金融統計與數理金融：方法、模型及應用下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[德] Ansgar Steland 著，冉啓康譯

圖書標籤:

金融統計
數理金融
金融模型
計量經濟學
時間序列分析
風險管理
投資分析
金融工程
統計建模
量化金融

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111573012

版次：1

商品編碼：12148499

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名：華章數學譯叢

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：319

具體描述

內容簡介

　　本書討論瞭金融中統計方法應用的方方麵麵以及金融應用中統計工具使用的多種途徑。首先簡要介紹瞭金融統計和數理金融的基礎知識，接著闡釋瞭經濟和金融工程中統計方法的應用和重要性。後闡述瞭鞅理論、隨機過程、隨機積分等高級論題。本書適閤統計學、金融數學、計量經濟學、商務管理等專業的研究生和相關領域的從業者和研究人員閱讀，許多章節也適閤具有微積分和概率統計基礎的本科生閱讀。

作者簡介

　　Ansgar Steland是德國數理經濟學會、計量經濟學會、生物統計學會、社會政治聯盟等學會的會士，現為德國名校亞琛工業大學的教授，研究領域包括時間序列分析、數理經濟學、統計計算、應用數理統計和金融統計等。Steland於1996年從德國哥廷根大學博士畢業，師從Manfred Denker。Steland在學術上非常活躍，已發錶幾十篇學術論文，被廣泛引用。曾應邀到世界各地做學術報告，包括美國斯坦福大學、奧地利因斯布魯剋大學、荷蘭馬斯特裏赫特大學、捷剋布拉格查理大學、德國哥廷根大學等。他是“隨機模型及其應用研討班”的學術委員，還組織“金融和工程中的時間序列”、“變點分析”、“統計模擬”等多種研討班。

前言/序言

　　前言本書係統而且深入地介紹瞭金融市場的量化所需的一些最重要的數學理論，它包含瞭狹義的數理金融：為期權這種未定權益定價的套利理論及相關的數學理論，以及分析來自金融市場數據的統計方法與統計模型.這兩個領域在發展過程中或多或少地相互分離瞭，而同時覆蓋這兩個領域的教材又非常缺乏，這是我寫作本書的主要動機.我嘗試著實現這一目的.本書適閤碩士生、博士生、研究人員以及對上述兩個領域感興趣的實踐工作者閱讀.其中許多章節也適閤已經學習瞭微積分、概率論及統計的本科生閱讀.除瞭少數例外，所有的結果都給齣瞭詳細的證明，盡管可能與傳統的證法有所不同.為瞭避免過多的概念、記號、模型和方法使得教材變得太復雜，也為瞭讀者在首次閱讀的時候就能跟隨計算和推導快速地掌握本書的內容，我們盡可能地使本書的數學公式及記號初等化.在每章的結尾部分，我們都給齣瞭所用參考文獻的評注，這有助於更好地理解本書，也為進一步的學習提供瞭參考.第1章從介紹一些重要的概念，如期權、金融衍生品等金融工具及相關的交易策略開始.但本章的重點不是闡述衍生品的原理和基本結果，而是引入後續章節所需的各種金融術語.本章也給齣瞭現金流、貼現和利率期限結構的初步介紹.在一段給定時期上的資産收益（通常是日均收益）是金融市場中非常重要的研究主體，因為資産可根據收益重新定價，評判投資的依據也是資産的收益.對於收益的預估、預估誤差、擾動範圍等量的統計學分析有著重要的經濟意義，所以，本章對相關的統計估計方法作瞭詳細的介紹.要對投資風險進行度量必須知道相關統計估計的性質.例如，波動率與投資收益的標準誤差密切相關，而風險價值，顧名思義，需要研究風險的量化及它們的統計估計.第1章以初步介紹期權定價作結尾，引入瞭數理金融學中最重要的一些概念，如無套利原理、風險中性定價原理，以及這些概念與概率演算（特彆是等價鞅測度的存在性）的關係.事實上，通過最基礎的介紹或一些簡單的實例，就可以迅速掌握以上概念和基本結論.第2章討論套利理論和單期模型的未定權益的定價.設在0時刻，投資者建立瞭一個資産組閤，需要討論該資産組閤在1時刻的收益狀況.在一個簡單的框架內，本章對第1章的結果作嚴格的數學處理，並將結果從有限概率空間（在該空間假設下，市場僅有有限種情況發生）推廣到一般概率空間中去，使之更符閤實際市場.空間分離定理錶明，任意給定一個點，我們可以把它和指定的凸集分離.分離定理被用來證明套利機會消失及等價鞅測度的存在性，因此本章給齣瞭分離定理的詳細介紹，並給齣瞭建立在Esscher變換下的等價鞅測度的構造方法.第3章詳細地介紹瞭離散時間（時間序列）的隨機過程，包括鞅、鞅差分序列、綫性過程、ARMA過程、GARCH過程，以及長記憶序列.鞅是數理金融中的一個基本概念，研究結論錶明，在任意無套利的金融市場中，均存在一個概率測度，使得風險資産的貼現價格過程在該測度下是一個鞅，而任意一項未定權益，均能在該測度下得到它的風險中性定價，鞅理論對得到這些成果起到瞭關鍵性的作用.但是本章僅限於介紹在後麵各章中需要用到的鞅性質.對鞅過程取一階差分，即鞅差分序列，白噪聲是它的一種形式，通常用來代替金融隨機模型甚至經濟隨機模型中誤差項是獨立同分布這種不符閤現實的假定.統計分析錶明，金融收益序列可以被假定為不相關的，但通常它們不是獨立的.當然具有相關性的一些時間序列也需要納入考慮.ARMA時間序列模型是一類適用範圍較廣的參數模型，它是一般的無限維綫性過程，本章介紹瞭ARMA模型的參數和自協方差函數的估計方法.許多金融時間序列還有條件異方差性，為此引齣瞭GARCH模型.本章的最後介紹瞭分數階差分和長記憶過程.第4章詳細介紹瞭離散時間的多期模型的套利理論，在本章的模型中假設交易發生在一係列有限的時刻，在每個時刻，投資者均可以利用已知的市場信息來調整資産組閤.可以應用第3章的離散時間的鞅理論來研究無套利金融市場上期權和其他衍生品的定價.本章詳細研究瞭CRR二叉樹模型，該模型是實際應用中的標準模型之一，由它可導齣著名的歐式看漲期權的Black-Scholes定價公式.除此之外，本章還討論瞭美式權益的定價方法，其中需要用到最優停時的高等數學理論.第5章介紹連續時間的隨機過程.布朗運動是金融市場連續時間價格模型的主要隨機源，為瞭使得內容簡潔，本章僅限於討論布朗運動的定義及最重要的一些性質.布朗運動有一些令人驚訝的性質，比如：路徑連續但處處不可微，或不存在有界變差.本章還分彆介紹瞭布朗運動的推廣模型——分數布朗運動和Lévy過程.Lévy過程保留瞭獨立增量的性質，但是允許其增量是非正態分布的，包括其增量可能是厚尾分布並帶有跳的.與布朗運動一樣，分數布朗運動也是一個高斯過程，但分數布朗運動可能有長相依的增量，即相關性減少得非常慢.第6章介紹隨機積分理論.在默認讀者已經掌握Riemann積分和Lebesgue積分的基礎上，本章從介紹Riemann積分的直接推廣——Riemann-Stieltjes（RS）積分開始，這種積分相對來說比較容易，它為引入Ito積分作瞭鋪墊.值得一提的是RS積分可以用來研究許多統計問題.可是如果沒有I

《數字經濟時代的統計學前沿：從數據洞察到決策支持》在數字化浪潮席捲全球的今天，數據已成為驅動社會進步和經濟發展的新引擎。海量數據的湧現，為我們理解世界、優化決策提供瞭前所未有的機遇。本書深入探討數字經濟時代統計學的核心地位與前沿進展，旨在為讀者構建一個從海量數據中挖掘價值、轉化為洞察、最終賦能科學決策的完整框架。第一部分：統計學基石的重塑與拓展本部分首先迴顧瞭統計學的基本原理，並重點闡述瞭這些原理在處理現代復雜數據時的適應性與局限性。我們將審視傳統統計方法在麵對高維度、非綫性、異質性數據時的挑戰，並在此基礎上，介紹統計學在數字時代的新發展。這包括：大數據下的推斷理論：探討如何在不滿足傳統大樣本假設的情況下，依然能夠進行穩健的統計推斷。我們將介紹經驗似然、bootstrap的變種、非參數方法等，以及如何在有限的計算資源下實現高效推斷。貝葉斯方法的現代化：深入分析馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法、變分推斷等現代貝葉斯計算技術，以及它們在復雜模型構建和不確定性量化中的強大威力。我們將展示如何利用貝葉斯框架處理先驗信息，以及其在機器學習模型解釋中的應用。因果推斷的理論與實踐：在數據驅動的決策中，理解“是什麼”與“為什麼”同等重要。本部分將詳細介紹因果推斷的基本概念，如潛在結果模型、匹配、傾嚮得分、工具變量、斷點迴歸等方法，並探討如何利用觀測數據識彆和估計因果效應，從而為政策製定和乾預措施提供科學依據。第二部分：麵嚮前沿的統計建模技術數字經濟催生瞭大量新的數據類型和分析需求，這要求統計建模技術不斷創新和發展。本部分將聚焦當前統計學領域中最具影響力和應用潛力的建模技術：機器學習與統計的融閤：剖析監督學習、無監督學習、半監督學習等核心機器學習算法的統計學原理。我們將重點介紹廣義綫性模型、核方法、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升機（GBM）等模型，並探討如何結閤統計學理論進行模型選擇、正則化、性能評估和可解釋性分析。深度學習的統計視角：從統計學的角度理解深度神經網絡的運作機製。我們將介紹多層感知機、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習架構的統計內涵，探討激活函數、損失函數、反嚮傳播算法背後的數學原理，以及如何利用統計方法改進深度學習模型的泛化能力和魯棒性。時間序列分析的現代方法：麵對經濟波動、市場趨勢等動態變化，時間序列分析至關重要。本部分將涵蓋經典的ARIMA模型，並深入介紹狀態空間模型、隱馬爾可夫模型（HMMs）、以及基於深度學習的時間序列預測方法，如LSTM和Transformer在序列建模中的應用。空間統計與地理信息分析：在日益互聯互通的世界中，地理位置信息蘊含著重要的統計規律。我們將介紹空間自相關、剋裏金插值、地理加權迴歸等方法，以及如何利用GIS數據進行疾病傳播模擬、城市規劃、資源分配等分析。網絡科學與圖模型：社交網絡、供應鏈、信息傳播等都呈現齣網絡結構。本部分將介紹圖論的基本概念，以及如何利用統計方法分析網絡結構、中心性、社群發現，並構建基於圖的模型來理解和預測網絡中的動態過程。第三部分：統計方法的實際應用與挑戰理論模型最終需要落地纔能顯現價值。本部分將聚焦統計方法在數字經濟各個關鍵領域的實際應用，並探討在應用過程中可能遇到的挑戰及應對策略：金融市場的量化分析：介紹利用統計模型進行風險管理、資産定價、高頻交易策略開發、算法交易等。我們將探討如何利用時間序列模型預測市場波動，如何使用機器學習進行信用評分和欺詐檢測，以及如何應用因果推斷評估金融政策的有效性。經濟預測與政策評估：深入研究如何利用宏觀經濟數據、微觀調查數據以及新興的非傳統數據（如社交媒體、衛星圖像）進行經濟增長預測、通貨膨脹預測、失業率預測等。同時，我們將探討如何運用因果推斷方法科學評估財政政策、貨幣政策、産業政策等的效果。市場營銷與消費者行為分析：探討如何利用用戶行為數據、交易數據進行客戶細分、精準營銷、個性化推薦、産品生命周期管理。本部分將介紹A/B測試、用戶畫像構建、流失預測等方法。醫療健康與公共衛生：分析如何利用電子病曆、基因組數據、流行病學調查數據進行疾病預測、診斷輔助、藥物研發、公共衛生乾預效果評估。我們將重點介紹生存分析、生物統計學方法以及醫學影像的統計分析。自然語言處理與文本挖掘：探討如何利用統計模型和機器學習技術從海量文本數據中提取信息、進行情感分析、主題建模、信息檢索和機器翻譯。倫理、隱私與可解釋性：在大數據應用日益廣泛的今天，數據倫理、用戶隱私保護和模型可解釋性變得尤為重要。本部分將探討如何在統計建模過程中應對這些挑戰，介紹差分隱私、聯邦學習等保護隱私的技術，以及提升模型透明度和可解釋性的方法。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入、前沿的統計學學習路徑，幫助他們掌握駕馭海量數據、解鎖數字經濟潛力的關鍵技能。無論您是統計學專業人士、數據科學傢、還是對數據驅動決策感興趣的研究者和實踐者，本書都將是您不可或缺的參考。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書我並不是一下子就從頭讀到尾的，因為內容實在太豐富瞭，我更多的是把它當作一本“工具書”或者“參考書”來使用。每當我遇到一個在工作中或者在閱讀其他金融文獻時遇到的不理解的理論點，我就會來翻找這本書。比如，有一次我看到一篇關於高頻交易的文章，裏麵提到瞭“微觀結構理論”，我查閱這本書，果然在“金融市場微觀結構”章節找到瞭相關的介紹，包括訂單簿模型、交易者行為等。這種按需查閱的方式，讓我覺得這本書的價值非常大，它能幫助我快速定位並理解那些專業性很強的內容。書裏的一緻性非常高，無論是數學推導還是模型講解，都保持著嚴謹的風格。這一點對於我這種希望建立紮實理論基礎的人來說，至關重要。不像有些書，可能隻是淺嘗輒止，或者講得比較零散，這本書給我的感覺是係統、全麵。即使有些章節的內容我暫時用不上，但我知道它們在那裏，等到需要的時候，我隨時可以迴來查閱，這讓我感到非常安心。而且，書中的圖錶和公式雖然多，但排版清晰，公式符號的定義也基本都給齣瞭，這一點極大地降低瞭閱讀的門檻，讓我能夠更專注於理解內容本身。

評分☆☆☆☆☆

當我決定轉型做金融工程的研究時，這本書是我最重要的啓濛讀物之一。它就像是一本“教科書”和“工具箱”的結閤體，既有嚴謹的理論闡述，又有實用的建模方法。我尤其鍾情於書中關於“金融風險管理”的章節。它不僅僅是簡單介紹各種風險度量指標，而是深入探討瞭風險的産生機製，以及如何通過模型來量化和控製風險。書中對“信用風險模型”的講解，比如KMV模型和Merton模型，讓我對企業違約的概率有瞭更深的認識。我還對書中關於“投資組閤優化”的部分印象深刻，它介紹瞭Markowitz的均值-方差模型，以及如何利用二次規劃來求解最優投資組閤。雖然現代的投資組閤優化方法更加復雜，但Markowitz模型仍然是理解其基本原理的基石。書裏還討論瞭“資産定價模型”，比如CAPM模型和APT模型，以及它們在實證研究中的應用。這些模型幫助我理解瞭資産收益的驅動因素，以及如何構建更有效的投資策略。這本書的學術嚴謹性和內容深度，為我的研究打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書，更像是一本“金融數學的百科全書”，內容極其豐富，涵蓋瞭從基礎的概率統計到高級的隨機過程，再到具體的金融應用。我作為一個在金融行業摸爬滾打瞭多年的從業者，依然從中獲益匪淺。我經常會用到書中的“數理統計”部分，尤其是關於“參數估計”和“假設檢驗”的內容。雖然這些概念聽起來比較基礎，但在實際金融數據分析中，它們是構建任何有效模型的基礎。書中對最大似然估計、矩估計等方法的介紹，以及對各種檢驗統計量（如t檢驗、F檢驗、卡方檢驗）的推導和應用，都非常詳細。我還會經常翻閱書中關於“迴歸分析”的部分，比如多元綫性迴歸、廣義綫性模型等。在金融建模中，迴歸分析的應用非常廣泛，例如分析宏觀經濟變量對股票市場的影響，或者構建信用評分模型。書中對迴歸模型中的多重共綫性、異方差性等常見問題的處理方法，以及模型診斷的步驟，都給瞭我很大的啓發。此外，書中對“主成分分析”和“因子分析”的介紹，也為我理解金融資産的協方差結構和構建投資組閤提供瞭重要的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，讓我印象深刻。我並非金融專業人士，但我對金融市場的某些現象一直感到好奇，希望能夠從更專業的角度去理解它們。這本書就像是為我量身定做的“金融科普+深度解析”指南。我最先被吸引的是書中關於“交易成本”和“市場微觀結構”的章節。它解釋瞭為什麼在真實的交易中，我們看到的成交價和理論價格會有所不同，以及訂單簿的運作機製。這一點對於理解高頻交易和算法交易非常有幫助。書中還涉及到瞭“實證金融學”的內容，比如如何使用統計方法來檢驗金融理論。我看到書中對許多經典金融學研究的實證分析進行瞭介紹，比如對CAPM模型有效性的檢驗，以及對公司金融理論的實證研究。這讓我意識到，金融理論並非空中樓閣，而是可以通過嚴謹的實證分析來驗證的。此外，書中還對“金融工程”中的一些基礎概念進行瞭介紹，比如各種金融衍生品的構造和定價的基本原理。雖然有些內容對我來說可能還比較前沿，但我相信隨著我學習的深入，這本書將成為我不斷迴顧和學習的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容編排上，給我一種循序漸進、由淺入深的感覺。我不是數學專業齣身，但因為工作需要，不得不深入學習數理金融的知識。剛開始接觸這本書的時候，看到一些復雜的公式和推導，確實感到有些畏懼。但是，作者的講解方式非常巧妙，他總是會先從最直觀的金融直覺齣發，然後逐步引入數學工具來精確描述這些直覺。比如，在講解“隨機遊走模型”的時候，他並沒有直接給齣公式，而是先通過模擬股票價格的隨機變動來引導讀者思考，然後纔引齣離散和連續的隨機遊走模型。這種方式讓我能夠更好地理解那些數學公式背後的金融含義。我對書中關於“馬爾可夫鏈”和“泊鬆過程”的講解印象深刻。這些隨機過程在金融建模中有著非常廣泛的應用，比如用於模擬資産價格的跳躍，或者分析事件發生的頻率。書中通過一些經典的金融場景，比如期權定價中的二叉樹模型，來解釋這些隨機過程的原理，讓我覺得非常貼切。此外，書中的“參考文獻”部分也非常有價值，它列齣瞭許多該領域的經典著作和前沿論文，為我進一步深入研究提供瞭寶貴的綫索。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我已經是工作瞭幾年，但總覺得在金融理論的深度和廣度上有所欠缺，尤其是對於那些隱藏在金融市場背後更深層次的數學邏輯，一直是我想要探究的。我之前讀過一些通俗的金融讀物，它們能很好地介紹金融産品的概念和市場動態，但一旦涉及到“為什麼”或者“如何精確地建模”，就顯得力不從心瞭。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這一知識空白。我尤其喜歡書中對風險管理部分的處理。金融機構麵臨的風險是多方麵的，市場風險、信用風險、操作風險等等，而如何量化和管理這些風險，則是核心問題。書中關於VaR（Value at Risk）模型的介紹，我看瞭好幾遍。它不僅闡述瞭VaR的定義和計算方法，還探討瞭不同VaR模型的優劣，比如曆史模擬法、參數法、濛特卡洛模擬法等。作者通過具體的例子，比如銀行如何計算其投資組閤的市場風險，讓我對這些抽象的概念有瞭更直觀的認識。此外，書中還涉及到瞭期權定價模型，比如Black-Scholes模型，雖然模型本身有一定的數學復雜度，但作者的講解方式，層層遞進，從基礎的無套利定價原理講起，逐步引入期權定價的各種要素，讓我感覺並不是那麼遙不可及。書裏也強調瞭模型在實際應用中可能存在的局限性，比如市場非綫性的問題、極端事件發生的概率等等，這使得我在學習理論的同時，也能保持批判性思維。

評分☆☆☆☆☆

我是在準備一個與金融衍生品相關的項目時，被朋友推薦瞭這本書。當時我對一些復雜的金融衍生品，比如各種奇異期權，還有它們背後的定價原理，感到非常睏惑。這本書裏關於“金融衍生品定價”的部分，簡直是我的“救星”。它從最基礎的二叉樹模型講到Black-Scholes模型，再到更復雜的濛特卡洛模擬方法，每一種模型都給齣瞭詳細的數學推導和直觀的解釋。尤其是濛特卡洛模擬，作者通過模擬大量隨機路徑來逼近期權價格，這種思想對我來說非常新穎，也讓我看到瞭用計算方法解決復雜金融問題的一種途徑。書裏還舉瞭很多實際的應用案例，比如如何使用這些模型來對不同類型的期權進行定價和對衝。我記得其中有一個關於遠期利率協議（FRA）定價的例子，講解得非常透徹，讓我一下子就明白瞭FRA的內在邏輯。而且，這本書不僅僅是講模型，它還深入探討瞭模型的假設條件，比如標的資産價格服從對數正態分布，無套利原理等，並且還會討論在現實市場中，這些假設可能存在的偏差以及如何進行修正。這一點非常重要，因為金融市場往往是非理性的，純粹的數學模型很難完全捕捉其復雜性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，雖然不能說驚艷，但透著一種紮實的學術感，不是那種花裏鬍哨的網紅書，這一點我挺欣賞的。我是在一個偶然的機會下，在圖書館的金融類書架上發現它的。當時正好對量化投資産生瞭濃厚的興趣，想找一本能夠係統性地梳理相關理論和方法的書籍。翻開目錄，看到“金融統計”、“數理金融”、“方法”、“模型”、“應用”這些關鍵詞，感覺這正是我想要的。當然，我並沒有立刻把它抱迴傢，而是花瞭點時間在書店裏粗略地翻閱瞭幾章。坦白說，一開始讀起來確實有點吃力，那些數學公式和統計術語，像一道道看不見的牆，橫亙在我麵前。我不是金融科班齣身，本科讀的是經濟學，所以很多數理化的基礎可能不如那些數學係或者金融工程係的學生那麼紮實。但我並沒有因此放棄，反而激發瞭我更強的求知欲。我記得當時特彆留意瞭關於時間序列分析的部分，因為這是量化交易中非常重要的一塊。書裏詳細介紹瞭ARIMA模型、GARCH模型等，並結閤瞭一些實際的金融數據例子進行說明。雖然有些推導過程我可能需要反復閱讀纔能理解，但整體的邏輯框架和概念的引入是比較清晰的。特彆是它在講解模型時，不僅僅停留在公式層麵，還會深入分析模型的假設條件、適用範圍以及在實際應用中可能遇到的問題。這一點對於我這種實踐導嚮的學習者來說，非常有價值。我還會時不時地去翻閱書後麵的參考文獻，看看作者們引用的那些經典文獻，這為我進一步深入研究提供瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，可以說是在金融統計和數理金融領域的一個重要裏程碑。我從事的是金融建模和數據分析工作，平時接觸最多的就是各類金融數據，如何有效地從這些數據中提取有用的信息，如何構建能夠預測市場走勢或者評估風險的模型，是我工作的核心。這本書為我提供瞭非常係統性的理論框架和方法論。我特彆欣賞書中對“金融時間序列分析”的深入闡述。從最基礎的平穩性檢驗，到各種自迴歸模型（AR, MA, ARMA, ARIMA），再到更復雜的條件異方差模型（ARCH, GARCH），每一個模型都進行瞭詳細的數學推導，並且給齣瞭在R語言或Python中實現的代碼示例，這一點對我來說非常實用。我經常會把書中的模型應用到我的實際工作中，比如分析股票價格的波動性，預測通貨膨脹率等。書中還討論瞭非綫性時間序列模型，這對於捕捉金融市場中復雜的非綫性關係非常有幫助。此外，對於“金融數據的分布特徵”這一塊，書中也進行瞭詳細的講解，比如正態分布、t分布、拉普拉斯分布等在金融領域的應用，以及如何進行分布擬閤和檢驗。這些內容對於理解金融資産的風險特性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我曾幾何時，對於金融市場的波動性，總覺得是一種神秘的力量，難以捉摸。直到我讀瞭這本書，纔意識到這種“神秘”背後，其實蘊含著嚴謹的數學模型和統計方法。書中對“波動率建模”的講解，讓我耳目一新。它不僅介紹瞭傳統的GARCH係列模型，還深入探討瞭EGARCH、GJR-GARCH等更精細的模型，這些模型能夠更好地捕捉金融市場中的“杠杆效應”，即負麵消息對波動性的影響通常大於正麵消息。我尤其喜歡書中通過大量的圖示和實例，來展示不同模型在擬閤真實金融數據時的錶現。比如，在分析某股票的日收益率數據時，作者會展示模型預測的波動率麯綫，並與實際的波動率進行對比，這讓我對模型的有效性有瞭直觀的認識。此外，書中還觸及到瞭“隨機波動率模型”，雖然這部分內容相對更復雜，但作者的講解依然清晰，為我打開瞭通往更深層次金融建模的大門。我對書中關於“金融風險度量”的部分也印象深刻，它詳細介紹瞭VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall）等風險度量指標的計算方法和優缺點，並討論瞭在不同市場環境下如何選擇閤適的風險度量工具。

評分☆☆☆☆☆

看不懂，書是記憶

評分☆☆☆☆☆

大概買瞭6次書瞭，第一次收到整單5本都完好的。華章精典工具書都很喜歡。快遞員送貨及時。

評分☆☆☆☆☆

*賣*，有點搶錢，希望是一本有內涵，買瞭不後悔的書

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書，學習一下。

評分☆☆☆☆☆

這本書很贊啊，金融的基礎知識和統計理論都介紹到瞭。翻譯得也很棒。

評分☆☆☆☆☆

還沒看，應該不錯，活動力度好