超越巔峰統計講義(下)(四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數理統計
• 高等教育
• 教材
• 學術研究
• 數據分析
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 抽樣調查

　　這是一本最佳的統計學上課講義用書

　　本書不論是
　　1. 觀念的陳述
　　2. 理論的推導
　　3. 例題的解說

　　務求使研讀此書的莘莘學子易讀易懂，讀者不妨隨意翻閱本講義仔細研讀任一章節，即可瞭解老師所言不虛。
　　本書上下二冊概分成三大部份
　　第一部份：敘述統計學及機率論 第一章～第七章 ( 上冊 )
　　內容著重在統計學各特徵量的建立及解釋，以及統計學最重要的數學工具機率論的模型建立。
　　第二部份：推論統計學 第八章～第十章 ( 下冊 )
　　包括估計 ( 第八、九章 ) 及檢定 ( 第十章 )，內容著重在統計方法的建立。
　　第三部份：應用統計學 第十一章～第十四章 ( 下冊 )
　　包括變異數分析 ( 第十一章 ) 、迴歸 ( 第十二～第十三章 ) 及無母數分析 ( 第十四章 )
　　內容著重在統計的應用及決策過程的分析。
　　讀者當然不希望讀者在研讀統計學的過程中偏廢一方，而留遺珠之憾。
　　本書是作者積多年上課經驗所細心編篡之升學講義用書，特色如下：
　　1.定義、定理、內容條陳清楚。
　　2.概念性觀念附以簡單例題解釋。
　　3.重要公式皆有詳細的証明推導。
　　4.同學易忽略的問題，特以附註加以標示，務使學者不緻掛一漏萬。
　　5.各題型範例 ( 多為近年之各校考題 ) 解說詳盡。
　　6.重點提示使讀者一再熟記解題的關鍵及技巧所在。

　　感謝謝薇老師的支持、蕭弘老師的中肯建議以及偉碩文化總編輯伊珊的協助，使本書得以順利改版，在此對於來信或上網 ( 網址www.eshare.com.tw ) 指正錯誤的同學深錶謝意。

　　仲夏傢中的快二歲小頑皮正在學習遊遊 ( 遊泳之意 ) ，希望他學得順利，不因挫摺而退縮

　　謹以此書獻給我辛苦的太太，並祝福每一位心懷理想的人們。

金融計量與時間序列分析導論 —— 洞察市場脈動與預測經濟未來的鑰匙 本書旨在為讀者提供一套係統、深入且具有高度實踐指導意義的金融計量經濟學與時間序列分析的理論框架與應用技術。在當前全球化、數字化金融市場飛速發展的背景下，理解和掌握利用復雜數學模型處理金融時間序列數據的能力，已成為金融分析師、量化研究員、風險管理專傢以及宏觀經濟學者的核心競爭力。本書聚焦於那些驅動現代金融決策和經濟預測的關鍵模型與方法，力求在理論深度與實際操作之間架起一座堅實的橋梁。 第一部分：金融數據的特性與預處理 金融數據，特彆是高頻交易數據和宏觀經濟指標，展現齣與經典統計學假設相悖的獨特屬性，如尖峰厚尾、波動率聚類、非平穩性以及復雜的協整關係。本部分將從基礎概念齣發，係統剖析這些特性。 第一章：金融時間序列的基石 我們將從隨機過程的基礎概念入手，引入馬爾可夫鏈、平穩性和漸近性等核心理論。重點闡述金融收益率序列的分布特徵（如超額峰度和偏度），並探討如何利用經驗過程和極值理論來刻畫極端事件的發生概率。 第二章：平穩性檢驗與數據轉化 非平穩性是時間序列分析中的首要挑戰。本章詳細介紹瞭檢驗單位根的經典方法，包括增廣迪基-福勒（ADF）檢驗、PP檢驗和KPSS檢驗，並討論瞭在存在結構性斷點時如何選擇恰當的檢驗工具。同時，我們將深入講解如何通過差分、對數轉換等方法使序列達到平穩，為後續的建模工作打下基礎。此外，對於處理具有長期記憶性的序列，我們還將引入分形時間序列（Hurst指數）的概念。 第三部分：經典時間序列模型：建模與識彆 本部分專注於時間序列分析的“經典三駕馬車”——ARMA、ARCH/GARCH族模型，這是金融風險和波動率建模的基石。 第三章：自迴歸移動平均（ARMA）模型精講 本章從自迴歸（AR）和移動平均（MA）模型的數學定義齣發，推導瞭其平穩性和可逆性的條件。詳細闡述瞭Box-Jenkins方法，包括識彆（ACF和PACF圖）、估計（最小二乘法與極大似然估計）以及診斷檢驗（白噪聲檢驗）。對於混閤模型ARIMA（包含差分），我們將結閤實際的宏觀經濟數據案例進行演示，強調其在預測趨勢性數據中的應用。 第四章：波動率建模的革命：ARCH與GARCH族 金融市場的波動率是投資者關注的核心。本章將深入剖析自迴歸條件異方差（ARCH）模型及其經典拓展——廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型。我們將詳細介紹不同變體，包括： EGARCH（指數GARCH）：捕捉杠杆效應（Leverage Effect）。 GJR-GARCH：利用虛擬變量處理非對稱衝擊。 TGARCH：時間變化的波動率建模思路。 此外，我們還將引入隨機波動率（SV）模型，通過狀態空間方法對其進行估計，並與觀測型GARCH模型進行對比，討論其在理論上的優越性和實際估計的復雜性。 第三部分：多元時間序列分析與協整理論 在多市場互動和跨資産定價日益重要的今天，理解多個時間序列之間的動態關係至關重要。 第五章：嚮量自迴歸（VAR）模型及其應用 VAR模型是分析多個變量相互影響的有力工具。本章係統講解VAR模型的設定、滯後階數選擇（基於信息準則）、格蘭傑因果關係檢驗，以及最重要的脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）。特彆地，我們將探討如何使用Cholesky分解來識彆結構性衝擊，以及結構化VAR（SVAR）在識彆內生性問題上的重要性。 第六章：非平穩序列的長期均衡：協整理論 當兩個或多個非平穩時間序列之間存在長期、穩定的綫性關係時，即存在協整。本章是高級計量經濟學的核心內容： 協整檢驗：詳細介紹Engle-Granger兩步法和更穩健的Johansen檢驗。 嚮量誤差修正模型（VECM）：協整關係下的動態調整機製。我們將展示VECM如何同時捕捉短期動態和長期均衡，這對於匯率、利率和資産組閤的長期穩定性分析具有決定性意義。 第四部分：前沿模型與高級主題 本部分關注處理非綫性、非對稱和高頻金融數據的現代工具。 第七章：非綫性時間序列與狀態空間模型 經典綫性模型難以捕捉金融市場中的突變和拐點。本章介紹如何使用門限自迴歸模型（TAR/SETAR）來刻畫經濟狀態的轉換。同時，我們將轉嚮更具彈性的狀態空間模型（State Space Models），重點講解卡爾曼濾波（Kalman Filtering）及其在動態係統估計、缺失數據插補以及跟蹤時間變參數模型中的強大應用。 第八章：金融高頻數據與微觀結構 隨著市場信息獲取效率的提升，研究高頻數據（如分鍾級、秒級）成為量化交易的焦點。本章將探討： 有效市場假說的微觀視角檢驗。 跳躍擴散模型（Jump-Diffusion Models）在刻畫突然的市場事件中的作用。 信息到達率（Information Arrival Rate）的估計，以及如何用到達時間模型（Arrival Time Models）處理交易的隨機性。 第九章：模型評估與預測性能檢驗 一個好的模型必須通過嚴格的預測檢驗。本章強調超越$R^2$的評估標準，介紹滾動預測（Rolling Forecast）的實踐，以及預測準確性的檢驗，如Diebold-Mariano檢驗，用於比較不同模型的預測優劣，確保模型的實際有效性。 本書不僅提供瞭嚴謹的數學推導，更配有豐富的Python/R語言的實證案例，引導讀者將復雜的理論知識轉化為可執行的量化分析流程，從而在瞬息萬變的金融世界中做齣更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

之前在準備我的研究項目時，遇到瞭很多統計分析上的瓶頸，感覺自己掌握的統計知識不夠用，也找不到閤適的解決辦法。《超越巔峰統計講義(下)(四版)》這本書，可以說是給我指明瞭方嚮。這本書的下冊內容，尤其是在非參數統計和多重比較方麵，給我的啓發非常大。我之前對非參數檢驗一直有些模糊的概念，但這本書通過清晰的邏輯梳理和具體的例子，讓我徹底理解瞭它的原理和適用場景。同時，書中對於多重比較的講解，也幫助我避免瞭很多在實際研究中可能犯的錯誤，提高瞭研究結果的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習統計學最睏難的部分在於如何將抽象的理論與實際問題聯係起來，並且能夠靈活運用所學的統計工具。《超越巔峰統計講義(下)(四版)》這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是理論的羅列，更強調的是方法的應用。書中大量的案例分析，涵蓋瞭社會科學、經濟學、醫學等多個領域，這讓我看到瞭統計學在不同學科中的普適性。我尤其喜歡書中關於因果推斷的章節，在當前數據驅動的時代，理解因果關係比單純的相關關係更為重要。這本書對因果推斷方法的介紹，包括潛在結果框架、工具變量法等，都講解得非常清晰，並且給齣瞭相應的實踐指導。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼睛為之一亮，尤其是下冊，四版的修訂真的有誠意！我之前就一直跟著這套書學，從上冊開始就覺得內容紮實，概念講解清晰，但總覺得有些地方可以更深入，這次的下冊剛好補足瞭我的期待。首先，它在原本就精煉的統計理論基礎上，做瞭不少與時俱進的補充。我特彆留意到，他們在討論一些進階的迴歸模型時，例如麵闆數據模型和時間序列模型，不僅給齣瞭理論推導，還結閤瞭實際案例，並且提供瞭R語言和Python的代碼示例。這對於我們這些需要將理論付諸實踐的研究者來說，簡直是福音。以前學這些模型，總覺得像霧裏看花，要自己動手寫代碼又覺得無從下手。這本書就非常貼心，代碼片段不僅能直接運行，而且注釋非常詳盡，讓你能理解每一步操作的邏輯。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對統計學的學習過程可以說是跌跌撞撞。很多教材的講解方式都讓我覺得生澀難懂，尤其是在接觸到一些高階統計方法的時候，更是感到力不從心。《超越巔峰統計講義(下)(四版)》這本書，給我的感覺就像是一場及時雨。它的內容組織非常有條理，每一章的知識點都講解得非常透徹。我特彆欣賞它在解釋統計概念時，總是能夠提供一些生動形象的例子，幫助我構建直觀的理解。比如，在講解假設檢驗的p值時，它並沒有僅僅停留在數學定義上，而是用瞭一個“扔硬幣”的簡單實驗來類比，讓我一下子就抓住瞭p值的含義。

评分☆☆☆☆☆

這本書的下冊，對於我來說，更像是一本“統計工具箱”的升級版。我之前已經對基礎的統計方法有瞭相當的瞭解，但總覺得在麵對更復雜的數據分析任務時，缺乏係統性的指導。《超越巔峰統計講義(下)(四版)》這本書，恰好滿足瞭我的這一需求。它詳細介紹瞭許多我之前不曾深入瞭解過的統計技術，例如聚類分析、主成分分析等多元統計方法。並且，書中還提供瞭這些方法在實際問題中的應用案例，讓我能夠清楚地看到，如何利用這些工具來解決實際問題。最重要的是，它還鼓勵我們思考不同方法的適用條件和局限性，培養我們批判性地選擇和運用統計方法的能力。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣學習統計學多年，但仍然希望不斷提升自己專業能力的人來說，《超越超越巔峰統計講義(下)(四版)》無疑是一本值得反復研讀的寶典。這本書的“四版”更新，讓我看到瞭作者與時俱進的態度，以及對知識精益求精的追求。我留意到，新版在一些章節中，加入瞭對大數據分析和機器學習初步概念的探討，比如對模型正則化的介紹，以及對偏差-方差權衡的討論。這些內容對於我們這些身處信息時代的研究者來說，至關重要。它讓我看到瞭傳統統計學與新興技術如何融閤，為我未來的學習和研究開闢瞭新的思路。

评分☆☆☆☆☆

我最喜歡這本書的一點是，它在講解統計推斷的原理時，總是能夠以一種非常“接地氣”的方式呈現。我承認，統計學這門學科，尤其是在涉及到一些抽象概念，比如最大似然估計、貝葉斯推斷的時候，很容易讓人感到睏惑。但《超越巔峰統計講義(下)(四版)》這本書，它並沒有迴避這些難點，反而是用瞭很多比喻和形象的例子來幫助我們理解。例如，在講解最大似然估計時，它並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先從一個生活中的場景入手，比如如何根據一係列觀察到的身高數據，來估計人群的平均身高和標準差，然後一步步引齣似然函數的概念。這種由淺入深的方式，讓我在學習過程中，沒有感到那種“硬啃”教科書的枯燥感。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在金融領域工作的從業者，我時常需要運用到統計學知識來分析市場數據、評估風險。以往接觸的統計書籍，要麼過於理論化，脫離實際應用；要麼過於淺顯，無法滿足深入分析的需求。《超越巔峰統計講義(下)(四版)》這本書，恰恰填補瞭這個空白。它在講解統計方法的同時，非常注重與實際應用的結閤。例如，在介紹時間序列分析時，書中不僅詳細闡述瞭ARIMA模型、GARCH模型等經典模型，還結閤瞭股票價格、匯率等金融數據的實際案例，並通過代碼演示如何對這些數據進行建模和預測。這讓我能夠更直觀地理解這些模型在實際工作中的價值和應用場景。

评分☆☆☆☆☆

這本《超越巔峰統計講義(下)(四版)》真的是我學習統計學道路上的一位良師益友。我是一個對統計學有濃厚興趣，但又常常覺得理論與實踐脫節的學生。每次看到復雜的公式和定理，腦海裏就會齣現一團麻。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它的內容編排非常閤理，從基礎的概率論迴顧，到進階的假設檢驗、迴歸分析，再到後麵更為復雜的多元統計方法，層層遞進，邏輯清晰。更重要的是，它在每一章的末尾都設計瞭大量的練習題，而且題目難度各異，有基礎的概念鞏固題，也有需要綜閤運用知識的拔高題。我經常在做完一道題後，再對照書中的解析，會發現自己之前理解的誤區，真的受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

要說對這本書最深刻的印象，那絕對是它嚴謹又不失趣味的講解風格。我之前接觸過不少統計學的書，有些過於枯燥，讓我提不起興趣；有些又過於跳躍，難以理解。但《超越巔峰統計講義(下)(四版)》這本書，卻能在保持學術嚴謹性的同時，讓學習過程變得生動有趣。它善於運用類比和故事來闡釋復雜的統計概念，讓我在學習過程中，能夠輕鬆地將其內化。比如，在講解置信區間時，作者就用瞭一個“射擊”的比喻，來形象地說明置信區間的含義，這種方式真的比單純的數學推導要容易理解得多。