異常值在實際數(shù)據中頻繁出現(xiàn)，其產生原因可能是由于測量誤差，也可能是地震，罷工，經濟危機等等意外現(xiàn)象，如2001年9/11襲擊，2008年全球金融危機等。異常值可以對傳統(tǒng)經典的統(tǒng)計量產生相當大的影響，并導致對變量及變量之間關系的分析發(fā)生偏差，從而得出錯誤的結論。不僅傳統(tǒng)的統(tǒng)計量，基于均值的最小二乘估計也會受到異常值的影響。如何在異常值存在與否的情況下都能獲得更加穩(wěn)健的結果，已經吸引了大量研究人員的興趣，并且已經發(fā)表了大量有影響力的文獻。多種穩(wěn)健回歸方法被學者們提出來。分位數(shù)回歸（QR），作為LAD從中位數(shù)向不同分位數(shù)的擴展，首先由Koenker和Bassett（1978）提出。由于它的穩(wěn)健和有效性，同時允許研究人員不僅在中心而且在因變量的整個條件分布上研究經濟變量之間的關系等優(yōu)點，分位數(shù)回歸被應用于經濟和金融等許多學術領域。本書對于在金融風險存在時穩(wěn)健統(tǒng)計量計算的投資組合的表現(xiàn)進行了研究，并對分位數(shù)回歸的理論和應用進行了研究，基于分位數(shù)回歸進一步分析我國省際數(shù)據下以及86個非石油國家的經濟增長趨同性，外國直接投資對增長的影響以及金融風險測量，以及風險度量等。本書讀者適合為經濟學專業(yè)高年級本科生及研究生。