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出版者:Springer

作者:Gaber, Mohamed Medhat (EDT)

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2009-10-06

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783642027871

丛书系列:

图书标签:

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好的，这里有一份关于《科学数据挖掘与知识发现》之外的图书简介，内容详实，力求自然流畅，避免任何机器生成痕迹。 --- 书名：《现代金融计量经济学：理论、模型与实证分析》 作者： 迈克尔·詹姆斯（Michael James） 出版社： 环球学术出版社 出版日期： 2023年10月 --- 图书简介 在当今这个数据驱动、市场瞬息万变的金融世界中，对复杂金融现象进行精准建模、有效风险评估以及可靠预测的需求达到了前所未有的高度。《现代金融计量经济学：理论、模型与实证分析》正是为满足这一核心需求而精心编写的权威著作。本书旨在为高级本科生、研究生、金融分析师、风险管理专业人士以及量化交易员提供一个坚实而全面的知识框架，深入探讨如何利用严谨的计量经济学工具来理解、量化和预测金融市场行为。 本书的核心目标 本书的核心目标是弥合纯粹的经济学理论与复杂的金融时间序列实践之间的鸿沟。我们不仅仅满足于介绍经典的回归分析，而是将重点放在处理金融数据特有的挑战——例如高频波动性、非平稳性、尖峰厚尾分布以及复杂的协整关系。通过结合最新的理论进展和成熟的实证技术，本书为读者提供了在真实世界金融问题中应用这些工具的路线图。 第一部分：金融时间序列基础与预处理 本部分为后续的复杂建模奠定了基石。我们从回顾金融时间序列的关键特征开始，如均值回归、波动率聚类和效率市场假说在计量经济学视角下的检验。重点章节详述了如何对金融数据进行平稳性检验（包括传统的ADF检验以及更稳健的Zivot-Andrews结构断点检验），并详细介绍了变量的差分处理和协整检验（如Johansen检验）。 特别值得一提的是，我们对金融数据的非正态性进行了深入探讨，引入了广义误差分布（GED）和学生t分布等更适合描述金融回报尖峰厚尾特征的分布假设，并展示了如何在最大似然估计（MLE）框架下有效估计这些模型参数。 第二部分：波动率建模的演进：从ARCH到随机波动率 波动率，而非收益率的预测，往往是金融分析的真正命脉。本书用大量的篇幅系统地梳理了波动率建模的完整演进路径。 经典ARCH/GARCH族模型： 我们详细解释了标准GARCH(1,1)模型的建立、估计与诊断，并扩展到更复杂的变体，如EGARCH（用于捕获杠杆效应）、GJR-GARCH（用于处理不对称冲击反应）以及iGARCH（用于评估波动率的长记忆性）。每种模型都配有详细的数学推导和R语言/Python的实战代码示例，指导读者如何构建一个稳健的波动率预测系统。 随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型： 认识到参数波动率模型的局限性，本书转向SV模型，将其视为更具理论吸引力的框架。我们深入探讨了基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的SV模型估计，特别关注粒子滤波（Particle Filtering）技术在处理不可观测的波动率过程中的应用。 第三部分：多变量系统与风险管理 金融市场的高度联动性要求我们采用多变量方法。本部分专注于如何处理资产组合、汇率和利率等多个相互影响的序列。 向量自回归（VAR）模型与格兰杰因果关系： 我们不仅介绍了基础的VAR模型，还重点讲解了如何通过信息准则选择模型滞后阶数，并使用结构化VAR（SVAR）来识别和分离外生冲击（如货币政策冲击或市场流动性冲击）。SVAR的识别策略（如Cholesky分解和经济约束识别）被详尽论述。 协整理论与长期关系： 针对非平稳资产（如股价指数和公司估值指标）之间的长期均衡关系，我们详细阐述了向量误差修正模型（VECM）。通过VECM，读者可以量化短期动态如何使系统回归到长期均衡状态，这对于套利交易和长期投资策略至关重要。 压力测试与风险价值（VaR）： 计量经济学在风险管理中的直接应用是本书的亮点之一。我们超越了历史模拟法，介绍了基于GARCH模型的条件风险价值（CVaR）估计方法，以及如何使用Monte Carlo模拟结合SV模型来生成更具现实意义的压力测试情景，评估尾部风险。 第四部分：前沿主题：高频数据与机器学习的融合 随着交易速度的提升，对高频数据的处理成为新的挑战。本部分介绍了超越传统日频数据的先进方法。 高频波动率估计： 探讨了如何利用高频成交数据（如分钟或秒级数据）来估计真实（无噪声的）资产波动率，包括平方根变换法、二次变差法（Realized Variance）及其修正方法（如利用跳跃检测的修正）。 金融时间序列的机器学习： 考虑到线性模型的局限性，本书引入了非线性工具。我们讨论了如何使用支持向量回归（SVR）和长短期记忆网络（LSTM）处理复杂的时序依赖性，并重点强调了在时间序列预测中，如何正确地进行特征工程和避免数据泄露，以确保模型的泛化能力。 适用读者与特色 本书的特色在于其严谨的理论基础与丰富的实证案例相结合。每一个关键模型的介绍都辅以对模型假设的批判性讨论，并提供大量使用专业统计软件包（如EViews, Stata, 以及Python的`statsmodels`和`arch`库）的实际操作指南。它不是一本纯粹的理论手册，而是一本指导金融专业人士如何将尖端计量经济学工具转化为具有竞争力的市场洞察力和风险控制策略的实用指南。通过研读本书，读者将能够建立一个坚不可摧的定量分析思维体系，从而在复杂多变的金融市场中做出更明智的决策。

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作为一个在统计学领域摸爬滚打多年的研究者，我深知数据背后的力量，也体会过如何从纷繁复杂的数据中抽丝剥茧、发现规律的挑战。《Scientific Data Mining and Knowledge Discovery》这个书名，一下子就抓住了我研究的痛点和兴趣点。我非常关注这本书是否能够提供一些更具创新性的统计建模技术，或者能够将传统的统计方法与最新的机器学习算法相结合，从而在数据挖掘方面实现突破。我尤其想知道它对于非线性模型、高维数据处理以及因果推断等方面的论述有多深入。我的研究经常需要处理一些结构复杂的非结构化数据，比如文本、图像或者时间序列数据，我期待这本书能够提供一些针对性的技术指导，帮助我更有效地从这些数据中挖掘出有意义的知识。我希望能从中学习到如何构建更鲁棒、更具解释性的模型，并且了解如何在不同的研究场景下选择最合适的数据挖掘方法。我个人对理论的严谨性要求很高，同时也非常看重实证研究的支持，希望这本书能够在这两方面都达到我的预期。我已经在考虑，这本书的出版，会不会为我的下一篇论文提供一些新的思路和研究方向。

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在工业界，我们每天都在面对海量的数据，如何从这些数据中挖掘出驱动业务增长的洞察，是我们面临的巨大挑战。《Scientific Data Mining and Knowledge Discovery》这本书，让我看到了一丝曙光。我希望这本书能够提供一些在实际应用中行之有效的解决方案，而不仅仅是停留在理论层面。我非常关心书中是否能深入探讨如何将数据挖掘技术应用于具体的业务场景，比如用户行为分析、市场细分、风险评估或者欺诈检测等。我希望能够学习到一些能够直接落地、产生商业价值的方法和工具。同时，我也关注书中对于大数据处理技术的介绍，比如分布式计算框架、并行处理算法等等，因为这对于我们处理TB甚至PB级别的数据至关重要。此外，这本书是否能够提供一些关于如何将模型部署到生产环境、如何进行持续的模型监控和优化的建议，也是我非常看重的。我希望这本书能够成为我们团队在数据驱动决策方面的一个宝贵参考，帮助我们更好地利用数据，提升竞争力。

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作为一名在计算机科学领域从事教学和研究的教师，我一直在寻找能够更新教学内容、启发学生思维的优秀教材。《Scientific Data Mining and Knowledge Discovery》这个书名，立刻引起了我的注意。我非常期待这本书能够在理论深度和实践广度上达到一个很好的平衡。我希望它能够系统地介绍数据挖掘和知识发现的学科体系，涵盖其核心概念、基本算法和发展历程。同时，我也希望书中能够包含一些最新的研究进展和前沿技术，比如深度学习在数据挖掘中的应用、图挖掘、或者可解释性AI在知识发现中的作用。我非常重视书中提供的案例研究，希望它们能够具有代表性，能够清晰地展示不同方法在实际问题中的应用效果，并且能够引发学生对数据科学的深入思考。此外，如果书中能够提供一些编程练习、项目指导，或者开源代码的链接，那就更完美了，这将极大地帮助我的学生将理论知识转化为实践能力。我希望这本书能够成为我教授这门课程时，最得力的助手。

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刚拿到这本书，我被它的封面设计深深吸引了。那是一种非常沉稳的蓝色，搭配着简洁却富有科技感的银色字体，仿佛瞬间将我拉入了数据科学的浩瀚宇宙。翻开书页，纸张的质感也很不错，触感温润，油墨的颜色也刚刚好，阅读起来非常舒适，即使长时间翻阅眼睛也不会感到疲劳。我一直对数据挖掘和知识发现的领域充满好奇，特别是如何在海量的数据中提炼出有价值的信息，构建出能够指导实践的知识体系。这本书的名字《Scientific Data Mining and Knowledge Discovery》正是我一直在寻找的。我尤其期待它能提供一些前沿的理论框架和实用的方法论，能够帮助我理解那些看似杂乱无章的数据背后隐藏的规律和洞察。这本书的排版也很清晰，章节之间的逻辑关系似乎也很顺畅，这一点对于我这种需要系统性学习的读者来说至关重要。我已经在心中勾勒出了一个学习蓝图，希望通过这本书，能够逐步掌握数据挖掘的关键技术，并且能够灵活运用到自己的科研或工作项目中。我非常看重书本的深度和广度，希望它不仅仅是停留在概念层面，而是能深入到算法原理、实现细节，甚至是一些实际应用案例的分析。我希望这本书能够成为我在这条探索之路上的得力助手。

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我是一位刚刚步入数据科学领域的新人，对这个充满活力的行业充满了无限的憧憬。《Scientific Data Mining and Knowledge Discovery》这本书的名字听起来非常专业和权威，我希望它能像一位经验丰富的导师一样，带领我一步步走进数据挖掘的殿堂。我最希望的是，这本书能够用一种清晰易懂的方式，解释那些复杂的概念和算法，让我这个初学者也能理解。比如，关于各种聚类算法、分类算法以及关联规则挖掘的原理，我希望能够有详细的讲解，并且附带一些实际操作的示例，让我能够跟着书中的步骤动手实践。我也会非常关注书中是否能提供一些关于数据预处理、特征工程和模型评估方面的实用技巧，因为我知道这些步骤对于最终的挖掘结果至关重要。我希望这本书能够帮助我建立起扎实的基础，为我将来深入学习更高级的技术打下坚实的基础。此外，我也希望这本书能够介绍一些行业内最新的发展趋势和热门应用，让我对这个领域有一个更宏观的认识，知道自己未来的学习方向在哪里。

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