Prediction and Regulation by Linear Least-Square Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Univ Of Minnesota Press

作者:Peter Whittle

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:1983-11-21

价格:USD 50.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780816611485

丛书系列:

图书标签:

• 线性最小二乘法
• 预测
• 调节
• 线性模型
• 数据分析
• 统计学
• 机器学习
• 优化算法
• 信号处理
• 控制理论

《金融市场中的统计分析与预测模型》 本书是一本关于运用统计学方法在金融市场进行数据分析与建模的专业著作。书中深入探讨了如何利用历史金融数据，构建有效的预测模型，从而辅助投资决策和风险管理。 核心内容涵盖： 第一部分：金融数据与统计基础 金融数据的特性与处理： 详细介绍股票价格、汇率、利率、交易量等常见金融时间序列数据的统计特性，如非平稳性、自相关性、异方差性、厚尾性等。讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据平滑等预处理技术，为后续建模奠定坚实基础。 概率论与数理统计基础回顾： 系统梳理与金融统计分析密切相关的概率分布（如正态分布、t分布、泊松分布等）、统计量（均值、方差、协方差、相关系数等）、参数估计（最大似然估计、矩估计等）以及假设检验等核心概念。强调这些统计工具在金融数据分析中的应用场景。 统计推断在金融领域的应用： 介绍置信区间、假设检验在金融问题中的应用，例如检验某个交易策略的有效性，或者评估宏观经济变量对资产价格的影响是否显著。 第二部分：时间序列分析与建模 平稳时间序列模型： 详细讲解自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型。深入剖析模型的构建、参数估计、模型诊断（残差分析、ACF/PACF图）以及模型选择准则（AIC、BIC）。通过案例演示如何应用这些模型来分析和预测具有平稳特性的金融时间序列。 非平稳时间序列模型： 重点介绍差分（Differencing）技术处理非平稳数据，以及自回归积分移动平均（ARIMA）模型。深入讲解ARIMA模型的阶数确定、参数估计和预测方法，并结合金融市场的实际数据，展示如何利用ARIMA模型捕捉金融资产价格的长期趋势和短期波动。 季节性时间序列模型： 讨论如何识别和处理金融数据中的季节性因素，介绍季节性ARIMA（SARIMA）模型，以及如何将其应用于月度、季度或年度金融数据的分析与预测。 条件异方差模型： 针对金融市场中常见的波动率集群现象，深入讲解广义自回归条件异方差（GARCH）族模型，包括ARCH、GARCH、EGARCH、GJR-GARCH等。阐述这些模型在波动率预测、风险度量（如VaR）和期权定价中的重要作用，并通过实证分析展示其优越性。 协整与向量自回归（VAR）模型： 介绍协整概念，用于分析多个金融时间序列之间的长期均衡关系。讲解向量自回归（VAR）模型，用于同时建模多个相互影响的时间序列变量，并演示如何利用VAR模型进行多变量预测、脉冲响应分析和方差分解，以揭示金融市场不同变量之间的动态关系。 第三部分：回归分析及其在金融中的扩展应用 经典线性回归模型： 回顾多元线性回归模型的原理，包括模型设定、参数估计（最小二乘法）、假设检验（t检验、F检验）以及模型诊断（残差分析、多重共线性、异方差性、自相关性）。 金融回归模型的构建与应用： 重点介绍如何将线性回归模型应用于金融问题，例如： 资产定价模型： 如资本资产定价模型（CAPM）的回归分析实现，分析股票收益与市场收益的关系。 因子模型： 如Fama-French三因子模型、五因子模型的回归分析，解释资产收益的驱动因素。 宏观经济变量与金融市场关系分析： 分析通货膨胀率、利率、GDP增长率等宏观经济指标对股票、债券或汇率的影响。 风险因素回归分析： 分析特定风险因子（如信用风险、流动性风险）对金融资产回报的影响。 面板数据模型： 介绍如何处理包含横截面和时间维度数据的面板数据，讲解固定效应模型和随机效应模型，并展示其在分析跨公司、跨国金融数据的优势。 因果推断在金融分析中的初步探讨： 简要介绍回归分析在探索变量之间因果关系时的局限性，并引入一些初步的因果推断思想，例如控制变量的引入和基本的设计考虑。 第四部分：模型评估、选择与进阶主题 模型性能评估指标： 介绍多种用于评估预测模型性能的指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R-squared、调整R-squared等，并讨论其在金融预测中的适用性。 模型选择与过拟合问题： 深入探讨模型选择的策略，包括信息准则（AIC, BIC）、交叉验证（Cross-validation）等方法，以及如何避免模型过拟合，确保模型的泛化能力。 金融预测的实际挑战： 讨论在实际金融市场中进行预测时面临的非线性、突发事件、数据质量等问题，并介绍一些应对策略。 实证案例分析： 书中将穿插大量真实的金融市场案例，通过实际数据演示上述统计方法和模型的应用过程，帮助读者理解理论与实践的结合。 本书旨在为金融从业者、研究人员和对金融市场统计分析感兴趣的学生提供一个系统、深入的学习框架。通过扎实的理论讲解和丰富的实证案例，读者将能够掌握利用统计学方法解析金融市场、构建预测模型并支持决策的核心技能。

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