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出版者:中国人民大学出版社

作者:金勇进

出品人:

页数:355

译者:

出版时间:2002年01月

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787300040790

丛书系列:

图书标签:

统计学
统计学
抽样调查
数据分析
研究方法
科学研究
统计推断
样本选择
质量控制
实验设计
概率论

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具体描述

在本书的写作过程中，编著者们参阅了大量的参考文献，在汲取他人所长的同时，结合自己的教学经验和从事抽样调查项目的实践，做一些总结、归纳和概括。本书有以下特色：

1．强调抽样技术的实际应用。抽样技术有很强的理论性，但我们仍把它看成是一门应用性课程，在论述中侧重于方法的应用，如不同方法的应用场合、应用条件、不同方法的特点比较等。为了与全书的基调和风格一致，本书没有拘泥于理论推导，而是将必要的数学推导放在各章后的附录中。若略去这些推导，并不妨碍对书中内容的理解。本书的一部分例题和一部分习题以我们所从事过的实际调查项目为背景。习题中涉及的计算部分，均给出了参考答案，便于学习者核对。

2．书中有两章内容在其他教科书中不多见，但却非常实用。一章是“复杂样本的方差估计”，从理论上讲这一章虽然复杂一些，但符合现代抽样技术的发展趋势，计算机技术的发展也为复杂样本的方差估计提供了方便。事实上，许多方差估计软件中的算法就是取自其中。另一章是“调查中的非抽样误差”。大量抽样调查的实践表明，非抽样误差正在成为影响调查数据质量的一个十分重要的因素。本章讨论了几种主要的非抽样误差产生的原因、非抽样误差的测定模型、控制非抽样误差的方法以及对由于无回答造成缺失数据进行调整的方法。

3．加强案例分析。本书选取美国人口状况调查（current population survey，CPS）作为案例，用一章篇幅予以介绍和剖析。之所以选择CPS，是因为它是国际上最著名的大型居民人户抽样调查项目之一，有60多年的发展历史，集世界调查统计学家思想之精华，其设计科学、巧妙，是抽样调查中的经典之作。我们从CPS的设计与方法中可以得到许多有益的思考与借鉴。

4．加强抽样技术与计算机的结合。抽样调查中一项十分重要而又繁杂的工作是计算估计量方差，但目前传统的统计软件还无法直接计算不同抽样设计的估计量方差。针对这种情况，本书在附录中用一定篇幅介绍了方差估计的计算机专用软件。这部分包括两方面的内容，一个是目前国际上常用的方差估计软件的一般性介绍，另一个是对“PC CARP”软件使用的具体介绍。该软件的功能比较齐全，能够满足通常条件下的方差估计，它最主要的特点是操作比较简单，价格比较便宜，更适合于在发展中国家推广和使用。

本书可以作为统计学专业学生抽样调查方面课程的教材，也可以用作非统计专业学生和各类人员学习抽样技术的教材或学习参考书。本书涉及内容较多，学习中可以根据不同的需求，有所取舍。

《现代金融市场分析与投资策略》图书简介本书聚焦于全球金融市场的复杂动态、前沿分析工具以及系统性的投资决策框架。在信息爆炸与技术革新交织的当下，理解市场运行的底层逻辑、掌握风险定价的精髓，是实现稳健财富增值的基石。本书旨在为金融专业人士、资深投资者以及高净值客户提供一套深度、实用且兼具前瞻性的理论与实践指南，全面剖析现代金融生态的各个维度。 --- 第一部分：全球宏观经济与金融环境的深度透视第一章：后疫情时代的全球经济结构重塑本章深入探讨了自2020年以来全球经济体经历的结构性转变。从供应链的重构、地缘政治冲突对贸易格局的影响，到新兴市场国家面临的债务挑战，我们系统性地分析了驱动当前全球增长的主要力量与潜在的系统性风险。重点剖析了“去全球化”趋势下，不同经济体（如G7、金砖国家）的财政与货币政策差异，以及这些差异如何传导至资本市场。第二章：货币政策的非常态与未来走向本章详细阐述了过去十年中，主要央行（美联储、欧洲央行、日本央行）在低利率环境下的量化宽松（QE）与量化紧缩（QT）的理论基础、实施效果及副作用。我们运用计量经济学模型，评估了负利率政策对银行盈利能力和资产配置的影响。此外，本章还前瞻性地分析了在通胀回归背景下，央行政策正常化的路径选择、滞后效应，以及其对固定收益市场（如国债、信用债）的定价压力。第三章：金融科技（FinTech）与监管沙盒的演进本章聚焦于金融科技如何颠覆传统金融服务模式。内容涵盖区块链技术在分布式账本、跨境支付中的应用潜力与挑战；人工智能（AI）和机器学习（ML）在量化交易、信用评分及反欺诈中的实际落地案例。同时，我们探讨了各国监管机构（如巴塞尔协议III/IV、MiFID II）如何在新技术浪潮中，平衡创新驱动与系统性风险防范。重点讨论了数字货币的宏观经济地位及其对传统货币主权的潜在冲击。 --- 第二部分：资产定价模型与量化分析工具第四章：固定收益市场的深度解析与风险管理本章摒弃传统的静态久期分析，转而采用更精细的动态期限结构模型（如Nelson-Siegel-Svensson模型）。内容包括对新兴市场本地货币债、高收益债（Junk Bonds）的信用利差分析，以及对利率互换（Swaps）、期权定价在复杂利率环境下的应用。特别强调了信用风险传导机制，如违约相关性、恢复率的估计方法。第五章：权益资产的价值发现：从基本面到高频数据权益投资部分强调“价值”的动态定义。我们详细介绍了超越DCF（折现现金流）的估值框架，包括：基于期权定价理论的真实期权估值法（Real Options Valuation）在战略性投资决策中的应用。同时，本章引入了另类数据（Alternative Data）在预测公司业绩方面的效能评估，例如卫星图像数据分析零售客流量，以及自然语言处理（NLP）对财报情绪的量化。第六章：衍生品市场的高级策略与对冲艺术本章深入探讨了波动率交易（Volatility Trading）的精髓。内容覆盖更复杂的期权策略，如蝶式价差、日历价差以及波动率偏斜（Skew）的成因与交易机会。我们详细解析了VIX指数的构建原理，以及如何利用VIX及其期货对冲黑天鹅事件风险。此外，本章还探讨了跨资产套利机会的捕捉，例如股票与股指期货、外汇与利率产品之间的相对价值挖掘。 --- 第三部分：投资组合构建与另类资产配置第七章：现代投资组合理论（MPT）的局限与修正本章承认经典MPT在处理高维、非正态分布资产时的固有缺陷。我们转向更实用的方法，如Black-Litterman模型，它允许将主观的“市场观点”有效地融入贝叶斯框架中，构建出更贴合现实的均衡权重。同时，探讨了投资组合中的“尾部风险”（Tail Risk）测度，如CVaR（条件风险价值）和极端损失分布的拟合。第八章：另类投资的系统性配置：私募股权与对冲基金本章为高净值投资人提供了关于私募股权（PE）和风险投资（VC）的尽职调查框架。内容包括PE基金的生命周期分析、LBO（杠杆收购）的财务结构设计，以及非流动性溢价的合理估算。对于对冲基金，我们分类剖析了不同策略（如全球宏观、事件驱动、股票多空）的风险收益特征，并着重于考察基金经理的业绩归因（Performance Attribution）。第九章：数字化资产与另类风险暴露管理本章以审慎的态度对待数字化资产，侧重于如何将其纳入主流投资组合。内容包括对比特币、以太坊等主流加密资产的内在价值评估框架（尽管争议较大，但提供了分析视角）。核心在于风险暴露管理：如何通过托管解决方案、监管合规性来控制数字化资产带来的独特操作风险和法律风险，并讨论了传统资产组合中对冲通胀的“数字黄金”替代方案。 --- 第四部分：行为金融学与交易心理控制第十章：市场效率的边界与投资者行为偏差本章将投资决策从纯粹的数学模型拉回到现实的人类决策过程。我们深度分析了卡尼曼与特沃斯基的行为经济学框架，重点阐述了前景理论（Prospect Theory）在解释资产泡沫和市场恐慌中的作用。内容包括锚定效应、羊群效应以及损失厌恶如何系统性地影响交易决策，并指导读者建立一套反脆弱的决策流程。结论：面向未来的财富管理哲学本书最后总结，成功的投资不再仅仅是掌握复杂的数学公式，更在于构建一个融合了宏观洞察力、量化纪律性以及自我认知约束的综合性投资哲学。我们强调了持续学习、适应市场变化以及保持独立思考能力的重要性，这是穿越任何经济周期的核心竞争力。 --- 本书特点： 1. 深度与广度兼备：覆盖宏观、量化、固定收益、权益、另类资产等主流金融板块。 2. 模型前沿性：引入了最新的学术研究成果和业界领先的量化模型，而非停留在基础教科书层面。 3. 实战导向：每一章节的理论分析都紧密结合当前的金融市场案例和实际操作中的风险管理难点。 4. 批判性思维培养：鼓励读者质疑既有假设，理解模型失效的边界条件。