1999年，斯坦福大學開設了一個新的跨學科的碩士學位培養(yǎng)項目——金融數(shù)學。該碩士項目由數(shù)學系、統(tǒng)計系、經(jīng)濟系、管理科學與工程系和商學院聯(lián)合管理，其宗旨是以金融學為中心向學生提供與之相關的應用數(shù)學、概率統(tǒng)計、經(jīng)濟和計算機技術等方面的課程訓練，從而使學生具備綜合運用復雜的數(shù)理工具進行金融產品的定價與風險對沖和金融市場的風險評估與管理的定量分析能力。在為金融數(shù)學方向開設相關的統(tǒng)計分析課程STATS240（金融學中的統(tǒng)計方法）的過程中，本書的第一作者（黎子良）深感相關資料的匱乏，因而有必要撰寫一本關于金融市場中的統(tǒng)計模型與方法的教科書。

　　由于斯坦福大學金融數(shù)學碩士項目具有各學科聯(lián)合培養(yǎng)的特點，其招收的碩士生的專業(yè)背景和相關工作經(jīng)驗存在較大差異。就統(tǒng)計背景而言，一些學生只學過有關統(tǒng)計推斷的基本課程，另一些則已經(jīng)修過統(tǒng)計方向的碩士甚至博士課程：而在金融方面，他們大多已經(jīng)修過投資理論和衍生品定價理論方面的核心課程。除了金融數(shù)學專業(yè)的學生外，STATS240同時吸引了許多其他專業(yè)的學生，例如修習該課程的相當一部分學生來自于數(shù)學、物理或工程專業(yè)，他們通常具有良好的數(shù)學和統(tǒng)計建模功底，但其金融背景卻相對欠缺，這進一步加大了學生之間的專業(yè)背景差別，從而進一步增加了授課難度�；�于以上特點，STATS240的核心在于講授投資及衍生品定價理論與實際工作中金融數(shù)據(jù)的分析處理、定價和投資策略的設計實施之間的聯(lián)系。同時，為了兼顧修課學生多樣化的專業(yè)背景和他們對于金融學有關研究課題的興趣，考慮到他們未來可能以金融數(shù)量分析師（Quantitative Analyst）為職業(yè)，作者精心選擇組織了STATS240的教學材料，不僅介紹了金融領域內相關的專業(yè)知識和在數(shù)量金融中有重要應用的基本統(tǒng)計方法，還進一步講解說明了將統(tǒng)計建模應用于金融分析和決策論的思路與過程。在2000年之后的幾年中，尤其是在本書的第二作者（邢海鵬）于2004年和2005年擔任該課程的教學助理之后。STATS240的教學材料得到不斷的完善與發(fā)展，隨著學生興趣的增加和課程選材的增多，在2006年，這門課程分成了兩f1：STATS240和STATS241（金融市場中的統(tǒng)計模型）。同時，這些課程還被列入了斯坦福職業(yè)發(fā)展中心（http：／／scpd.stanford.edu）提供給在金融行業(yè)工作的非學位學生的遠程教學計劃。

　　本書的大部分內容來源于STATS240和STATS241的教學材料。具體而言，本書的第一部分（STATS240）講述了基本的統(tǒng)計方法和金融應用（第一一六章），第二部分（STATS241）則偏重于數(shù)量金融的高等課題（第七一十二章）。其中，第一章和第二章講述了線性回歸、多元分析和極大似然估計理論。這些統(tǒng)計方法在第三章中被應用于數(shù)量金融領域中的一個基本問題——投資組合選擇理論和投資模型（即Harry Markowitz和Willam Sharpe1990年諾貝爾經(jīng)濟學獎的獲獎理論）。由于這些經(jīng)典理論假設相關的參數(shù)都是已知的，因此在實際中我們需要使用歷史數(shù)據(jù)對這些參數(shù)進行估算，第三章討論了估算過程中涉及的統(tǒng)計問題和不同的統(tǒng)計方法。其中的一種方法，我們將放在第四章對參數(shù)模型的似然推斷理論及其在logistic回歸和其他廣義線性模型中的應用進行進一步的討論之后，即在第4.4節(jié)中引進Bayesian方法時介紹。第四章還將第一章中介紹的最小二乘方法推廣到非線性回歸模型中，從而得到了非線性最小二乘法，該方法在本書的第二部分中將會被多次用到。數(shù)量金融的另一個重要課題是金融時間序列，它在近幾年吸引了很多學者的注意，特別是在2003年Robert Engle和CliveGranger因在此領域的杰出貢獻而獲得諾貝爾經(jīng)濟學獎之后。第五章介紹了時間序列分析的基本想法和模型，第六章則將它們應用于對資產收益率及其波動率的動態(tài)建模和分析中。第七章引入了非參數(shù)回歸模型，并介紹了將相關的領域知識（經(jīng)濟理論和市場實踐）和統(tǒng)計模型（通過非參回歸）相結合的實質一經(jīng)驗（substantive-empirical）方法。這種方法是將數(shù)理金融課程中學習過的理論和公式與市場數(shù)據(jù)相結合的一種系統(tǒng)而靈活的工具。一個典型的例子是期權定價理論，該工作在金融經(jīng)濟學中的重要性為Robert Merton和Myron Scholes贏得了1997年的諾貝爾經(jīng)濟學獎，它也是數(shù)理金融學中的～個基本課題。然而期權價格的理論與觀測值并不完全一致，這種不一致體現(xiàn)在相關的“implied volatilities”模式中，第八章詳細討論了它們相應的統(tǒng)計性質，并且在8.3節(jié)中介紹了幾種方法來彌補這些不一致。在第八章中，我們再次討論了實質一經(jīng)驗方法，它使用了一個與經(jīng)典的Black-Scholes公式相對應的實質分析部分和一個非參數(shù)回歸的經(jīng)驗總結部分，來對Black-Scholes公式與市場的偏離進行建模分析。第九章介紹了金融計量經(jīng)濟學中的高級多元時間序列方法，這為分析不同期限利率的時間序列數(shù)據(jù)提供了重要工具。在第十章中我們將具體介紹如何建立實際利率數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與隨機過程的數(shù)學建模之間的聯(lián)系，從而對利率衍生品進行定價。