:

页数:209

译者:

出版时间:2008-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787504138996

丛书系列:社会科学研究方法丛书

图书标签:

统计
统计学
心理学
社会学研究方法
Methodology
统计方法
社会学
潜类别
潜在类别模型
混合模型
聚类分析
统计建模
数据挖掘
机器学习
心理测量学
市场细分
隐变量模型
贝叶斯方法

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《潜在类别模型的原理与技术》内容简介：潜在类别模型是探讨潜在变量的模型化分析技术。它与一般常用的因素分析或结构方程模型的最大不同在于变量的形式：因素分析处理的是连续变量；潜在类别分析处理的是类别变量。正因为潜在类别模型以类别数据作为素材，补足了潜在变量模型的一个缺口，为社会科学研究者面对俯拾即是的类别数据提供了一种更强而有力的分析工具。最重要的是，潜在类别分析把类别数据与潜在变量的观念加以结合，提高了类别变量的分析价值，也使得社会科学研究者可以一窥潜在类别背后的实证意义，在方法学上具有重要的价值。

跨越边界：现代金融市场中的风险管理与量化策略内容简介本书深入剖析了当代复杂金融市场中风险管理的核心挑战、前沿技术以及量化投资策略的构建与实施。在信息高度不对称、市场波动性加剧的背景下，传统的风险评估方法已显疲态，本书旨在提供一套系统性、可操作性的现代金融工程框架，以应对日益精密的金融风险与追求超额回报的投资目标。全书结构严谨，内容覆盖面广，从宏观经济环境对市场微观结构的影响，到具体的数学模型、计量经济学工具的应用，再到实务操作中的合规与技术实现，力求为金融专业人士、量化研究人员及高阶金融学学生提供一份全面的参考指南。第一部分：现代金融市场的结构与演化本部分首先界定了现代金融市场的基本构成要素，强调了技术进步（特别是高频交易与分布式账本技术）对市场效率和流动性的重塑作用。第一章：全球金融体系的复杂性与互联性本章探讨了全球金融市场一体化带来的系统性风险。重点分析了不同资产类别（股票、债券、衍生品、大宗商品）之间的溢出效应，以及地缘政治事件如何通过复杂的金融传导机制影响资产定价。我们考察了流动性陷阱、资产泡沫的形成机制，并引入了复杂网络理论来建模市场参与者之间的相互依赖性，用以识别“黑天鹅”事件的潜在前兆。第二章：市场微观结构与交易行为分析深入剖析了订单簿动力学、做市商策略的演变以及交易成本的结构性变化。讨论了订单流（Order Flow）信息如何成为短期价格预测的关键输入。本章详细对比了传统报价模型（如Spread模型）与基于最优执行理论（Optimal Execution Theory）的新型算法框架，特别关注了滑点（Slippage）的量化和最小化。第二部分：前沿风险计量与压力测试风险管理是本书的核心支柱之一。本部分聚焦于超越VaR（Value at Risk）的现代风险度量体系，并结合大数据和机器学习技术，构建更具前瞻性的压力测试框架。第三章：非正态性下的风险度量升级传统风险模型多基于正态性假设，这在金融领域往往导致低估尾部风险。本章系统介绍了偏度和峰度对风险分布的影响，重点讲解了条件风险价值（CVaR/Expected Shortfall）的计算及其在投资组合优化中的应用。同时，深入探讨了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在建模极端市场条件下的优势。第四章：计量经济学在风险建模中的应用本章着眼于时间序列分析在波动率预测中的关键作用。详细阐述了GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）的原理与参数估计，并探讨了随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）在捕捉波动率的长期记忆效应上的优越性。此外，还引入了半参数和非参数回归方法，用于处理模型设定误差。第五章：系统性风险的识别与压力测试本章将风险分析提升至宏观层面。定义了系统性风险的量化指标，如ΔCoVaR（Conditional Value at Risk增量）。书中详细构建了一系列宏观情景压力测试的流程，包括敏感性分析、情景生成技术（如Copula函数在多变量情景构建中的应用），以及如何将压力测试结果反馈至资本配置决策中。第三部分：量化投资策略的理论基础与实现本部分从风险管理的基础上，转向构建能够产生稳健超额收益（Alpha）的量化投资策略。第六章：因子投资的理论与实践本章全面梳理了因子模型的演进历程，从CAPM到Fama-French三因子、五因子模型，并探讨了新兴的风格因子（如动量、价值、质量）。本章的重点在于因子挖掘与检验，强调了因子暴露度的正交化（Orthogonalization）和因子生命周期管理（Factor Decay）。第七章：机器学习在Alpha因子发现中的应用引入监督学习和无监督学习方法在金融预测中的应用。详细介绍了使用LASSO、Ridge回归进行因子选择，以及使用随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）来处理高维度、非线性因子数据的技术。同时，本章对模型的可解释性（Explainability）进行了深入探讨，以平衡预测准确性与投资透明度。第八章：投资组合构建与动态资产配置本章侧重于如何将风险预算与收益目标结合起来。讨论了均值-方差优化（MVO）的局限性，并详细介绍了基于风险平价（Risk Parity）和最小化跟踪误差的约束优化技术。此外，还涵盖了基于马尔可夫决策过程（MDP）的动态资产配置策略，以适应市场状态的变化。第四部分：交易执行、合规与技术基础设施成功的量化策略不仅依赖于模型，更依赖于高效、合规的交易执行系统。第九章：最优交易执行算法本章聚焦于如何将模型信号转化为最小冲击的实际交易。深入讲解了经典的成交量加权平均价格（VWAP）与时间加权平均价格（TWAP）算法的改进版本，并介绍了基于预测模型（如基于订单簿深度预测未来价格冲击）的自适应执行算法，例如基于强化学习的执行策略。第十章：金融数据的清洗、管理与回测的严谨性强调高质量数据是量化金融的生命线。本章提供了处理常见数据问题的方法，如价格序列的对齐、缺失值插补、以及考虑交易成本和延迟的真实环境模拟。回测环节被视为重中之重，详细阐述了前视偏差（Look-ahead Bias）、幸存者偏差（Survivorship Bias）的识别与消除，并提供了稳健性检验（如滚动样本检验）的标准流程。第十一章：量化投资的监管环境与技术伦理最后，本章探讨了当前金融科技（FinTech）发展带来的监管挑战，如算法公平性、数据隐私保护以及模型风险管理（Model Risk Management, MRM）。强调了建立透明、可审计的量化系统对于维持投资者信任和监管合规性的重要性。本书结构旨在构建一个从理论基础到实践应用、从风险控制到Alpha挖掘的完整闭环，为读者提供一个理解和驾驭现代金融市场的全面视角。