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Peter J Huber & Elvezi... 著

圖書標籤:

• 統計學
• 魯棒統計
• 數據分析
• 異常值檢測
• 統計推斷
• 機器學習
• 數據科學
• 數學
• 概率論
• 統計建模

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Wiley

ISBN：9780470129906

商品編碼：1104751498

包裝：精裝

外文名稱：Robust Statistics

齣版時間：2009-03-06

頁數：354

正文語種：英語

圖書基本信息

Robust Statistics
中文書名： 統計學
作者： Peter J. Huber;Elvezio M. Ronchetti;
ISBN13： 9780470129906
類型： 精裝(精裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2009-03-06
齣版社： Wiley
頁數： 354
重量（剋）： 616
尺寸： 23.622 x 15.494 x 2.286 cm

商品簡介

A new edition of the classic, groundbreaking book on robust statistics

Over twenty-five years after the publication of its predecessor, Robust Statistics, Second Edition continues to provide an authoritative and systematic treatment of the topic. This new edition has been thoroughly updated and expanded to reflect the latest advances in the field while also outlining the established theory and applications for building a solid foundation in robust statistics for both the theoretical and the applied statistician.

A comprehensive introduction and discussion on the formal mathematical background behind qualitative and quantitative robustness is provided, and subsequent chapters delve into basic types of scale estimates, asymptotic minimax theory, regression, robust covariance, and robust design. In addition to an extended treatment of robust regression, the Second Edition features four new chapters covering:

• Robust Tests

• Small Sample Asymptotics

• Breakdown Point

• Bayesian Robustness

An expanded treatment of robust regression and pseudo-values is also featured, and concepts, rather than mathematical completeness, are stressed in every discussion. Selected numerical algorithms for computing robust estimates and convergence proofs are provided throughout the book, along with quantitative robustness information for a variety of estimates. A General Remarks section appears at the beginning of each chapter and provides readers with ample motivation for working with the presented methods and techniques.

Robust Statistics, Second Edition is an ideal book for graduate-level courses on the topic. It also serves as a valuable reference for researchers and practitioners who wish to study the statistical research associated with robust statistics.

好的，以下是一本名為《Robust Statistics》的圖書簡介，內容詳細，旨在涵蓋廣泛的主題，但不包含任何關於統計學穩健性的具體討論。 --- 《超越界限：當代金融市場結構與風險定價的演進》 導言 本書深入剖析瞭當代金融市場的復雜性、動態結構及其對風險定價的深遠影響。在全球化和技術革新共同驅動的背景下，金融體係正經曆著前所未有的變革。傳統的風險模型在應對突發性、非綫性以及高度互聯的衝擊時，其局限性日益凸顯。本書旨在為研究人員、從業者以及政策製定者提供一個全麵、深入的框架，用以理解這些變化，並建立更具韌性的金融分析工具。 本書並非對既有理論的簡單重復，而是專注於構建和應用新的分析範式，以揭示市場微觀結構、信息傳播速度、交易行為異質性以及監管環境變遷如何共同塑造資産定價的實際機製。我們側重於那些難以用經典假設完美捕捉的現象，例如尾部風險的集中爆發、流動性在壓力下的瞬間消失，以及市場參與者行為的湧現特性。 第一部分：金融市場微觀結構的新視角 金融市場的微觀結構是理解價格形成和流動性動態的基石。在本部分，我們將超越傳統的訂單簿模型，探討高頻交易（HFT）對市場效率和穩定性的雙重影響。 第一章：高頻交易與市場微觀結構的重塑 本章考察瞭高頻交易算法的復雜性及其在不同市場環境（如股票、外匯和衍生品市場）中的錶現。我們分析瞭延遲套利、做市策略的演化，以及這些策略對訂單簿的深度和價格發現過程的影響。重點討論瞭微觀價格跳躍的頻率和幅度變化，以及它們如何影響日內波動性的估計。 第二章：流動性度量與壓力測試 流動性不再是一個靜態概念，而是在壓力下動態變化的屬性。本章提齣瞭一係列新的、基於訂單流和交易延遲的流動性指標，用以替代傳統的基於已實現波動率的度量方法。隨後，我們構建瞭場景分析框架，用以測試金融機構在極端流動性緊縮時期（如2008年危機或2020年三月市場動蕩）的資本和融資結構是否能夠承受衝擊。研究錶明，傳統流動性覆蓋率（LCR）模型可能低估瞭“逃逸式”風險的傳染速度。 第三章：信息擴散與交易異質性 市場信息並非均勻地被所有參與者獲取和處理。本章探討瞭不同類型交易者（如算法交易者、共同基金、散戶投資者）在信息處理速度和交易風格上的差異。通過構建多智能體模型，我們模擬瞭信息衝擊如何在異構群體中傳播，以及這種傳播如何導緻價格偏離基本麵，從而産生短暫的市場失衡。特彆是，我們關注瞭社交媒體情緒和新聞算法對短期價格走勢的量化影響。 第二部分：風險定價的非綫性範式 傳統的風險定價模型往往依賴於綫性假設或正態分布假設。本部分則緻力於探索和量化金融資産定價中的非綫性和尾部依賴問題。 第四章：依賴結構與極端事件建模 本章深入研究瞭不同資産類彆之間的依賴關係，特彆是在市場壓力時期。我們應用瞭先進的Copula理論和極值理論（EVT），構建瞭能夠捕捉“肥尾”和“尖峰”特徵的多元模型。研究的重點在於識彆係統性風險的潛在傳染路徑，即一個市場的衰退如何通過復雜的金融閤約和互聯網絡迅速蔓延至其他看似不相關的市場。 第五章：波動率風險溢價與期限結構分析 波動率本身就是一種可交易的資産和風險因子。本章詳細分析瞭波動率微笑和偏度的動態變化，以及它們如何揭示市場參與者對未來不確定性的集體預期。我們構建瞭一個基於期限結構的動態模型，用以解釋為什麼不同到期日的波動率産品（如VIX期貨和期權）會顯示齣係統性的風險溢價，以及這種溢價與宏觀經濟周期的關係。 第六章：資産定價中的市場摩擦與交易成本 實際的交易成本，包括傭金、滑點和市場衝擊成本，對理論上的無套利定價模型構成瞭嚴峻的挑戰。本章量化瞭這些摩擦對資産收益率的影響。我們通過實證分析證明，在流動性較低的市場中，大型機構投資者的交易行為顯著地壓低瞭其能夠實現的相對收益，從而要求更高的風險補償。這要求我們重新審視夏普比率和信息比率的計算基礎。 第三部分：宏觀金融耦閤與監管影響 現代金融風險管理無法脫離對宏觀經濟環境和監管政策變化的考量。本部分將視角提升到係統層麵。 第七章：貨幣政策傳導與資産錯配 本章探討瞭中央銀行非常規貨幣政策（如量化寬鬆、負利率）如何通過影響資産組閤結構和期限利差來改變風險偏好。我們分析瞭“追逐收益”（Search for Yield）現象的量化後果，即在低利率環境下，投資者被迫承擔更高風險的資産，從而積纍瞭潛在的係統性脆弱性。 第八章：金融機構的互聯性與係統性風險計量 金融機構之間的負債和衍生品閤約構成瞭復雜的網絡。本章運用網絡科學方法，識彆瞭金融體係中的關鍵節點和薄弱環節。我們采用基於特徵值分解和網絡中心性的方法，對單一機構的倒閉對整個係統的潛在衝擊進行瞭量化評估，並討論瞭如何利用網絡信息優化監管資源配置。 第九章：衍生品市場對衝與市場穩定性的悖論 場外衍生品（OTC）市場的集中清算改革對市場穩定性的影響是一個關鍵議題。本章分析瞭中央清算機構（CCPs）在降低交易對手風險的同時，是否可能通過集中保證金要求和追繳（Margin Calls）機製，反而加劇瞭流動性壓力。我們討論瞭保證金的動態變化如何影響機構的對衝行為，進而對現貨市場的價格波動産生反饋效應。 結論 《超越界限》旨在挑戰金融分析的舒適區，鼓勵讀者采用更具動態性和情境敏感性的視角來審視金融市場的復雜現實。通過對微觀結構、非綫性定價以及宏觀耦閤的深入探討，本書為構建下一代金融風險管理和投資策略提供瞭堅實的理論與實證基礎。金融市場的未來屬於那些能夠理解並駕馭其內在復雜性和非綫性特性的分析師和決策者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常具有個人色彩，它不像某些教科書那樣冷冰冰、流程化，反而有一種老派統計學傢的深沉和智慧在其中流淌。作者在討論傳統參數模型局限性時，流露齣對“過度簡化”現實的無奈和反思，這使得閱讀過程更像是一場高水平的學術對話，而非單嚮的知識灌輸。書中對非參數穩健方法的介紹，特彆是那些基於秩（Rank-based）的統計量，為處理非連續或高度傾斜的數據分布提供瞭非常可靠的備選方案。最讓我印象深刻的是，它不僅教你如何做穩健估計，更重要的是，它培養瞭一種“懷疑精神”——對任何聲稱完美的模型都要保持警惕。這種對統計嚴謹性的極緻追求，使得這本書超越瞭單純的技術指南，成為瞭一部關於數據分析倫理和科學態度的啓示錄。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在算法實現和計算效率上的討論也十分到位，這在很多純理論的統計教科書中是很少見的。它沒有把穩健估計的實現過程描繪成一個遙不可及的黑箱，而是詳細介紹瞭如Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS) 等核心算法的迭代步驟和收斂性分析。這對於希望將理論付諸實踐的工程師或數據科學傢來說，是極其關鍵的補充信息。此外，書中對Bootstrap和Jackknife方法在穩健性估計中的應用進行瞭比較性分析，清晰地指齣瞭它們各自的優勢和局限性，特彆是當樣本中存在極端異常值時，不同重采樣方法的錶現差異。這種注重實踐細節的寫作風格，極大地提升瞭這本書的實用價值，讓我不再滿足於僅僅引用現有軟件包的結果，而是能夠對其背後的計算過程保持審慎的批判性思維。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是統計學愛好者的一劑強心針，對於那些厭倦瞭傳統假設檢驗中對“正態性”那種近乎偏執的依賴的讀者來說，簡直是打開瞭一扇新世界的大門。我記得最清楚的是它對M估計量的深入剖析，那種在麵對異常值時展現齣的優雅和強大，讓人由衷地敬佩。作者沒有僅僅停留在理論推導上，而是非常巧妙地結閤瞭實際案例，尤其是金融時間序列中常見的高峰值和厚尾現象，展示瞭穩健方法如何顯著提高模型的可靠性和預測精度。那些關於最小化經驗風險的討論，以及對Influence Function的詳盡解讀，都清晰地勾勒齣瞭統計模型在現實世界中“抗乾擾”能力的本質。讀完這部分內容，我對數據質量和模型選擇的優先級有瞭全新的認識，不再盲目相信那些構建在脆弱假設之上的模型。它強調的不是“完美數據”，而是“閤理應對不完美數據”的藝術，這一點在當今大數據背景下顯得尤為重要。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的數學深度是毋庸置疑的，但真正讓人感到震撼的是它在概念構建上的嚴謹性和清晰度。初次翻閱時，我對那些復雜的漸近理論感到有些畏懼，然而，作者通過一係列精心設計的圖示和直觀的解釋，成功地將抽象的數學概念具象化瞭。例如，在闡述影響函數（Influence Function）的邊界性時，那種如同剝洋蔥般層層遞進的論證過程，使得原本晦澀的統計極限理論變得觸手可及。這種敘事方式使得讀者能夠在掌握計算工具的同時，更深刻地理解這些工具背後的統計哲學。對於那些希望從“會用軟件”跨越到“理解原理”的讀者，這本書無疑提供瞭一套堅實的理論基石。它不是一本速成手冊，而是一本需要反復咀嚼、常常迴溯的經典著作，每一次重讀都能發現新的細節和更深的領悟。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理高維數據和模型選擇方麵，展現齣令人耳目一新的洞察力。我尤其欣賞其中關於維度災難和稀疏建模的章節，它沒有簡單地堆砌LASSO或Ridge迴歸的公式，而是深入探討瞭在數據點遠少於特徵維度時，如何設計齣既能有效降維又能保持模型穩定性的方法。特彆是對於那些非參數估計方法的介紹，比如基於核函數的密度估計，作者的處理方式非常細緻入微，平衡瞭偏差與方差的取捨，提供瞭一種超越傳統綫性模型的廣闊視角。對我個人而言，書中關於模型診斷和殘差分析的部分是最大的收獲之一。它教會瞭我如何透過錶麵的$R^2$數值，去探究模型內部隱藏的結構性缺陷，如何通過係統性的檢驗來確認模型的穩健性，而不是僅僅依賴於直覺判斷。這種強調“驗證”而非“擬閤”的理念，對於任何嚴肅的量化分析工作者都是寶貴的財富。