金融市场中的统计模型和方法

本书讲述定量金融中最重要的统计方法和模型，通过统计建模和统计决策理论将金融理论与市场实务相联系。本书的第一部分讲述统计的基本背景知识，具体包括线性回归、广义线性回归与非线性回归、多元分析、似然推断与贝叶斯模型，以及时间序列分析，同时讲述这些模型在投资组合理论和资产收益率及波动率动态建模中的应用。第二部分讲述定量金融中的高级课题，并试图通过实质—经验建模方法的引入来填补金融理论和市场实务之间的空白；我们将具体讲述其在期权定价、利率市、统计交易策略和风险管理中的应用。非参数回归、计量经济学中的高级多元和时间序列方法，以及高频交易数据的相关统计方法也将置于这个框架下进行讲解。本书曾作为金融数学（工程）和计算（数理）金融硕士项目的统计建模课程的教材。我们也推荐那些已经从事金融行业的定量分析师，如果希望对实际中广泛应用的统计方法进行深入的学习，将本书作为自学材料。同时，本书提供了来自金融市场的具体实例和数据来说明我们所讲述的方法，因此也可用于统计和计量经济学研究生课程的教材，以帮助学生系统地学习回归、多元分析、 似然理论与贝叶斯断、非参数理论和时间序列分析等理论和模型。