应用统计学 第2版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:龚有容 编

出品人:

页数:351

译者:

出版时间:2010-2

价格:34.00元

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isbn号码:9787111287810

丛书系列:

图书标签:

• 应用统计学
• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计建模
• 第二版

深入浅出的金融数据分析：从理论基石到前沿实践 本书旨在为致力于在瞬息万变的金融市场中做出明智决策的专业人士和高级学生提供一套全面、实用的数据分析工具箱。 本书聚焦于金融领域特有的数据结构、分析挑战和前沿技术，内容涵盖经典统计学原理在金融建模中的精妙应用，以及利用机器学习和大数据技术解决复杂金融问题的创新方法。我们摒弃了繁冗的数学推导，转而强调概念的直观理解、模型的构建逻辑及其在真实世界数据上的落地能力。 第一部分：金融数据的特性与基础建模 本部分奠定了金融数据分析的基石，重点剖析金融时间序列的独特性质，这是区别于传统学科数据分析的关键所在。 第一章：金融数据的时间序列本质 本章首先系统地介绍了金融数据的基本类型，包括价格数据、交易量数据、宏观经济指标以及另类数据源（如社交媒体情绪、卫星图像等）。核心内容在于深入探讨金融时间序列的四大核心特征：非平稳性、异方差性（波动率聚类）、厚尾分布与尖峰现象，以及潜在的长期记忆效应。 我们将详细解析如何通过单位根检验（如ADF、KPSS）来识别非平稳性，并介绍差分、对数变换等初步处理技术。此外，本章还会介绍金融数据可视化中至关重要的“烛台图”和“收益率曲线”的解读方法。 第二章：经典线性回归在金融领域的局限与修正 虽然线性回归是统计学中最基础的工具，但本章强调在金融建模中直接应用标准OLS回归的风险。我们将重点讨论异方差性（Heteroskedasticity）对参数估计标准误的影响，并详细介绍处理该问题的经典方法，如异方差一致标准误（Robust Standard Errors，如White或Huber-White估计）的使用场景。随后，我们将转向处理序列相关性（Autocorrelation），介绍广义最小二乘法（GLS）的理念，为后续的ARMA模型做铺垫。本章的实践环节将使用股票日收益率数据，演示如何识别并修正回归模型中的异方差问题。 第三章：波动率建模：ARCH与GARCH家族 波动率（Volatility）是金融风险管理和资产定价的核心变量。本章将完全聚焦于波动率的条件异方差性建模。我们将从ARCH（自回归条件异دد方差）模型开始，清晰阐述其基本形式和对爆炸性波动的捕捉能力。随后，重点深入讲解GARCH（广义自回归条件异方差）模型，包括标准GARCH(1,1)的结构、参数的经济学解释，以及如何通过最大似然估计法进行参数估计。更进一步，本书将介绍GARCH模型的扩展变体，如EGARCH（非对称效应）用于捕捉金融市场中“好消息”和“坏消息”对波动率影响的差异，以及GJR-GARCH模型，并提供在不同市场条件下选择合适模型的决策指南。 第二部分：多变量分析与风险管理 本部分将分析相互关联的金融变量，重点关注投资组合优化和风险度量。 第四章：协整关系与多元时间序列 当分析多个资产价格或宏观经济变量时，单纯的单变量模型往往不足以揭示它们之间的长期均衡关系。本章介绍协整（Cointegration）的概念，解释格兰杰因果关系检验在识别预测关系中的应用。我们将详细讲解恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约翰森（Johansen）检验，以识别和估计长期均衡关系。随后，本章转向向量自回归（VAR）模型，展示如何使用脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）来追踪一个变量的冲击如何传播至系统中的其他变量，这对于宏观经济冲击分析和跨市场溢出效应研究至关重要。 第五章：风险度量与压力测试：VaR与ES的构建 风险管理是金融分析的重中之重。本章系统地介绍了主流的风险度量指标。我们首先回顾历史模拟法（Historical Simulation）和参数法（Variance-Covariance）计算风险价值（Value at Risk, VaR）的优缺点，特别是参数法对分布假设的敏感性。随后，本书着重介绍基于历史模拟的条件风险价值（CVaR/ES）的计算方法，强调ES作为更优的相合性风险度量指标的优势。本章还将结合GARCH模型结果，介绍基于模型的VaR的构建流程，并讨论在低频和高频数据中进行压力测试和情景分析的实用技巧。 第六章：投资组合优化：现代投资组合理论的实践 本章将理论与实践相结合，教授如何利用统计工具构建最优投资组合。从马科维茨均值-方差模型的基本原理出发，重点讲解如何利用历史数据估计资产的预期收益率向量和协方差矩阵（强调协方差矩阵的估计稳定性）。本章的核心在于推导和应用有效前沿（Efficient Frontier），并演示如何计算切点组合（Tangency Portfolio）和最小方差组合（Minimum Variance Portfolio）。此外，我们还将介绍Black-Litterman模型的思想，用以平滑传统优化方法中对输入参数过度敏感的问题。 第三部分：金融领域的机器学习应用 随着计算能力的提升，机器学习方法正在重塑金融分析的格局。本部分侧重于讲解如何将这些技术应用于预测和分类任务。 第七章：监督学习在资产分类与信用评分中的应用 本章聚焦于具有明确目标变量的预测问题。我们将详细介绍逻辑回归（Logistic Regression）在二元分类问题中的应用，例如客户是否会违约（信用评分模型）或资产价格是否会上涨。随后，深入讲解支持向量机（SVM）在处理高维金融特征空间时的优势。本章的重点实践环节在于集成学习（Ensemble Methods）：详细解析随机森林（Random Forest）如何通过构建多棵决策树来提高预测的稳定性和准确性，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）在预测金融事件（如市场崩盘预警）中的强大性能。 第八章：无监督学习与特征工程 在金融领域，许多有价值的信息隐藏在海量数据中，需要无监督学习方法来发现结构。本章讲解主成分分析（PCA）如何应用于金融数据降维，例如在构建因子模型时减少共线性，以及在处理大量债券数据时的应用。接着，我们将介绍K-均值聚类（K-Means Clustering）和层次聚类（Hierarchical Clustering），展示如何利用它们对股票、基金或客户进行细粒度分组（例如，基于风险偏好或行业特征的聚类）。本章还包含关键的特征工程章节，指导读者如何从原始价格和交易数据中构造出具有预测力的统计特征（如波动率指标、技术指标的变换等）。 第九章：深度学习简介与高频数据分析 本章面向进阶读者，介绍深度学习在处理复杂金融序列数据中的潜力。我们将概述循环神经网络（RNN）的基本结构，并重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），解释它们如何有效解决传统RNN在处理长期依赖问题上的弊端，非常适合用于收益率预测和高频订单簿分析。本章将提供一个基础的LSTM模型构建案例，用于时间序列的直接预测，并讨论在有限金融数据下避免模型过度拟合的策略，如正则化和早停法。 附录与工具 本书的附录部分提供了在主流统计与数据分析软件（如Python的`pandas`, `statsmodels`, `scikit-learn`库，或R语言的环境）中实现上述所有模型的详细代码示例和操作指南，确保读者能够无缝地将理论知识转化为实际的分析项目。本书致力于成为一本兼具理论深度与实战指导意义的金融数据分析参考手册。

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作为一名需要定期进行绩效评估和质量控制的管理者，我对统计方法的应用要求极高，需要能够快速地从海量信息中提取出有意义的信号。我最看重的是这本书在“稳健性统计”和“多元数据分析”方面的覆盖深度。很多基础教材在介绍完t检验和方差分析后就戛然而止了，但《应用统计学》很早就引入了非参数检验的概念，这对于处理那些不满足正态分布假设的真实世界数据至关重要。我记得书中对鲁棒回归方法的介绍，强调了在存在异常值时，标准最小二乘法的局限性，并提供了替代方案。这种前瞻性的内容设置，使得这本书的生命周期更长，即使我的数据处理需求升级，它依然能提供及时的指导。唯一让我感到稍有遗憾的是，书中对贝叶斯统计方法的介绍相对简略，如果能用一个专门的章节来阐述其与传统频率学派统计的思维差异和实际应用场景，那这本书的全面性将达到完美。但即便如此，它依然是我书架上最常被翻阅的统计学著作之一。

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翻开这本书的时候，我最先注意到的是它的排版和图表质量。作为一本理工科领域的教材，清晰的视觉呈现至关重要，而这本《应用统计学》在这方面做得相当出色。各种统计图表，无论是直方图、箱线图还是更复杂的多元回归拟合图，都绘制得简洁明了，关键信息一目了然。我特别欣赏作者在解释复杂概念时所采用的类比和生动的语言。很多统计学的核心思想，比如中心极限定理或者大数定律，往往因为抽象而让人难以理解，但这本书通过几个精心设计的思想实验，让我瞬间豁然开朗。我记得有一章讲的是假设检验，通常被认为是统计学的难点，但作者竟然用“法庭审判”的比喻来解释原假设和备择假设的逻辑关系，这种叙事方式让人印象深刻。此外，书中穿插的“统计学史话”小插曲也很有趣，它让原本枯燥的公式背后有了人性的温度，让我意识到统计学的发展也是一部充满智慧和挑战的历史。这本书读起来一点也不累，更像是与一位经验丰富的导师在进行一场深入的对话。

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坦白说，我并不是统计学专业出身，购买这本书的初衷是想为我的数据分析项目做一些理论储备。我对教材的挑剔之处在于，我需要它能快速地将我从“知道有这个方法”提升到“会用这个方法解决实际问题”的阶段。这本书在这一点上表现得非常抢眼。它没有过多纠缠于理论的数学证明，而是把重点放在了“如何应用”上。书中的每一个核心方法——无论是描述性统计、推断性统计，还是更前沿的时间序列分析——都配有详细的软件操作步骤指导（虽然我没有明确指出具体软件，但从描述中可以感受到其侧重）。我尝试跟着书中的例子操作了一遍，发现它对R语言或Python中常用统计库的函数调用解释得非常到位，这对于像我这样既懂业务又想掌握技术的学习者来说，是极大的便利。当然，对于那些追求纯理论深度，想深入探究矩阵代数在统计模型中应用的读者来说，这本书的深度可能略显不足，它更像是一位优秀的“实战教练”，而不是“理论宗师”。

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这本书的封面设计得相当朴实，但内容却出乎意料地丰富。我一直对数据分析和概率论抱有浓厚的兴趣，尤其是希望能将理论知识应用到实际的商业决策中。拿到这本书后，我首先被它清晰的逻辑结构所吸引。作者并没有一开始就抛出复杂的公式，而是从最基础的统计学概念入手，循序渐进地引导读者进入更深层次的学习。阅读过程中，我发现书中的案例选择非常贴近生活，很多都是我工作中会遇到的场景，比如市场调研结果的解读、产品性能的评估等等。这极大地激发了我的学习热情，因为我能真切地感受到这些知识的实用价值。比如，书中关于回归分析的讲解，不仅详尽地解释了模型的构建过程，还特别强调了如何判断模型的有效性和局限性，这对于初学者来说至关重要。如果说有什么可以改进的地方，或许是某些高级统计方法的推导过程可以再多一些步骤，让那些对数学基础不太自信的读者能够跟得更紧一些。总的来说，这是一本非常好的入门和进阶教材，对于想要系统学习应用统计学的人来说，绝对值得入手。

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这本书的作者群显然拥有非常丰富的实战经验。我之所以这么说，是因为书中的错误或遗漏，以及那些需要注意的“陷阱”，都被作者提前标注出来了。举个例子，在处理样本方差和总体方差时，自由度（degrees of freedom）的选用是一个常见的混淆点。这本书不仅给出了公式，更解释了为什么在样本数据不足时要使用 $n-1$ 而不是 $n$ 进行校正，这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，体现了作者对教学细节的极致把控。我特别喜欢其中关于“统计报告撰写”的章节，这部分内容在很多同类书籍中都是被忽略的。作者详细介绍了如何用通俗易懂的语言向非专业人士解释复杂的P值和置信区间，这对我提升报告的说服力帮助极大。如果说这本书有什么“硬伤”，可能在于印刷版本中，部分复杂公式的下标和上标在小字体下看起来有点密集，需要稍微眯眼才能看清，但这对于内容的价值来说，几乎可以忽略不计。

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