金融大数据统计方法与实证

图书标准信息

• 作者 杨虎、杨玥含 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2016-06
• 版次 1
• ISBN 9787030484888
• 定价 39.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 151页
• 字数 201千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　全书共九章，内容包括大数据概述、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、线性模型、回归诊断、有偏估计、变量选择。各章都有丰富的案例分析，为加深读者对每章内容的理解，将每章的练习分为理论和实证部分，书后附有参考答案，为使书中案例贴近数据的应用实际，采用了获取方便的证券市场高频数据，并使用国际通用的R软件进行数据收集、处理、加工和分析，便于读者自己动手和实际应用需要。全书内容讲解简明扼要，注重应用，让读者从收集数据开始，掌握数据收集、整理和大数据统计分析的全过程。
　　《金融大数据统计方法与实证》可作为统计学、经济学、管理科学、计算机科学等相关专业本科生的教材和教学参考书，也可作为相关专业硕士生的教材和案例分析参考书，书中大部分内容也可供大数据分析应用的大学生、研究生、教师、科研人员和统计工作者参考。

【目录】

前言

第1章 大数据概述
一、大数据的数字特征
二、大数据的图表示
练习1

第2章 聚类分析
一、相似性度量
二、系统聚类法
三、变量聚类法
四、动态聚类法
练习2

第3章 判别分析
一、距离判别
二、费歇判别
三、贝叶斯判别
练习3

第4章 主成分分析
一、基本思想
二、样本主成分
三、特征值因子的筛选
四、主成分分类
练习4

第5章 因子分析
一、因子分析模型
二、因子旋转
三、因子得分
练习5

第6章 线性模型
一、线性模型及参数的最小二乘估计
二、最小二乘估计的性质
三、线性模型的显著性检验
四、正回归
练习6

第7章 回归诊断
一、残差
二、残差图
三、异常点
练习7

第8章 有偏估计
一、均匀压缩估计
二、主成分估计
三、岭估计
练习8

第9章 变量选择
一、变量选择准则
二、逐步回归
三、绝对约束估计
四、弹性约束估计
五、非负约束估计
练习9
练习提示与参考答案
参考文献
附录R 应用程序