生存数据统计分析/现代数学基础丛书 王启华 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王启华 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030164544

商品编码：26690660822

包装：平装

出版时间：2007-04-01

图书基本信息
图书名称	生存数据统计分析/现代数学基础丛书	作者	王启华
定价	45.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030164544	出版日期	2007-04-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书主要系统介绍生存分布函数估计、概率密度估计、失效率估计、包含平均寿命作为特例的一类均值泛函估计及其统计性质，介绍与之相关的统计方法(如鞅重抽样方法、估计方程方法、点过程鞅方法、经验似然方法等)及有关的应用成果；介绍两样本检验及处理差异统计推断方法，介绍*删失回归分析及比例风险回归统计推断方法、理论及应用。 本书适合作高等院校数学和统计专业的高年级大学生、研究生教材，也适合大学教师、科研人员以及应用工作者阅读参考。

作者简介

目录

引言 第1章 生存分布函数估计 1.1 生存分布函数 1.2 估计的定义与计算 1.3 非参数极大似然 1.4 白相容性 1.5 强相合性 1.6 一致强相合性收敛速度 1.7 鞅方法与鞅表示 1.8 渐近表示 1.9 弱收敛与强逼近定理 1.10 Edgewoml展开 1.11 bootstrap方法与bootstrap逼近 相关成果与文献注记 第2章 概率密度估计 2.1 核密度估计 2.2 近邻估计 2.3 直方估计 第三章 风险率估计 3.1 核估计 3.2 直方估计 3.3 近邻估计 第四章 平均寿命与一类均值型泛函估计 4.1 估计理论 4.2 鞅bootstrap推断 4.3 经验似然推断 第五章 对照差估计 5.1 位置模型 5.2 刻度模型 5.3 位置-制度模型 第六章 非参数假设检验 6.1 基于生存分布检验的两样本检验 6.2 基于生存分布的多样本检验 6.3 单样本失效率检验 6.4 两样本或多样本失效率检验 第七章 随机删失回归分析 7.1 线性回归模型 7.2 非参数回归模型 7.3 半参数部分线性回归 第八章 比例风险回归模型 8.1 时间独立协变量比例风险模型 8.2 时间相依协变量比例风险模型 8.3 时间变系数比例风险模型

编辑推荐

高年级学生、研究生和科研人员

文摘

序言

现代金融计量经济学前沿：数据驱动的风险管理与资产定价 图书简介 本书旨在为高等院校经济学、金融学、统计学及相关专业的高年级本科生、研究生以及金融机构的量化分析师和风险管理专业人士提供一套系统、深入且前沿的现代金融计量经济学理论与实践指南。面对金融市场日益复杂的数据环境和快速迭代的金融产品，传统的统计方法已显不足。本书聚焦于如何利用先进的计量经济学模型和大数据处理技术，有效地进行金融风险的度量、预测与控制，并精准刻画资产价格波动的内在规律。 全书共分为五个主要部分，内容逻辑严谨，从基础理论回顾逐步过渡到尖端模型的应用。 第一部分：金融时间序列分析基础回顾与模型构建 本部分首先对金融时间序列分析的基本概念进行了系统梳理，包括平稳性检验、协整检验等经典工具的应用。重点在于强调金融数据特有的非正态性、尖峰厚尾现象以及波动率集聚性。在此基础上，详细介绍了经典的自回归移动平均模型（ARMA）及其在金融序列拟合中的局限性。随后，引入了描述金融波动率特征的核心工具——广义自回归条件异方差模型（GARCH）系列。 本书对GARCH模型的变体进行了详尽的阐述，包括标准GARCH(1,1)、EGARCH（指数GARCH，用于捕捉杠杆效应）、TGARCH（阈值GARCH）以及更复杂的随机波动模型（Stochastic Volatility, SV）。通过大量的实证案例，读者将学习如何利用这些模型对股票收益率、汇率波动率和期权隐含波动率进行精确的建模和有效预测。特别强调了利用极大似然估计（MLE）和贝叶斯方法对复杂GARCH模型参数进行估计的实际操作细节与收敛性分析。 第二部分：高频数据处理与微观市场结构分析 随着交易技术的进步，金融数据正朝着高频化发展。本部分关注如何处理和分析微观市场数据，如订单簿数据和交易数据。我们讨论了高频数据中固有的噪声、异步性和非同步性问题。 核心内容包括：跳跃扩散模型（Jump-Diffusion Models）在刻画市场突发事件中的应用，以及如何通过次采样和时间聚合技术从高频数据中提取有效信息。本书详细介绍了基于到达时间和交易时长的信息流度量方法，并引入了市场微观结构计量模型，如信息乘数模型（Information Share Models），用于量化不同交易者群体对价格发现的贡献。对于量化交易策略的构建者而言，理解高频数据的异质性是至关重要的。 第三部分：风险度量与管理的前沿方法 风险管理是金融实践的核心。本书超越了传统的VaR（风险价值）方法，深入探讨了更具理论完备性和实际操作价值的风险度量指标。 1. 相依性与尾部风险分析： 详细讲解了Copula函数（包括t-Copula、Archimedean Copula等）在刻画多变量金融资产之间的非线性、非对称相依结构中的应用。通过Copula方法，可以更准确地估计极端条件下的联合尾部风险。 2. 预期损失（Expected Shortfall, ES）的估计： 比较了基于历史模拟法、参数法和非参数法的ES估计技术，并探讨了在资本充足性监管要求下ES的优化估计策略。 3. 压力测试与情景分析： 阐述了如何结合宏观经济模型（如DSGE模型简化版）与微观金融模型，构建有说服力的压力测试情景，并量化在极端负面冲击下的潜在损失敞口。 第四部分：资产定价的高级计量模型 资产定价是金融经济学的基石。本部分将计量经济学的工具应用于检验和估计多因子定价模型。 我们首先回顾了经典的CAPM和APT模型，并引入了对 Fama-French三因子、五因子模型的计量检验。重点在于如何处理因子收益率序列的截面相关性和时间序列的内生性问题。本书专门开辟章节讨论横截面回归（Cross-Sectional Regression, CSR）的技术细节，包括如何使用GMM（广义矩估计）方法来处理模型设定的误设风险和截面数据的异质性。 此外，本书还涵盖了随机折扣因子（Stochastic Discount Factor, SDF）的估计方法。通过对SDF的估计，可以直接从观测到的资产收益率中推导出隐含的风险偏好结构，并评估是否存在套利机会。对于衍生品定价，本书探讨了基于市场数据的局部随机波动模型（Local Stochastic Volatility, LSV）以及如何使用期权价格信息反推出资产收益率分布的非参数估计方法。 第五部分：机器学习与深度学习在金融中的应用 为了应对金融数据中的非线性和高维特性，本部分介绍了将现代统计学习方法引入金融计量分析的实践。 重点包括： 高维时间序列预测： 比较了LASSO、Ridge回归在因子选择和避免过度拟合方面的优势。 神经网络在波动率预测中的应用： 探讨了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在捕捉复杂时间依赖性方面的潜力，尤其是在预测非线性相关性和波动率时间序列中的表现。 深度学习在异常检测中的应用： 如何利用自编码器（Autoencoders）识别金融市场中的市场操纵行为或极端异常交易模式。 本书的特色在于，每章都提供了清晰的理论推导、严格的统计论证，并配有详实的 R 语言和 Python 代码示例，帮助读者将理论知识无缝转化为实际的量化分析能力。通过系统学习本书内容，读者将能够掌握驾驭现代金融复杂数据流，做出更具洞察力的风险决策和投资选择的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着多年经验的数据分析师，我阅览过不少关于统计方法的书籍，但坦率地说，很少有能像它这样，在实操性和理论深度之间取得如此完美的平衡。这本书最让我眼前一亮的，是它对“不确定性”处理的细致入微。在实际工作中，数据总是不完美的，而这本书没有停留在理想化的假设上，而是深入探讨了各种鲁棒性方法和贝叶斯思维在处理复杂现实数据时的优势与劣势。它提供的案例分析不仅贴合实际业务场景，而且其背后的数学逻辑解释得非常到位，让你清楚地知道每一步决策的依据是什么，避免了“黑箱操作”的风险。这对于需要向非技术背景的决策者解释模型原理的我来说，极大地增强了我的沟通效力和专业性。这本书让我对数据背后的“真实世界”有了更深刻的敬畏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计也透露出一种沉稳的专业感，让人一拿到手就心生信赖。纸张质量上乘，印刷清晰，即便是长时间阅读复杂的公式和密集的文字也不会感到视觉疲劳。它结构上的安排也十分考究，从基础概念的重新定义开始，逐步过渡到高阶模型的构建与评估，这种层层递进的叙事方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我尤其喜欢其中对历史背景的穿插介绍，简要提及了某些统计学说或方法的诞生契机，这使得原本冰冷的数学理论顿时有了人情味和历史厚重感，帮助读者更好地理解其产生的时代背景和应用价值。总而言之，这是一本既适合案头常备，又适合静心细读的佳作，体现了科学出版社一贯的高水准出版质量。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本著作，首先映入眼帘的是其严谨的学术态度和扎实的理论功底。它不像市面上那些肤浅的“速成”指南，而是真正从数学的源头出发，构建起一个坚固的分析框架。作者在阐述复杂模型时，毫不避讳地展现了背后的数学推导过程，这对于那些追求知其所以然的学习者来说，无疑是巨大的福音。我特别欣赏它在不同数学分支之间的巧妙衔接，比如如何利用拓扑学或泛函分析的思想来优化某些统计估计方法，这种跨学科的视野极大地拓宽了我的思维边界。虽然初读时可能需要一些耐心去消化那些较为艰深的推导，但一旦掌握，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。它不仅仅是一本工具书，更像是一部数学思想的精妙展现，值得反复研读和揣摩。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的，我一直想找一本能够系统梳理现代数学基础，同时又能将这些理论应用于实际数据分析的书籍。它深入浅出地介绍了概率论、线性代数、数理统计等核心概念，对于我这个非数学专业出身，但又需要处理大量数据的从业者来说，简直是如虎添翼。作者的讲解逻辑清晰，举例生动，特别是在讲解那些抽象的数学概念时，总是能联系到实际的统计问题，让我感觉不再是枯燥的公式堆砌，而是充满了解决现实问题的力量。书中的图表制作精良，数据可视化的部分尤其出色，让我清晰地看到了理论是如何指导实践的。读完这本书，我感觉自己的数据分析能力得到了质的飞跃，看待问题的角度也更加严谨和深入了。对于任何想要在数据科学领域有所建树的人来说，这本书都是不可或缺的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的起点设置得非常高，它不只是教你如何“使用”某个软件或库来运行分析，而是致力于培养读者一种“数据科学家的思维模式”。它迫使你跳出日常应用层面的限制，去思考为什么这个模型有效，它的局限性在哪里，以及在何种前提下我们才能信任它的结果。书中对假设检验的细致剖析，尤其是在面对多重比较和非参数检验时的论述，非常具有启发性。它引导我反思过去一些习以为常的分析习惯，并开始用更加审慎和批判性的眼光去审视每一个统计结论。对于那些渴望从“数据处理员”蜕变为“统计思想家”的读者而言，这本书无疑是一份沉甸甸的指路明灯，它所蕴含的知识密度和思维冲击力，远超一般教材的范畴。