Statistics and Data Analysis for Financial Engineering pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:David Ruppert

出品人:

页数:660

译者:

出版时间:2010-11-17

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781441977861

丛书系列:

图书标签:

金融
Finance
Statistics
金融工程
R
统计学
统计
Financial_Engineering
Statistics
Data
Analysis
Financial
Engineering

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具体描述

Financial engineers have access to enormous quantities of data but need powerful methods for extracting quantitative information, particularly about volatility and risks. Key features of this textbook are: illustration of concepts with financial markets and economic data, R Labs with real-data exercises, and integration of graphical and analytic methods for modeling and diagnosing modeling errors. Despite some overlap with the author's undergraduate textbook Statistics and Finance: An Introduction, this book differs from that earlier volume in several important aspects: it is graduate-level; computations and graphics are done in R; and many advanced topics are covered, for example, multivariate distributions, copulas, Bayesian computations, VaR and expected shortfall, and cointegration. The prerequisites are basic statistics and probability, matrices and linear algebra, and calculus. Some exposure to finance is helpful.

金融工程中的统计与数据分析本书深入探讨了金融工程领域中至关重要的统计学和数据分析方法，旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实用的分析工具，以应对复杂多变的金融市场。金融工程的本质在于利用数学和统计学原理来设计、开发和评估金融产品与策略，而统计学和数据分析正是实现这一目标的核心驱动力。理论框架与核心概念本书首先构建了一个严谨的理论框架，从概率论的基础知识入手，逐步深入到统计推断、回归分析、时间序列分析等在金融领域应用的经典方法。我们将从随机变量、概率分布（如正态分布、对数正态分布、泊松分布等）及其性质开始，理解金融数据的随机性本质。接着，我们将学习参数估计和假设检验的方法，例如最大似然估计、矩估计，以及t检验、卡方检验等，这些是评估模型和检验金融理论的重要工具。回归分析是本书的另一重点。我们将详细介绍线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归，以及相关的诊断和模型选择技术。在此基础上，我们还将探讨非线性回归、稳健回归等更高级的技术，以处理金融数据中可能存在的异方差、自相关等问题。时间序列分析在金融领域具有举足轻重的地位。本书将涵盖平稳时间序列模型，如AR、MA、ARMA模型，并重点讲解ARIMA模型及其在股票价格、汇率等金融时间序列预测中的应用。我们还将深入研究ARCH和GARCH模型，用于刻画金融资产收益率的波动性聚集现象，这对于风险管理和期权定价至关重要。实际应用与金融建模理论知识的掌握离不开实际的案例分析和建模实践。本书将大量引入金融工程中的实际问题，例如：资产定价模型：如何利用统计方法来估计和检验均值-方差模型、CAPM模型、Fama-French三因子模型等资产定价模型。我们将学习如何构建回归模型来量化股票的系统性风险和因子暴露。风险管理：这部分内容将聚焦于如何利用统计学来量化和管理金融风险。我们将学习计算和预测VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk），理解其在投资组合风险度量中的应用。此外，还会探讨信用风险模型，如信用评分模型和违约概率模型。投资组合优化：如何利用均值-方差框架，通过最小化风险或最大化收益来实现最优的资产配置。我们将学习如何估计资产的期望收益和协方差矩阵，并利用优化算法来求解最优投资组合。衍生品定价：虽然本书不是一本专门的衍生品定价教材，但我们将介绍一些基于统计模型和模拟的衍生品定价思路。例如，利用蒙特卡洛模拟方法来估算期权价格，以及Black-Scholes模型的统计学解释。回测与策略评估：如何利用历史数据来检验和评估交易策略的有效性。我们将学习如何设计合理的回测框架，以及如何利用统计指标（如夏普比率、索提诺比率）来评估策略的表现。数据处理与可视化在金融工程实践中，数据是分析的基石。本书将强调数据预处理的重要性，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据变换（如对数变换）等。同时，我们也将介绍利用统计软件（如R或Python）来实现这些数据处理任务。此外，有效的数据可视化是理解数据规律、发现潜在模式以及呈现分析结果的关键。本书将介绍多种统计图表，如散点图、直方图、箱线图、时间序列图、自相关图、偏自相关图等，以及如何使用它们来直观地展示金融数据的特征和分析结果。进阶主题与前沿展望为了使读者能够应对更复杂的金融挑战，本书还将触及一些进阶主题，并为读者展望金融工程中统计与数据分析的未来发展方向：非参数统计方法：在某些情况下，参数假设可能不成立，这时非参数方法（如核密度估计、秩和检验）将发挥作用。机器学习在金融中的应用：随着计算能力的提升，机器学习技术在金融领域的应用日益广泛。我们将简要介绍一些与统计学紧密相关的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，以及它们在分类（如欺诈检测）和回归（如预测股价）任务中的潜在作用。贝叶斯统计方法：贝叶斯方法提供了一种更新信念的强大框架，在某些金融建模场景下具有独特优势。大数据与高频交易：简要探讨大数据分析和高频交易对统计方法提出的新挑战和机遇。学习目标与读者群体本书适合于金融工程、金融学、量化金融、经济学以及相关领域的学生、研究人员和从业者。无论您是希望巩固统计学基础，还是希望将统计工具应用于实际金融问题，本书都将为您提供宝贵的知识和技能。通过学习本书，您将能够：理解金融数据的内在统计特性。熟练运用各种统计分析工具来解释金融现象。构建和评估金融模型，以支持投资决策和风险管理。自信地处理和分析金融领域的海量数据。为进一步探索更前沿的金融量化技术打下坚实基础。本书旨在成为您在金融工程之旅中不可或缺的助手，帮助您在充满机遇与挑战的金融世界中取得成功。

作者简介

David Ruppert is Andrew Schultz, Jr., Professor of Engineering and Professor of Statistical Science, School of Operations Research and Information Engineering, Cornell University, where he teaches statistics and financial engineering and is a member of the Program in Financial Engineering. His research areas include asymptotic theory, semiparametric regression, functional data analysis, biostatistics, model calibration, measurement error, and astrostatistics. Professor Ruppert received his PhD in Statistics at Michigan State University. He is a Fellow of the American Statistical Association and the Institute of Mathematical Statistics and won the Wilcoxon prize. He is Editor of the Electronic Journal of Statistics, former Editor of the Institute of Mathematical Statistics's Lecture Notes--Monographs Series, and former Associate Editor of several major statistics journals. Professor Ruppert has published over 100 scientific papers and four books: Transformation and Weighting in Regression, Measurement Error in Nonlinear Models, Semiparametric Regression, and Statistics and Finance: An Introduction.

目录信息

1. Introduction.
2. Returns.
3. Fixed income securities.
4. Exploratory data analysis.
5. Modeling univariate distributions.
6. Resampling.
7. Multivariate statistical models.
8. Copulas.
9. Time series models: basics.
10. Time series models: further topics.
11. Portfolio theory.
12. Regression: basics.
13. Regression: troubleshooting.
14. Regression: advanced topics.
15. Cointegration.
16. The capital asset pricing model.
17. Factor models and principal components.
18. GARCH models.
19. Risk management.
20. Bayesian data analysis and MCMC.
21. Nonparametric regression and splines.
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

想看一下，但是英文的看的挺吃力，不知道有没有翻译过来啊，很想学习一下，最近在忙着金融建模，为什么字数还不够啊AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在找到这本书之前，我一直在寻找一本能够真正连接统计理论与金融工程实践的桥梁。这本书让我找到了。它在处理“模型风险”和“数据挖掘”等前沿金融技术时，所展现出的深度和广度都超出了我的预期。书中对于非参数统计方法在金融领域应用的介绍，以及如何利用机器学习算法来解决复杂的金融问题，都给我带来了极大的启发。我尝试着运用书中介绍的一些回归分析技术来预测股票价格，并且取得了初步的成功。这本书的优势在于，它不仅提供了理论框架，还鼓励读者去探索和尝试，培养独立思考和解决问题的能力。对于那些想要在日新月异的金融市场中保持竞争力的读者来说，这本书提供了一套强有力的工具箱，能够帮助他们应对各种挑战，并在这个充满数据和不确定性的领域中取得成功。

评分☆☆☆☆☆

我最近在钻研量化交易策略，这本书为我打开了新世界的大门。它对于数据预处理、特征工程以及模型选择的讲解，可以说是面面俱到，而且逻辑性极强。我之前一直苦恼于如何有效地从海量金融数据中提取有价值的信息，这本书提供的统计工具和分析框架，让我茅塞顿开。特别是关于蒙特卡洛模拟在衍生品定价方面的应用，作者的讲解非常详尽，从理论推导到代码实现，都给出了非常实用的指导。我尝试着书中介绍的一些方法，在回测中取得了比以往更令人满意的结果。这本书的优点在于，它并没有停留在理论层面，而是非常注重实践操作，提供了许多可以立即应用的示例代码和方法。对于那些希望提升自己在金融领域数据分析能力的读者来说，这本书绝对是必不可少的参考手册，它能让你在数据驱动的金融世界中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融从业者，我一直深信扎实的统计功底是做出明智决策的关键。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是关于“如何做”，更是关于“为何这样做”。作者深入浅出地解释了许多统计概念背后的逻辑和直觉，比如在大数定律和中心极限定理的应用上，它如何帮助我们理解金融市场的波动性和不确定性。书中对风险度量指标（如VaR和ES）的探讨，以及如何利用统计模型进行压力测试，都让我受益匪浅。我尤其欣赏书中关于模型诊断和评估的部分，这部分内容在许多同类书籍中常常被忽视，但对于确保模型可靠性和有效性至关重要。这本书的语言风格非常专业，但又不失可读性，让我能够轻松地消化和吸收其中的知识。对于任何希望在金融工程领域达到更高水平的读者，这本书都是一个不可或缺的资源。

评分☆☆☆☆☆

在我阅读过的金融统计类书籍中，这本书的独特之处在于它对统计推断在金融决策中的实际作用进行了深刻的阐述。作者并没有回避统计学中的一些复杂性，但却以一种非常清晰和有条理的方式呈现出来，使得读者能够逐渐理解其核心思想。我特别关注了书中关于假设检验的章节，它详细介绍了如何在金融分析中设置和解释假设检验，以及如何避免常见的误区。这本书也很好地阐述了参数估计和置信区间的概念，并将其与实际的金融模型构建联系起来。读完之后，我感觉自己对如何基于有限的样本数据来推断市场规律有了更深刻的认识。这本书的结构设计也非常人性化，章节之间的过渡自然流畅，能够引导读者循序渐进地掌握相关知识。对于那些需要严谨的统计方法来支持其金融研究和实践的读者而言，这本书无疑提供了一个坚实的理论基础和丰富的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为金融工程领域那些渴望深入理解数据和统计的专业人士量身定做的。它并没有简单地罗列公式和理论，而是以一种非常接地气的方式，将复杂的统计概念与实际的金融应用巧妙地结合起来。我特别喜欢它在处理时间序列数据时所展现出的深刻洞察力，例如在风险管理和投资组合优化等核心金融问题上，作者是如何一步步引导读者构建模型、检验假设，并最终做出有意义的决策。书中引入的许多案例研究都极具启发性，让我能够看到抽象的统计方法如何在现实世界的金融市场中发挥至关重要的作用。从基本的回归分析到更高级的贝叶斯方法，这本书的覆盖面之广令人印象深刻，但更难能可贵的是，它在每个部分都力求清晰易懂，避免了过于学术化的枯燥。对于任何想要在金融分析领域建立坚实统计基础的人来说，这绝对是一笔宝贵的财富，它提供的不仅仅是知识，更是一种思维方式的转变。

评分☆☆☆☆☆

这本书非常详细，实体书拿在手里跟字典一样而且还是大开本印刷。最适合这本书的人并不是需要从头学起的人，而是那些有一定积淀现在需要跨界的人。书中涉及的专题非常之多，而且就我看过的几章来说，严谨但也仅仅能够作为导论而已。所以最适合的读者是希望快速了解一个细分方向的人。

评分☆☆☆☆☆

textbook

评分☆☆☆☆☆

按照 coursera的 compfina 在读. 1,2,3,4,5,6,7,9,11,12,13 charpter;2012-11-10课程学完，

评分☆☆☆☆☆

typos。。。in general a good book. like the R lab section.

评分☆☆☆☆☆

typos。。。in general a good book. like the R lab section.