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出版者:中国人民大学出版社

作者:姚孟臣

出品人:

页数:203

译者:

出版时间:2006-12

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787300076997

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《现代金融计量分析：理论与实践》 一、本书概述与定位 本书旨在为金融、经济学、量化分析及相关领域的专业人士、高级本科生和研究生提供一套全面、深入且高度实用的金融时间序列分析与计量经济学工具箱。它立足于严谨的数理基础，同时紧密结合当代金融市场的复杂性和实践需求，重点探讨如何运用先进的计量模型来刻画、预测和检验金融资产价格、波动性、风险以及宏观经济变量之间的动态关系。本书的特色在于其深度与广度的结合，既涵盖了经典计量模型的理论推导与假设检验，又大量引入了处理高频、非线性、高维金融数据的现代方法。 二、内容结构与核心章节 全书共分为六大部分，系统地构建了从基础理论到前沿应用的知识体系： 第一部分：金融时间序列基础与预处理 本部分首先回顾了时间序列分析的基本概念，如平稳性、自相关与偏自相关函数，并详细介绍了金融数据特有的挑战，例如尖峰厚尾、波动率聚集和非对称性。 金融数据特性与检验： 深入探讨了收益率序列的检验（如单位根检验、随机游走模型），以及异方差性的初步识别。 线性平稳模型再认识： 对ARMA、ARIMA模型进行回顾，侧重于其在金融数据拟合中的局限性，为后续引入非线性模型做铺垫。 数据清洗与变换： 详细介绍了对数收益率、百分比变化率的计算，以及处理缺失值和异常值的方法，强调了样本选择对模型稳健性的影响。 第二部分：波动率建模与条件异方差 波动率是金融分析的核心。本部分聚焦于对金融资产条件波动率进行精确建模，这是风险管理和衍生品定价的基石。 ARCH/GARCH族模型： 全面介绍了经典的ARCH、GARCH模型及其扩展（如E-GARCH、GJR-GARCH）。重点讲解了这些模型如何捕获波动率聚集效应和杠杆效应（负向冲击比正向冲击引起更大的波动）。 随机波动率（SV）模型： 引入了基于不可观测状态变量的随机波动率模型，探讨了其相比于参数GARCH模型的优势，并介绍了基于MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）的估计方法。 多变量波动率建模： 讲解了处理多资产组合的协方差矩阵估计问题，包括多元GARCH模型（如CCC、DCC-GARCH）在资产配置和风险平价策略中的应用。 第三部分：高级时间序列与非线性模型 金融市场充斥着非线性和状态依赖的现象。本部分深入探讨了超越传统线性模型的工具。 非线性时间序列： 详细阐述了状态空间模型（State Space Models），并重点介绍了隐马尔可夫转换模型（HMM）在识别市场 regime 切换中的应用，例如牛市、熊市、高波动、低波动等不同状态的自动识别与建模。 门限自回归模型（TAR/SETAR）： 讲解了如何使用门限模型来描述金融变量（如利率或汇率）在不同水平下表现出的不同动态行为。 高频数据处理： 讨论了高频数据中存在的信息到达率、微观结构噪声等问题，并引入了基于高频数据的有效估计量（如二次变差法）来度量波动率。 第四部分：宏观金融与协整分析 本部分将计量分析的视角从单个资产扩展到宏观经济变量与金融市场的联动，处理长期均衡关系。 单位根检验与协整关系： 系统介绍了Engle-Granger两步法和Johansen检验，用于判断多个非平稳序列之间是否存在长期稳定关系。 向量自回归（VAR）模型： 详述了VAR模型的构建、定阶和解释。重点在于脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD），用于分析一个变量的冲击如何传导至其他金融和宏观变量。 误差修正模型（VECM）： 结合协整，讲解了VECM如何同时刻画变量的短期动态调整和长期均衡约束，在利率平价、购买力平价检验中的实际应用。 第五部分：金融风险计量与压力测试 本部分侧重于模型的实际应用，尤其是在金融机构风险管理中的核心地位。 风险价值（VaR）的估计： 比较了参数法（基于正态/t分布假设）、历史模拟法以及基于GARCH模型的VaR估计的优缺点。 期望损失（CVaR/ES）： 重点介绍尾部风险度量指标期望损失（Expected Shortfall）的计算方法，特别是如何利用条件分布函数进行估计。 压力测试与情景分析： 讲解了如何使用计量模型（如VAR或SVAR）来构造宏观冲击情景，并评估金融机构在这些极端情景下的损失暴露。 第六部分：贝叶斯方法与高级主题 本部分介绍了超越经典频率学派方法的工具，以及处理更复杂金融情景的前沿技术。 贝叶斯计量经济学入门： 介绍了与频率学派方法的根本区别，以及如何设定先验信息。重点介绍使用MCMC算法（如Metropolis-Hastings或Gibbs Sampling）对复杂模型（如SV模型或高维VAR模型）进行参数估计和后验分布推断。 高维时间序列与维度缩减： 针对现代金融中需要同时处理数百个资产或因子数据的情况，引入了因子模型（Factor Models）和主成分分析（PCA）在降维和提取共同驱动力的应用。 模型选择与稳健性检验： 讨论了信息准则（AIC/BIC）、交叉验证以及Bootstrap技术在模型诊断和评估预测能力方面的实际操作。 三、本书的技术特点与目标读者 本书在技术上追求深度与可操作性的平衡： 1. 丰富的实证案例： 每一理论章节后都附有使用主流计量软件（如R语言的`rugarch`、`vars`包或Python的`arch`库）实现的关键模型的代码演示与数据分析结果。 2. 强调分布假设： 区别于仅使用正态分布假设的传统教科书，本书对金融数据的尖峰厚尾特性进行了深入探讨，广泛使用了学生t分布、广义误差分布（GED）等来提高模型的拟合精度。 3. 前沿方法的整合： 确保内容涵盖了近年来在学术界和业界被广泛认可的先进技术，如DCC模型、HMM状态转换和随机波动率建模。 目标读者： 本书适合有微积分、线性代数和基础统计学背景的读者。特别推荐给致力于量化交易、资产管理、投资组合优化、金融工程、风险合规及宏观经济预测的研究人员和从业者。学习完本书，读者将能够独立地为复杂的金融问题选择、估计、诊断并应用合适的计量模型。

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刚拿到这本《概率论与数理统计》，我其实是带着一丝忐忑的。毕竟，这门学科在很多同学眼中都是“劝退”的代名词，各种复杂的公式和模型，总让人头疼不已。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者似乎有着一种独特的“化繁为简”的能力，将那些曾经让我头痛欲裂的概念，梳理得条理清晰，逻辑严谨，读起来竟有一种“豁然开朗”的感觉。我尤其喜欢书中对“假设检验”部分的阐述，它不是简单地罗列几种检验方法，而是深入浅出地讲解了假设检验的整个思想过程：如何提出原假设和备择假设，如何选择合适的统计量，如何计算P值，以及如何根据P值做出判断。书中还提供了大量实际案例，比如如何通过检验来判断一种新药是否有效，或者一个广告活动是否能显著提升销售额。这些案例不仅帮助我理解了抽象的理论，更让我看到了统计学在实际问题解决中的巨大价值。而且，书中还非常注重数学严谨性，但又不失趣味性，让你在理解概念的同时，也能感受到数学之美。我常常在阅读过程中，被作者精妙的逻辑和深刻的洞察力所折服。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入概率论与数理统计的殿堂，让我不再感到畏惧，而是充满探索的动力。

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我一直认为，好的教材不仅仅是传授知识，更是要激发读者的学习兴趣和独立思考的能力。这本《概率论与数理统计》恰恰做到了这一点。作者在讲解过程中，并没有照本宣科，而是用一种非常“接地气”的方式，将复杂的理论与实际应用紧密结合。我印象最深的是书中关于“贝叶斯定理”的讲解，作者没有直接给出公式，而是通过一个生动的医学诊断的例子，让你深刻理解了先验概率、后验概率以及似然函数之间的关系。这种“由表及里”的讲解方式，让我在理解抽象概念的同时，也能感受到其在现实世界中的强大解释力。而且，书中还鼓励读者自己去思考，去质疑，而不是盲目接受。比如，在介绍某些统计方法时，作者会引导你去思考其假设条件是什么，在什么情况下可能失效，以及是否有更好的替代方法。这种开放式的教学风格，极大地提升了我的学习主动性。此外，本书的排版设计也十分人性化，重点内容用加粗或不同颜色标注，关键公式旁附有详细解释，阅读起来非常流畅。总的来说，这本书不仅为我打下了坚实的概率论与数理统计基础，更重要的是，它点燃了我对这个领域持续探索的热情，让我看到了数学在解决现实问题中的无限可能。

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说实话，在翻开这本书之前，我对概率论与数理统计的印象就是一堆冰冷的符号和公式，想到就要头大。但读了这本书之后，我发现自己对这个学科的看法彻底颠覆了。作者的叙述方式非常独特，他没有一开始就抛出艰深的定义和定理，而是从一些非常有趣的问题入手，比如“如何才能在彩票中获得更高的概率？”或者“为什么有些预测总是比实际结果更准确？”。通过这些引人入胜的引入，我才慢慢意识到，原来概率论和统计学离我们的生活如此之近，而且充满了智慧。书中对“随机变量”和“概率分布”的讲解，更是让我印象深刻。作者用了一个非常贴切的比喻，将随机变量比作一个“不确定的结果”，然后用各种“概率分布”来描述这个结果出现的可能性。这种形象化的解释，让我在理解这些抽象概念时，不再感到迷茫。而且，书中还穿插了许多有趣的案例，比如蒙特霍尔问题，在书中被解释得非常清楚，让我对这类“反直觉”的概率问题有了更深的认识。读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一种“探索”，我仿佛在跟着作者一起，一点点揭开隐藏在数据和随机性背后的奥秘。这本书让我不再害怕数学，反而激起了我对这个领域的强烈好奇心。

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不得不说，这本书的编写质量着实令人称赞。我之前接触过几本同类书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么过于偏重应用而忽略了基础。而这本《概率论与数理统计》，却恰到好处地找到了一个平衡点。作者在讲解每一个概念时，都力求做到深入浅出，既保留了数学的严谨性，又避免了过于晦涩的语言。我特别欣赏书中对“回归分析”的介绍，它不仅仅停留在线性回归的层面，还延伸到了多元回归、逻辑回归等更复杂的模型，并且对模型的解释、诊断和选择都给出了详细的指导。书中还穿插了大量的图表和示意图，将抽象的数学模型可视化，大大降低了理解的难度。我常常在读到某个难以理解的公式时，通过书中提供的图示，就能瞬间明白其背后的含义。而且，本书的例题设计也非常有代表性，覆盖了概率论和数理统计的各个重要章节，每一个例题都解析得十分详细，从思路的建立到计算过程的每一步，都清晰可见。这对于我这种需要通过大量练习来巩固知识的学习者来说，简直是福音。更值得一提的是，书中还对一些常见的统计软件（如R语言）的应用进行了简要介绍，这为我后续的学习和实践提供了极大的便利。这本书就像一位尽职尽责的向导，带领我一步步穿越知识的迷宫，最终抵达理解的彼岸。

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这本《概率论与数理统计》真是让我大开眼界！我一直觉得数学是枯燥乏味的代名词，尤其是那些抽象的概念，常常让我望而却步。然而，这本书却用一种极其生动有趣的方式，将概率论和数理统计这两个看似高深的领域，剖析得淋漓尽致。作者的笔触仿佛充满了魔力，那些复杂的公式和定理，在书中变得如同日常对话一般亲切。举个例子，书中关于“大数定律”的讲解，不仅仅是枯燥的文字和公式堆砌，而是通过一些贴近生活的场景，比如抛硬币的次数越多，正面朝上的比例越趋近于0.5，让你在不知不觉中体会到其内在的逻辑。又比如，在介绍“中心极限定理”时，作者用了一个非常形象的比喻，将多个随机变量的叠加看作是信息的“平均化”和“平滑化”，极大地降低了理解的门槛。而且，书中穿插的许多小故事和历史典故，也为学习过程增添了不少乐趣，让我感觉像是在阅读一本引人入胜的科普读物，而非一本严肃的学术教材。更让我惊喜的是，书中对各个知识点的联系也梳理得非常清晰，让你能够看到概率和统计是如何在现实世界中发挥作用的，从金融市场的风险分析，到医学领域的病例研究，再到工程技术的质量控制，无不渗透着它们的身影。这种宏观的视角，让我对未来学习和应用这些知识充满了信心和期待。

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