金融市场中的统计模型和方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:黎子良+邢海鹏

出品人:

页数:323

译者:姚佩佩

出版时间:2012-11

价格:46.00元

装帧:

isbn号码:9787040182934

丛书系列:应用统计学丛书

图书标签:

• 金融
• 统计
• 统计学
• 金融与统计学
• 量化投资
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• 量化分析
• 时间序列
• 风险管理
• 回归分析
• 机器学习
• 数据建模
• 金融工程
• 概率论

资本市场的风险与回报：洞察定价、波动与套利 本书深入剖析了当代资本市场运作的核心机制，旨在为读者提供一套严谨而实用的分析框架，以理解和驾驭错综复杂的金融世界。我们关注的重点在于量化金融领域中那些驱动资产价格变动、衡量风险敞口以及识别盈利机会的关键因素。 第一部分：资产定价的基石——风险与回报的权衡 本部分将从微观和宏观两个层面，系统性地探讨资产定价的基本原理。我们将首先回顾经典的资本资产定价模型（CAPM），解析其对风险溢价的假设，并探讨其在实际应用中的局限性。随后，我们将深入研究多因素模型，例如Fama-French三因素模型及其后续发展，理解股票收益如何受到市值、账面市值比以及其他宏观经济因素的影响。 除了权益类资产，我们还将详细分析固定收益市场。从债券的零息定价、久期和凸度衡量，到收益率曲线的构建与解释，本书将帮助读者理解利率风险如何影响债券价值。我们还将介绍利率模型，如Vasicek模型和Cox-Ingersoll-Ross（CIR）模型，以捕捉利率的动态演变。 第二部分：波动性——金融市场中的不确定性之舞 波动性是金融市场中最核心的特征之一，本书将从多个角度剖析其含义、衡量方法及其对资产价格的影响。我们将详细介绍不同时期的波动率衡量指标，如历史波动率，并重点阐述各种条件波动率模型（ARCH, GARCH系列）的构建和应用。这些模型能够捕捉金融时间序列中存在的波动率聚集现象，为风险管理提供重要依据。 此外，我们还将探讨隐含波动率的概念，它源自期权定价模型，反映了市场对未来不确定性的预期。通过分析隐含波动率的期限结构和微笑/偏斜，读者将能够洞察市场情绪和潜在的交易机会。 第三部分：衍生品市场——风险转移与策略构建 衍生品是金融市场中管理风险、寻求收益的重要工具。本书将聚焦于期权和期货市场，深入介绍不同类型衍生品的定价模型，如Black-Scholes-Merton（BSM）期权定价模型及其对输入变量的敏感性分析。我们将详细讲解Delta、Gamma、Vega、Theta等希腊字母的含义及其在风险对冲中的作用。 除了理论模型，我们还将探讨实际的衍生品交易策略，例如价差交易、波动率交易以及套利策略。理解如何利用衍生品来构建复杂的投资组合，并对冲特定风险，是本书的重要内容。 第四部分：实证研究与模型检验 理论模型需要在现实世界的数据中得到检验。本部分将介绍常用的实证研究方法，包括时间序列分析技术，如协整、格兰杰因果检验等，以检验变量之间的长期关系和短期动态。我们还将探讨回归分析在金融建模中的应用，以及如何处理和解释回归结果。 此外，本书还将涵盖模型诊断和评估技术，例如残差分析、信息准则（AIC, BIC）以及回测方法。确保所构建的模型不仅具有理论上的合理性，更能经受住历史数据的考验，是做出可靠决策的关键。 第五部分：风险管理与投资组合优化 在理解了资产定价、波动性以及衍生品之后，本书将转向如何将这些知识应用于实际的风险管理和投资组合优化。我们将深入探讨多种风险度量方法，包括VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）以及Expected Shortfall。理解这些指标如何量化潜在损失，并如何将其纳入决策过程。 投资组合理论，特别是Markowitz均值-方差优化框架，将是本部分的重点。我们将解析如何通过资产配置来分散风险，并最大化预期回报。此外，我们还将讨论动态投资组合策略，以及在不同市场环境下如何调整资产配置。 总结 本书并非一套简单的技术手册，而是为希望在复杂金融市场中取得成功的读者提供一套系统性的思维方式和分析工具。通过对资产定价、波动性、衍生品、实证方法以及风险管理的深入探讨，读者将能够提升自身的市场洞察力，做出更明智的投资决策，并更有效地管理潜在风险。无论您是学术研究者、金融从业者，还是对金融市场充满兴趣的投资者，本书都将为您提供宝贵的知识财富。

评分☆☆☆☆☆

断断续续的读了好久，时间打的很散，所以直到今天才读完，嗯，这本书翻译的真的不错，我通读了全文包括附录的引用论文，我敢说这本书翻译的比市面上金融数学的书一大半都要好。看来名师出高徒，译者是严加安的弟子，真的学风正。这本书写的很简练，统计知识点要求比较杂，最好...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于其系统性和逻辑性，仿佛为我搭建了一个理解金融市场运行的完整框架。作者在介绍每一个统计模型或方法时，都循序渐进，从基本概念出发，逐步深入到复杂的推导和应用。我特别喜欢书中关于模型诊断和验证的讲解，如何判断模型是否“拟合”得当，以及如何通过各种统计检验来评估模型的可靠性，这对于避免“纸上谈兵”至关重要。我对书中关于统计模型在宏观经济预测和政策分析中的应用也充满了兴趣，例如如何利用时间序列模型来预测通货膨胀率或GDP增长，以及如何评估不同经济政策的潜在影响。另外，书中关于非参数统计方法在金融领域的应用也让我耳目一新，它们是否能够捕捉到传统参数模型难以处理的非线性关系和复杂结构？我期待书中能有更多关于模型解释性和可解释性的探讨，尤其是在大数据时代，如何让复杂的模型更容易被理解和信任。总而言之，这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的向导，引领我一步步深入金融市场的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的地方在于其对前沿统计方法的关注。我原本以为这是一本偏重经典统计理论的书籍，但事实证明，作者的视野非常开阔，不仅涵盖了传统的时间序列模型，还深入探讨了机器学习在金融领域的应用。我特别感兴趣的是书中关于因子模型和资产定价的章节，作者是如何将高维数据和非线性关系纳入考量的？他对因果推断在金融分析中的应用是否有涉及？这对于理解市场驱动因素的本质非常有帮助。我还在思考，书中对于贝叶斯统计方法在金融建模中的应用是否有深入的阐述，特别是其在风险管理和不确定性量化方面的优势。另外，我对书中关于高频交易数据分析的介绍也充满了期待，如何处理海量、高维的数据，如何从中提取有用的信息，以及如何构建实时的交易策略，这些都是我非常想了解的内容。作者在介绍新方法时，并没有回避其局限性，而是客观地分析了它们的优缺点，这让我能够更理性地去评估和选择合适的方法。总而言之，这本书不仅提供了扎实的理论基础，更展现了金融统计学在当今时代的发展趋势，是一本非常富有启发性的著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是其对金融市场不确定性和风险的深刻洞察。作者在讲解各种统计模型时，始终不忘强调它们在量化和管理风险方面的作用。我特别欣赏书中对模型风险和稳健性的讨论，如何识别和应对模型失效的可能性，以及如何构建更具鲁棒性的模型，这对于在复杂多变的金融市场中做出审慎决策至关重要。书中对于极端事件建模的介绍也让我眼前一亮，如何捕捉“黑天鹅”事件的概率和影响，以及如何在此基础上构建有效的风险对冲策略，这对于我理解金融危机和市场崩溃有很大的帮助。我对书中关于压力测试和情景分析的部分也充满了好奇，如何利用统计模型来模拟不同市场环境下的资产组合表现，以及如何评估潜在的损失。此外，书中关于金融衍生品定价模型和风险对冲的章节，我认为将是实操性非常强的内容，尤其是在理解复杂的金融工具时。总的来说，这本书不仅教会我如何分析数据，更重要的是，它让我认识到在金融领域，理解和管理不确定性才是核心竞争力，这本书无疑为我提供了宝贵的知识和工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有过多花哨的图饰，这倒是让我对内容有了更深的期待，感觉作者是专注于学术研究，想要深入探讨金融市场中的统计模型和方法。我翻阅了几章，发现其理论讲解非常扎实，每一步的推导都清晰明了，即便是一些复杂的模型，作者也通过循序渐进的方式将其剖析开来。我特别欣赏作者在介绍模型时，会给出其背后的数学原理以及在实际应用中可能遇到的挑战，这对于我这样希望理论联系实际的读者来说，非常有帮助。书中对不同统计方法的比较也非常到位，没有简单地罗列，而是深入分析了它们各自的优缺点以及适用场景，这有助于我根据不同的问题选择最合适的工具。我还在思考，书中对于一些经典模型的历史演变是否有提及，比如从ARMA模型到GARCH模型的演进，这种历史脉络的梳理能帮助我更好地理解模型的发展逻辑。此外，我对书中关于模型检验和优化的部分也充满好奇，希望作者能提供一些实用的建议，指导我如何去评估模型的有效性，以及在实际操作中如何进行参数调整。整体而言，这本书给我的感觉是严谨、深入，相信它能够为我提供坚实的理论基础和方法指导。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它为我打开了一个全新的视角去理解金融市场的运作。作者并没有止步于介绍各种统计模型，而是着重于探讨这些模型是如何被应用于理解和预测市场行为的。我印象深刻的是，书中通过大量生动的案例，将抽象的数学公式和统计概念与真实的金融市场现象联系起来，例如，在分析波动率模型时，作者就详细阐述了如何用历史数据来校准模型，以及如何利用模型来评估风险。让我特别受益的是，书中对于数据预处理的讨论，这一点常常被其他书籍忽略，但对于构建有效的统计模型至关重要。作者强调了数据清洗、异常值处理以及特征工程的重要性，并提供了一些实用的操作建议。另外，书中对于时间序列分析的讲解也相当透彻，从基础的平稳性检验到复杂的协整分析，每一步都讲解得非常到位。我特别关注了书中关于事件研究方法的介绍，它如何帮助我们量化特定事件对资产价格的影响，这对于我理解市场反应机制非常有启发。我期待书中能有更多关于模型选择和比较的实战技巧，例如如何避免过拟合，以及在不同市场环境下如何调整模型。总的来说，这本书让我更加自信地去面对金融市场中的复杂数据和挑战，是一本极具实用价值的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书看似不难，其实基础要求蛮高的，除了多元分析的基础，我强烈建议再把非参统计学的内容好好补充一下再读此书，否则你会读的不舒服。这本书可不是入门教材，内容跳跃性比较大，段落里面很多观点我猜直接引用不少论文的结论而省略了大量的过程，所以跳跃性很大。我自己也是打了很多问号。此书是严加安女弟子研究生三年级翻译的，所以翻译的质量不错，反正我读了是没见到大错，只有几处打印笔误而已。这本书如果你是带着了解不求甚解的心态去读可以读的很快，但是一定不可能在短时间比如一周内通读。作者前言也说了本书统计学要求比较高，第一页给出的先修参考书有tsay的金融时序。总之，我建议如果你一点没有非参统计的基础知识的话，最好不要读此书。我也是边补非参统计边读的，所以读的效率不高。内容还是老了点，尤其市场结构和高频交易的

评分☆☆☆☆☆

这本书看似不难，其实基础要求蛮高的，除了多元分析的基础，我强烈建议再把非参统计学的内容好好补充一下再读此书，否则你会读的不舒服。这本书可不是入门教材，内容跳跃性比较大，段落里面很多观点我猜直接引用不少论文的结论而省略了大量的过程，所以跳跃性很大。我自己也是打了很多问号。此书是严加安女弟子研究生三年级翻译的，所以翻译的质量不错，反正我读了是没见到大错，只有几处打印笔误而已。这本书如果你是带着了解不求甚解的心态去读可以读的很快，但是一定不可能在短时间比如一周内通读。作者前言也说了本书统计学要求比较高，第一页给出的先修参考书有tsay的金融时序。总之，我建议如果你一点没有非参统计的基础知识的话，最好不要读此书。我也是边补非参统计边读的，所以读的效率不高。内容还是老了点，尤其市场结构和高频交易的

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量化无忧

评分☆☆☆☆☆

这本书不要慢慢读，多读几遍，才能读出其中的味道。

评分☆☆☆☆☆

这本书看似不难，其实基础要求蛮高的，除了多元分析的基础，我强烈建议再把非参统计学的内容好好补充一下再读此书，否则你会读的不舒服。这本书可不是入门教材，内容跳跃性比较大，段落里面很多观点我猜直接引用不少论文的结论而省略了大量的过程，所以跳跃性很大。我自己也是打了很多问号。此书是严加安女弟子研究生三年级翻译的，所以翻译的质量不错，反正我读了是没见到大错，只有几处打印笔误而已。这本书如果你是带着了解不求甚解的心态去读可以读的很快，但是一定不可能在短时间比如一周内通读。作者前言也说了本书统计学要求比较高，第一页给出的先修参考书有tsay的金融时序。总之，我建议如果你一点没有非参统计的基础知识的话，最好不要读此书。我也是边补非参统计边读的，所以读的效率不高。内容还是老了点，尤其市场结构和高频交易的