生存數據統計分析/現代數學基礎叢書 王啓華 科學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王啓華 著

圖書標籤:

• 生存分析
• 統計學
• 醫學統計
• 流行病學
• 數據分析
• 王啓華
• 科學齣版社
• 現代數學基礎
• 生物統計
• 迴歸分析

店鋪： 南源圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030164544

商品編碼：26690660822

包裝：平裝

齣版時間：2007-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	生存數據統計分析/現代數學基礎叢書	作者	王啓華
定價	45.00元	齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030164544	齣版日期	2007-04-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書主要係統介紹生存分布函數估計、概率密度估計、失效率估計、包含平均壽命作為特例的一類均值泛函估計及其統計性質，介紹與之相關的統計方法(如鞅重抽樣方法、估計方程方法、點過程鞅方法、經驗似然方法等)及有關的應用成果；介紹兩樣本檢驗及處理差異統計推斷方法，介紹*刪失迴歸分析及比例風險迴歸統計推斷方法、理論及應用。 本書適閤作高等院校數學和統計專業的高年級大學生、研究生教材，也適閤大學教師、科研人員以及應用工作者閱讀參考。

作者簡介

目錄

引言 第1章 生存分布函數估計 1.1 生存分布函數 1.2 估計的定義與計算 1.3 非參數極大似然 1.4 白相容性 1.5 強相閤性 1.6 一緻強相閤性收斂速度 1.7 鞅方法與鞅錶示 1.8 漸近錶示 1.9 弱收斂與強逼近定理 1.10 Edgewoml展開 1.11 bootstrap方法與bootstrap逼近 相關成果與文獻注記 第2章 概率密度估計 2.1 核密度估計 2.2 近鄰估計 2.3 直方估計 第三章 風險率估計 3.1 核估計 3.2 直方估計 3.3 近鄰估計 第四章 平均壽命與一類均值型泛函估計 4.1 估計理論 4.2 鞅bootstrap推斷 4.3 經驗似然推斷 第五章 對照差估計 5.1 位置模型 5.2 刻度模型 5.3 位置-製度模型 第六章 非參數假設檢驗 6.1 基於生存分布檢驗的兩樣本檢驗 6.2 基於生存分布的多樣本檢驗 6.3 單樣本失效率檢驗 6.4 兩樣本或多樣本失效率檢驗 第七章 隨機刪失迴歸分析 7.1 綫性迴歸模型 7.2 非參數迴歸模型 7.3 半參數部分綫性迴歸 第八章 比例風險迴歸模型 8.1 時間獨立協變量比例風險模型 8.2 時間相依協變量比例風險模型 8.3 時間變係數比例風險模型

編輯推薦

高年級學生、研究生和科研人員

文摘

序言

現代金融計量經濟學前沿：數據驅動的風險管理與資産定價 圖書簡介 本書旨在為高等院校經濟學、金融學、統計學及相關專業的高年級本科生、研究生以及金融機構的量化分析師和風險管理專業人士提供一套係統、深入且前沿的現代金融計量經濟學理論與實踐指南。麵對金融市場日益復雜的數據環境和快速迭代的金融産品，傳統的統計方法已顯不足。本書聚焦於如何利用先進的計量經濟學模型和大數據處理技術，有效地進行金融風險的度量、預測與控製，並精準刻畫資産價格波動的內在規律。 全書共分為五個主要部分，內容邏輯嚴謹，從基礎理論迴顧逐步過渡到尖端模型的應用。 第一部分：金融時間序列分析基礎迴顧與模型構建 本部分首先對金融時間序列分析的基本概念進行瞭係統梳理，包括平穩性檢驗、協整檢驗等經典工具的應用。重點在於強調金融數據特有的非正態性、尖峰厚尾現象以及波動率集聚性。在此基礎上，詳細介紹瞭經典的自迴歸移動平均模型（ARMA）及其在金融序列擬閤中的局限性。隨後，引入瞭描述金融波動率特徵的核心工具——廣義自迴歸條件異方差模型（GARCH）係列。 本書對GARCH模型的變體進行瞭詳盡的闡述，包括標準GARCH(1,1)、EGARCH（指數GARCH，用於捕捉杠杆效應）、TGARCH（閾值GARCH）以及更復雜的隨機波動模型（Stochastic Volatility, SV）。通過大量的實證案例，讀者將學習如何利用這些模型對股票收益率、匯率波動率和期權隱含波動率進行精確的建模和有效預測。特彆強調瞭利用極大似然估計（MLE）和貝葉斯方法對復雜GARCH模型參數進行估計的實際操作細節與收斂性分析。 第二部分：高頻數據處理與微觀市場結構分析 隨著交易技術的進步，金融數據正朝著高頻化發展。本部分關注如何處理和分析微觀市場數據，如訂單簿數據和交易數據。我們討論瞭高頻數據中固有的噪聲、異步性和非同步性問題。 核心內容包括：跳躍擴散模型（Jump-Diffusion Models）在刻畫市場突發事件中的應用，以及如何通過次采樣和時間聚閤技術從高頻數據中提取有效信息。本書詳細介紹瞭基於到達時間和交易時長的信息流度量方法，並引入瞭市場微觀結構計量模型，如信息乘數模型（Information Share Models），用於量化不同交易者群體對價格發現的貢獻。對於量化交易策略的構建者而言，理解高頻數據的異質性是至關重要的。 第三部分：風險度量與管理的前沿方法 風險管理是金融實踐的核心。本書超越瞭傳統的VaR（風險價值）方法，深入探討瞭更具理論完備性和實際操作價值的風險度量指標。 1. 相依性與尾部風險分析： 詳細講解瞭Copula函數（包括t-Copula、Archimedean Copula等）在刻畫多變量金融資産之間的非綫性、非對稱相依結構中的應用。通過Copula方法，可以更準確地估計極端條件下的聯閤尾部風險。 2. 預期損失（Expected Shortfall, ES）的估計： 比較瞭基於曆史模擬法、參數法和非參數法的ES估計技術，並探討瞭在資本充足性監管要求下ES的優化估計策略。 3. 壓力測試與情景分析： 闡述瞭如何結閤宏觀經濟模型（如DSGE模型簡化版）與微觀金融模型，構建有說服力的壓力測試情景，並量化在極端負麵衝擊下的潛在損失敞口。 第四部分：資産定價的高級計量模型 資産定價是金融經濟學的基石。本部分將計量經濟學的工具應用於檢驗和估計多因子定價模型。 我們首先迴顧瞭經典的CAPM和APT模型，並引入瞭對 Fama-French三因子、五因子模型的計量檢驗。重點在於如何處理因子收益率序列的截麵相關性和時間序列的內生性問題。本書專門開闢章節討論橫截麵迴歸（Cross-Sectional Regression, CSR）的技術細節，包括如何使用GMM（廣義矩估計）方法來處理模型設定的誤設風險和截麵數據的異質性。 此外，本書還涵蓋瞭隨機摺扣因子（Stochastic Discount Factor, SDF）的估計方法。通過對SDF的估計，可以直接從觀測到的資産收益率中推導齣隱含的風險偏好結構，並評估是否存在套利機會。對於衍生品定價，本書探討瞭基於市場數據的局部隨機波動模型（Local Stochastic Volatility, LSV）以及如何使用期權價格信息反推齣資産收益率分布的非參數估計方法。 第五部分：機器學習與深度學習在金融中的應用 為瞭應對金融數據中的非綫性和高維特性，本部分介紹瞭將現代統計學習方法引入金融計量分析的實踐。 重點包括： 高維時間序列預測： 比較瞭LASSO、Ridge迴歸在因子選擇和避免過度擬閤方麵的優勢。 神經網絡在波動率預測中的應用： 探討瞭循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在捕捉復雜時間依賴性方麵的潛力，尤其是在預測非綫性相關性和波動率時間序列中的錶現。 深度學習在異常檢測中的應用： 如何利用自編碼器（Autoencoders）識彆金融市場中的市場操縱行為或極端異常交易模式。 本書的特色在於，每章都提供瞭清晰的理論推導、嚴格的統計論證，並配有詳實的 R 語言和 Python 代碼示例，幫助讀者將理論知識無縫轉化為實際的量化分析能力。通過係統學習本書內容，讀者將能夠掌握駕馭現代金融復雜數據流，做齣更具洞察力的風險決策和投資選擇的核心技能。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的起點設置得非常高，它不隻是教你如何“使用”某個軟件或庫來運行分析，而是緻力於培養讀者一種“數據科學傢的思維模式”。它迫使你跳齣日常應用層麵的限製，去思考為什麼這個模型有效，它的局限性在哪裏，以及在何種前提下我們纔能信任它的結果。書中對假設檢驗的細緻剖析，尤其是在麵對多重比較和非參數檢驗時的論述，非常具有啓發性。它引導我反思過去一些習以為常的分析習慣，並開始用更加審慎和批判性的眼光去審視每一個統計結論。對於那些渴望從“數據處理員”蛻變為“統計思想傢”的讀者而言，這本書無疑是一份沉甸甸的指路明燈，它所蘊含的知識密度和思維衝擊力，遠超一般教材的範疇。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本著作，首先映入眼簾的是其嚴謹的學術態度和紮實的理論功底。它不像市麵上那些膚淺的“速成”指南，而是真正從數學的源頭齣發，構建起一個堅固的分析框架。作者在闡述復雜模型時，毫不避諱地展現瞭背後的數學推導過程，這對於那些追求知其所以然的學習者來說，無疑是巨大的福音。我特彆欣賞它在不同數學分支之間的巧妙銜接，比如如何利用拓撲學或泛函分析的思想來優化某些統計估計方法，這種跨學科的視野極大地拓寬瞭我的思維邊界。雖然初讀時可能需要一些耐心去消化那些較為艱深的推導，但一旦掌握，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。它不僅僅是一本工具書，更像是一部數學思想的精妙展現，值得反復研讀和揣摩。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計也透露齣一種沉穩的專業感，讓人一拿到手就心生信賴。紙張質量上乘，印刷清晰，即便是長時間閱讀復雜的公式和密集的文字也不會感到視覺疲勞。它結構上的安排也十分考究，從基礎概念的重新定義開始，逐步過渡到高階模型的構建與評估，這種層層遞進的敘事方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。我尤其喜歡其中對曆史背景的穿插介紹，簡要提及瞭某些統計學說或方法的誕生契機，這使得原本冰冷的數學理論頓時有瞭人情味和曆史厚重感，幫助讀者更好地理解其産生的時代背景和應用價值。總而言之，這是一本既適閤案頭常備，又適閤靜心細讀的佳作，體現瞭科學齣版社一貫的高水準齣版質量。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的，我一直想找一本能夠係統梳理現代數學基礎，同時又能將這些理論應用於實際數據分析的書籍。它深入淺齣地介紹瞭概率論、綫性代數、數理統計等核心概念，對於我這個非數學專業齣身，但又需要處理大量數據的從業者來說，簡直是如虎添翼。作者的講解邏輯清晰，舉例生動，特彆是在講解那些抽象的數學概念時，總是能聯係到實際的統計問題，讓我感覺不再是枯燥的公式堆砌，而是充滿瞭解決現實問題的力量。書中的圖錶製作精良，數據可視化的部分尤其齣色，讓我清晰地看到瞭理論是如何指導實踐的。讀完這本書，我感覺自己的數據分析能力得到瞭質的飛躍，看待問題的角度也更加嚴謹和深入瞭。對於任何想要在數據科學領域有所建樹的人來說，這本書都是不可或缺的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有著多年經驗的數據分析師，我閱覽過不少關於統計方法的書籍，但坦率地說，很少有能像它這樣，在實操性和理論深度之間取得如此完美的平衡。這本書最讓我眼前一亮的，是它對“不確定性”處理的細緻入微。在實際工作中，數據總是不完美的，而這本書沒有停留在理想化的假設上，而是深入探討瞭各種魯棒性方法和貝葉斯思維在處理復雜現實數據時的優勢與劣勢。它提供的案例分析不僅貼閤實際業務場景，而且其背後的數學邏輯解釋得非常到位，讓你清楚地知道每一步決策的依據是什麼，避免瞭“黑箱操作”的風險。這對於需要嚮非技術背景的決策者解釋模型原理的我來說，極大地增強瞭我的溝通效力和專業性。這本書讓我對數據背後的“真實世界”有瞭更深刻的敬畏。