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本书乃作者依多年教学经验所整理出之架构，课程内容及范题编排方式皆由浅到深循序渐进，且各章习题皆以基础题及进阶题分类，方便读者自修学习。由于本书是以考试为出发点，因此揉合了目前市场上较流行之商统、高统及简单数统课本之内容去芜存菁，在内容设计上尽量广泛且丰富，引导读者推导各种统计公式及练习各种题型，使同学在学习统计时有较快之捷径。

　　本书共分上、下二册，上册主要是叙述统计及机率理论部分，此部分为统计学之根基，一般同学在学习上册机率部分时，皆会有挫折感，因其牵涉到微积分的观念，尤其是对于数学观念不强的同学更显吃力。一般坊间商统教科书中机率部分皆描述太少，因此本书特别加强了机率重点内容，引导同学慢慢由浅而深进入此领域而不再害怕。由于上册为下册之基础，因此上册所学的部分皆为下册推导统计方法之工具，故同学在学习机率过程中，应先理解公式之推导再了解其观念，如此在研读下册时便能消除学习统计推论之恐惧。

　　建议搭配作者所着之《统计学(下)》，加强统计观念，学习推论技巧。

　　本书收录至107年重要学校之精选试题及解答，使同学在熟悉考题之余，更可以掌握应考趋势，轻松应付研究所统计学的考试。另有鑑于研究所统计考题范围愈来愈广泛、题型也愈来愈灵活，还可搭配作者《统计学经典800题》，课后练习，更能体会及发现思考上之死角，进而提升读者在升学考试上之竞争能力。

深入解析与应用：现代金融市场实务 本书导读： 本书《现代金融市场实务》旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的金融市场知识体系。不同于侧重基础理论或特定统计方法的著作，本书聚焦于当前全球金融市场运作的实际机制、关键参与者、复杂工具及其风险管理策略。它假定读者已具备基础的经济学或商科背景，并致力于弥合学术理论与市场实践之间的鸿沟。 第一部分：金融市场基础架构与演变 本部分首先勾勒出全球金融市场的宏大图景，详细解析了现代金融体系的构成要素。我们审视了从场内交易（如纽约证券交易所、伦敦金属交易所）到场外交易（OTC）市场的运作流程与监管框架。 第一章：金融市场的功能与分类 本章深入探讨了金融市场在资源配置、价格发现和流动性提供中的核心作用。我们将区分货币市场、资本市场、外汇市场和衍生品市场，并分析它们之间的相互联系。重点分析了近年来金融科技（FinTech）对传统市场结构带来的颠覆性影响，例如去中心化金融（DeFi）的兴起及其对传统清算和结算系统的挑战。 第二章：关键市场参与者的角色与行为 不同于将市场参与者视为抽象的“理性经济人”，本章着重分析了真实世界中机构投资者的异质性行为。详细剖析了共同基金、对冲基金、养老基金、主权财富基金、投资银行以及高频交易（HFT）公司的投资策略、激励机制和市场影响力。例如，我们将通过案例研究分析“羊群效应”在特定市场环境下如何被机构行为放大。 第三章：金融监管的国际协调与国内实践 金融市场的稳定高度依赖于有效的监管。本章系统梳理了巴塞尔协议（III及未来展望）、多德-弗兰克法案（Dodd-Frank Act）等国际监管框架的核心内容。讨论了金融稳定理事会（FSB）在应对系统性风险中的作用，并探讨了宏观审慎工具（如逆周期资本缓冲）如何在实践中被运用以管理信贷周期。 第二部分：固定收益、股权与外汇市场深度剖析 本部分将视角聚焦于三大核心资产类别，揭示其定价模型、风险特征及交易策略。 第四章：固定收益工具的复杂性 本书对债券市场的论述远超基础的久期和凸性计算。我们详细阐述了不同期限结构下政府债券、公司债券、抵押贷款支持证券（MBS）和资产支持证券（ABS）的结构特点和定价难点。重点解析了信用风险的建模，包括使用结构化模型（如Merton模型）和简化概率方法评估违约风险。同时，深入分析了利率掉期、远期利率协议等利率衍生品的实际应用，尤其是在利率环境剧烈波动的时期。 第五章：现代股票市场分析与交易 在股票估值方面，本书对比了现金流折现法（DCF）的精细应用与相对估值法的局限性。更重要的是，我们探讨了行为金融学如何解释市场异常现象。在交易策略上，细致剖析了量化选股模型的设计原理，包括因子投资（如价值、动量、质量因子）的构建与回测，以及如何通过高频数据捕捉短期市场微观结构中的套利机会。 第六章：外汇与跨境资本流动 外汇市场是全球流动性最高的市场。本章阐述了购买力平价、利率平价等经典理论，并着重分析了在“粘性价格”和“非理性预期”背景下，如何运用货币政策预期和地缘政治事件来预测短期汇率波动。深入分析了远期与掉期交易在企业跨国融资中的风险对冲作用。 第三部分：金融衍生品：风险管理与投机工具 衍生品是现代金融的基石，也是风险敞口管理的核心。 第七章：期权定价与波动率管理 本书超越了标准的Black-Scholes-Merton模型，强调了波动率的动态特性。详细介绍了波动率微笑（Volatility Smile）和波动率曲面（Volatility Surface）的成因，并提供了利用跳跃扩散模型（Jump Diffusion Models）处理极端事件的方法。在实务应用中，重点解析了利用期权策略（如跨式组合、蝶式组合）进行波动率交易和不对称风险敞口构建的技巧。 第八章：期货与信用风险转移 本章探讨了不同资产类别（商品、股指、利率）期货合约的套期保值应用，并分析了期货交易所如何通过保证金制度来管理对手方风险。关于信用衍生品，本书详述了信用违约互换（CDS）的结构和定价，并分析了2008年金融危机中CDS市场失灵的关键教训，以及监管机构如何试图将此市场纳入中央清算。 第四部分：风险管理与投资组合的实践 成功的金融实践建立在对风险的深刻理解和科学的组合构建之上。 第九章：全面风险管理框架 本章整合了市场风险、信用风险、操作风险和流动性风险的管理方法。在市场风险计量方面，重点介绍了历史模拟法、参数法（VaR）的优缺点，并深入探讨了条件风险价值（CVaR/ES）作为更稳健风险度量指标的应用。此外，还包括了压力测试和情景分析在评估极端损失潜力中的关键作用。 第十章：投资组合构建与绩效归因 本书讨论了超越经典马科维茨均值-方差优化的现代投资组合理论（MPT）的局限性。重点分析了风险平价（Risk Parity）策略，该策略旨在平衡不同资产类别的风险贡献而非资本权重。最后，详细阐述了投资绩效的归因分析，如何通过行业、因子和个股选择来准确评估基金经理的真实贡献。 结语：未来金融市场的挑战与机遇 本书最后展望了人工智能、区块链、气候变化（ESG投资）等前沿议题对金融市场带来的结构性变革，为读者提供了持续学习和适应市场变化的路线图。 目标读者： 本书适合金融机构的中高层从业人员、风险管理师、量化分析师、金融工程专业的硕士及博士研究生，以及渴望从理论走向实战的金融专业人士。通过本书的学习，读者将能够精准识别市场动态，优化风险控制流程，并设计出更具韧性和盈利能力的金融策略。

Chapter 1　叙述统计
Chapter 2　机率概论
Chapter 3　一维随机变数及其机率分配
Chapter 4　二维随机变数及联合机率分配
Chapter 5　常见间断机率分配模式
Chapter 6　特殊连续型机率分配
Chapter 7　抽样及抽样分配
Chapter 8　点估计
附录　统计分配表

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《统计学(上)》这本书时，我带着一种“挑战不可能”的心态。我一直认为自己是那种对数字和逻辑分析不太敏感的人，对统计学更是敬而远之，总觉得它是属于数学家的领域。但这本书完全打破了我的刻板印象。作者的叙述方式非常独特，他没有采用那种干巴巴的教科书式讲解，而是通过大量的案例，将统计学的概念巧妙地融入其中。我像是跟着一个经验丰富的解说员，在博物馆里欣赏一件件精美的展品，每一件展品都讲述着一个关于数据和规律的故事。 我特别欣赏书中关于“相关性与因果性”的讨论。这对我来说是一个巨大的启发。过去，我常常混淆这两个概念，认为只要两个事物同时发生，它们之间就一定存在某种因果关系。然而，这本书用清晰的逻辑和生动的例子，让我明白，相关性仅仅表明两者之间存在某种联系，但并不直接说明谁导致了谁。这种对概念的严谨区分，让我对数据分析有了更深刻的理解，也让我不再轻易地被表面的数据现象所误导。此外，书中对“假设检验”的讲解也让我受益匪浅，我学会了如何科学地检验一个假设，如何理解p值，以及如何避免常见的统计陷阱。这本书不仅仅是教授知识，更是在培养一种批判性思维和严谨的分析能力，这对我的人生和工作都有着深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚拿到《统计学(上)》这本书的时候，我内心是有些忐忑的。毕竟，提到“统计学”，脑海里立刻浮现出各种复杂的公式、令人眼花缭乱的概率分布图，还有那些让我头疼不已的假设检验。我一直以为自己是跟数字“八字不合”的那种人，所以抱着一种“试试看，大不了看不懂”的心态开始阅读。然而，出乎我意料的是，这本书的叙述方式异常清晰且富有逻辑性。作者似乎非常懂得如何将抽象的概念具象化，他用大量贴近生活的比喻和案例，将那些看似遥不可及的统计学原理，一点点地掰开了，揉碎了，呈现在我面前。 我尤其印象深刻的是关于“抽样”和“推断性统计”的讨论。在我的认知里，要了解一个整体，就必须考察它的每一个部分，这显然是不现实的。但这本书告诉我，通过科学的抽样方法，我们可以从一部分样本中，对整个总体做出合理的推断。这就像是在茫茫人海中，通过观察几个人的行为，就能大致了解一个群体的特征一样。作者循序渐进地引导我理解了置信区间、假设检验等概念，并且详细解释了每一步的逻辑依据，让我不再是机械地记忆公式，而是真正理解了它们背后的意义。这种深入浅出的讲解，让我原本对统计学的恐惧感荡然无存，取而代之的是一种豁然开朗的喜悦。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，简直就像一座知识的宝库，打开它，我感觉自己仿佛走进了一个全新的世界。在阅读这本书之前，我对“统计”这个词的印象非常模糊，只觉得它是一个与数字、报表打交道的东西，听起来枯燥乏味。然而，当我翻开《统计学(上)》，一切都改变了。作者的笔触非常生动，他没有一开始就堆砌那些让人头晕的公式和专业术语，而是从一些我们日常生活中能够遇到的例子入手，比如超市的促销活动，体育比赛的数据分析，甚至是我们每天看到的天气预报，都巧妙地融入了统计学的原理。 我尤其喜欢书中关于“描述性统计”的部分，它就像是一位技艺精湛的魔术师，把一堆杂乱无章的数据变得井井有条。图表，如直方图、饼图、折线图，在书中被描绘得栩栩如生，仿佛能自己跳出来说话一样。我学会了如何通过这些图表快速地抓住数据的核心特征，了解数据的分布情况，以及如何用均值、中位数、众数等指标来概括一组数据。更重要的是，我开始理解，这些看似简单的数字和图形背后，隐藏着深刻的规律和信息，它们能够帮助我们做出更明智的决策，避免被表面现象所迷惑。这本书不仅仅是教我“是什么”，更教会我“为什么”和“怎么用”，这种由浅入深的讲解方式，让我真正感受到了学习的乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《统计学(上)》这本书不仅仅是一本教科书，更像是一次思想的启迪之旅。在此之前，我对“统计”的理解，顶多停留在考试成绩的平均分，或是新闻报道中的一些数据图表，总觉得它离我的生活很远。但这本书以一种极其亲切和引人入胜的方式，将统计学的世界展现在我眼前。作者就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索这个由数据构成的奇妙领域。我从未想过，那些看似枯燥的数字和公式，竟然能够如此清晰地揭示出事物运行的规律。 令我印象最深刻的是书中关于“数据可视化”的章节。它让我明白，好的图表不仅仅是数据的堆砌，更是信息的传递者，能够以最直观的方式呈现出隐藏在数据背后的故事。从柱状图到散点图，再到箱线图，作者都详细讲解了它们各自的适用场景以及如何解读。我学会了如何通过视觉化的方式，快速识别出数据的异常值、趋势和相关性，这比单纯地阅读一堆数字要高效得多。更重要的是，这本书让我看到了统计学在各个领域的身影：从医学诊断的辅助，到市场营销的策略制定，再到社会现象的分析，无处不体现着统计学的智慧。我开始意识到，统计学并非高不可攀的学科，而是每个人都应该掌握的一种思维工具，它能帮助我们更清晰地认识世界，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，感觉就像是经历了一场思维的“极限挑战”，但同时又充满了意外的惊喜。一开始，我对统计学的理解仅限于一些基础的概念，比如平均值和百分比，认为它们只是简单的计算工具。然而，《统计学(上)》这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种近乎“侦探破案”的风格，将统计学中看似独立的各种方法巧妙地串联起来，揭示了它们在现实世界中的强大应用。我开始理解，统计学不仅仅是关于数字，更是关于如何从海量的数据中提取有价值的信息，如何发现隐藏的模式，以及如何评估不确定性。 书中关于“概率”的讲解，让我眼前一亮。以往我对概率的认识，停留在抛硬币、掷骰子的简单游戏层面。但这本书却将概率论的根基，如条件概率、贝叶斯定理等，与实际的风险评估、决策分析紧密结合。我学会了如何用概率的语言来描述和量化不确定性，以及如何利用这些知识来做出更理性的判断。更让我感到惊叹的是，作者在书中展示了如何利用统计学的方法来验证科学理论，预测未来趋势，甚至在商业决策中规避风险。这种将理论与实践无缝对接的讲解方式，让我深刻体会到统计学作为一门“科学的语言”的魅力，它不仅能帮助我们理解世界，更能引导我们改造世界。