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包郵 數(shù)據(jù)科學與工程技術(shù)叢書金融統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析
作者：(美)戴維·羅伯特
開本：
16開
頁數(shù)：
420
本類榜單：計算機/網(wǎng)絡銷量榜
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數(shù)據(jù)科學與工程技術(shù)叢書金融統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787111604044
- 條形碼：9787111604044 ; 978-7-111-60404-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數(shù)據(jù)科學與工程技術(shù)叢書金融統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介
本書內(nèi)容涉及金融學中的統(tǒng)計模型和數(shù)據(jù)分析的諸多內(nèi)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(tǒng)計模型和金融模型聯(lián)系在一起，寓統(tǒng)計學知識于金融學之中，并且用R軟件做出了完美的應用程序。主要內(nèi)容包括收益、固定收益證券、探索性數(shù)據(jù)分析、建模一元分布、再抽樣、多元統(tǒng)計模型、Copulas、時間序列模型、證券投資組合理論、回歸、協(xié)整分析、固定資產(chǎn)定價模型、因子模型和主成分分析、GARCH模型、風險管理、貝葉斯數(shù)據(jù)分析和MCMC、非參數(shù)回歸和樣條。
數(shù)據(jù)科學與工程技術(shù)叢書金融統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析 目錄
目錄
前言
第1章引言
1.1文獻注記
1.2參考文獻
第2章收益
2.1引言
2.1.1凈收益率
2.1.2總收益率
2.1.3對數(shù)收益率
2.1.4股息調(diào)整
2.2隨機游走模型
2.2.1隨機游走
2.2.2幾何隨機游走
2.2.3對數(shù)價格是對數(shù)正態(tài)的幾何隨機游走嗎
2.3文獻注記
2.4參考文獻
2.5R實驗室
2.5.1數(shù)據(jù)分析
2.5.2模擬
2.6習題
第3章固定收入證券
3.1引言
3.2零息債券
3.3有息票債券
3.4到期收益率
3.4.1計算到期收益率的一般方法
3.4.2即期匯率
3.5期限結(jié)構(gòu)
3.5.1引言：利率取決于到期時間
3.5.2期限結(jié)構(gòu)的描述
3.6連續(xù)復利
3.7連續(xù)的遠期利率
3.8價格對收益率的敏感性
3.9文獻注記
3.10參考文獻
3.11R實驗室
3.11.1計算到期收益
3.11.2 繪制收益曲線
3.12習題
第4章探索性數(shù)據(jù)分析
4.1引言
4.2直方圖和核密度估計
4.3順序統(tǒng)計量、樣本CDF與樣本分位數(shù)
4.3.1樣本分位數(shù)的中心極限定理
4.3.2正態(tài)概率圖
4.3.3半正態(tài)圖
4.3.4QQ圖
4.4正態(tài)性檢驗
4.5箱形圖
4.6數(shù)據(jù)變換
4.7變換幾何
4.8變換核密度估計
4.9文獻注記
4.10參考文獻
4.11R實驗室
4.12習題
第5章單變量分布建模
5.1引言
5.2參數(shù)模型與簡約性
5.3位置參數(shù)、尺度參數(shù)和形狀參數(shù)
5.4偏度、峰度和矩
5.4.1JarqueBera檢驗
5.4.2矩
5.5重尾分布
5.5.1指數(shù)和多項式尾部
5.5.2t分布
5.5.3混合模型
5.6廣義誤差分布
5.7從對稱分布創(chuàng)建偏度
5.8基于分位數(shù)的位置、尺度和形狀參數(shù)
5.9*大似然估計
5.10MLE的Fisher信息和中心極限定理
5.11似然比檢驗
5.12AIC與BIC
5.13驗證數(shù)據(jù)和交叉驗證
5.14由*大似然法擬合分布
5.15剖面似然
5.16穩(wěn)健估計
5.17帶有參數(shù)變換的變換核密度估計
5.18文獻注記
5.19參考文獻
5.20R實驗室
5.20.1收入數(shù)據(jù)
5.20.2DAX收益
5.21習題
第6章再抽樣
6.1引言
6.2偏差、標準差和MSE的自助法估計
6.3自助法置信區(qū)間
6.3.1正態(tài)近似區(qū)間
6.3.2自助法t區(qū)間
6.3.3基本的自助法區(qū)間
6.3.4百分位數(shù)置信區(qū)間
6.4文獻注記
6.5參考文獻
6.6R實驗室
6.7習題
第7章多元統(tǒng)計模型
7.1引言
7.2協(xié)方差和相關(guān)矩陣
7.3隨機變量的線性函數(shù)
7.3.1兩個或更多隨機變量的線性組合
7.3.2獨立與和的方差
7.4散點圖矩陣
7.5多元正態(tài)分布
7.6多元t分布
7.7用*大似然來擬合多元t分布
7.8橢圓輪廓密度
7.9多元有偏t分布
7.10Fisher信息矩陣
7.11多元數(shù)據(jù)自助法
7.12文獻注記
7.13參考文獻
7.14R實驗室
7.14.1股票收益
7.14.2擬合多元t分布
7.14.3擬合一個二元t分布
7.15習題
第8章copula
8.1引言
8.2特殊copula
8.3高斯copula和tcopula
8.4阿基米德copula
8.4.1弗蘭克copula
8.4.2Clayton copula
8.4.3Gumbel copula
8.5秩相關(guān)
8.5.1肯德爾的tau相關(guān)系數(shù)
8.5.2斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)
8.6尾部相關(guān)
8.7計算copula
8.7.1*大似然
8.7.2擬*大似然估計
8.7.3計算元高斯分布和元t分布
8.8文獻注記
8.9參考文獻
8.10R實驗室
8.10.1模擬copula
8.10.2對收益數(shù)據(jù)擬合copula
8.11習題
第9章時間序列模型:基礎知識
9.1時間序列數(shù)據(jù)
9.2平穩(wěn)過程
9.2.1白噪聲
9.2.2預測白噪聲
9.3估計平穩(wěn)過程的參數(shù)
9.4AR（1）過程
9.4.1弱平穩(wěn)AR（1）過程的性質(zhì)
9.4.2收斂到平穩(wěn)分布
9.4.3非平穩(wěn)AR（1）過程
9.5AR（1）過程的估計
9.5.1殘差與模型檢驗
9.5.2*大似然和條件*小二乘
9.6AR（p）模型
9.7滑動平均過程
9.7.1MA（1）過程
9.7.2一般的MA過程
9.8ARMA過程
9.8.1后向算子
9.8.2ARMA模型
9.8.3ARMA（1，1）過程
9.8.4ARMA參數(shù)估計
9.8.5差分算子
9.9ARIMA過程
9.10單位根檢驗
9.11自動選擇一個ARIMA模型
9.12預測
9.12.1預測誤差和預測區(qū)間
9.12.2通過模擬計算預測限
9.13偏自相關(guān)系數(shù)
9.14文獻注記
9.15參考文獻
9.16R實驗室
9.16.1Tbill比率
9.16.2預測
9.17習題
第10章時間序列模型：更多主題
10.1季節(jié)性ARIMA模型
10.1.1季節(jié)性和非季節(jié)性差分
10.1.2乘法ARIMA模型
10.2時間序列的BoxCox變換
10.3多變量時間序列
10.3.1互相關(guān)函數(shù)
10.3.2多變量白噪聲
10.3.3多變量ARMA過程
10.3.4使用多變量AR模型預測
10.4長記憶過程
10.4.1長記憶平穩(wěn)模型的需要
10.4.2分數(shù)階差分
10.4.3FARIMA過程
10.5自助法時間序列
10.6文獻注記
10.7參考文獻
10.8R實驗室
10.8.1季節(jié)性ARIMA模型
10.8.2VAR模型
10.8.3長記憶過程
10.8.4一個ARIMA過程的基于模型的自助法
10.9習題
第11章投資組合理論
11.1權(quán)衡預期收益和風險
11.2一種風險資產(chǎn)和一種無風險資產(chǎn)
11.3兩種風險資產(chǎn)
11.4結(jié)合兩種風險資產(chǎn)與一種無風險資產(chǎn)
11.4.1兩種風險資產(chǎn)的切線資產(chǎn)組合
11.4.2結(jié)合切線資產(chǎn)組合和無風險資產(chǎn)
11.4.3ρ12的效果
11.5賣空
11.6N個風險資產(chǎn)投資組合的風險有效
11.7再抽樣和有效投資組合
11.8文獻注記
11.9參考文獻
11.10R實驗室
11.11習題
第12章回歸：基礎知識
12.1引言
12.2直線回歸
12.2.1*小二乘估計
12.2.2β∧1的方差
12.3多元線性回歸
12.4方差分析、平方和以及R2
12.4.1AOV表
12.4.2自由度
12.4.3均值平方和和F檢驗
12.4.4調(diào)整R2
12.5模型選擇
12.6共線性和方差膨脹
12.7偏殘差圖
12.8中心化預測變量
12.9正交多項式
12.10文獻注記
12.11參考文獻
12.12R實驗室
12.13習題
第13章回歸診斷
13.1回歸診斷簡介
13.1.1杠桿值
13.1.2殘差
13.1.3庫克距離
13.2檢驗模型假設
13.2.1非正態(tài)分布
13.2.2非常數(shù)方差
13.2.3非線性
13.2.4殘差相關(guān)性和偽回歸
13.3文獻注記
13.4參考文獻
13.5R實驗室
13.6習題
第14章回歸：高級主題
14.1帶有ARMA誤差的線性回歸
14.2線性回歸的理論
14.2.1相關(guān)噪聲的影響和異方差性
14.2.2回歸的*大似然估計
14.3非線性回歸
14.4從零息債券價格估計遠期利率
14.5雙邊變換回歸
14.6只變換因變量
14.7二元回歸
14.8線性化一個非線性模型
14.9穩(wěn)健回歸
14.10回歸和*佳線性預測
14.10.1*佳線性預測
14.10.2*佳線性預測的預測誤差
14.10.3回歸是經(jīng)驗*佳線性預測
14.10.4多元線性預測
14.11回歸對沖
14.12文獻注記
14.13參考文獻
14.14R實驗室
14.14.1帶ARMA噪聲的回歸
14.14.2非線性回歸
14.14.3因變量變換
14.14.4二元回歸：誰得到了空調(diào)
14.15習題
第15章協(xié)整
15.1引言
15.2向量誤差校正模型
15.3交易策略
15.4文獻注記
15.5參考文獻
15.6R實驗室
15.6.1中等規(guī)模公司股票價格協(xié)整分析
15.6.2收益的協(xié)整分析
15.6.3模擬
15.7習題
第16章資本資產(chǎn)定價模型
16.1CAPM簡介
16.2資本市場線
16.3β值和證券市場線
16.3.1有關(guān)β值的例子
16.3.2CML和SML的比較
16.4證券特征線
16.4.1通過多元化降低特有風險
16.4.2假設合理嗎
16.5一些投資組合理論
16.5.1對市場投資組合風險的貢獻
16.5.2SML的推導
16.6β值的估計和CAPM的檢驗
16.6.1用回歸估計β值
16.6.2檢驗CAPM
16.6.3α值的解釋
16.7CAPM在投資組合分析中的應用
16.8文獻注記
16.9參考文獻
16.10R實驗室
16.11習題
第17章因子模型和主成分
17.1降維
17.2主成分分析
17.3因子模型
17.4用時間序列回歸擬合因子模型
17.4.1Fama和French三因子模型
17.4.2資產(chǎn)回報率的期望和協(xié)方差的估計
17.5截面因子模型
17.6統(tǒng)計因子模型
17.7文獻注記
17.8參考文獻
17.9R實驗室
17.9.1主成分分析
17.9.2時間序列回歸擬合因子模型
17.9.3統(tǒng)計因子模型
17.10習題
第18章GARCH模型
18.1引言
18.2估計條件均值和方差
18.3ARCH（1）過程
18.4AR（1）/ARCH(1)模型
18.5ARCH（p）模型
18.6ARIMA(pA,d,qA)/GARCH(pG,qG)模型
18.7具有厚尾的GARCH過程
18.8擬合ARMA/GARCH模型
18.9作為ARMA模型的GARCH模型
18.10GARCH(1,1)過程
18.11APARCH模型
18.12具有ARMA/GARCH誤差的回歸
18.13ARMA/GARCH過程的預測
18.14文獻注記
18.15參考文獻
18.16R實驗室
18.17習題
第19章風險管理
19.1風險管理的必要性
19.2一個資產(chǎn)的VaR和ES的估計
19.2.1VaR與ES的非參數(shù)估計
19.2.2VaR與ES的參數(shù)估計
19.3用自助法計算VaR與ES的置信區(qū)間
19.4用ARMA/GARCH模型估計VaR與ES
19.5一個投資組合的VaR與ES的估計
19.6多項式尾部的VaR估計
19.7帕雷托分布
19.8持有期與置信系數(shù)的選擇
19.9VaR與多樣化
19.10文獻注記
19.11參考文獻
19.12R實驗室
19.13習題
第20章貝葉斯數(shù)據(jù)分析和MCMC
20.1引言
20.2貝葉斯定理
20.3先驗分布和后驗分布
20.4共軛先驗
20.5后驗中心極限定理
20.6后驗區(qū)間
20.7馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
20.7.1Gibbs抽樣
20.7.2其他蒙特卡羅抽樣方法
20.7.3MCMC輸出的分析
20.7.4WinBUGS
20.7.5MCMC收斂性和混合的檢驗
20.7.6模型DIC和pD的比較
20.8多層先驗
20.9協(xié)方差矩陣的貝葉斯估計
20.9.1多元正態(tài)分布的協(xié)方差陣估計
20.9.2多元t分布的尺度矩陣的估計
20.9.3協(xié)方差矩陣的非共軛先驗
20.10一個平穩(wěn)過程的采樣
20.11文獻注記
20.12參考文獻
20.13R實驗室
20.13.1MCMC擬合t分布
20.13.2AR模型
20.13.3MA模型
20.13.4ARMA模型
20.14習題
第21章非參數(shù)回歸和樣條函數(shù)
21.1引言
21.2局部多項式回歸
21.3線性光滑器
21.3.1平滑矩陣和有效自由度
21.3.2AIC和GCV
21.4多項式樣條函數(shù)
21.4.1具有一個結(jié)的線性樣條函數(shù)
21.4.2具有多個結(jié)的線性樣條函數(shù)
21.4.3二次樣條函數(shù)
21.4.4p階樣條函數(shù)
21.4.5其他的樣條基
21.5懲罰樣條函數(shù)
21.6文獻注記
21.7參考文獻
21.8R實驗室
21.8.1工資、教育和經(jīng)驗的加法模型
21.8.2短期利率的一個擴展CKLS模型
21.9習題
附錄A來自于概率、統(tǒng)計和代數(shù)的事實
前言
第1章引言
1.1文獻注記
1.2參考文獻
第2章收益
2.1引言
2.1.1凈收益率
2.1.2總收益率
2.1.3對數(shù)收益率
2.1.4股息調(diào)整
2.2隨機游走模型
2.2.1隨機游走
2.2.2幾何隨機游走
2.2.3對數(shù)價格是對數(shù)正態(tài)的幾何隨機游走嗎
2.3文獻注記
2.4參考文獻
2.5R實驗室
2.5.1數(shù)據(jù)分析
2.5.2模擬
2.6習題
第3章固定收入證券
3.1引言
3.2零息債券
3.3有息票債券
3.4到期收益率
3.4.1計算到期收益率的一般方法
3.4.2即期匯率
3.5期限結(jié)構(gòu)
3.5.1引言：利率取決于到期時間
3.5.2期限結(jié)構(gòu)的描述
3.6連續(xù)復利
3.7連續(xù)的遠期利率
3.8價格對收益率的敏感性
3.9文獻注記
3.10參考文獻
3.11R實驗室
3.11.1計算到期收益
3.11.2 繪制收益曲線
3.12習題
第4章探索性數(shù)據(jù)分析
4.1引言
4.2直方圖和核密度估計
4.3順序統(tǒng)計量、樣本CDF與樣本分位數(shù)
4.3.1樣本分位數(shù)的中心極限定理
4.3.2正態(tài)概率圖
4.3.3半正態(tài)圖
4.3.4QQ圖
4.4正態(tài)性檢驗
4.5箱形圖
4.6數(shù)據(jù)變換
4.7變換幾何
4.8變換核密度估計
4.9文獻注記
4.10參考文獻
4.11R實驗室
4.12習題
第5章單變量分布建模
5.1引言
5.2參數(shù)模型與簡約性
5.3位置參數(shù)、尺度參數(shù)和形狀參數(shù)
5.4偏度、峰度和矩
5.4.1JarqueBera檢驗
5.4.2矩
5.5重尾分布
5.5.1指數(shù)和多項式尾部
5.5.2t分布
5.5.3混合模型
5.6廣義誤差分布
5.7從對稱分布創(chuàng)建偏度
5.8基于分位數(shù)的位置、尺度和形狀參數(shù)
5.9*大似然估計
5.10MLE的Fisher信息和中心極限定理
5.11似然比檢驗
5.12AIC與BIC
5.13驗證數(shù)據(jù)和交叉驗證
5.14由*大似然法擬合分布
5.15剖面似然
5.16穩(wěn)健估計
5.17帶有參數(shù)變換的變換核密度估計
5.18文獻注記
5.19參考文獻
5.20R實驗室
5.20.1收入數(shù)據(jù)
5.20.2DAX收益
5.21習題
第6章再抽樣
6.1引言
6.2偏差、標準差和MSE的自助法估計
6.3自助法置信區(qū)間
6.3.1正態(tài)近似區(qū)間
6.3.2自助法t區(qū)間
6.3.3基本的自助法區(qū)間
6.3.4百分位數(shù)置信區(qū)間
6.4文獻注記
6.5參考文獻
6.6R實驗室
6.7習題
第7章多元統(tǒng)計模型
7.1引言
7.2協(xié)方差和相關(guān)矩陣
7.3隨機變量的線性函數(shù)
7.3.1兩個或更多隨機變量的線性組合
7.3.2獨立與和的方差
7.4散點圖矩陣
7.5多元正態(tài)分布
7.6多元t分布
7.7用*大似然來擬合多元t分布
7.8橢圓輪廓密度
7.9多元有偏t分布
7.10Fisher信息矩陣
7.11多元數(shù)據(jù)自助法
7.12文獻注記
7.13參考文獻
7.14R實驗室
7.14.1股票收益
7.14.2擬合多元t分布
7.14.3擬合一個二元t分布
7.15習題
第8章copula
8.1引言
8.2特殊copula
8.3高斯copula和tcopula
8.4阿基米德copula
8.4.1弗蘭克copula
8.4.2Clayton copula
8.4.3Gumbel copula
8.5秩相關(guān)
8.5.1肯德爾的tau相關(guān)系數(shù)
8.5.2斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)
8.6尾部相關(guān)
8.7計算copula
8.7.1*大似然
8.7.2擬*大似然估計
8.7.3計算元高斯分布和元t分布
8.8文獻注記
8.9參考文獻
8.10R實驗室
8.10.1模擬copula
8.10.2對收益數(shù)據(jù)擬合copula
8.11習題
第9章時間序列模型:基礎知識
9.1時間序列數(shù)據(jù)
9.2平穩(wěn)過程
9.2.1白噪聲
9.2.2預測白噪聲
9.3估計平穩(wěn)過程的參數(shù)
9.4AR（1）過程
9.4.1弱平穩(wěn)AR（1）過程的性質(zhì)
9.4.2收斂到平穩(wěn)分布
9.4.3非平穩(wěn)AR（1）過程
9.5AR（1）過程的估計
9.5.1殘差與模型檢驗
9.5.2*大似然和條件*小二乘
9.6AR（p）模型
9.7滑動平均過程
9.7.1MA（1）過程
9.7.2一般的MA過程
9.8ARMA過程
9.8.1后向算子
9.8.2ARMA模型
9.8.3ARMA（1，1）過程
9.8.4ARMA參數(shù)估計
9.8.5差分算子
9.9ARIMA過程
9.10單位根檢驗
9.11自動選擇一個ARIMA模型
9.12預測
9.12.1預測誤差和預測區(qū)間
9.12.2通過模擬計算預測限
9.13偏自相關(guān)系數(shù)
9.14文獻注記
9.15參考文獻
9.16R實驗室
9.16.1Tbill比率
9.16.2預測
9.17習題
第10章時間序列模型：更多主題
10.1季節(jié)性ARIMA模型
10.1.1季節(jié)性和非季節(jié)性差分
10.1.2乘法ARIMA模型
10.2時間序列的BoxCox變換
10.3多變量時間序列
10.3.1互相關(guān)函數(shù)
10.3.2多變量白噪聲
10.3.3多變量ARMA過程
10.3.4使用多變量AR模型預測
10.4長記憶過程
10.4.1長記憶平穩(wěn)模型的需要
10.4.2分數(shù)階差分
10.4.3FARIMA過程
10.5自助法時間序列
10.6文獻注記
10.7參考文獻
10.8R實驗室
10.8.1季節(jié)性ARIMA模型
10.8.2VAR模型
10.8.3長記憶過程
10.8.4一個ARIMA過程的基于模型的自助法
10.9習題
第11章投資組合理論
11.1權(quán)衡預期收益和風險
11.2一種風險資產(chǎn)和一種無風險資產(chǎn)
11.3兩種風險資產(chǎn)
11.4結(jié)合兩種風險資產(chǎn)與一種無風險資產(chǎn)
11.4.1兩種風險資產(chǎn)的切線資產(chǎn)組合
11.4.2結(jié)合切線資產(chǎn)組合和無風險資產(chǎn)
11.4.3ρ12的效果
11.5賣空
11.6N個風險資產(chǎn)投資組合的風險有效
11.7再抽樣和有效投資組合
11.8文獻注記
11.9參考文獻
11.10R實驗室
11.11習題
第12章回歸：基礎知識
12.1引言
12.2直線回歸
12.2.1*小二乘估計
12.2.2β∧1的方差
12.3多元線性回歸
12.4方差分析、平方和以及R2
12.4.1AOV表
12.4.2自由度
12.4.3均值平方和和F檢驗
12.4.4調(diào)整R2
12.5模型選擇
12.6共線性和方差膨脹
12.7偏殘差圖
12.8中心化預測變量
12.9正交多項式
12.10文獻注記
12.11參考文獻
12.12R實驗室
12.13習題
第13章回歸診斷
13.1回歸診斷簡介
13.1.1杠桿值
13.1.2殘差
13.1.3庫克距離
13.2檢驗模型假設
13.2.1非正態(tài)分布
13.2.2非常數(shù)方差
13.2.3非線性
13.2.4殘差相關(guān)性和偽回歸
13.3文獻注記
13.4參考文獻
13.5R實驗室
13.6習題
第14章回歸：高級主題
14.1帶有ARMA誤差的線性回歸
14.2線性回歸的理論
14.2.1相關(guān)噪聲的影響和異方差性
14.2.2回歸的*大似然估計
14.3非線性回歸
14.4從零息債券價格估計遠期利率
14.5雙邊變換回歸
14.6只變換因變量
14.7二元回歸
14.8線性化一個非線性模型
14.9穩(wěn)健回歸
14.10回歸和*佳線性預測
14.10.1*佳線性預測
14.10.2*佳線性預測的預測誤差
14.10.3回歸是經(jīng)驗*佳線性預測
14.10.4多元線性預測
14.11回歸對沖
14.12文獻注記
14.13參考文獻
14.14R實驗室
14.14.1帶ARMA噪聲的回歸
14.14.2非線性回歸
14.14.3因變量變換
14.14.4二元回歸：誰得到了空調(diào)
14.15習題
第15章協(xié)整
15.1引言
15.2向量誤差校正模型
15.3交易策略
15.4文獻注記
15.5參考文獻
15.6R實驗室
15.6.1中等規(guī)模公司股票價格協(xié)整分析
15.6.2收益的協(xié)整分析
15.6.3模擬
15.7習題
第16章資本資產(chǎn)定價模型
16.1CAPM簡介
16.2資本市場線
16.3β值和證券市場線
16.3.1有關(guān)β值的例子
16.3.2CML和SML的比較
16.4證券特征線
16.4.1通過多元化降低特有風險
16.4.2假設合理嗎
16.5一些投資組合理論
16.5.1對市場投資組合風險的貢獻
16.5.2SML的推導
16.6β值的估計和CAPM的檢驗
16.6.1用回歸估計β值
16.6.2檢驗CAPM
16.6.3α值的解釋
16.7CAPM在投資組合分析中的應用
16.8文獻注記
16.9參考文獻
16.10R實驗室
16.11習題
第17章因子模型和主成分
17.1降維
17.2主成分分析
17.3因子模型
17.4用時間序列回歸擬合因子模型
17.4.1Fama和French三因子模型
17.4.2資產(chǎn)回報率的期望和協(xié)方差的估計
17.5截面因子模型
17.6統(tǒng)計因子模型
17.7文獻注記
17.8參考文獻
17.9R實驗室
17.9.1主成分分析
17.9.2時間序列回歸擬合因子模型
17.9.3統(tǒng)計因子模型
17.10習題
第18章GARCH模型
18.1引言
18.2估計條件均值和方差
18.3ARCH（1）過程
18.4AR（1）/ARCH(1)模型
18.5ARCH（p）模型
18.6ARIMA(pA,d,qA)/GARCH(pG,qG)模型
18.7具有厚尾的GARCH過程
18.8擬合ARMA/GARCH模型
18.9作為ARMA模型的GARCH模型
18.10GARCH(1,1)過程
18.11APARCH模型
18.12具有ARMA/GARCH誤差的回歸
18.13ARMA/GARCH過程的預測
18.14文獻注記
18.15參考文獻
18.16R實驗室
18.17習題
第19章風險管理
19.1風險管理的必要性
19.2一個資產(chǎn)的VaR和ES的估計
19.2.1VaR與ES的非參數(shù)估計
19.2.2VaR與ES的參數(shù)估計
19.3用自助法計算VaR與ES的置信區(qū)間
19.4用ARMA/GARCH模型估計VaR與ES
19.5一個投資組合的VaR與ES的估計
19.6多項式尾部的VaR估計
19.7帕雷托分布
19.8持有期與置信系數(shù)的選擇
19.9VaR與多樣化
19.10文獻注記
19.11參考文獻
19.12R實驗室
19.13習題
第20章貝葉斯數(shù)據(jù)分析和MCMC
20.1引言
20.2貝葉斯定理
20.3先驗分布和后驗分布
20.4共軛先驗
20.5后驗中心極限定理
20.6后驗區(qū)間
20.7馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
20.7.1Gibbs抽樣
20.7.2其他蒙特卡羅抽樣方法
20.7.3MCMC輸出的分析
20.7.4WinBUGS
20.7.5MCMC收斂性和混合的檢驗
20.7.6模型DIC和pD的比較
20.8多層先驗
20.9協(xié)方差矩陣的貝葉斯估計
20.9.1多元正態(tài)分布的協(xié)方差陣估計
20.9.2多元t分布的尺度矩陣的估計
20.9.3協(xié)方差矩陣的非共軛先驗
20.10一個平穩(wěn)過程的采樣
20.11文獻注記
20.12參考文獻
20.13R實驗室
20.13.1MCMC擬合t分布
20.13.2AR模型
20.13.3MA模型
20.13.4ARMA模型
20.14習題
第21章非參數(shù)回歸和樣條函數(shù)
21.1引言
21.2局部多項式回歸
21.3線性光滑器
21.3.1平滑矩陣和有效自由度
21.3.2AIC和GCV
21.4多項式樣條函數(shù)
21.4.1具有一個結(jié)的線性樣條函數(shù)
21.4.2具有多個結(jié)的線性樣條函數(shù)
21.4.3二次樣條函數(shù)
21.4.4p階樣條函數(shù)
21.4.5其他的樣條基
21.5懲罰樣條函數(shù)
21.6文獻注記
21.7參考文獻
21.8R實驗室
21.8.1工資、教育和經(jīng)驗的加法模型
21.8.2短期利率的一個擴展CKLS模型
21.9習題
附錄A來自于概率、統(tǒng)計和代數(shù)的事實
展開全部
數(shù)據(jù)科學與工程技術(shù)叢書金融統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析 作者簡介
David Ruppert 康奈爾大學運籌學和信息工程學院統(tǒng)計科學教授、Andrew Schultz, Jr.工程學教授，主要講授統(tǒng)計學、金融工程等課程。他的研究領域包括漸近理論、半?yún)?shù)回歸、函數(shù)型數(shù)據(jù)分析、生物統(tǒng)計、模型校準、度量誤差和天文統(tǒng)計學。Ruppert教授擁有密歇根州立大學統(tǒng)計學博士學位，是美國統(tǒng)計協(xié)會和數(shù)理統(tǒng)計協(xié)會會員，并曾獲得 Wilcoxon獎。 Ruppert教授發(fā)表了100多篇科技論文，撰寫了4部著作: 《Transformation and Weighting in Regression》 《Measurement Error in Nonlinear Models》《Semiparametric Regression》和《 Statistics and Finance: An Introduction》。
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