內容簡介
統計與金融《統計與金融》的主要特點是：
運用金融中的例子，闡明機率與統計的主要原理。
幫助讀者理解以經驗為依據的研究方法在金融和運籌學中是如何運用的。
介紹了新的統計方法，例如時間序列、GARCH模型、再抽樣以及非參數回歸。
提供了一些運用MATLAB和SAS軟體包的例子。
作者簡介
戴維·魯珀特（David Ruppert），美國康奈爾大學統計科學系教授。1970年在康奈爾大學獲數學學士學位，1977年在密西根州立大學獲統計學士學位。主要研究領域為多元統計分析、金融風險管理等。他曾在著名期刊上發表了大量很有影響力的論文，主要著作有Transjbrmation and Weighting in Regression MeasurementError in Nonlinear Models；Semiparametric Regression；Measurement Error in Nonlinear Models：A ModernPerspective等。
圖書目錄
第1章 緒論
1.1 參考文獻
第2章 機率與統計模型
2.1 緒論
2.2 機率原理
2.3 機率分布
2.4 隨機變數的函式
2.5 隨機樣本
2.6 二項分布
2.7 位置參數、尺度參數和形狀參數
2.8 常見的連續分布
2.9 常態分配的抽樣
2.10順序統計量和樣本的CDF
2.11 偏度和峰度
2.12厚尾分布
2.13 大數定律和中心極限定理
2.14 多元分布
2.15 預測
2.16 條件分布
2.17 隨機變數的線性函式
2.18 估計
2.19 置信區間
2.20 假設檢驗
2.21 小結
2.22 參考書目注釋
2.23 參考文獻
2.24 習題
第3章 收益
3.1 引言
3.2 行為收益
3.3 隨機遊走模型
3.4 隨機遊走假設的起源
3.5 有效市場假說（EMH）
3.6 離散的利率以及連續複合的利率
3.7 小結
3.8 參考書目注釋
3.9 參考文獻
3.10 習題
第4章 時間序列模型
4.1 時間序列數據
4.2 xF穩過程
4.3 AR（1）（一階線性）自回歸過程
4.4 AR（1）過程的估計
4.5 AR（p）模型
4.6 滑動平均過程（MA）
4.7 ARIMA過程
4.8 模型選擇
4.9 三個月期美國國債利率
4.10 預報
4.11 小結
4.12 參考書目注釋
4.13 參考文獻
4.14 習題
第5章 組合理論
5.1 預期收益和風險的權衡
5.2 一種風險資產和一種無風險資產
5.3 兩類風險資產
5.4 兩種風險資產與一種無風險資產的組合
5.5 N種風險資產的風險有效組合
5.6 二次規劃
5.7 組合理論有用嗎？
5.8 效用理論
5.9 小結
5.10 參考書目注釋
5.11 參考文獻
5.12 習題
第6章 回歸
6.1 引言
6.2 最小二乘法
6.3 標準誤差，t值以及P值
6.4 方差分析，R2分析以及F檢驗
6.5 回歸對沖
6.6 回歸以及最佳線性預測
6.7 模型選擇
6.8 共線性以及方差波動
6.9 預測值的集中
6.10 非線性回歸
6.11 一般回歸模型
6.12 解決方法
6.13 雙邊轉換回歸
6.14 變換的幾何圖
6.15穩健回歸
6.16 小結
6.17 參考書目注釋
6.18 參考文獻
6.19 習題
第7章 資本資產定價模型
7.1 CAPM緒論
7.2 資本市場線（CML）
7.3 口係數和證券市場線
7.4證券特徵線
7.5 另外一些投資組合理論
7.6 的估計和CAPM的檢驗
7.7 CAPM在投資組合分析中的套用
7.8 因素模型
7.9 一個有趣的問題
7.10 是常數嗎
7.11 小結
7.12 參考書目注釋
7.13 參考文獻
7.14 習題
第8章 期權定價
8.1 引言
8.2 看漲期權
8.3 單一價格法則
8.4 貨幣的時間價值和現值
8.5 看漲期權定價——一個簡單的二項式例子
8.6 二步二項式期權定價
8.7 由期望值進行套利定價
8.8 一般的二叉樹模型
8.9 鞅
8.10 由二叉樹到隨機遊走和布朗運動
8.11 幾何布朗運動
8.12 運用布萊克一斯科爾斯模型
8.13 隱含波動率
8.14 看跌期權
8.15 期權價格的演變
8.16 期權和套期保值的槓桿作用
8.17 希臘字母
8.18 內在價值和時間價值。
8.19 小結
8.20 參考書目注釋
8.21 參考文獻
8.22 習題
第9章 固定收益證券
9.1 引言
9.2 零息債券
9.3 票息債券
9.4 到期收益率
9.5 期限結構
9.6 連續複利
9.7 連續遠期率
9.8 價格對於收益率的敏感性
……
第10章 再抽樣
第11章 風險價值
第12章 GARCH模型
第13章 非參數回歸和樣條函式
第14章 行為金融學
辭彙表
……
