統計學（下冊）：方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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林惠玲

圖書標籤:

• 統計學
• 統計方法
• 應用統計
• 概率統計
• 數據分析
• 統計推論
• 樣本調查
• 迴歸分析
• 方差分析
• 統計學教材

好的，這是一份關於不包含《統計學（下冊）：方法與應用》的圖書簡介，旨在詳細介紹其他相關領域的圖書內容，並避免提及您提到的特定書名。 --- 深度探索：金融計量經濟學與時間序列分析 本書概述 本書深入剖析瞭金融市場中復雜數據背後的統計學原理與應用，尤其聚焦於時間序列分析在金融領域的實戰應用。我們不再停留在基礎的描述性統計層麵，而是緻力於構建和檢驗能夠解釋資産定價、風險管理以及宏觀經濟波動的計量模型。本書旨在為讀者提供一套嚴謹而實用的分析工具箱，使他們能夠處理高頻金融數據、理解波動性聚類現象，並準確預測市場趨勢。 第一部分：金融時間序列基礎與經典模型 本部分首先係統迴顧瞭時間序列分析的基本概念，包括平穩性檢驗、自相關與偏自相關函數（ACF/PACF）的解讀。我們將重點討論金融數據特有的挑戰，如尖峰厚尾分布、異方差性以及潛在綫性/非綫性結構。 平穩性與非平穩性： 詳細介紹瞭單位根檢驗（如ADF、KPSS檢驗）在識彆金融資産價格是否具有隨機遊走特性的重要性。非平穩性的處理是進行有效預測的前提。 ARMA/ARIMA 模型傢族的擴展應用： 介紹瞭如何將經典的自迴歸移動平均模型應用於金融迴報率序列的建模。重點探討瞭如何通過模型識彆、參數估計和診斷檢驗，構建齣能夠有效捕捉序列短期動態的描述性模型。 協整與嚮量自迴歸（VAR）： 針對多變量金融係統，本書引入瞭協整理論，用於分析不同資産或宏觀經濟變量之間的長期均衡關係。VAR模型則被用來研究這些變量間的動態相互作用，例如利率衝擊對匯率和通脹的影響。 第二部分：波動性建模與風險管理 金融市場最顯著的特徵之一是波動的聚集性。本部分專注於解釋和建模這種異方差現象，這對於風險評估至關重要。 ARCH 與 GARCH 模型族： 這是金融計量經濟學的核心工具。我們詳細闡述瞭標準GARCH(1,1)模型的構造原理、最大似然估計方法及其在波動率預測中的錶現。隨後，我們深入探討瞭更高級的變體，如EGARCH（允許非對稱效應，即杠杆效應）、GJR-GARCH以及隨機波動率（Stochastic Volatility, SV）模型。 波動率的量化與應用： 書中提供瞭實際案例，展示如何利用這些模型來計算風險價值（VaR）和預期虧損（Expected Shortfall, ES）。討論瞭不同波動率預測方法（如曆史模擬法、參數法）在實際投資組閤風險控製中的優劣。 多變量波動率建模： 隨著投資組閤規模的擴大，理解資産間的條件協方差結構變得關鍵。本書介紹瞭多元GARCH模型（如CCC-GARCH, DCC-GARCH），用以動態估計和模擬跨資産的風險相關性。 第三部分：高頻數據與微觀結構分析 現代金融市場産生瞭海量的微觀數據，這對傳統的基於日末或日內的模型提齣瞭挑戰。本部分轉嚮處理更高頻率的數據。 高頻數據預處理： 討論瞭處理跳躍、報價延遲、微觀結構噪聲等問題的技術，如使用預估市場衝擊（Market Microstructure Noise）對序列進行去噪。 跳躍擴散模型（Jump-Diffusion）： 介紹 Merton 和 Kou 等人的模型，用於刻畫資産價格中突然發生的、無法通過連續過程解釋的劇烈變動。 實現波動率（Realized Volatility）： 重點介紹瞭如何利用高頻數據構建的估計量來替代傳統的收益率方差，作為更有效的前景波動率估計。 第四部分：高級議題——非綫性、機器學習與政策應用 最後一部分拓寬瞭視野，探討瞭超越經典綫性假設的前沿方法。 非綫性時間序列模型： 引入瞭狀態空間模型和隱馬爾可夫模型（HMM），用於捕捉金融時間序列中潛在的、非綫性的狀態轉換（例如，從牛市到熊市的轉換）。 機器學習在金融預測中的角色： 探討瞭神經網絡（如RNN、LSTM）在處理復雜的、長程依賴的時間序列數據中的潛力。本書對比瞭傳統計量模型與深度學習模型在預測準確性和模型可解釋性方麵的權衡。 宏觀金融與政策影響： 結閤計量工具分析中央銀行的貨幣政策衝擊如何通過利率和信貸渠道影響資産市場，以及如何使用結構性VAR（SVAR）來識彆和量化這些結構性衝擊。 目標讀者 本書麵嚮具有紮實微積分和綫性代數基礎的研究生、金融工程專業學生、量化分析師、資産管理公司的風險經理以及對利用嚴謹統計方法解決實際金融問題感興趣的專業人士。它要求讀者具備一定的計量經濟學初步知識，但力求在方法論的推導與實際案例的結閤上達到平衡，確保理論的嚴密性與實踐的可操作性。 ---