| 作者 |
| （美）戴维·罗伯特（David Ruppert） |
| 丛书名 |
| 数据科学与工程技术丛书 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9787111604044 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 本书是一本关于金融市场数据分析的教材，第1章综述全书内容；第2章和第3章介绍数据的来源、股票和价格回报，以及债券所产生的收益；第4～8章介绍概率论、统计学和探索性数据分析的基础知识；第9章和第10章讲述时间序列中的ARIMA模型；第11章介绍最优的风险资产投资组合和最优的风险资产与无风险资产投资组合；第12～14章讲解回归分析；第15章介绍协整分析；第16章将投资组合理论和回归分析应用于资本资产定价模型（CAPM）；第17章介绍因子模型；第18～21章介绍波动率非常数的GARCH模型、贝叶斯统计、风险管理和非参数回归等。 |
| 目录 |
| 前言 第1章引言 11文献注记 12参考文献 第2章收益 21引言 211净收益率 212总收益率 213对数收益率 214股息调整 22随机游走模型 221随机游走 222几何随机游走 223对数价格是对数正态的几何随机游走吗 23文献注记 24参考文献 25R实验室 251数据分析 252模拟 26习题 第3章固定收入证券 31引言 32零息债券 33有息票债券 34到期收益率 341计算到期收益率的一般方法 342即期汇率 35期限结构 351引言：利率取决于到期时间 352期限结构的描述 36连续复利 37连续的远期利率 38价格对收益率的敏感性 39文献注记 310参考文献 311R实验室 3111计算到期收益 3112 绘制收益曲线 312习题 第4章探索性数据分析 41引言 42直方图和核密度估计 43顺序统计量、样本CDF与样本分位数 431样本分位数的中心极限定理 432正态概率图 433半正态图 434QQ图 44正态性检验 45箱形图 46数据变换 47变换几何 48变换核密度估计 49文献注记 410参考文献 411R实验室 412习题 第5章单变量分布建模 51引言 52参数模型与简约性 53位置参数、尺度参数和形状参数 54偏度、峰度和矩 541JarqueBera检验 542矩 55重尾分布 551指数和多项式尾部 552t分布 553混合模型 56广义误差分布 57从对称分布创建偏度 58基于分位数的位置、尺度和形状参数 59最大似然估计 510MLE的Fisher信息和中心极限定理 511似然比检验 512AIC与BIC 513验证数据和交叉验证 514由最大似然法拟合分布 515剖面似然 516稳健估计 517带有参数变换的变换核密度估计 518文献注记 519参考文献 520R实验室 5201收入数据 5202DAX收益 521习题 第6章再抽样 61引言 62偏差、标准差和MSE的自助法估计 63自助法置信区间 631正态近似区间 632自助法t区间 633基本的自助法区间 634百分位数置信区间 64文献注记 65参考文献 66R实验室 67习题 第7章多元统计模型 71引言 72协方差和相关矩阵 73随机变量的线性函数 731两个或更多随机变量的线性组合 732独立与和的方差 74散点图矩阵 75多元正态分布 76多元t分布 77用最大似然来拟合多元t分布 78椭圆轮廓密度 79多元有偏t分布 710Fisher信息矩阵 711多元数据自助法 712文献注记 713参考文献 714R实验室 7141股票收益 7142拟合多元t分布 7143拟合一个二元t分布 715习题 第8章copula 81引言 82特殊copula 83高斯copula和tcopula 84阿基米德copula 841弗兰克copula 842Clayton copula 843Gumbel copula 85秩相关 851肯德尔的tau相关系数 852斯皮尔曼相关系数 86尾部相关 87计算copula 871最大似然 872拟最大似然估计 873计算元高斯分布和元t分布 88文献注记 89参考文献 810R实验室 8101模拟copula 8102对收益数据拟合copula 811习题 第9章时间序列模型:基础知识 91时间序列数据 92平稳过程 921白噪声 922预测白噪声 93估计平稳过程的参数 94AR（1）过程 941弱平稳AR（1）过程的性质 942收敛到平稳分布 943非平稳AR（1）过程 95AR（1）过程的估计 951残差与模型检验 952最大似然和条件最小二乘 96AR（p）模型 97滑动平均过程 971MA（1）过程 972一般的MA过程 98ARMA过程 981后向算子 982ARMA模型 983ARMA（1，1）过程 984ARMA参数估计 985差分算子 99ARIMA过程 910单位根检验 911自动选择一个ARIMA模型 912预测 9121预测误差和预测区间 9122通过模拟计算预测限 913偏自相关系数 914文献注记 915参考文献 916R实验室 9161Tbill比率 9162预测 917习题 第10章时间序列模型：更多主题 101季节性ARIMA模型 1011季节性和非季节性差分 1012乘法ARIMA模型 102时间序列的BoxCox变换 103多变量时间序列 1031互相关函数 1032多变量白噪声 1033多变量ARMA过程 1034使用多变量AR模型预测 104长记忆过程 1041长记忆平稳模型的需要 1042分数阶差分 1043FARIMA过程 105自助法时间序列 106文献注记 107参考文献 108R实验室 1081季节性ARIMA模型 1082VAR模型 1083长记忆过程 1084一个ARIMA过程的基于模型的自助法 109习题 第11章投资组合理论 111权衡预期收益和风险 112一种风险资产和一种无风险资产 113两种风险资产 114结合两种风险资产与一种无风险资产 1141两种风险资产的切线资产组合 1142结合切线资产组合和无风险资产 1143ρ12的效果 115卖空 116N个风险资产投资组合的风险有效 117再抽样和有效投资组合 118文献注记 119参考文献 1110R实验室 1111习题 第12章回归：基础知识 121引言 122直线回归 1221最小二乘估计 1222β∧1的方差 123多元线性回归 124方差分析、平方和以及R2 1241AOV表 1242自由度 1243均值平方和和F检验 1244调整R2 125模型选择 126共线性和方差膨胀 127偏残差图 128中心化预测变量 129正交多项式 1210文献注记 1211参考文献 1212R实验室 1213习题 第13章回归诊断 131回归诊断简介 1311杠杆值 1312残差 1313库克距离 132检验模型假设 1321非正态分布 1322非常数方差 1323非线性 1324残差相关性和伪回归 133文献注记 134参考文献 135R实验室 136习题 第14章回归：高级主题 141带有ARMA误差的线性回归 142线性回归的理论 1421相关噪声的影响和异方差性 1422回归的最大似然估计 143非线性回归 144从零息债券价格估计远期利率 145双边变换回归 146只变换因变量 147二元回归 148线性化一个非线性模型 149稳健回归 1410回归和最佳线性预测 14101最佳线性预测 14102最佳线性预测的预测误差 14103回归是经验最佳线性预测 14104多元线性预测 1411回归对冲 1412文献注记 1413参考文献 1414R实验室 14141带ARMA噪声的回归 14142非线性回归 14143因变量变换 14144二元回归：谁得到了空调 1415习题 第15章协整 151引言 152向量误差校正模型 153交易策略 154文献注记 155参考文献 156R实验室 1561中等规模公司股票价格协整分析 1562收益的协整分析 1563模拟 157习题 第16章资本资产定价模型 161CAPM简介 162资本市场线 163β值和证券市场线 1631有关β值的例子 1632CML和SML的比较 164证券特征线 1641通过多元化降低特有风险 1642假设合理吗 165一些投资组合理论 1651对市场投资组合风险的贡献 1652SML的推导 166β值的估计和CAPM的检验 1661用回归估计β值 1662检验CAPM 1663α值的解释 167CAPM在投资组合分析中的应用 168文献注记 169参考文献 1610R实验室 1611习题 第17章因子模型和主成分 171降维 172主成分分析 173因子模型 174用时间序列回归拟合因子模型 1741Fama和French三因子模型 1742资产回报率的期望和协方差的估计 175截面因子模型 176统计因子模型 177文献注记 178参考文献 179R实验室 1791主成分分析 1792时间序列回归拟合因子模型 1793统计因子模型 1710习题 第18章GARCH模型 181引言 182估计条件均值和方差 183ARCH（1）过程 184AR（1）/ARCH(1)模型 185ARCH（p）模型 186ARIMA(pA,d,qA)/GARCH(pG,qG)模型 187具有厚尾的GARCH过程 188拟合ARMA/GARCH模型 189作为ARMA模型的GARCH模型 1810GARCH(1,1)过程 1811APARCH模型 1812具有ARMA/GARCH误差的回归 1813ARMA/GARCH过程的预测 1814文献注记 1815参考文献 1816R实验室 1817习题 第19章风险管理 191风险管理的必要性 192一个资产的VaR和ES的估计 1921VaR与ES的非参数估计 1922VaR与ES的参数估计 193用自助法计算VaR与ES的置信区间 194用ARMA/GARCH模型估计VaR与ES 195一个投资组合的VaR与ES的估计 196多项式尾部的VaR估计 197帕雷托分布 198持有期与置信系数的选择 199VaR与多样化 1910文献注记 1911参考文献 1912R实验室 1913习题 第20章贝叶斯数据分析和MCMC 201引言 202贝叶斯定理 203先验分布和后验分布 204共轭先验 205后验中心极限定理 206后验区间 207马尔可夫链蒙特卡罗方法 2071Gibbs抽样 2072其他蒙特卡罗抽样方法 2073MCMC输出的分析 2074WinBUGS 2075MCMC收敛性和混合的检验 2076模型DIC和pD的比较 208多层先验 209协方差矩阵的贝叶斯估计 2091多元正态分布的协方差阵估计 2092多元t分布的尺度矩阵的估计 2093协方差矩阵的非共轭先验 2010一个平稳过程的采样 2011文献注记 2012参考文献 2013R实验室 20131MCMC拟合t分布 20132AR模型 20133MA模型 20134ARMA模型 2014习题 第21章非参数回归和样条函数 211引言 212局部多项式回归 213线性光滑器 2131平滑矩阵和有效自由度 2132AIC和GCV 214多项式样条函数 2141具有一个结的线性样条函数 2142具有多个结的线性样条函数 2143二次样条函数 2144p阶样条函数 2145其他的样条基 215惩罚样条函数 216文献注记 217参考文献 218R实验室 2181工资、教育和经验的加法模型 2182短期利率的一个扩展CKLS模型 219习题 附录A来自于概率、统计和代数的事实 |