统计指数理论及应用

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出版者:中国统计
作者:徐国祥 编
出品人:
页数:432
译者:
出版时间:2009-12
价格:39.00元
装帧:
isbn号码:9787503758485
丛书系列:
图书标签:
  • 统计
  • 统计学读本
  • 统计学
  • 指数
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  • 经济统计
  • 计量经济学
  • 数据分析
  • 模型构建
  • 应用统计
  • 时间序列
  • 经济预测
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具体描述

《统计指数理论及应用(第2版)》是社会经济统计中历史最为悠久,应用最为广泛,同社会经济生活关系最为密切的一个组成部分。从指数产生和发展的历史来看,最早的指数是物价指数,早在1675年英国学者赖斯•沃汉(Rice Voughan)在《货币铸造论》中,就以谷物、家畜、鱼类、绢、麻、兽皮等当时重要的商品为样本,将1650年的价格与1352年的价格进行比较,编制了反映金属货币交换价值变化的指数。此后的300多年间,统计指数的应用和理论不断发展,逐步扩展到工业生产、进出口贸易、铁路运输、工资、成本、生活费用、股票证券、人的行为和心理等各个方面。其中有些统计指数,如消费者价格指数、生活费用价格指数等,不仅同人们的日常生活休戚相关,而且是一国中央银行制定和实施货币政策的重要依据;有些统计指数,如生产资料价格指数、股票价格指数等,则直接影响人们的投资活动,成为社会经济的晴雨表。至今,统计指数不仅是分析社会经济和景气预测的重要工具、而且还被应用于经济效益、生活质量、综合国力、社会发展水平的综合评价研究。指数问题是一个重大的社会经济问题和实践问题,因而受到社会的普遍关注。

好的,这里为您提供一个关于图书《统计指数理论及应用》的详细简介,内容将完全聚焦于该书可能涵盖的领域和主题,而不涉及您提供的书名本身。 --- 图书简介:金融市场中的复杂动态建模与风险量化 本著作深入探索了现代金融市场结构、资产定价机制以及风险管理领域的前沿理论与实践工具。全书以严谨的数学推导和丰富的案例分析为基础,旨在构建一个全面、系统的分析框架,用以理解和应对日益复杂的全球金融环境。 第一部分:金融时间序列的刻画与基础计量模型 本书的开篇聚焦于金融数据固有的复杂特性——波动率聚集、肥尾现象以及非对称性。传统的线性模型在捕捉这些特征时往往力不从心,因此,本书引入了先进的非线性时间序列模型。 我们首先对广义自回归条件异方相差(GARCH)族模型进行了详尽的阐述。从最基础的ARCH(p)模型出发,逐步过渡到GARCH(p,q)、指数GARCH(EGARCH)、立方GARCH(TGARCH)以及随机波动率(Stochastic Volatility, SV)模型。详细讨论了这些模型在波动率预测、风险预算分配中的应用,并提供了基于最大似然估计(MLE)和贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的参数估计与模型诊断流程。特别强调了分式布朗运动(Fractional Brownian Motion)在描述长期记忆效应中的潜力。 此外,本书对高频数据分析给出了专门的章节。讨论了微观结构噪音的处理、最优采样频率的选择,并介绍了信息到达率(Information Arrival Rate)的概念,这对于理解市场微观结构和短期价格冲击至关重要。对于处理高频数据的特殊挑战,例如跳跃(Jumps)事件的识别与建模,我们采用了跳-扩散(Jump-Diffusion)模型和状态空间模型进行联合分析。 第二部分:资产定价、套利边界与最优投资策略 在深入理解市场动态之后,本书将焦点转移到资产定价的核心问题上。我们从无套利定价原则出发,详细推导了布莱克-斯科尔斯-默顿(BSM)模型的静态和动态扩展。 重点章节在于对随机利率模型的剖析。我们系统地比较了Vasicek、CIR(Cox-Ingersoll-Ross)以及HJM(Heath-Jarrow-Morton)框架在描述短期利率演化上的异同。对于衍生品定价而言,风险中性测度变换是核心工具,本书对路径依赖期权(如奇异期权)的定价,特别是蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)的应用进行了细致的讲解,包括方差缩减技术(如控制变量法和重要性抽样法)。 理论上,本书深入探讨了连续时间最优控制理论在投资组合管理中的应用。通过随机控制方法,推导了马科维茨均值-方差准则在随机环境下的扩展,包括赫斯特指数(Hurst Exponent)对投资决策的修正影响。这部分内容旨在指导机构投资者如何构建能抵抗市场冲击且具有最优风险回报特征的投资组合。 第三部分:金融风险量化与监管框架的计量挑战 风险管理是现代金融的生命线。本书的第三部分集中于风险的度量、聚合和极端风险的应对。 价值风险(VaR)的计算是核心内容之一。除了传统的历史模拟法和参数法,本书重点介绍了极端值理论(Extreme Value Theory, EVT),特别是Peak Over Threshold(POT)方法在估计尾部风险时的优越性。通过对EVT模型的深入分析,读者可以学习如何更准确地评估极端损失发生的概率。 紧接着,我们讨论了预期亏损(Expected Shortfall, ES),即所谓的“尾部风险度量”,作为当前监管标准(如巴塞尔协议)下的首选指标。我们详细比较了ES在不同分布假设下的计算复杂性与稳健性。 此外,本书探讨了系统性风险的度量。引入了基于网络理论和关联函数的方法,试图捕捉金融机构间的传染效应。通过构建金融系统的相互作用网络,评估单个机构违约对整个系统的冲击,并讨论了流动性风险与信用风险的交叉影响模型。 第四部分:机器学习与深度学习在金融预测中的前沿应用 面对海量金融数据和非线性关系的挑战,本书引入了当代计算科学的最新成果。 我们详细介绍了人工神经网络(ANN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)在价格方向预测和波动率建模中的具体架构设计与训练技巧。强调了如何通过特征工程(如使用高频指标、市场情绪指标)来优化模型的输入层。 在处理分类问题(如违约预测、市场上涨/下跌预测)时,本书对比了支持向量机(SVM)和集成学习方法(如随机森林和梯度提升树XGBoost/LightGBM)的性能。关键在于如何平衡模型的解释性与预测精度,并讨论了模型在面对金融市场“概念漂移”时的再训练策略。 总结与展望 本书力求成为金融工程、量化投资和风险管理领域从业者及研究人员的坚实工具书。它不仅提供了理论基石,更强调了从模型选择、参数估计到实际数据检验的全过程。通过对计量经济学、随机微积分和现代计算方法的综合运用,读者将能构建出更加健壮、更具前瞻性的金融分析模型,从而在瞬息万变的市场中保持竞争优势。

作者简介

目录信息

第一章 绪论 第一节 统计指数的概念 第二节 统计指数编制的基本方法 第三节 统计指数编制的基本原则 本章小结 思考与练习第二章 统计指数理论 第一节 统计指数的数理经济理论 第二节 统计指数的优良性检验理论 第三节 统计指数的评价标准 本章小结 思考与练习第三章 指数因素分析法 第一节 指数因素分析法的概念和种类 第二节 总量指标动态对比中的因素分析法 第三节 平均指标指数因素分析法 第四节 对指数因素分析法的评价 本章小结 思考与练习第四章 指数因素分析法的改进 第一节 增量分析法 第二节 因素分配分析法 第三节 积分因素分析法 本章小结 思考与练习第五章 物价指数 第一节 居民消费价格指数 第二节 商品零售价格指数 第三节 其他物价指数 第四节 我国物价指数与GDDS的比较 第五节 特征价格指数的编制 本章小结 思考与练习第六章 证券市场价格指数 第一节 股票价格指数 第二节 债券价格指数 本章小结 思考与练习第七章 经济景气指数 第一节 景气指数分析法 第二节 我国景气指数的应用 本章小结 思考与练习第八章 消费者信心指数和消费者满意度指数 第一节 消费者信心指数编制及应用 第二节 消费者满意度指数编制及应用 本章小结 思考与练习第九章 经济指数的季节调整 第一节 经济指数季节调整 第二节 我国经济指数季节模式测定和季节调整的应用 第三节 春节影响因素的季节调整 本章小结 思考与练习参考文献
· · · · · · (收起)

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