非参数.半参数ACD模型及应用研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:戴丽娜

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页数:141

译者:

出版时间:2008-8

价格:12.00元

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isbn号码:9787505874053

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• 时间序列
• ACD模型
• 非参数统计
• 半参数统计
• 金融风险管理
• 计量经济学
• GARCH模型
• 波动率建模
• 金融工程
• 统计建模

非参数与半参数模型：理论、方法与实践 本书深入探讨了非参数和半参数模型在统计学和数据分析领域的核心概念、理论基础、统计推断方法及其在实际问题中的应用。本书旨在为读者提供一个全面而系统的理解，帮助他们掌握如何利用这些灵活而强大的统计工具来分析复杂数据，揭示隐藏的模式，并做出更准确的预测。 第一部分：非参数统计模型 非参数统计模型因其对数据分布的假设较少而备受青睐，尤其适用于处理那些难以用传统参数模型描述的复杂数据。本部分将从基础入手，逐步深入非参数模型的核心。 第一章：非参数统计学导论 本章首先介绍非参数统计学的基本思想和优势，与参数统计学进行对比，阐释其在处理非正态分布、异方差、以及当模型形式未知或复杂情况下的重要作用。我们将探讨非参数方法的适用场景，例如涉及排序数据、定性数据，或需要探索性数据分析以初步了解数据结构时。此外，本章还将简要介绍非参数统计学的发展历史和主要流派，为后续章节的学习奠定基础。 第二章：核密度估计 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是非参数统计中最基本也是最重要的方法之一，用于估计概率密度函数。本章详细阐述KDE的原理，包括核函数的选择（如高斯核、Epanechnikov核、均匀核等）及其性质，以及带宽（bandwidth）对估计结果的影响。我们将深入探讨带宽选择的各种方法，如交叉验证法（cross-validation）、优化准则法等，并分析不同带宽选择策略的优劣。本章还将介绍多维核密度估计的基本思想，以及KDE在数据可视化、异常值检测、以及作为其他非参数模型构建块的作用。 第三章：核回归 核回归（Kernel Regression）是非参数模型中用于估计条件期望的强大工具，能够捕捉数据中的非线性关系。本章将详细介绍局部多项式回归（Local Polynomial Regression）等经典核回归方法，如Nadarato-Watson估计器。我们将分析核函数的选择和带宽选择对回归结果的敏感性，并讨论如何最优地选择带宽以获得良好的偏差-方差权衡。本章还将涵盖核回归的渐近性质，包括一致性（consistency）和渐近正态性（asymptotic normality），为统计推断提供理论依据。此外，我们将初步探讨核回归在曲线拟合、趋势分析等方面的应用。 第四章：局部回归与样条回归 除了标准的核回归，本章还将介绍另外两种重要的非参数回归技术：局部回归（Local Regression）和样条回归（Spline Regression）。局部回归，如LOESS（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），利用加权的局部多项式拟合来估计回归函数，其灵活性使其能够适应数据中复杂的局部模式。样条回归则通过将数据区间划分为多个子区间，并在每个子区间上拟合多项式，并通过连接点（节点）处的平滑性约束来构建整体平滑的函数。本章将详细讲解样条函数的构造，如B样条和S样条，以及如何通过最小化惩罚似然函数（penalized likelihood）来估计样条系数。我们将讨论样条回归在函数逼近、时间序列平滑等领域的优势。 第五章：非参数假设检验 本章聚焦于非参数假设检验方法，这些方法不依赖于对数据分布的参数化假设。我们将介绍一些经典的非参数检验，如Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon Rank-Sum Test）、Kruskal-Wallis检验（Kruskal-Wallis Test）等，用于比较两组或多组数据的中位数是否存在显著差异。此外，本章还将讨论非参数的置换检验（Permutation Tests）和自举法（Bootstrap Methods）在构建检验统计量和计算p值方面的应用，它们在处理小样本或复杂数据结构时尤为有用。我们将分析这些检验的统计功效（power）和适用条件。 第六章：支持向量机（SVM） 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种功能强大的监督学习模型，其核方法可以处理非线性分类和回归问题。本章将深入阐述SVM的原理，包括最大间隔分类器（Maximum Margin Classifier）、软间隔分类器（Soft Margin Classifier）以及核技巧（Kernel Trick）的应用。我们将详细介绍常用的核函数，如线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核，并讨论核函数选择和正则化参数（如C参数）对模型性能的影响。本章还将介绍SVM在分类和回归任务中的应用，以及其在处理高维数据时的优势。 第二部分：半参数统计模型 半参数模型结合了参数模型和非参数模型的优点，通过对模型的一部分进行参数化，而另一部分进行非参数化处理，从而在灵活性和效率之间取得平衡。本部分将深入介绍不同类型的半参数模型及其应用。 第七章：半参数模型概述 本章首先介绍半参数模型的概念和动机。我们将解释为何在某些情况下，完全参数化的模型可能过于限制，而完全非参数化的模型可能效率不高，此时半参数模型便成为一个有吸引力的选择。本章将对比参数模型、非参数模型与半参数模型的特点，并概述不同类型的半参数模型，如半参数回归模型、半参数生存模型等。我们将重点关注半参数模型如何在模型效率和灵活性之间取得折衷，以及它们如何能够利用数据的结构信息来提高估计的精度。 第八章：半参数回归模型 本章详细介绍半参数回归模型，特别是具有代表性的模型。例如，我们可能研究包含线性参数部分和非线性非参数部分的回归模型。本章将重点介绍“可加模型”（Additive Models）及其推广。可加模型将响应变量建模为一组变量的函数之和，其中每个函数可以是非参数形式（如使用样条函数表示）。我们将讨论如何估计这些非参数函数，例如使用局部评分（local scoring）或迭代的局部拟合（iterative local fitting）算法。本章还将涉及如何进行统计推断，如参数系数的置信区间估计和非参数函数部分的渐近性质。 第九章：广义可加模型（GAM） 广义可加模型（Generalized Additive Models, GAM）是将可加模型扩展到响应变量不服从正态分布的情况，例如二项分布（逻辑回归）、泊松分布（泊松回归）等。本章将深入探讨GAM的构建，如何将连接函数（link function）和非参数平滑函数结合起来。我们将详细介绍GAM的估计方法，通常涉及迭代重加权最小二乘法（Iteratively Reweighted Least Squares, IRLS）以及对非参数部分的平滑估计。本章还将讨论GAM在处理具有复杂关系的数据集中的优势，例如在生态学、医学、金融等领域，用于建模响应变量与多个预测变量之间的非线性关系。 第十章：半参数生存分析 生存分析（Survival Analysis）关注事件发生的时间，例如患者的生存时间、设备的使用寿命等。本章将介绍半参数生存模型，特别是Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）。Cox模型能够估计协变量对风险函数的影响，同时不对基风险函数（baseline hazard function）做任何参数化假设，这使其成为一种非常灵活的半参数模型。本章将详细阐述Cox模型的模型设定、参数估计（使用最大偏似然法）、以及统计推断，包括风险比的解释和生存函数的估计。我们还将讨论Cox模型的扩展，如时变协变量的Cox模型。 第十一章：半参数分类模型 除了回归和生存分析，本章还将探索半参数模型在分类问题中的应用。例如，考虑一个分类模型，其中部分预测变量对响应变量的影响是线性的（参数形式），而另一部分预测变量的影响是非线性的（非参数形式）。我们将介绍如何构建和估计这类半参数分类模型，例如将参数逻辑回归与非参数平滑函数结合。本章将讨论这些模型在处理具有复杂交互作用的分类数据时的优势，并探讨其在模式识别和预测方面的潜力。 第三部分：模型应用与实践 本部分将结合具体的案例，展示非参数和半参数模型在实际问题中的应用，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第十二章：数据预处理与模型选择 在应用任何统计模型之前，数据预处理是至关重要的一步。本章将讨论如何进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。更重要的是，我们将深入探讨模型选择的策略。对于非参数和半参数模型，模型选择涉及确定合适的平滑度参数（如带宽、节点数、惩罚参数）和模型结构。本章将介绍交叉验证、信息准则（如AIC, BIC）等模型选择技术，并讨论如何根据数据特性和研究目标来权衡模型的拟合优度、复杂性与泛化能力。 第十三章：非参数与半参数模型在金融数据分析中的应用 金融数据往往具有非线性、非平稳、以及复杂的风险结构。本章将展示非参数和半参数模型如何应用于金融领域。例如，使用核密度估计来分析收益率分布，使用核回归或GAM来建模股票价格的动态变化，使用半参数生存模型来分析贷款违约风险，以及使用SVM进行股票市场预测。我们将分析这些模型在处理金融时间序列数据、风险管理、资产定价等问题中的有效性。 第十四章：非参数与半参数模型在医学与健康科学中的应用 在医学和健康科学领域，个体之间的差异巨大，且许多生物学过程是非线性的。本章将探讨非参数和半参数模型的应用。例如，使用非参数检验来比较不同治疗组的临床试验结果，使用核回归或GAM来分析疾病风险因素与患者健康指标之间的关系，使用半参数生存模型来预测疾病的进展和患者的生存时间。我们将重点关注模型解释的可行性以及如何在临床实践中指导决策。 第十五章：非参数与半参数模型在社会科学与市场研究中的应用 社会科学和市场研究中的数据常常涉及定性变量、复杂的消费者行为和多维度的影响因素。本章将展示非参数和半参数模型的应用。例如，使用支持向量机来分析消费者偏好和市场细分，使用GAM来建模人口统计学特征与消费行为之间的关系，使用非参数方法来探索不同群体之间的社会经济差异。我们将强调模型在揭示复杂社会模式和指导营销策略方面的作用。 第十六章：软件实现与计算工具 本章将介绍实现非参数和半参数模型所需的常用统计软件和编程工具，如R、Python及其相关的统计库（如scikit-learn、statsmodels、mgcv等）。我们将提供具体的代码示例，演示如何使用这些工具来拟合模型、进行预测、以及可视化结果。本章还将讨论计算效率和大规模数据处理时的挑战及解决方案。 结论与展望 本书最后将总结非参数和半参数模型的核心思想和主要贡献，并对该领域未来的发展方向进行展望。我们将探讨新兴的非参数和半参数技术，如深度学习与半参数模型的结合，以及在大数据时代如何更有效地应用这些模型。 本书内容丰富，理论严谨，并辅以大量实例，旨在为统计学、数据科学、机器学习以及相关领域的学生、研究人员和从业人员提供一本全面而实用的参考书。通过学习本书，读者将能够深入理解非参数与半参数模型的精髓，并能够灵活地将其应用于解决各种实际数据分析问题。

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我设想这本书的架构一定是层层递进，结构严谨的。它可能从最基础的ACD模型（如标准的ACD(p,q)）开始，逐步过渡到引入非参数或半参数平滑项来灵活捕捉波动率的时变结构。我特别好奇作者是如何处理模型中那些难以用有限参数描述的复杂依赖关系的。比如，是否采用了广义加性模型（GAM）的思路，或者更前沿的神经网络辅助的半参数结构？这本书的重点无疑在于提升模型对实际数据，尤其是高频金融数据的拟合和预测精度。对于应用研究者而言，最关心的可能是“效果如何”。因此，书中对模型的实证效果对比部分必定是重中之重，可能涉及大量基于真实交易数据（如期权隐含波动率数据或高频报价数据）的检验和比较。这本书如果能深入探讨模型对极端事件（如金融危机期间的波动率尖峰）的鲁棒性，无疑会大大增加其学术价值。

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这部书名听起来就充满了理论的厚重感，想必是对某种特定统计学模型——可能是关于金融时间序列分析中的波动率建模——进行了深入探讨。我猜测它一定包含了大量关于非参数和半参数方法的数学推导和模型构建的细节。作为一个读者，我非常期待看到作者是如何平衡理论的严谨性与实际应用的有效性之间的。特别是“ACD模型”，这通常与事件发生的频率或时序相关，所以这本书很可能在处理金融市场中的跳跃、聚类效应等方面有着独到的见解。我希望书中不仅有扎实的理论基础，还能提供清晰的算法步骤和实际案例分析，让我能真正理解这些复杂模型是如何捕捉市场真实动态的。如果它能清晰地对比不同模型（如GARCH族和其他非/半参数模型）的优劣，并给出在不同市场环境下选择模型的指导原则，那就太棒了。总体来说，这本书的目标读者应该是对高级计量经济学和时间序列分析有浓厚兴趣的研究人员或高阶学生，它需要的不仅仅是快速阅读，更需要细致的研读和反复的思考。

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这本书的语言风格，我猜想一定非常学术化，充满了专业术语和严谨的逻辑链条。它不是一本轻松的读物，更像是一份需要集中精力攻克的学术专著。读者在阅读过程中，可能会频繁地需要查阅概率论和统计推断的基础知识。我特别关注书中关于模型识别和渐近性质的证明部分，这些是确立模型科学性的基石。如果作者能够提供一个完整的、可复现的研究框架，从数据预处理到模型估计、诊断，再到最终的预测性能评估，那这本书就具备了极高的工具书价值。我希望它不仅停留在理论层面，还能触及如何将这些复杂的模型嵌入到实际的投资组合优化或风险价值（VaR）计算流程中。总而言之，这是一本致力于在计量金融领域深化模型复杂度和应用深度的重量级作品。

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说实话，光是看到“非参数”和“半参数”这两个词，我就能预感到这本书的阅读难度不低。它应该是一本面向专业人士的参考手册或深度教程。我猜想，作者在开篇一定会花大量篇幅来界定和梳理现有参数模型的局限性，从而引出引入非/半参数方法的必要性和优势。对于非参数部分，我期待看到核估计、局部多项式回归等工具在ACD框架下的应用。半参数模型的部分则可能涉及将模型分解为已知参数部分和非参数函数部分，这要求作者对函数估计有非常精到的把握。这本书的价值或许就体现在其对模型识别、估计和检验的系统性处理上。如果书中能附带一些高质量的R或Python代码示例来演示如何拟合和模拟这些模型，那它对实践者的帮助将是巨大的。我更关注的是，作者如何处理高维数据和模型的计算效率问题，因为非参数方法往往伴随着“维度灾难”的挑战。

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从这本书的名称来看，它似乎是对传统计量模型的一种重要修正和突破。我推测内容会集中在对波动率过程的非对称性和重尾特性的处理上，因为这些特性往往是标准参数模型难以完全捕捉的。非参数方法的好处在于对底层数据分布的假设更少，这使得模型更具灵活性和现实基础。这本书可能花了大量的篇幅讨论如何选择合适的平滑参数（带宽选择）或者如何构造有效的半参数似然函数。此外，它可能还会探讨这些模型的长期记忆性质和长程相关性，这对于理解资产定价和风险管理至关重要。如果这本书的论述能够非常清晰地指出，在哪些特定类型的金融资产或市场微观结构研究中，非参数或半参数ACD模型相比于其他标准工具具有不可替代的优势，那么它就成功地在细分领域树立了标杆。

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