統計方法應用國傢標準匯編（統計分析與數據處理捲）（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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中國標準齣版社第四編輯室 編

圖書標籤:

• 統計方法
• 應用標準
• 統計分析
• 數據處理
• 標準匯編
• 第2版
• 計量統計
• 質量控製
• 實驗設計
• 抽樣調查

齣版社： 中國標準齣版社

ISBN：9787506651516

版次：2

商品編碼：10759234

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2009-01-01

用紙：膠版紙

頁數：428

字數：837000

正文語種：中文

內容簡介

統計方法應用國傢標準是用數理統計應用技術解決科研、設計、生産、貿易和管理中所遇到的某些實際問題必須遵循的依據，不僅為重大國傢標準的研製提供重要的理論支持和實踐指導，還直接應用在生産過程中産品抽樣檢驗和流通領域産品質量監督等方麵。因而，統計方法應用國傢標準作為我國重要的基礎性綜閤性標準，一直得到全社會的廣泛關注。

內頁插圖

目錄

GB/T 3359-1982 數據的統計處理和解釋 統計容許區間的確定
GB/T 3361-1982 數據的統計處理和解釋 在成對觀測值情形下兩個均值的比較
GB/T 4088-2008 數據的統計處理和解釋 二項分布參數的估計與檢驗
GB/T 4089-2008 數據的統計處理和解釋 泊鬆分布參數的估計和檢驗
GB/T 4882-2001 數據的統計處理和解釋 正態性檢驗
GB/T 4883-2008 數據的統計處理和解釋 正態樣本離群值的判斷和處理
GB/T 4889-2008 數據的統計處理和解釋 正態分布均值和方差的估計與檢驗
GB/T 4890-1985 數據的統計處理和解釋 正態分布均值和方差檢驗的功效
GB/T 6380-2008 數據的統計處理和解釋 工型極值分布樣本離群值的判斷和處理
GB/T 8055-1987 數據的統計處理和解釋 r分布（皮爾遜Ⅲ型分布）的參數估計
GB/T 8056-2008 數據的統計處理和解釋 指數分布樣本離群值的判斷和處理
GB/T 8170-2008 數值修約規則與極限數值的錶示和判定
GB/T 10092-1988 測試結果的多重比較
GB/T 10094-1988 正態分布分位數Xp，置信區間
GB/T 11791-1989 正態分布變差係數置信上限
GB/T 14438-1993 定限內正態概率的置信下限

前言/序言

統計方法應用國傢標準匯編（統計分析與數據處理捲）（第2版）圖書簡介 （本簡介旨在描述與《統計方法應用國傢標準匯編（統計分析與數據處理捲）（第2版）》 不同主題的圖書內容， 重點突齣 其他領域的統計應用、分析方法或數據處理技術， 以確保不與原書核心內容重疊。 ） --- 書名：《前沿量化金融建模與風險管理實踐指南》 副標題：基於高頻數據與機器學習的資産定價、策略構建與監管閤規 作者：[虛構作者/團隊名稱] 預計頁數：約 900 頁 --- 內容概述 本書聚焦於現代金融工程領域中，統計方法在高頻數據處理、復雜衍生品定價、以及新興的機器學習在量化投資中的應用。它並非對國傢標準中基礎或通用統計方法的匯編，而是深入探討瞭特定行業、前沿技術驅動下的量化決策過程。全書結構清晰，從金融數據的特殊性入手，逐步深入到高級計量經濟學模型和實際的交易係統構建。 本書旨在為金融機構的研究人員、量化基金的從業者、金融工程專業的學生以及風險管理專業人士提供一本兼具理論深度與實戰價值的參考手冊。我們強調的是專業領域內的特定統計假設、模型選擇的閤理性以及算法實現的可行性，而非國傢層麵通用的統計檢驗流程或基礎數據處理規範。 --- 第一部分：金融高頻數據的特性與預處理 本部分首先處理瞭傳統統計學教材或標準匯編中較少詳述的金融數據特有挑戰。 1.1 高頻數據（HFT）的結構性挑戰 微觀結構噪聲的消除： 詳細介紹瞭最優子采樣（Optimal Subsampling, OBS）技術、基於事件的時間序列處理，以及如何區分真正的市場信號與報價噪音（Noise filtering techniques）。 時變波動性與跳躍（Jumps）的識彆： 探討瞭基於二次變分法（Quadratic Variation）的實時波動率估計，以及如何利用Бахар-Chaudhuri (BC) 檢驗在非等時間間隔數據中準確捕獲價格跳躍點。 多尺度分析： 應用小波變換（Wavelet Transform）對不同頻率的市場信息進行解耦，以分離齣日內趨勢、超短綫套利機會和長期結構性變化。 1.2 金融時間序列的非平穩性與協整 區彆於通用統計中對平穩性的基本檢驗，本章側重於基於分數的集成檢驗（Fractionally Integrated Tests），處理長程依賴（Long-Range Dependence）現象。 動態協整模型的構建： 詳細闡述瞭Engle-Granger、Johansen 檢驗在成對或多變量資産組閤中的應用，並著重於誤差修正模型（Vector Error Correction Models, VECM）在套利配對交易中的參數估計與穩定性檢驗。 --- 第二部分：前沿計量經濟學模型與資産定價 本部分摒棄瞭基礎迴歸分析，轉而聚焦於金融市場中解釋價格變動和風險溢價的復雜模型。 2.1 隨機波動率模型（Stochastic Volatility Models）的估計 本書詳細對比瞭Heston模型、SABR模型在期權定價中的應用，重點在於馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法和卡爾曼濾波（Kalman Filtering）在高維隨機波動率參數實時估計中的實現與效率比較。這與標準統計中采用的OLS或GLM方法的適用範圍截然不同。 基於GARCH族模型的波動率預測競賽： 深入分析瞭EGARCH, GJR-GARCH, APARCH 等模型的優劣，並結閤實際迴測結果評估其在短期風險價值（VaR）計算中的預測準確性。 2.2 機器學習在因子模型構建中的應用 本書引入瞭正則化迴歸方法（如LASSO, Ridge, Elastic Net）來解決因子數量遠大於樣本量（$N gg T$）時的參數估計問題，以發現新的跨資産或跨行業的定價因子。 深度學習在非綫性溢價挖掘： 探討瞭循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在捕捉市場情緒指標（Sentiment Data）與資産迴報之間非綫性關係的應用，構建深度學習因子暴露模型。 --- 第三部分：量化策略構建與績效評估 本部分專注於將統計模型轉化為可執行的交易信號，並使用金融特定的指標進行績效度量。 3.1 統計套利策略的構建與執行 基於協整關係的動態對衝比率（Hedge Ratio）的估計與調整： 強調瞭協整關係的時變性，使用Rolling Window VECM來實時更新對衝參數，避免瞭靜態模型在市場結構變化時的失效。 統計顯著性與交易成本的權衡： 引入瞭夏普比率（Sharpe Ratio）、索提諾比率（Sortino Ratio）以及最大迴撤（Maximum Drawdown）作為核心績效指標，而非通用的$R^2$或T檢驗，並詳細討論瞭交易滑點（Slippage）和傭金對模型實際收益的侵蝕分析。 3.2 風險預算與投資組閤優化（超越均值-方差） 本書側重於條件風險價值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）優化，使用半定規劃（Semi-Definite Programming, SDP）方法處理CVaR約束下的投資組閤分配，這涉及比傳統二次規劃更復雜的凸優化統計技術。 迴測的可靠性檢驗： 討論瞭前視偏差（Look-Ahead Bias）的識彆與消除，以及濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）在評估策略穩健性（Robustness）和參數敏感性分析中的應用。 --- 本書特色與讀者定位 本書的統計應用是高度專業化、麵嚮實戰的。它假設讀者已掌握基礎的統計學原理和概率論知識，並著力於解決金融市場固有的復雜性：高頻、非平穩、高噪音和強非綫性。書中的案例全部基於真實或模擬的金融市場數據進行驗證，側重於模型的可擴展性、計算效率和監管環境下的風險可解釋性，與通用統計標準匯編所覆蓋的描述性統計、基礎假設檢驗和實驗設計等內容存在顯著區彆。 本書旨在成為量化領域中，將尖端統計物理、計算機科學與金融學交叉的重要橋梁。

評分☆☆☆☆☆

從整體的編排來看，這本書的厚度暗示瞭其內容的廣度和深度。我更傾嚮於結構清晰、邏輯連貫的組織方式，最好能有一套清晰的索引和交叉引用係統。畢竟，匯編性質的圖書，最怕的就是內容分散、查找睏難。如果它能提供一個從數據準備、清洗、選擇模型、到最終報告撰寫和結果解讀的完整閉環流程，並在這個流程中嵌入所有相關的國傢標準要求，那麼它就不僅僅是一本工具書，而更像是一套完整的數據治理和分析的方法論框架，非常適閤作為團隊內部培訓和質量控製的基準文件。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“國傢標準匯編”的定位，讓我對它的權威性抱有很高的期待。在很多需要嚮監管機構或閤作夥伴提交報告的場閤，引用國傢標準來佐證分析方法的科學性和嚴謹性，是非常有力的。所以，我希望裏麵的內容不僅是方法的羅列，更重要的是對這些標準背後的邏輯、修訂的曆史脈絡以及在不同行業（比如金融、醫藥、工業製造）中的具體采納和執行細則，能有深入淺齣的解讀。如果能區分哪些是基礎必須遵循的，哪些是推薦采用的優化路徑，對於不同經驗水平的讀者都會更加友好。

評分☆☆☆☆☆

作為一名數據處理的從業者，我特彆看重工具層麵的結閤。這本書如果能提供一些關於如何將這些標準化的統計流程，映射到當前主流數據處理軟件或編程語言（比如R或Python庫）中的操作示例，那它的實用價值就會大大提升。純理論的講解固然重要，但如果缺少瞭實際操作的橋梁，讀者在麵對真實數據時，還是會感到無從下手。我希望它能像一本高階的“操作手冊”，不僅僅告訴你“應該怎麼做”（標準要求），還能告訴你“具體怎麼做”（實施步驟和工具對應），這樣纔能真正實現從理論到實踐的轉化。

評分☆☆☆☆☆

翻開內頁，首先映入眼簾的是那種典型的教材或標準匯編的版式，紙張的質感還算不錯，能經受住反復查閱的考驗。我比較關注的是，它在“統計分析”這塊內容上，究竟覆蓋瞭哪些具體的方法論。是僅僅停留在描述性統計層麵，還是深入到瞭迴歸分析、時間序列、甚至是更復雜的機器學習方法在統計語境下的應用？如果能對每種方法的適用場景、前提假設以及如何用標準化的流程去執行，都有詳盡的步驟說明，那就太棒瞭。畢竟，很多時候，難的不是知道有這個方法，而是知道在特定業務問題下，如何正確、規範地應用它，並確保輸齣的結果具有可信度和可追溯性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計乍一看，還挺有官方氣息的，字體選擇和排版都顯得非常嚴謹，讓人有一種“這應該是個權威參考資料”的感覺。我手裏拿的這本，是第二版瞭，所以感覺內容上應該比初版更加充實和經過瞭修訂。包裝上印著“統計分析與數據處理捲”，這直接點明瞭它的核心內容，對於我們這些需要處理大量數據、進行規範化分析的人來說，無疑是一個重要的信號。我期待它能提供一些當下最主流、最符閤國傢標準的操作指南，畢竟在許多行業，遵循標準是至關重要的。那種理論結閤實踐的敘述方式，如果能做到位，這本書就能成為我工具箱裏不可或缺的一員，而不是束之高閣的理論大部頭。