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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Tze Leung Lai

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2008-7-25

价格:GBP 66.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387778266

丛书系列:Springer Texts in Statistics

图书标签:

金融
statistics
统计
finance
金融数学
quant_finance
数学
投资
金融市场
统计建模
计量经济学
时间序列分析
风险管理
投资组合优化
金融工程
机器学习
Python
R

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具体描述

This book presents statistical methods and models of importance to quantitative finance and links finance theory to market practice via statistical modeling and decision making. Part I provides basic background in statistics, which includes linear regression and extensions to generalized linear models and nonlinear regression, multivariate analysis, likelihood inference and Bayesian methods, and time series analysis. It also describes applications of these methods to portfolio theory and dynamic models of asset returns and their volatilities. Part II presents advanced topics in quantitative finance and introduces a substantive-empirical modeling approach to address the discrepancy between finance theory and market data. It describes applications to option pricing, interest rate markets, statistical trading strategies, and risk management. Nonparametric regression, advanced multivariate and time series methods in financial econometrics, and statistical models for high-frequency transactions data are also introduced in this connection. The book has been developed as a textbook for courses on statistical modeling in quantitative finance in master's level financial mathematics (or engineering) and computational (or mathematical) finance programs. It is also designed for self-study by quantitative analysts in the financial industry who want to learn more about the background and details of the statistical methods used by the industry. It can also be used as a reference for graduate statistics and econometrics courses on regression, multivariate analysis, likelihood and Bayesian inference, nonparametrics, and time series, providing concrete examples and data from financial markets to illustrate the statistical methods.

金融市场的统计建模与方法：洞悉风险与机遇的利器在瞬息万变的金融世界里，理解和驾驭市场的复杂性是取得成功的关键。本书《金融市场的统计建模与方法》将为您提供一套强大的分析工具，助您深入剖析金融市场的内在规律，识别潜在的风险，并抓住投资机遇。本书并非对具体投资策略的罗列，而是侧重于构建一套严谨的统计框架，让您能够理解金融数据的生成机制，并运用科学的方法进行量化分析。我们将从最基础的金融概念出发，逐步引入一系列核心的统计模型和技术，它们是理解金融市场行为的基石。第一部分：金融数据的统计学基础在开始复杂的建模之前，充分理解金融数据的特性至关重要。本部分将带领您回顾概率论和数理统计的基本概念，并着重探讨金融数据与一般数据在统计学上的差异。您将学习如何描述和可视化金融时间序列数据，例如收益率的分布特征、波动率的聚类现象以及是否存在“胖尾”分布等非正态特征。我们将介绍均值、方差、偏度、峰度等统计量在金融语境下的意义，并讲解如何利用直方图、箱线图、QQ图等工具直观地展现数据分布。此外，还将初步涉及样本估计与假设检验在金融分析中的应用，为后续建模打下坚实基础。第二部分：时间序列分析在金融市场中的应用金融市场最显著的特征之一便是其时间序列性质，即当前的市场表现往往与过去的价格和成交量息息相关。本部分将深入探讨时间序列分析的核心模型，包括：平稳性与非平稳性：理解时间序列的平稳性是进行有效分析的前提。我们将介绍检测和处理非平稳性的方法，如差分法。自回归（AR）模型：学习如何使用AR模型捕捉金融数据中的自相关性，即当前值与过去值的线性关系。我们将介绍AR(p)模型的构建、参数估计和模型检验。移动平均（MA）模型：探讨MA模型如何利用过去的预测误差来解释当前值，理解MA(q)模型的原理和应用。自回归移动平均（ARMA）模型：将AR和MA模型结合，构建更强大的ARMA(p,q)模型，以更全面地描述金融时间序列的动态。自回归积分移动平均（ARIMA）模型：针对非平稳时间序列，引入ARIMA模型，通过差分操作将其转化为平稳序列进行建模。我们将详细讲解ARIMA(p,d,q)模型的构建、识别、估计和诊断。季节性时间序列模型：针对金融市场中可能存在的季节性规律（如月末效应、季度效应等），介绍SARIMA模型。第三部分：金融波动性建模波动性是金融市场风险度量的核心。本书将系统介绍量化金融波动性的重要模型：异方差性：理解金融时间序列常常表现出条件异方差性，即在不同时期，数据的波动程度是不同的。 ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型：学习ARCH模型如何捕捉由过去信息引起的时间变动的波动率，理解ARCH(q)模型的原理和参数估计。 GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型：在ARCH模型的基础上，引入GARCH模型，允许过去的波动率本身影响当前的波动率，从而更有效地描述金融市场的波动集聚效应。我们将详细讲解GARCH(p,q)模型的结构、估计方法以及如何进行模型选择和诊断。 EGARCH、GJR-GARCH等扩展模型：介绍能够捕捉杠杆效应（负面消息比正面消息引起更大波动）的EGARCH模型，以及对非对称性进行建模的GJR-GARCH模型。第四部分：协方差与相关性建模在投资组合管理和风险对冲中，理解不同资产之间的协方差和相关性至关重要。本部分将探讨：多变量时间序列分析：介绍处理多个金融时间序列的方法，理解变量之间的动态关系。向量自回归（VAR）模型：学习VAR模型如何描述多个时间序列变量之间的相互影响，例如股票价格和交易量的关系。协方差矩阵估计：探讨如何估计和预测资产组合的协方差矩阵，以及不同估计方法的优缺点。多变量GARCH模型：介绍如CCC-GARCH、DCC-GARCH等能够同时建模多个资产波动率和相关性的模型，为投资组合优化提供更精细的工具。第五部分：风险管理与价值衡量基于前述模型，本书将进一步探讨如何在金融实践中应用这些工具进行风险管理和价值衡量：风险价值（VaR）：学习如何利用历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法来计算VaR，量化特定置信水平下的最大潜在损失。条件风险价值（CVaR）：介绍比VaR更具信息量的CVaR（或称预期损失），能够衡量超过VaR阈值后的平均损失。压力测试与情景分析：结合所学模型，探讨如何设计和实施压力测试，以评估金融资产在极端市场条件下的表现。投资组合优化：介绍基于统计模型，如何构建最优投资组合以实现风险分散和收益最大化，如均值-方差优化。第六部分：模型诊断与模型选择建立一个好的统计模型并非一蹴而就，模型评估和选择是必不可少的环节。本部分将关注：残差分析：学习如何通过分析模型的残差来判断模型的拟合优度，例如残差的自相关性、异方差性等。信息准则：介绍Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等，用于在模型复杂度与拟合优度之间进行权衡，选择最佳模型。模型假设检验：讨论如何对模型的关键假设进行检验，确保模型的有效性。本书致力于为您提供一个扎实的理论基础和实践指导，帮助您构建一套属于自己的金融市场分析体系。通过学习和掌握这些统计模型与方法，您将能够更清晰地审视金融市场的动态，更精准地评估风险，并最终在复杂的金融环境中做出更明智的决策。无论是希望深入理解金融市场运作的学者，还是寻求提升量化分析能力的投资专业人士，本书都将是您不可或缺的参考。

作者简介

香港大学本科毕业，1972年获美国哥伦比亚大学统计学博士学位。现为美国斯坦福大学教授。1983年获国际统计学界的考普斯“总统奖”。黎子良教授的主要研究领域包括序列实验、自适应设计和控制、随机最优化、时间序列和预测、变点监测、隐马尔可夫模型和粒子滤波、经验贝叶斯模型、多元生存分析、概率理论和随机过程、生物统计、计量经济学、定量金融和风险控制。南开大学本科毕业，2005年获斯坦福大学统计学博士学位。现为纽约州立大学石溪分校助理教授。邢海鹏的主要研究领域为定量金融、多变点检测分析及其在计量经济学、工程及生物学上的应用。

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

断断续续的读了好久，时间打的很散，所以直到今天才读完，嗯，这本书翻译的真的不错，我通读了全文包括附录的引用论文，我敢说这本书翻译的比市面上金融数学的书一大半都要好。看来名师出高徒，译者是严加安的弟子，真的学风正。这本书写的很简练，统计知识点要求比较杂，最好...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我曾经抱着极大的热情，试图去理解《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书。我当时在一家初创的量化对冲基金实习，团队里的大部分同事都在使用各种复杂的模型来指导交易策略。我看着他们熟练地在屏幕上敲击代码，分析各种数据，然后给出买卖的建议，我就觉得，自己也必须跟上这个步伐。这本书，无疑是我当时寻找的学习资料之一。我记得我当时尝试着去阅读书中的第一部分，关于资产定价的模型。我当时以为，它会详细介绍 CAPM、APT 这样的经典模型，并且给出一些实际的例子。然而，我打开书后，看到的却是各种关于随机过程、布朗运动、伊藤引理的推导。我当时就感到一阵眩晕，这些概念对我来说太陌生了。我记得我当时看到一个关于 Black-Scholes 方程的推导过程，密密麻麻的积分和微分符号，让我完全摸不着头脑。我当时的想法是，我需要一个更直观的解释，告诉我这个模型是怎么工作的，它有什么假设，以及它的局限性。我当时更希望这本书能提供一些关于如何用 Python 或 R 来实现这些模型的代码示例，或者是一些关于模型优化的技巧。总而言之，这本书在我当时看来，更像是一本“理论宝典”，而不是一本“操作手册”。

评分☆☆☆☆☆

对于《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书，我记得我当时是带着一种“敬畏”的心情去接触它的。当时我刚毕业，进入一家大型投资银行的交易部门，周围的同事都拥有深厚的数理背景，他们经常会讨论一些我听不懂的术语，比如“GARCH 模型”、“协整分析”、“卡尔曼滤波”等等。我意识到，要想在这个行业立足，我必须弥补我在数理统计方面的不足。这本书，就被我的导师推荐给了我，说是“必读”。我当时花了大量的时间去阅读它，我记得我当时对书中的时间序列分析部分特别感兴趣，因为它似乎直接关系到如何预测股票价格的波动。我当时试图去理解 ARMA、ARIMA 模型，以及它们在金融数据中的应用。我当时非常希望能找到一些关于如何选择模型阶数，如何检验模型残差，以及如何进行短期预测的实用技巧。然而，我发现书中的大部分内容都集中在模型的理论推导和性质分析上，对于具体的应用案例和实践指导，相对较少。我当时尤其困惑的是，书中所讲的模型，很多都是在假设数据服从某种特定分布的情况下推导出来的，但在真实的金融市场中，数据的分布往往是不规则的，甚至是非线性的。我当时就想知道，这些模型在实际应用中，会有多大的偏差，以及如何去修正这些偏差。

评分☆☆☆☆☆

我记得我当时对《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书，抱有一种“望而却步”的态度。我当时是一名普通的金融从业者，平时的工作主要集中在宏观经济分析和市场情绪判断上，对于各种复杂的统计模型，我一直觉得它们是“高深莫测”的。我当时看到这本书的封面，上面密密麻麻的公式和图表，就让我产生了畏惧感。我曾经尝试着翻开它，随便翻到了一页，看到里面关于“状态空间模型”和“粒子滤波”的介绍，我就觉得这完全超出了我的理解范围。我当时就想，这些模型到底能帮我解决什么实际问题？它们和我的日常工作有什么联系？我当时更愿意去阅读一些关于经济学理论、行为金融学或者市场策略的书籍，因为这些内容对我来说更容易理解，也更容易转化为实际的操作。所以，这本书在我当时看来，更像是一本“理论参考书”，而不是一本“实用指南”。它可能对于那些专注于量化研究的人来说非常有价值，但对于我这样更侧重于宏观和定性分析的人来说，它的实用性并不大。

评分☆☆☆☆☆

我曾经非常渴望从《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书中获得“灵感”。我当时是一名刚入行的基金经理，对如何构建一个有效的投资组合充满了好奇。我记得我当时在书中看到了关于“均值-方差优化”和“风险预算”的介绍。我当时就想，这本书一定能教我如何用数学的方法来构建一个既能追求高收益，又能控制风险的投资组合。我记得我当时试图去理解如何计算资产之间的协方差矩阵，以及如何根据这些信息来分配资产的权重。然而，我发现书中的数学推导和理论解释，比我想象的要复杂得多。我当时特别想知道，这些理论模型在实际的投资组合管理中，是如何被应用的，有没有一些成功的案例可以借鉴。我当时也希望这本书能提供一些关于如何处理非线性关系、如何应对市场冲击等更具挑战性的问题。我当时就觉得，虽然这本书提供了很多理论上的框架，但在实际操作层面，还有很多需要我自行摸索和实践的地方。

评分☆☆☆☆☆

我当初对《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书的期待，更多是基于它在学术界的名声。当时我还在读博士，研究方向是金融计量，而这本书，就像是所有这个领域研究者都会参考的一本“圣经”。我记得我当时花了很长时间去研读其中的前几章，关于概率论和统计推断的基础知识。我当时特别希望这本书能为我提供一个严谨的理论框架，帮助我理解金融市场中各种现象背后的统计规律。我记得我当时对书中关于“最大似然估计”和“贝叶斯推断”的章节印象深刻，这些都是我在研究中经常会用到的工具。我当时希望这本书能详细介绍这些方法的推导过程，以及它们在金融建模中的具体应用。然而，我发现书中的很多例子都比较抽象，缺乏具体的金融市场数据作为支撑。我当时就想，如果能有一些实际的数据集，并且通过代码演示如何应用这些模型来分析，那就更好了。我当时也希望能看到一些关于如何处理金融市场中的特有现象，比如“肥尾效应”、“波动率聚集”等，以及如何选择合适的模型来捕捉这些现象。总而言之，这本书在我当时看来，更像是一本“理论工具箱”，需要我自己在实践中去摸索如何使用。

评分☆☆☆☆☆

我当时对《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书的印象，是一个“复杂”的代名词。我记得我当时在准备一个关于金融衍生品定价的报告，需要参考一些相关的模型。我当时在图书馆里找到了这本书，看到里面有关于“布朗运动”、“伊藤引理”和“随机微分方程”的详细介绍，我就觉得，这可能是我需要的。然而，当我真正开始阅读的时候，我发现里面的数学推导非常严谨，而且充满了各种希腊字母和符号，让我感觉自己仿佛回到了微积分和线性代数的课堂。我当时尤其想知道，这些模型是如何被用来计算期权价格的，以及它们在实际交易中有什么应用。我记得我当时花了很多时间去理解 Black-Scholes 模型，以及它背后的各种假设。然而，我发现书中的解释，虽然理论上很完美，但在实际应用中，有很多地方需要进行调整和修正，比如考虑交易成本、市场流动性等因素。我当时就想，如果这本书能提供一些关于如何处理这些现实问题的技巧，那就更好了。总而言之，这本书在我当时看来，更像是一本“数学教材”，而不是一本“金融实操手册”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我第一次拿到《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书的时候，我内心是带着一种“使命感”的。我当时正在攻读一个金融工程方向的研究生，而这本书，几乎是所有教授在提及量化金融和风险管理时都会“顺带”提及的“经典”。我当时的想法是，这本书里一定蕴含着金融市场最核心的秘密，只要我能把它完全吃透，我就能成为一个“金融大师”，或者至少，在论文写作和面试中，能展现出我超凡的学术造诣。我记得我当时花了整整一个周末，把自己关在图书馆里，就为了从第一页开始“征服”它。然而，事实证明，这比我想象的要困难得多。书中的第一章就让我对“统计学”这个词产生了深深的恐惧。各种概率分布、期望值、方差的推导，让我感觉自己仿佛回到了大学一年级的统计学课堂，只不过这里的公式更加复杂，应用场景也更加抽象。我当时特别纠结的是，为什么一个简单的金融概念，在书里会被分解成如此多的数学公式？我记得我当时看到一个关于期权定价的模型，里面用了大量的偏微分方程，我当时就觉得，这完全是学术界的游戏，跟我一个实操性的交易员有什么关系？我当时特别想知道，这些模型到底是如何在实际市场中被应用的，它们真的能帮助我们预测股价的涨跌，或者管理投资组合的风险吗？我总觉得，理论和实践之间，总有一道难以逾越的鸿沟。这本书，在我当时看来，就是那道鸿沟中的一部分。

评分☆☆☆☆☆

我第一次接触《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书，是在我刚入行做量化分析师的时候。当时我所在的团队，主要负责开发和维护公司的量化交易模型。我记得当时我的上司给我推荐了这本书，说是要我仔细研究一下里面的“风险管理”部分。我当时对风险管理的概念还比较模糊，只知道大概的意思是控制投资的损失。我记得我当时花了几天时间，试图去理解书中关于“VaR”（Value at Risk）的计算方法，以及各种参数估计的细节。我当时特别希望找到一些关于如何选择合适的 VaR 模型，比如历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法，以及它们各自的优缺点。我当时还想了解，如何根据不同的资产类别和市场环境，来选择最适合的 VaR 计算方法。然而，我发现书中关于 VaR 的介绍，更多的是从数学公式和理论推导的角度出发，对于实际操作中的一些细节，比如如何处理异常值、如何进行回测验证等等，并没有给出足够多的指导。我当时就觉得，这本书虽然理论扎实，但在实践层面，还有很多需要我自行摸索和补充的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我之前真的只是偶尔在书店里翻到过，那时候我刚入行没多久，对金融市场里的各种模型和方法都还是一知半解，感觉里面密密麻麻的公式和理论，看得我头晕眼花，觉得离自己太远了。当时的我，更关注的是一些比较基础的市场分析工具，比如 K 线图、MACD 指标之类的，觉得这些东西直观易懂，能直接指导我的交易操作。这本书给我的第一印象就是“学术”，里面充斥着各种统计学的概念，比如回归分析、时间序列、假设检验等等，这些名词对我来说就像天书一样。我甚至怀疑，是不是只有博士或者教授级别的人物，才能真正理解并运用其中的知识。我记得当时我翻到的那一页，讲的是协方差矩阵，密密麻麻的符号让我望而却步，完全不知道它到底能用来做什么，对我的日常交易又有什么帮助。我当时的想法是，与其花时间去啃这些枯燥的理论，不如多看一些实战案例，或者参加一些线下的培训课程，那样来的更直接有效。所以，这本书就这么被我压在了心底，成为了我书架上的一个“摆设”，直到最近，随着我工作经验的积累，对金融市场的理解逐渐加深，我才开始重新审视它。我发现，很多时候，我所依赖的那些直观的工具，其实都建立在更深层的统计模型之上。只是我之前没有意识到这一点，或者说，我没有去主动探索。现在回想起来，当时的我，就像一个只知道如何挥舞锤子的人，却不知道锤子背后的物理原理。这本书，在我当时看来，就是那个“原理”。

评分☆☆☆☆☆

我对《Statistical Models and Methods for Financial Markets》这本书的最初印象，是它“高高在上”且“遥不可及”。我当时是一名对金融市场充满好奇但缺乏专业知识的学生，偶然间看到了这本书的目录。我被其中诸如“广义线性模型”、“状态转移模型”、“马尔可夫链蒙特卡洛”等术语所吸引，但同时也因为这些术语的陌生而感到畏惧。我记得我当时尝试着阅读书中关于“时间序列分析”的章节，希望能找到预测股票价格走势的方法。然而，我发现书中的讲解，更多的是从统计学理论的角度出发，对模型的数学原理进行了深入的剖析，但对于如何将这些理论应用于实际的金融数据分析，或者如何解读分析结果，则没有给出足够的说明。我当时特别希望这本书能提供一些关于如何使用 R 或 Python 语言来实现这些模型，并且附带一些实际的市场数据进行演示。我当时也希望能看到一些关于如何评估模型性能，以及如何选择最适合当前市场状况的模型的信息。总而言之，这本书在我当时看来，更像是一本“理论指南”，需要读者具备一定的数理基础，并且能够自己去探索其在实践中的应用。

评分☆☆☆☆☆