新文科复合型人才培养系列教材-金融科技统计建模基础

人工智能、大数据等新 兴技术的快速发展推动了金 融行业的巨大变革，金融科 技已渗透至金融行业的各个 领域和环节，而金融科技的 发展也将重塑金融生态，重 构金融业务流程，促进普惠 金融。 本书系统地介绍了金融 科技的发展脉络、基本概念 、基本方法、基本理论与应 用场景，重点关注金融科技 统计建模相关基本方法的原 理及其应用。全书共7章， 具体为金融科技简介、相关 分析、贝叶斯统计、回归分 析、分类方法、时间序列分 析、随机过程。 本书适合作为高等院校 经济学类各专业高年级本科 生及应用经济学学科硕士研 究生的教材或参考书，也可 供具有数学、统计学、经济 学基础的经济管理人员和研 究人员及金融行业从业者参 考。

第1章 金融科技简介 1.1 金融科技概述 1.1.1 金融科技的概念 1.1.2 金融科技的发展历程 1.2 金融科技关键技术 1.3 金融科技的应用 习题1 第2章 相关分析 2.1 相关分析概述 2.1.1 变量相关性案例 2.1.2 相关性分类 2.1.3 相关性描述方法 2.2 多元分布函数 2.2.1 多元分布函数的定义 2.2.2 多元分布函数的性质 2.2.3 多元分布函数的应用 2.3 Copula函数 2.3.1 Copula函数的定义 2.3.2 Copula函数的分类 2.3.3 Copula函数的构造及其性质 2.3.4 Copula函数的选择 2.3.5 Copula函数的应用 2.4 偏相关分析与复相关 2.4.1 偏相关分析 2.4.2 复相关分析 2.5 距离相关分析 2.5.1 距离度量方法 2.5.2 距离相似系数 习题2 第3章 贝叶斯统计 3.1 贝叶斯统计概述 3.1.1 频率学派与贝叶斯学派 3.1.2 经典统计学与贝叶斯统计学 3.1.3 为什么要学习贝叶斯统计 3.2 贝叶斯定理 3.2.1 事件形式的贝叶斯定理 3.2.2 随机变量形式的贝叶斯定理 3.3 共轭先验分布 3.3.1 共轭先验分布的定义 3.3.2 后验分布的计算 3.3.3 共轭先验分布的优缺点 3.3.4 常用的共轭先验分布 3.4 贝叶斯统计推断 3.4.1 贝叶斯点估计 3.4.2 贝叶斯区间估计 3.5 假设检验 3.5.1 贝叶斯假设检验 3.5.2 贝叶斯因子 3.5.3 简单假设对简单假设 3.5.4 复杂假设对复杂假设