統計學(上) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
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• 統計推斷
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本書乃作者依多年教學經驗所整理齣之架構，課程內容及範題編排方式皆由淺到深循序漸進，且各章習題皆以基礎題及進階題分類，方便讀者自修學習。由於本書是以考試為齣發點，因此揉閤瞭目前市場上較流行之商統、高統及簡單數統課本之內容去蕪存菁，在內容設計上盡量廣泛且豐富，引導讀者推導各種統計公式及練習各種題型，使同學在學習統計時有較快之捷徑。

　　本書共分上、下二冊，上冊主要是敘述統計及機率理論部分，此部分為統計學之根基，一般同學在學習上冊機率部分時，皆會有挫摺感，因其牽涉到微積分的觀念，尤其是對於數學觀念不強的同學更顯吃力。一般坊間商統教科書中機率部分皆描述太少，因此本書特彆加強瞭機率重點內容，引導同學慢慢由淺而深進入此領域而不再害怕。由於上冊為下冊之基礎，因此上冊所學的部分皆為下冊推導統計方法之工具，故同學在學習機率過程中，應先理解公式之推導再瞭解其觀念，如此在研讀下冊時便能消除學習統計推論之恐懼。

　　建議搭配作者所著之《統計學(下)》，加強統計觀念，學習推論技巧。

　　本書收錄至107年重要學校之精選試題及解答，使同學在熟悉考題之餘，更可以掌握應考趨勢，輕鬆應付研究所統計學的考試。另有鑑於研究所統計考題範圍愈來愈廣泛、題型也愈來愈靈活，還可搭配作者《統計學經典800題》，課後練習，更能體會及發現思考上之死角，進而提升讀者在升學考試上之競爭能力。

深入解析與應用：現代金融市場實務 本書導讀： 本書《現代金融市場實務》旨在為讀者提供一個全麵、深入且與時俱進的金融市場知識體係。不同於側重基礎理論或特定統計方法的著作，本書聚焦於當前全球金融市場運作的實際機製、關鍵參與者、復雜工具及其風險管理策略。它假定讀者已具備基礎的經濟學或商科背景，並緻力於彌閤學術理論與市場實踐之間的鴻溝。 第一部分：金融市場基礎架構與演變 本部分首先勾勒齣全球金融市場的宏大圖景，詳細解析瞭現代金融體係的構成要素。我們審視瞭從場內交易（如紐約證券交易所、倫敦金屬交易所）到場外交易（OTC）市場的運作流程與監管框架。 第一章：金融市場的功能與分類 本章深入探討瞭金融市場在資源配置、價格發現和流動性提供中的核心作用。我們將區分貨幣市場、資本市場、外匯市場和衍生品市場，並分析它們之間的相互聯係。重點分析瞭近年來金融科技（FinTech）對傳統市場結構帶來的顛覆性影響，例如去中心化金融（DeFi）的興起及其對傳統清算和結算係統的挑戰。 第二章：關鍵市場參與者的角色與行為 不同於將市場參與者視為抽象的“理性經濟人”，本章著重分析瞭真實世界中機構投資者的異質性行為。詳細剖析瞭共同基金、對衝基金、養老基金、主權財富基金、投資銀行以及高頻交易（HFT）公司的投資策略、激勵機製和市場影響力。例如，我們將通過案例研究分析“羊群效應”在特定市場環境下如何被機構行為放大。 第三章：金融監管的國際協調與國內實踐 金融市場的穩定高度依賴於有效的監管。本章係統梳理瞭巴塞爾協議（III及未來展望）、多德-弗蘭剋法案（Dodd-Frank Act）等國際監管框架的核心內容。討論瞭金融穩定理事會（FSB）在應對係統性風險中的作用，並探討瞭宏觀審慎工具（如逆周期資本緩衝）如何在實踐中被運用以管理信貸周期。 第二部分：固定收益、股權與外匯市場深度剖析 本部分將視角聚焦於三大核心資産類彆，揭示其定價模型、風險特徵及交易策略。 第四章：固定收益工具的復雜性 本書對債券市場的論述遠超基礎的久期和凸性計算。我們詳細闡述瞭不同期限結構下政府債券、公司債券、抵押貸款支持證券（MBS）和資産支持證券（ABS）的結構特點和定價難點。重點解析瞭信用風險的建模，包括使用結構化模型（如Merton模型）和簡化概率方法評估違約風險。同時，深入分析瞭利率掉期、遠期利率協議等利率衍生品的實際應用，尤其是在利率環境劇烈波動的時期。 第五章：現代股票市場分析與交易 在股票估值方麵，本書對比瞭現金流摺現法（DCF）的精細應用與相對估值法的局限性。更重要的是，我們探討瞭行為金融學如何解釋市場異常現象。在交易策略上，細緻剖析瞭量化選股模型的設計原理，包括因子投資（如價值、動量、質量因子）的構建與迴測，以及如何通過高頻數據捕捉短期市場微觀結構中的套利機會。 第六章：外匯與跨境資本流動 外匯市場是全球流動性最高的市場。本章闡述瞭購買力平價、利率平價等經典理論，並著重分析瞭在“粘性價格”和“非理性預期”背景下，如何運用貨幣政策預期和地緣政治事件來預測短期匯率波動。深入分析瞭遠期與掉期交易在企業跨國融資中的風險對衝作用。 第三部分：金融衍生品：風險管理與投機工具 衍生品是現代金融的基石，也是風險敞口管理的核心。 第七章：期權定價與波動率管理 本書超越瞭標準的Black-Scholes-Merton模型，強調瞭波動率的動態特性。詳細介紹瞭波動率微笑（Volatility Smile）和波動率麯麵（Volatility Surface）的成因，並提供瞭利用跳躍擴散模型（Jump Diffusion Models）處理極端事件的方法。在實務應用中，重點解析瞭利用期權策略（如跨式組閤、蝶式組閤）進行波動率交易和不對稱風險敞口構建的技巧。 第八章：期貨與信用風險轉移 本章探討瞭不同資産類彆（商品、股指、利率）期貨閤約的套期保值應用，並分析瞭期貨交易所如何通過保證金製度來管理對手方風險。關於信用衍生品，本書詳述瞭信用違約互換（CDS）的結構和定價，並分析瞭2008年金融危機中CDS市場失靈的關鍵教訓，以及監管機構如何試圖將此市場納入中央清算。 第四部分：風險管理與投資組閤的實踐 成功的金融實踐建立在對風險的深刻理解和科學的組閤構建之上。 第九章：全麵風險管理框架 本章整閤瞭市場風險、信用風險、操作風險和流動性風險的管理方法。在市場風險計量方麵，重點介紹瞭曆史模擬法、參數法（VaR）的優缺點，並深入探討瞭條件風險價值（CVaR/ES）作為更穩健風險度量指標的應用。此外，還包括瞭壓力測試和情景分析在評估極端損失潛力中的關鍵作用。 第十章：投資組閤構建與績效歸因 本書討論瞭超越經典馬科維茨均值-方差優化的現代投資組閤理論（MPT）的局限性。重點分析瞭風險平價（Risk Parity）策略，該策略旨在平衡不同資産類彆的風險貢獻而非資本權重。最後，詳細闡述瞭投資績效的歸因分析，如何通過行業、因子和個股選擇來準確評估基金經理的真實貢獻。 結語：未來金融市場的挑戰與機遇 本書最後展望瞭人工智能、區塊鏈、氣候變化（ESG投資）等前沿議題對金融市場帶來的結構性變革，為讀者提供瞭持續學習和適應市場變化的路綫圖。 目標讀者： 本書適閤金融機構的中高層從業人員、風險管理師、量化分析師、金融工程專業的碩士及博士研究生，以及渴望從理論走嚮實戰的金融專業人士。通過本書的學習，讀者將能夠精準識彆市場動態，優化風險控製流程，並設計齣更具韌性和盈利能力的金融策略。

Chapter 1　敘述統計
Chapter 2　機率概論
Chapter 3　一維隨機變數及其機率分配
Chapter 4　二維隨機變數及聯閤機率分配
Chapter 5　常見間斷機率分配模式
Chapter 6　特殊連續型機率分配
Chapter 7　抽樣及抽樣分配
Chapter 8　點估計
附錄　統計分配錶

评分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《統計學(上)》這本書時，我帶著一種“挑戰不可能”的心態。我一直認為自己是那種對數字和邏輯分析不太敏感的人，對統計學更是敬而遠之，總覺得它是屬於數學傢的領域。但這本書完全打破瞭我的刻闆印象。作者的敘述方式非常獨特，他沒有采用那種乾巴巴的教科書式講解，而是通過大量的案例，將統計學的概念巧妙地融入其中。我像是跟著一個經驗豐富的解說員，在博物館裏欣賞一件件精美的展品，每一件展品都講述著一個關於數據和規律的故事。 我特彆欣賞書中關於“相關性與因果性”的討論。這對我來說是一個巨大的啓發。過去，我常常混淆這兩個概念，認為隻要兩個事物同時發生，它們之間就一定存在某種因果關係。然而，這本書用清晰的邏輯和生動的例子，讓我明白，相關性僅僅錶明兩者之間存在某種聯係，但並不直接說明誰導緻瞭誰。這種對概念的嚴謹區分，讓我對數據分析有瞭更深刻的理解，也讓我不再輕易地被錶麵的數據現象所誤導。此外，書中對“假設檢驗”的講解也讓我受益匪淺，我學會瞭如何科學地檢驗一個假設，如何理解p值，以及如何避免常見的統計陷阱。這本書不僅僅是教授知識，更是在培養一種批判性思維和嚴謹的分析能力，這對我的人生和工作都有著深遠的影響。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，剛拿到《統計學(上)》這本書的時候，我內心是有些忐忑的。畢竟，提到“統計學”，腦海裏立刻浮現齣各種復雜的公式、令人眼花繚亂的概率分布圖，還有那些讓我頭疼不已的假設檢驗。我一直以為自己是跟數字“八字不閤”的那種人，所以抱著一種“試試看，大不瞭看不懂”的心態開始閱讀。然而，齣乎我意料的是，這本書的敘述方式異常清晰且富有邏輯性。作者似乎非常懂得如何將抽象的概念具象化，他用大量貼近生活的比喻和案例，將那些看似遙不可及的統計學原理，一點點地掰開瞭，揉碎瞭，呈現在我麵前。 我尤其印象深刻的是關於“抽樣”和“推斷性統計”的討論。在我的認知裏，要瞭解一個整體，就必須考察它的每一個部分，這顯然是不現實的。但這本書告訴我，通過科學的抽樣方法，我們可以從一部分樣本中，對整個總體做齣閤理的推斷。這就像是在茫茫人海中，通過觀察幾個人的行為，就能大緻瞭解一個群體的特徵一樣。作者循序漸進地引導我理解瞭置信區間、假設檢驗等概念，並且詳細解釋瞭每一步的邏輯依據，讓我不再是機械地記憶公式，而是真正理解瞭它們背後的意義。這種深入淺齣的講解，讓我原本對統計學的恐懼感蕩然無存，取而代之的是一種豁然開朗的喜悅。

评分☆☆☆☆☆

讀這本書，感覺就像是經曆瞭一場思維的“極限挑戰”，但同時又充滿瞭意外的驚喜。一開始，我對統計學的理解僅限於一些基礎的概念，比如平均值和百分比，認為它們隻是簡單的計算工具。然而，《統計學(上)》這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者以一種近乎“偵探破案”的風格，將統計學中看似獨立的各種方法巧妙地串聯起來，揭示瞭它們在現實世界中的強大應用。我開始理解，統計學不僅僅是關於數字，更是關於如何從海量的數據中提取有價值的信息，如何發現隱藏的模式，以及如何評估不確定性。 書中關於“概率”的講解，讓我眼前一亮。以往我對概率的認識，停留在拋硬幣、擲骰子的簡單遊戲層麵。但這本書卻將概率論的根基，如條件概率、貝葉斯定理等，與實際的風險評估、決策分析緊密結閤。我學會瞭如何用概率的語言來描述和量化不確定性，以及如何利用這些知識來做齣更理性的判斷。更讓我感到驚嘆的是，作者在書中展示瞭如何利用統計學的方法來驗證科學理論，預測未來趨勢，甚至在商業決策中規避風險。這種將理論與實踐無縫對接的講解方式，讓我深刻體會到統計學作為一門“科學的語言”的魅力，它不僅能幫助我們理解世界，更能引導我們改造世界。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，《統計學(上)》這本書不僅僅是一本教科書，更像是一次思想的啓迪之旅。在此之前，我對“統計”的理解，頂多停留在考試成績的平均分，或是新聞報道中的一些數據圖錶，總覺得它離我的生活很遠。但這本書以一種極其親切和引人入勝的方式，將統計學的世界展現在我眼前。作者就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步探索這個由數據構成的奇妙領域。我從未想過，那些看似枯燥的數字和公式，竟然能夠如此清晰地揭示齣事物運行的規律。 令我印象最深刻的是書中關於“數據可視化”的章節。它讓我明白，好的圖錶不僅僅是數據的堆砌，更是信息的傳遞者，能夠以最直觀的方式呈現齣隱藏在數據背後的故事。從柱狀圖到散點圖，再到箱綫圖，作者都詳細講解瞭它們各自的適用場景以及如何解讀。我學會瞭如何通過視覺化的方式，快速識彆齣數據的異常值、趨勢和相關性，這比單純地閱讀一堆數字要高效得多。更重要的是，這本書讓我看到瞭統計學在各個領域的身影：從醫學診斷的輔助，到市場營銷的策略製定，再到社會現象的分析，無處不體現著統計學的智慧。我開始意識到，統計學並非高不可攀的學科，而是每個人都應該掌握的一種思維工具，它能幫助我們更清晰地認識世界，做齣更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，簡直就像一座知識的寶庫，打開它，我感覺自己仿佛走進瞭一個全新的世界。在閱讀這本書之前，我對“統計”這個詞的印象非常模糊，隻覺得它是一個與數字、報錶打交道的東西，聽起來枯燥乏味。然而，當我翻開《統計學(上)》，一切都改變瞭。作者的筆觸非常生動，他沒有一開始就堆砌那些讓人頭暈的公式和專業術語，而是從一些我們日常生活中能夠遇到的例子入手，比如超市的促銷活動，體育比賽的數據分析，甚至是我們每天看到的天氣預報，都巧妙地融入瞭統計學的原理。 我尤其喜歡書中關於“描述性統計”的部分，它就像是一位技藝精湛的魔術師，把一堆雜亂無章的數據變得井井有條。圖錶，如直方圖、餅圖、摺綫圖，在書中被描繪得栩栩如生，仿佛能自己跳齣來說話一樣。我學會瞭如何通過這些圖錶快速地抓住數據的核心特徵，瞭解數據的分布情況，以及如何用均值、中位數、眾數等指標來概括一組數據。更重要的是，我開始理解，這些看似簡單的數字和圖形背後，隱藏著深刻的規律和信息，它們能夠幫助我們做齣更明智的決策，避免被錶麵現象所迷惑。這本書不僅僅是教我“是什麼”，更教會我“為什麼”和“怎麼用”，這種由淺入深的講解方式，讓我真正感受到瞭學習的樂趣和成就感。