具体描述
●UNIVARIATE EXPLORATORY DATA ANALYSIS
●1.1 Data, Random Variables and Their Distributions
●1.1.1 The PCS Data
●1.1.2 The S&P; 500 Index and Finan Returns
●1.1.3 Random Variables and Their Distributions
●1.1.4 Examples of Probability Distribution Families.,
●1.2 First Exploratory Data Analysis Tools
●1.2.1 Random Samples
●1.2.2 Histograms
●1.3 More Nonparametric Density Estimation
●1.3.1 Kernel Density Estimation
●1.3.2 Comparison with the Histogram
●1.3.3 S&P; Daily Returns
●1.3.4 Importance of the Choice of the Bandwidth
●1.4 Quantiles and Q-Q Plots
●1.4.1 Understanding the Meaning of Q-Q Plots
●1.4.2 Value at Risk and Expected Shortfall
●1.5 Estimation from Empirical Data
●1.5.1 The Empirical Distribution Function
●部分目录
内容简介
《用S-Plus做金融数据统计分析》内容简介：This book grew out of lectures notes written for a one-semester junior statisticscourse offered to the undergraduate students majoring in the Department of Oper-ations Research and Finan Engineering at Princeton University.&nbs;等 卡莫纳(Rene？A.Carmona) 著作 作者：（美国）卡莫纳（Rene A.Carmona） he look of a histogram can change significantly when the number of bins andthe origin of the bins are changed. The reader is encouraged to produce differenthistograms for the same data sample by setting the value of the parameter nclassto different integers.Remark. The commands given above （as well as most of the commands in thisbook） can be used both on a Unix/Linux platform and under Windows等用户评价
真正让我对这本书爱不释手的是它对金融实务问题的深度挖掘和S-Plus代码的完美结合。市面上很多书籍要么是纯理论的数学推导，要么是生硬的软件操作指南，但这本书成功地架起了两者的桥梁。比如，在讲解波动率建模时，作者不仅仅是展示了如何调用 `garch()` 函数，而是深入分析了不同模型的拟合优度检验，以及如何根据实际的市场数据选择最优模型结构。我尝试着用书中的代码去复现了几个经典的金融事件的统计分析，结果发现其输出结果的可靠性和直观性都非常高。这种将复杂的金融计量理论“翻译”成可执行、可验证的S-Plus代码的能力，是这本书最大的价值所在。它让我清楚地看到，那些教科书上的公式，在实际的交易日数据面前，究竟是如何运作和展现其威力的。这极大地提升了我对金融量化分析的信心。
这本书的叙事节奏把握得简直是教科书级别的典范。它没有一开始就抛出那些令人望而生畏的复杂公式，而是循序渐进地引导读者进入S-Plus编程的世界。我尤其欣赏作者在基础篇章中对S-Plus数据结构和基本函数库的细致讲解，那种“手把手”的教学方式，对于我这种有一定的金融知识背景，但S-Plus编程经验尚浅的人来说，简直是雪中送炭。我记得有一次，我尝试自己编写一个简单的回归模型，结果总是遇到一些莫名其妙的报错，翻遍了网上零散的教程也没搞清楚。后来对照这本书中的一个案例，才恍然大悟，原来是数据类型转换和矩阵操作上的一个微小失误。书中对这些“陷阱”的预警和详细解析，极大地减少了我调试代码的时间。这种对初学者痛点的精准把握，使得这本书不仅仅是一本参考手册，更像是一位耐心、经验丰富的导师在耳边细语，让人感觉学习曲线变得异常平缓和愉快。
我很少见到一本技术书籍能把“教学”和“启发”融合得如此恰到好处。这本书的后半部分，内容开始转向更具前瞻性和探索性的方向，不再是简单的“如何做”，而是“为什么这么做”以及“还可以怎么做”。它巧妙地引导读者跳出既定的框架，去思考现有模型的局限性，并鼓励大家利用S-Plus强大的可编程性去构建更符合自身需求的定制化分析工具。我读到关于蒙特卡洛模拟在期权定价中的应用章节时，受到了很大的触动，书中提供的基础框架激发了我自己去尝试不同路径依赖模型的实现。这本书真正做到的，是把S-Plus变成了一个思想的延伸工具，而不是一个简单的计算器。它留给读者的不仅仅是一堆可以复制粘贴的代码，而是一套系统性的、可以自我迭代的金融数据分析思维框架，这才是最宝贵的财富。
这本书的封面设计得非常专业，那种深蓝色的背景配上简洁的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。我记得当时是在一家旧书店里发现它的，当时正在寻找一本能真正帮我从理论走向实践的S-Plus统计工具书。这本书的厚度适中，拿在手里沉甸甸的，让人感觉内容一定非常扎实。我立刻翻开目录，看到各种前沿的金融模型和具体的操作步骤被清晰地罗列出来，那种条理性和系统性让我感到非常踏实。特别是一些关于时间序列分析和风险度量模型（比如GARCH族）的章节标题，一下子就点燃了我深入学习的兴趣。作者在引言部分对于S-Plus在金融领域应用潜力的阐述，更是让我确信自己找到了“对的宝典”。这本书的版式设计也很人性化，代码块和文字说明的穿插布局，让阅读体验非常流畅，不像有些技术书籍，代码和解释混杂在一起，看着头疼。整体而言，这本书散发着一种严谨、务实的学术气息，让人一看就知道是下了大功夫的力作。
这本书在细节处理上的精细程度，简直达到了吹毛求疵的地步，但这恰恰是专业书籍所必需的品质。我注意到，作者在介绍每一个函数或工具箱时，都会附带对函数参数的详细解释，包括默认值、取值范围以及不同参数组合可能产生的影响。在描述图形化输出时，书中的截图清晰度极高，并且对图表的每一个元素——坐标轴的刻度、图例的位置、色彩的搭配——都有明确的说明，教导读者如何生成具有专业水准的报告图表。这使得我不再需要依赖那些模糊不清的在线论坛截图来猜测参数的含义。更难能可贵的是，作者似乎预料到了读者可能遇到的各种边缘情况，并在脚注或小标题中提前进行了提示，例如数据缺失值（NA）的处理策略，或者在进行矩阵求逆时可能遇到的奇异矩阵问题。这种无微不至的关怀，让阅读过程充满了安全感。