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本書(shū)內(nèi)容涉及金融學(xué)中的統(tǒng)計(jì)模型和數(shù)據(jù)分析的諸多內(nèi)容，與一般偏重于單純介紹理論知識(shí)和模型的著作不同，它把統(tǒng)計(jì)模型和金融模型聯(lián)系在一起，寓統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)于金融學(xué)之中，并且用R軟件做出了完美的應(yīng)用程序。主要內(nèi)容包括收益、固定收益證券、探索性數(shù)據(jù)分析、建模一元分布、再抽樣、多元統(tǒng)計(jì)模型、Copulas、時(shí)間序列模型、證券投資組合理論、回歸、協(xié)整分析、固定資產(chǎn)定價(jià)模型、因子模型和主成分分析、GARCH模型、風(fēng)險(xiǎn)管理、貝葉斯數(shù)據(jù)分析和MCMC、非參數(shù)回歸和樣條。

前言本書(shū)是我在康奈爾大學(xué)教授金融工程研究生“金融工程統(tǒng)計(jì)”這一課程期間撰寫完成的.這些學(xué)生原本已有投資組合管理、固定收益證券、期貨、隨機(jī)微積分等知識(shí)基礎(chǔ)，因此我著重講解了本書(shū)第4～9章和第17～20章的內(nèi)容，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析和R軟件的操作等.這些章節(jié)對(duì)于一個(gè)學(xué)期的課時(shí)來(lái)說(shuō)已經(jīng)綽綽有余.我在課程中并沒(méi)有涉及回歸（第12～14章、第21章）和第10章更為高級(jí)的時(shí)間序列，因?yàn)檫@些內(nèi)容已包含在其他課程中.在過(guò)去，我選擇不講解協(xié)整分析的內(nèi)容（第15章），但我會(huì)在今后的課程中講解.由于金融工程的研究生會(huì)把第三個(gè)學(xué)期的大部分時(shí)間運(yùn)用在投資銀行或?qū)_基金這樣的課題項(xiàng)目上.作為幾個(gè)項(xiàng)目的指導(dǎo)教師，我認(rèn)識(shí)到也有必要介紹協(xié)整分析的內(nèi)容.本書(shū)也可以作為其他學(xué)科的教材使用.要講授本書(shū)的大部分內(nèi)容，一般需要兩個(gè)學(xué)期的課時(shí).一學(xué)期需要著重講解金融知識(shí)，可以選擇第11章和第16章關(guān)于投資組合以及CAPM的內(nèi)容，而忽略一些統(tǒng)計(jì)內(nèi)容，例如第8章、第18章和第20章關(guān)于copula模型、GARCH模型和貝葉斯統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容.有些熟悉我出版的《Statistics and Finance: An Introduction》一書(shū)的讀者可能會(huì)問(wèn)這兩本書(shū)有何不同.本書(shū)相比較早出版的書(shū)來(lái)說(shuō)內(nèi)容進(jìn)一步深化了，并且更廣泛地涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí).正如書(shū)名所示，本書(shū)更注重實(shí)際的數(shù)據(jù)分析而非僅僅是一本導(dǎo)論.第8章、第15章、第20章中引入了一些新的知識(shí)：copula函數(shù)、協(xié)整分析、貝葉斯統(tǒng)計(jì).除了一些數(shù)據(jù)與《Statistics and Finance: An Introduction》有類同之外，本書(shū)完全使用R軟件處理計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、繪圖等工作，而前書(shū)則使用SAS和MATLAB軟件.書(shū)中幾乎全部案例的相關(guān)數(shù)據(jù)都能在R數(shù)據(jù)庫(kù)中找到，因此讀者可以自行再現(xiàn)這些案例.在第20章中，執(zhí)行馬爾可夫鏈蒙特卡羅過(guò)程時(shí)R軟件需要安裝R2WinBUGS軟件包來(lái)執(zhí)行WinBUGS這一命令.本書(shū)與前書(shū)有一些重疊之處，尤其在第2章、第3章、第9章、第11～13章、第16章中有許多內(nèi)容是從前書(shū)中借鑒而來(lái)的.而與《Statistics and Finance: An Introduction》不同的是，本書(shū)并沒(méi)有涉及期貨定價(jià)和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容.閱讀本書(shū)之前，最好掌握一定量的微積分、向量、矩陣、概率論和隨機(jī)過(guò)程以及統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，達(dá)到金融工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)大三或大四學(xué)生的專業(yè)知識(shí)水平.本書(shū)提供一個(gè)附錄來(lái)幫助讀者回顧一些概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容，但附錄意在給予參考而無(wú)法幫助零基礎(chǔ)的同學(xué)熟悉這些知識(shí).同時(shí)，也建議讀者具備一定程度的計(jì)算編程能力，具備一些金融的基本概念也會(huì)有所幫助.本書(shū)并不會(huì)講解R軟件如何編程，但每章都有一個(gè)“R實(shí)驗(yàn)室”來(lái)處理和模擬數(shù)據(jù).學(xué)生可以通過(guò)這些內(nèi)容和R軟件的幫助手冊(cè)《An Introduction to R》學(xué)習(xí)更多關(guān)于R軟件函數(shù)相關(guān)內(nèi)容（幫助手冊(cè)可以在CRAN網(wǎng)站上找到，也可以通過(guò)R的在線幫助獲得）.另外，本書(shū)也會(huì)對(duì)案例中用到的那些R函數(shù)進(jìn)行講解.有時(shí)R代碼會(huì)用于介紹一些分析過(guò)程，例如第11章中使用二次規(guī)劃尋找切線資產(chǎn)組合的案例.對(duì)于有意使用R軟件的讀者，每章最后的文獻(xiàn)注記中介紹了一些R相關(guān)書(shū)目.我的“金融工程統(tǒng)計(jì)”課程的學(xué)生對(duì)R軟件的了解程度不盡相同.有精通R編程的學(xué)生，同時(shí)也有零基礎(chǔ)的學(xué)生，但大部分學(xué)生之前都接觸過(guò)其他編程語(yǔ)言.對(duì)于那些之前沒(méi)有接觸過(guò)R軟件的學(xué)生，一般需要老師的幫助來(lái)熟悉R實(shí)驗(yàn)室的操作，而自學(xué)的學(xué)生也最好先對(duì)R有一定了解，之后再嘗試了解書(shū)中的案例.David Ruppert于紐約伊薩卡島2010年7月

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