Robust Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

Peter J Huber & Elvezi... 著

图书标签:

• 统计学
• 鲁棒统计
• 数据分析
• 异常值检测
• 统计推断
• 机器学习
• 数据科学
• 数学
• 概率论
• 统计建模

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Wiley

ISBN：9780470129906

商品编码：1104751498

包装：精装

外文名称：Robust Statistics

出版时间：2009-03-06

页数：354

正文语种：英语

图书基本信息

Robust Statistics
中文书名： 统计学
作者： Peter J. Huber;Elvezio M. Ronchetti;
ISBN13： 9780470129906
类型： 精装(精装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2009-03-06
出版社： Wiley
页数： 354
重量（克）： 616
尺寸： 23.622 x 15.494 x 2.286 cm

商品简介

A new edition of the classic, groundbreaking book on robust statistics

Over twenty-five years after the publication of its predecessor, Robust Statistics, Second Edition continues to provide an authoritative and systematic treatment of the topic. This new edition has been thoroughly updated and expanded to reflect the latest advances in the field while also outlining the established theory and applications for building a solid foundation in robust statistics for both the theoretical and the applied statistician.

A comprehensive introduction and discussion on the formal mathematical background behind qualitative and quantitative robustness is provided, and subsequent chapters delve into basic types of scale estimates, asymptotic minimax theory, regression, robust covariance, and robust design. In addition to an extended treatment of robust regression, the Second Edition features four new chapters covering:

• Robust Tests

• Small Sample Asymptotics

• Breakdown Point

• Bayesian Robustness

An expanded treatment of robust regression and pseudo-values is also featured, and concepts, rather than mathematical completeness, are stressed in every discussion. Selected numerical algorithms for computing robust estimates and convergence proofs are provided throughout the book, along with quantitative robustness information for a variety of estimates. A General Remarks section appears at the beginning of each chapter and provides readers with ample motivation for working with the presented methods and techniques.

Robust Statistics, Second Edition is an ideal book for graduate-level courses on the topic. It also serves as a valuable reference for researchers and practitioners who wish to study the statistical research associated with robust statistics.

好的，以下是一本名为《Robust Statistics》的图书简介，内容详细，旨在涵盖广泛的主题，但不包含任何关于统计学稳健性的具体讨论。 --- 《超越界限：当代金融市场结构与风险定价的演进》 导言 本书深入剖析了当代金融市场的复杂性、动态结构及其对风险定价的深远影响。在全球化和技术革新共同驱动的背景下，金融体系正经历着前所未有的变革。传统的风险模型在应对突发性、非线性以及高度互联的冲击时，其局限性日益凸显。本书旨在为研究人员、从业者以及政策制定者提供一个全面、深入的框架，用以理解这些变化，并建立更具韧性的金融分析工具。 本书并非对既有理论的简单重复，而是专注于构建和应用新的分析范式，以揭示市场微观结构、信息传播速度、交易行为异质性以及监管环境变迁如何共同塑造资产定价的实际机制。我们侧重于那些难以用经典假设完美捕捉的现象，例如尾部风险的集中爆发、流动性在压力下的瞬间消失，以及市场参与者行为的涌现特性。 第一部分：金融市场微观结构的新视角 金融市场的微观结构是理解价格形成和流动性动态的基石。在本部分，我们将超越传统的订单簿模型，探讨高频交易（HFT）对市场效率和稳定性的双重影响。 第一章：高频交易与市场微观结构的重塑 本章考察了高频交易算法的复杂性及其在不同市场环境（如股票、外汇和衍生品市场）中的表现。我们分析了延迟套利、做市策略的演化，以及这些策略对订单簿的深度和价格发现过程的影响。重点讨论了微观价格跳跃的频率和幅度变化，以及它们如何影响日内波动性的估计。 第二章：流动性度量与压力测试 流动性不再是一个静态概念，而是在压力下动态变化的属性。本章提出了一系列新的、基于订单流和交易延迟的流动性指标，用以替代传统的基于已实现波动率的度量方法。随后，我们构建了场景分析框架，用以测试金融机构在极端流动性紧缩时期（如2008年危机或2020年三月市场动荡）的资本和融资结构是否能够承受冲击。研究表明，传统流动性覆盖率（LCR）模型可能低估了“逃逸式”风险的传染速度。 第三章：信息扩散与交易异质性 市场信息并非均匀地被所有参与者获取和处理。本章探讨了不同类型交易者（如算法交易者、共同基金、散户投资者）在信息处理速度和交易风格上的差异。通过构建多智能体模型，我们模拟了信息冲击如何在异构群体中传播，以及这种传播如何导致价格偏离基本面，从而产生短暂的市场失衡。特别是，我们关注了社交媒体情绪和新闻算法对短期价格走势的量化影响。 第二部分：风险定价的非线性范式 传统的风险定价模型往往依赖于线性假设或正态分布假设。本部分则致力于探索和量化金融资产定价中的非线性和尾部依赖问题。 第四章：依赖结构与极端事件建模 本章深入研究了不同资产类别之间的依赖关系，特别是在市场压力时期。我们应用了先进的Copula理论和极值理论（EVT），构建了能够捕捉“肥尾”和“尖峰”特征的多元模型。研究的重点在于识别系统性风险的潜在传染路径，即一个市场的衰退如何通过复杂的金融合约和互联网络迅速蔓延至其他看似不相关的市场。 第五章：波动率风险溢价与期限结构分析 波动率本身就是一种可交易的资产和风险因子。本章详细分析了波动率微笑和偏度的动态变化，以及它们如何揭示市场参与者对未来不确定性的集体预期。我们构建了一个基于期限结构的动态模型，用以解释为什么不同到期日的波动率产品（如VIX期货和期权）会显示出系统性的风险溢价，以及这种溢价与宏观经济周期的关系。 第六章：资产定价中的市场摩擦与交易成本 实际的交易成本，包括佣金、滑点和市场冲击成本，对理论上的无套利定价模型构成了严峻的挑战。本章量化了这些摩擦对资产收益率的影响。我们通过实证分析证明，在流动性较低的市场中，大型机构投资者的交易行为显著地压低了其能够实现的相对收益，从而要求更高的风险补偿。这要求我们重新审视夏普比率和信息比率的计算基础。 第三部分：宏观金融耦合与监管影响 现代金融风险管理无法脱离对宏观经济环境和监管政策变化的考量。本部分将视角提升到系统层面。 第七章：货币政策传导与资产错配 本章探讨了中央银行非常规货币政策（如量化宽松、负利率）如何通过影响资产组合结构和期限利差来改变风险偏好。我们分析了“追逐收益”（Search for Yield）现象的量化后果，即在低利率环境下，投资者被迫承担更高风险的资产，从而积累了潜在的系统性脆弱性。 第八章：金融机构的互联性与系统性风险计量 金融机构之间的负债和衍生品合约构成了复杂的网络。本章运用网络科学方法，识别了金融体系中的关键节点和薄弱环节。我们采用基于特征值分解和网络中心性的方法，对单一机构的倒闭对整个系统的潜在冲击进行了量化评估，并讨论了如何利用网络信息优化监管资源配置。 第九章：衍生品市场对冲与市场稳定性的悖论 场外衍生品（OTC）市场的集中清算改革对市场稳定性的影响是一个关键议题。本章分析了中央清算机构（CCPs）在降低交易对手风险的同时，是否可能通过集中保证金要求和追缴（Margin Calls）机制，反而加剧了流动性压力。我们讨论了保证金的动态变化如何影响机构的对冲行为，进而对现货市场的价格波动产生反馈效应。 结论 《超越界限》旨在挑战金融分析的舒适区，鼓励读者采用更具动态性和情境敏感性的视角来审视金融市场的复杂现实。通过对微观结构、非线性定价以及宏观耦合的深入探讨，本书为构建下一代金融风险管理和投资策略提供了坚实的理论与实证基础。金融市场的未来属于那些能够理解并驾驭其内在复杂性和非线性特性的分析师和决策者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的数学深度是毋庸置疑的，但真正让人感到震撼的是它在概念构建上的严谨性和清晰度。初次翻阅时，我对那些复杂的渐近理论感到有些畏惧，然而，作者通过一系列精心设计的图示和直观的解释，成功地将抽象的数学概念具象化了。例如，在阐述影响函数（Influence Function）的边界性时，那种如同剥洋葱般层层递进的论证过程，使得原本晦涩的统计极限理论变得触手可及。这种叙事方式使得读者能够在掌握计算工具的同时，更深刻地理解这些工具背后的统计哲学。对于那些希望从“会用软件”跨越到“理解原理”的读者，这本书无疑提供了一套坚实的理论基石。它不是一本速成手册，而是一本需要反复咀嚼、常常回溯的经典著作，每一次重读都能发现新的细节和更深的领悟。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理高维数据和模型选择方面，展现出令人耳目一新的洞察力。我尤其欣赏其中关于维度灾难和稀疏建模的章节，它没有简单地堆砌LASSO或Ridge回归的公式，而是深入探讨了在数据点远少于特征维度时，如何设计出既能有效降维又能保持模型稳定性的方法。特别是对于那些非参数估计方法的介绍，比如基于核函数的密度估计，作者的处理方式非常细致入微，平衡了偏差与方差的取舍，提供了一种超越传统线性模型的广阔视角。对我个人而言，书中关于模型诊断和残差分析的部分是最大的收获之一。它教会了我如何透过表面的$R^2$数值，去探究模型内部隐藏的结构性缺陷，如何通过系统性的检验来确认模型的稳健性，而不是仅仅依赖于直觉判断。这种强调“验证”而非“拟合”的理念，对于任何严肃的量化分析工作者都是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学爱好者的一剂强心针，对于那些厌倦了传统假设检验中对“正态性”那种近乎偏执的依赖的读者来说，简直是打开了一扇新世界的大门。我记得最清楚的是它对M估计量的深入剖析，那种在面对异常值时展现出的优雅和强大，让人由衷地敬佩。作者没有仅仅停留在理论推导上，而是非常巧妙地结合了实际案例，尤其是金融时间序列中常见的高峰值和厚尾现象，展示了稳健方法如何显著提高模型的可靠性和预测精度。那些关于最小化经验风险的讨论，以及对Influence Function的详尽解读，都清晰地勾勒出了统计模型在现实世界中“抗干扰”能力的本质。读完这部分内容，我对数据质量和模型选择的优先级有了全新的认识，不再盲目相信那些构建在脆弱假设之上的模型。它强调的不是“完美数据”，而是“合理应对不完美数据”的艺术，这一点在当今大数据背景下显得尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常具有个人色彩，它不像某些教科书那样冷冰冰、流程化，反而有一种老派统计学家的深沉和智慧在其中流淌。作者在讨论传统参数模型局限性时，流露出对“过度简化”现实的无奈和反思，这使得阅读过程更像是一场高水平的学术对话，而非单向的知识灌输。书中对非参数稳健方法的介绍，特别是那些基于秩（Rank-based）的统计量，为处理非连续或高度倾斜的数据分布提供了非常可靠的备选方案。最让我印象深刻的是，它不仅教你如何做稳健估计，更重要的是，它培养了一种“怀疑精神”——对任何声称完美的模型都要保持警惕。这种对统计严谨性的极致追求，使得这本书超越了单纯的技术指南，成为了一部关于数据分析伦理和科学态度的启示录。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在算法实现和计算效率上的讨论也十分到位，这在很多纯理论的统计教科书中是很少见的。它没有把稳健估计的实现过程描绘成一个遥不可及的黑箱，而是详细介绍了如Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS) 等核心算法的迭代步骤和收敛性分析。这对于希望将理论付诸实践的工程师或数据科学家来说，是极其关键的补充信息。此外，书中对Bootstrap和Jackknife方法在稳健性估计中的应用进行了比较性分析，清晰地指出了它们各自的优势和局限性，特别是当样本中存在极端异常值时，不同重采样方法的表现差异。这种注重实践细节的写作风格，极大地提升了这本书的实用价值，让我不再满足于仅仅引用现有软件包的结果，而是能够对其背后的计算过程保持审慎的批判性思维。