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統計與金融(金融學譯叢) 版權信息
- ISBN：9787300115474
- 條形碼：9787300115474 ; 978-7-300-11547-4
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
統計與金融(金融學譯叢) 內容簡介
本書內容涉及金融學與統計學的諸多內容，與一般偏重于單純介紹理論知識和模型的著作不同，它把統計模型和金融模型聯系在一起，寓統計學知識于金融學之中，并且用各種軟件做出了完美的應用程序。本書的主要特點是：
·運用金融中的例子，闡明概率與統計的主要原理。
·幫助讀者理解以經驗為依據的研究方法在金融和運籌學中足如何運用的。
·介紹了新的統計方法，例如時間序列、garch模型、再抽樣以及非參數回歸。
·提供了一些運用matlab和sas軟件包的例子。
統計與金融(金融學譯叢) 目錄
第1章 緒論
1．1 參考文獻
第2章 概率與統計模型
2．1 緒論
2．2 概率原理
2．3 概率分布
2．4 隨機變量的函數
2．5 隨機樣本
2．6 二項分布
2．7 位置參數、尺度參數和形狀參數
2．8 常見的連續分布
2．9 正態分布的抽樣
2．10 順序統計量和樣本的cdf
2．11 偏度和峰度
2．12 厚尾分布
2．13 大數定律和中心極限定理
2．14 多元分布
2．15 預測
2．16 條件分布
2．17 隨機變量的線性函數
2．18 估計
2．19 置信區間
2．20 假設檢驗
2．21 小結
2．22 參考書目注釋
2．23 參考文獻
2．24 習題
第3章 收益
3．1 引言
3．2 行為收益
3．3 隨機游走模型
3．4 隨機游走假設的起源
3．5 有效市場假說(emh)
3．6 離散的利率以及連續復合的利率
3．7 小結
3．8 參考書目注釋
3．9 參考文獻
3．10 習題
第4章 時間序列模型
4．1 時間序列數據
4．2 平穩過程
4．3 ar(1)(一階線性)自回歸過程
4．4 ar(1)過程的估計
4．5 ar(p)模型
4．6 滑動平均過程(ma)
4．7 arima過程
4．8 模型選擇
4．9 三個月期美國國債利率
4．10 預報
4．11 小結
4．12 參考書目注釋
4．13 參考文獻
4．14 習題
第5章 組合理論
5．1 預期收益和風險的權衡
5．2 一種風險資產和一種無風險資產
5．3 兩類風險資產
5．4 兩種風險資產與一種無風險資產的組合
5．5 n種風險資產的風險有效組合
5．6 二次規劃
5．7 組合理論有用嗎?
5．8 效用理論
5．9 小結
5．10 參考書目注釋
5．11 參考文獻
5．12 習題
第6章 回歸
6．1 引言
6．2 *小二乘法
6．3 標準誤差，t值以及戶值
6．4 方差分析，r2分析以及f檢驗
6．5 回歸對沖
6．6 回歸以及*佳線性預測
6．7 模型選擇
6．8 共線性以及方差波動
6．9 預測值的集中
6．10 非線性回歸
6．11 一般回歸模型
6．12 解決方法
6．13 雙邊轉換回歸
6．14 變換的幾何圖
6．15 穩健回歸
6．16 小結
6．17 參考書目注釋
6．18 參考文獻
6．19 習題
第7章 資本資產定價模型
7．1 capm緒論
7．2 資本市場線(cml)
7．3 β系數和證券市場線
7．4 證券特征線
7．5 另外一些投資組合理論
7．6 β的估計和capm的檢驗
7．7 capm在投資組合分析中的應用
7．8 因素模型
7．9 一個有趣的問題
7．10 β是常數嗎?
7．11 小結
7．12 參考書目注釋
7．13 參考文獻
7．14 習題
第8章 期權定價
8．1 引言
8．2 看漲期權
8．3 單一價格法則
8．4 貨幣的時間價值和現值
8．5 看漲期權定價——一個簡單的二項式例子
8．6 二步二項式期權定價
8．7 由期望值進行套利定價
8．8 一般的二叉樹模型
8．9 鞅
8．10 由二叉樹到隨機游走和布朗運動
8．11 幾何布朗運動
8．12 運用布萊克—斯科爾斯模型
8．13 隱含波動率
8．14 看跌期權
8．15 期權價格的演變
8．16 期權和套期保值的杠桿作用
8．17 希臘字母
8．18 內在價值和時間價值
8．19 小結
8．20 參考書目注釋
8．21 參考文獻
8．22 習題
第9章 固定收益證券
9．1 引言
9．2 零息債券
9．3 票息債券
9．4 到期收益率
9．5 期限結構
9．6 連續復利
9．7 連續遠期率
9．8 價格對于收益率的敏感性
9．9 遠期連續利率的估計
9．10 小結
9．11 參考書目注釋
9．12 參考文獻
9．13 習題
第10章 再抽樣
10．1 引言
10．2 均值的置信區間
10．3 再抽樣和有效投資組合
10．4 bagging
10．5 小結
10．6 參考書目注釋
10．7 參考文獻
10．8 習題
第11章 風險價值
11．1 風險管理的必要性
11．2 單資產的var
11．3 資產投資組合的var
11．4 選擇持有期和置信系數
11．5 v9r和風險管理
11．6 小結
11．7 參考書目注釋
11．8 參考文獻
11．9 習題
第12章 garch模型
12．1 引言
12．2 條件均值和條件方差的建模
12．3 arch(1)過程
12．4 ar(1)／arch(1)模型
12．5 arch(q)模型
12．6 garch(p，q)模型
12．7 garch過程有厚尾
12．8 arma過程與garch過程的比較
12．9 garch模型的擬態
12．10 lgarch模型
12．11 garch-m過程
12．12 e-garch
12．13 garch族
12．14 garch模型在金融中的應用
12．15 廣泛的garch過程下的期權定價
12．16 小結
12．17 參考書目注釋
12．18 參考文獻
12．19 習題
第13章 非參數回歸和樣條函數
13．1 前言
13．2 回歸模型的選擇
13．3 線性樣條
13．4 其他次數的樣條函數
13．5 *小二乘估計
13．6 樣條函數的選擇
13．7 加法的模型
13．8 罰樣條函數
13．9 小結
13．10 參考書目注釋
13．11 參考文獻
13．12 習題
第14章 行為金融學
14．1 引言
14．2 emh的辯護
14．3 對emh的挑戰
14．4 套利者可以拯救一切嗎?
14．5 數據表明什么?
14．6 市場波動和非理性繁榮
14．7 傳統金融的現代地位
14．8 參考書目注釋
14．9 參考文獻
14．10 習題
詞匯表
1．1 參考文獻
第2章 概率與統計模型
2．1 緒論
2．2 概率原理
2．3 概率分布
2．4 隨機變量的函數
2．5 隨機樣本
2．6 二項分布
2．7 位置參數、尺度參數和形狀參數
2．8 常見的連續分布
2．9 正態分布的抽樣
2．10 順序統計量和樣本的cdf
2．11 偏度和峰度
2．12 厚尾分布
2．13 大數定律和中心極限定理
2．14 多元分布
2．15 預測
2．16 條件分布
2．17 隨機變量的線性函數
2．18 估計
2．19 置信區間
2．20 假設檢驗
2．21 小結
2．22 參考書目注釋
2．23 參考文獻
2．24 習題
第3章 收益
3．1 引言
3．2 行為收益
3．3 隨機游走模型
3．4 隨機游走假設的起源
3．5 有效市場假說(emh)
3．6 離散的利率以及連續復合的利率
3．7 小結
3．8 參考書目注釋
3．9 參考文獻
3．10 習題
第4章 時間序列模型
4．1 時間序列數據
4．2 平穩過程
4．3 ar(1)(一階線性)自回歸過程
4．4 ar(1)過程的估計
4．5 ar(p)模型
4．6 滑動平均過程(ma)
4．7 arima過程
4．8 模型選擇
4．9 三個月期美國國債利率
4．10 預報
4．11 小結
4．12 參考書目注釋
4．13 參考文獻
4．14 習題
第5章 組合理論
5．1 預期收益和風險的權衡
5．2 一種風險資產和一種無風險資產
5．3 兩類風險資產
5．4 兩種風險資產與一種無風險資產的組合
5．5 n種風險資產的風險有效組合
5．6 二次規劃
5．7 組合理論有用嗎?
5．8 效用理論
5．9 小結
5．10 參考書目注釋
5．11 參考文獻
5．12 習題
第6章 回歸
6．1 引言
6．2 *小二乘法
6．3 標準誤差，t值以及戶值
6．4 方差分析，r2分析以及f檢驗
6．5 回歸對沖
6．6 回歸以及*佳線性預測
6．7 模型選擇
6．8 共線性以及方差波動
6．9 預測值的集中
6．10 非線性回歸
6．11 一般回歸模型
6．12 解決方法
6．13 雙邊轉換回歸
6．14 變換的幾何圖
6．15 穩健回歸
6．16 小結
6．17 參考書目注釋
6．18 參考文獻
6．19 習題
第7章 資本資產定價模型
7．1 capm緒論
7．2 資本市場線(cml)
7．3 β系數和證券市場線
7．4 證券特征線
7．5 另外一些投資組合理論
7．6 β的估計和capm的檢驗
7．7 capm在投資組合分析中的應用
7．8 因素模型
7．9 一個有趣的問題
7．10 β是常數嗎?
7．11 小結
7．12 參考書目注釋
7．13 參考文獻
7．14 習題
第8章 期權定價
8．1 引言
8．2 看漲期權
8．3 單一價格法則
8．4 貨幣的時間價值和現值
8．5 看漲期權定價——一個簡單的二項式例子
8．6 二步二項式期權定價
8．7 由期望值進行套利定價
8．8 一般的二叉樹模型
8．9 鞅
8．10 由二叉樹到隨機游走和布朗運動
8．11 幾何布朗運動
8．12 運用布萊克—斯科爾斯模型
8．13 隱含波動率
8．14 看跌期權
8．15 期權價格的演變
8．16 期權和套期保值的杠桿作用
8．17 希臘字母
8．18 內在價值和時間價值
8．19 小結
8．20 參考書目注釋
8．21 參考文獻
8．22 習題
第9章 固定收益證券
9．1 引言
9．2 零息債券
9．3 票息債券
9．4 到期收益率
9．5 期限結構
9．6 連續復利
9．7 連續遠期率
9．8 價格對于收益率的敏感性
9．9 遠期連續利率的估計
9．10 小結
9．11 參考書目注釋
9．12 參考文獻
9．13 習題
第10章 再抽樣
10．1 引言
10．2 均值的置信區間
10．3 再抽樣和有效投資組合
10．4 bagging
10．5 小結
10．6 參考書目注釋
10．7 參考文獻
10．8 習題
第11章 風險價值
11．1 風險管理的必要性
11．2 單資產的var
11．3 資產投資組合的var
11．4 選擇持有期和置信系數
11．5 v9r和風險管理
11．6 小結
11．7 參考書目注釋
11．8 參考文獻
11．9 習題
第12章 garch模型
12．1 引言
12．2 條件均值和條件方差的建模
12．3 arch(1)過程
12．4 ar(1)／arch(1)模型
12．5 arch(q)模型
12．6 garch(p，q)模型
12．7 garch過程有厚尾
12．8 arma過程與garch過程的比較
12．9 garch模型的擬態
12．10 lgarch模型
12．11 garch-m過程
12．12 e-garch
12．13 garch族
12．14 garch模型在金融中的應用
12．15 廣泛的garch過程下的期權定價
12．16 小結
12．17 參考書目注釋
12．18 參考文獻
12．19 習題
第13章 非參數回歸和樣條函數
13．1 前言
13．2 回歸模型的選擇
13．3 線性樣條
13．4 其他次數的樣條函數
13．5 *小二乘估計
13．6 樣條函數的選擇
13．7 加法的模型
13．8 罰樣條函數
13．9 小結
13．10 參考書目注釋
13．11 參考文獻
13．12 習題
第14章 行為金融學
14．1 引言
14．2 emh的辯護
14．3 對emh的挑戰
14．4 套利者可以拯救一切嗎?
14．5 數據表明什么?
14．6 市場波動和非理性繁榮
14．7 傳統金融的現代地位
14．8 參考書目注釋
14．9 參考文獻
14．10 習題
詞匯表
展開全部
統計與金融(金融學譯叢) 節選
《統計與金融》內容涉及金融學與統計學的諸多內容，與一般偏重于單純介紹理論知識和模型的著作不同，它把統計模型和金融模型聯系在一起，寓統計學知識于金融學之中，并且用各種軟件做出了完美的應用程序。《統計與金融》的主要特點是：運用金融中的例子，闡明概率與統計的主要原理。幫助讀者理解以經驗為依據的研究方法在金融和運籌學中是如何運用的。介紹了新的統計方法，例如時間序列、GARCH模型、再抽樣以及非參數回歸。提供了一些運用MATLAB和SAS軟件包的例子。
統計與金融(金融學譯叢) 相關資料
插圖：我們如何表示收益呢？首先，不能精確地預測收益。相反，它們具有很大的隨機性，這種隨機性意味著收入可能會比預期價值要少，甚至可能會虧損，也就是說投資包含著風險。①在很長一段時間后，人們才意識到風險是可以用概率理論來描述的。事實上，隨機性是一個發展很緩慢的概念。例如，古希臘人盡管在其他知識科學領域有著驚人的發展，而在概率問題上只有淺顯的認識。古希臘人也許會認為收益是由上帝或命運決定的，他們似乎并沒有意識到隨機現象表現出某種規律，比如說大數定律或中心極限定理。在數學的其他領域的知識體系建立之后，概率論才在投機賭博中產生出來。Peter。Bernstein曾寫過一本很有趣的流行書《與天為敵：風險探索傳奇》（Againstthe Gods：The Remar·kable Stoty of.Risk），在這本書里描述了概率理論的發展過程以及我們對風險的理解。之后，概率論雖然在這些投機游戲中得到很好的使用，但在人類生活的其他方面卻沒有得到應用，尤其在金融市場中。在賭博中通過簡單的推理和對稱假設，概率就會被發現。例如，一個骰子是均勻的，那么每一面出現的概率都是1／6，類似地，拋擲一個均勻硬幣，正反面出現的概率都是1／2。芝加哥大學的經濟學家Frank Knight指出在概率已知時的可測的不確定性或可能性風險與概率未知時非可測的不確定性之間有很大的區別。非可測的不確定就像古希臘人所謂的命運的觀點，除了不確定性誰也不能說出未來。我們舉一個簡單的例子來說明可測的不確定性。假設一個袋子中混合裝有100枚小球，其中藍色的30枚，紅色的70枚，我們隨機抽取一枚，玩一次這個游戲需要60美元，若取到的小球是紅色的，你便可贏得100美元。那么期望收益是多少呢？我們知道取到紅球的概率是0.7，便可推算出期望收益0.7×100-60-10，因此這雖然看起來似乎是一個很好的游戲，而事實上這要看一個人對待風險的態度，現在假設我們只知道袋中有100枚小球，由紅藍兩種組成而不知道每種具體個數，那就很難說出贏的幾率和期望收入了，這種不確定性是不可測的。可測的不確定性在投機和隨機樣本之外是很少見的。幸運的是，在可測的不確定性和不可測的不確定性之間有一個平衡。可測的不確定性可由數學理論推導出它的概率，不可測的不確定性的概率則是不可知的。統計推理是一門用數據來估測概率的科學，并且假定這些數據是有代表性的。在袋中裝有小球的例子中，我們從袋中
統計與金融(金融學譯叢) 作者簡介
戴維·魯珀特(David Ruppert)，美國康奈爾大學統計科學系教授。1970年在康奈爾大學獲數學學士學位，1977年在密歇根州立大學獲統計學博士學位。主要研究領域為多元統計分析、金融風險管理等。他曾在著名期刊上發表了大量很有影響力的論文，主要著作有Transformation and Weighting in Regression;Measurement Error in Nonlinear Models;Semiparametric Regression Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective等。
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