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定量投资分析
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2022-01-24 23:21:24
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  • 致中国读者
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  • 关于本系列丛书
  • 第9章 多元回归和回归分析中的问题
    • 9.2 多元线性回归
      • 9.2.2 预测多元线性回归模型中的因变量
      • 9.2.4 调整后的R平方
    • 9.3 虚拟变量在回归中的使用
    • 9.4 回归假设的违背
      • 9.4.1 异方差
      • 第6章 抽样和估计
      • 6.2.2 分层随机抽样
    • 6.3 样本均值的分布
      • 9.5.1 模型设定的原则
      • 9.5.3 时间序列误设定（自变量与误差相关）
      • 9.5.4 其他类型时间序列误设定
    • 9.6 因变量是定性变量的模型
  • 第10章 时间序列分析
    • 10.2 处理时间序列数据所面临的挑战
    • 第4章 概率论中的一些概念
      • 10.3.1 线性趋势模型
      • 10.3.3 趋势模型和误差项相关性检验
    • 10.4.6 回归系数的不稳定性
      • 10.5.1 随机游走
      • 10.6.1 用n期移动平均平滑历史数据
      • 6.5.2 样本选择的偏差
        • 10.4.1 协方差平稳序列
        • 4.2 概率、期望值和方差
          • 6.5.1 数据挖掘的偏差
        • 第7章 假设检验
    • 7.3.1 对单个均值的检验
    • 10.8 自回归移动平均模型
  • 第11章 投资组合的概念
    • 7.4 关于方差的假设检验
      • 7.4.1 对单个方差的检验
      • 11.2.1 最小方差前沿及其相关概念
      • 11.2.3 多个资产最小方差前沿的确定
      • 4.4 概率论的一些议题
      • 7.5.1 相关性检验：斯皮尔曼（Spearman）秩相关系数
      • 第8章 相关性和回归
    • 8.2 相关性分析
      • 11.3.1 估计均值方差优化问题中的输入参数
      • 第5章 常用概率分布
        • 5.4 蒙特卡罗模拟
      • 8.2.5 相关性分析的应用
    • 5.2.1 离散均匀分布
      • 11.4.1 因素和多因素模型的类型
      • 11.4.2 宏观经济因素模型的结构
      • 11.4.5 多因素模型在当前实践中的运用
  • 附录
  • 8.3 线性回归
    • 8.3.3 估计量的标准误差
    • 5.3.3 正态分布的应用
    • 8.3.6 单变量回归中的方差分析
    • 8.3.7 预测区间
  • 8.2.6 相关系数显著性检验
  • 作者简介
  • 5.3.1 连续均匀分布
  • 1.5 单笔现金流的现值
    • 2.2.2 内部收益率和内部收益率准则
    • 1.4.2 不等额现金流序列
    • 1.6.2 无限期等额现金流序列的现值——永续年金
    • 1.3.1 复利的频数
  • 1.7 求解利率、期数或年金支付额
    • 1.7.1 求解利率和增长率
    • 1.7.2 求解期数
    • 1.4.1 等额现金流序列——普通年金
    • 1.7.5 现金流可加性原理
  • 3.6 位置的度量：分位数
    • 7.5 其他议题：非参数推断
    • 3.2.2 总体和样本
  • 5.2 离散型随机变量
    • 2.3.1 货币加权收益率
    • 5.2.2 二项分布
      • 3.4.1 直方图
    • 3.4.2 频数多边形和累积频数分布图
    • 3.5.1 算术平均数
      • 6.2.1 简单随机抽样
      • 6.2.3 时间序列数据和横截面数据
  • 3.5.2 中位数
  • 3.5.3 众数
    • 6.4.1 点估计量
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