河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李霞 著

图书标签:

• Copula
• 金融工程
• 风险管理
• 计量经济学
• 统计建模
• 金融风险
• 相关性
• 数据分析
• 经济管理
• 高等教育

出版社： 经济管理出版社

ISBN：9787509631584

版次：1

商品编码：11548979

包装：平装

丛书名： 河南财经政法大学经济管理丛书

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：205

字数：211000

正文语种：中文

内容简介

　　自从Copula函数被提出后，Copula方法在变量之间相关性分析、金融风险及金融风险管理等方面得到了广泛的应用。笔者以变量之间的相依性为研究方向，一直关注着Copula理论的发展，并且进行了一些相关研究。《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》主要是对Copula函数的一些基本理论、基本方法、方法的应用及目前常用的一些方法之间的比较、变量之间的随机模拟等问题进行了讨论，《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》可以作为有志于Copula理论研究的学生的入门级图书。

作者简介

　　李霞，女，1978年生，河南濮阳人，讲师，硕士，2001年毕业于河南师范大学数学系，获得理学学士学位；2006年毕业于西南交通大学理学院，获得理学硕士学位。研究方向：现象之间相依性研究、区域经济研究。现于河南财经政法大学统计学院任教，主讲课程有《概率论与数理统计》、《统计学》、《高等数理统计》。任教期间，发表CSSCI若干篇，主持或参与省级课题若干项。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 Copula理论的提出及研究现状
1.2 Copula方法研究相依结构的优越性
1.3 本书的框架

第2章 Copula函数概述
2.1 Copula函数的定义及Sklar定理
2.2 Copula函数的性质
2.3 多维Copula函数
2.4 常用的Copula函数
本章小结

第3章 阿基米德Copula函数
3.1 阿基米德Copula函数的定义
3.2 单参数阿基米德Copula族
3.3 阿基米德Copula生成元的几种构造方法
3.4 基于Copula函数的相关性测度
本章小结

第4章 Copula函数模型的选择
4.1 Copula函数模型中未知参数的几种基本估计方法
4.2 Copula函数模型中未知参数的其他估计方法
4.3 Copula函数模型选择的解析法
4.4 基于似然函数的AIC准则
4.5 基于非参数核密度估计的Copula函数模型的选择
4.6 其他基于非参数核密度估计下Copula函数模型的选择方法
4.7 参数Copula函数模型的拟合检验法
本章小结

第5章 随机变量模拟生成的方法
5.1 具有Copula函数C（u，υ）的变量模拟生成的方法
5.2 具有阿基米德Copula函数C（u，υ）的变量模拟生成的方法
本章小结

参考文献
后记

前言/序言

《计量经济学前沿：现代统计建模与数据驱动决策》 在信息爆炸与数据驱动成为时代主旋律的今天，如何有效利用海量数据进行科学分析，从而做出精准的决策，已成为经济管理领域的核心挑战。本书《计量经济学前沿：现代统计建模与数据驱动决策》正是应运而生，旨在为读者提供一套系统、前沿且极具实践指导意义的现代统计建模方法与工具，帮助他们在复杂多变的经济环境中把握机遇，规避风险。 本书不局限于传统计量经济学模型的应用，而是将目光投向了当前学界和业界最活跃、最前沿的统计建模技术。我们深入探讨了如何运用这些先进的统计工具来解析经济现象的深层规律，预测市场趋势，评估政策效果，并最终驱动更明智、更具前瞻性的商业与管理决策。 内容聚焦与核心亮点： 大数据时代的建模挑战与机遇： 随着数据规模、维度和复杂性的急剧增长，传统统计方法面临严峻的挑战。本书首先系统梳理了大数据环境下计量经济学所面临的新问题，并在此基础上，着重介绍了一系列能够有效应对这些挑战的现代统计建模技术。我们将探讨如何处理高维数据、异质性数据、非线性关系以及时空依赖性等问题。 机器学习在经济管理中的深度融合： 机器学习作为大数据分析的强大引擎，在经济管理领域的应用日益广泛。本书将详细介绍包括但不限于： 回归分析的进阶： 除了经典的线性回归，我们将深入讲解Lasso、Ridge、Elastic Net等正则化回归方法，它们在处理高维共线性数据时表现出色，能够有效避免过拟合。同时，决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等非参数方法，以其强大的非线性拟合能力和特征提取能力，在预测和分类任务中展现出巨大优势。 分类与预测模型： 支持向量机（SVM）、逻辑回归、朴素贝叶斯以及深度学习中的神经网络（如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络）等，将被系统介绍其原理、应用场景及实现细节，重点关注它们在信用评分、风险预警、客户细分、需求预测等方面的实际应用。 聚类分析与模式识别： K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法将被详细讲解，旨在帮助读者从海量数据中发现隐藏的模式和群体，例如市场细分、用户画像构建等。 面板数据与时间序列分析的现代视角： 面板数据和时间序列数据在经济管理中扮演着至关重要的角色。本书将超越静态面板和ARIMA模型，重点介绍： 动态面板模型： GMM（广义矩估计）等方法，能够有效地处理内生性和动态性问题，对经济增长、政策传导等研究提供更可靠的证据。 非线性时间序列模型： GARCH族模型及其变种，用于分析金融市场波动性；以及马尔可夫切换模型，用于捕捉经济周期等结构性变化。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 介绍如何利用状态空间框架整合多种信息源，并用卡尔曼滤波进行动态估计和预测，在宏观经济预测、货币政策分析等方面具有重要价值。 因果推断的严谨方法： 在政策评估、项目效果衡量等场景下，理解“是什么导致了什么”比单纯的预测更为关键。本书将深入探讨因果推断的各种现代方法，包括： 随机对照试验（RCT）的原理与应用： 在条件允许的情况下，RCT是衡量因果效应的金标准。 准实验方法： 双重差分法（DID）、断点回归（RDD）、倾向得分匹配（PSM）等，是我们在无法进行RCT时，分析政策或干预效果的有力工具。我们将详细讲解这些方法的假设条件、实施步骤及结果解释。 工具变量法（IV）与中介分析： 针对内生性问题，介绍如何寻找合适的工具变量；并探讨如何理解和量化变量之间的传导机制。 模型选择、诊断与解释： 即使是最先进的模型，也需要审慎的选择、严格的诊断和清晰的解释。本书将贯穿始终地强调： 模型选择的原则： AIC、BIC等信息准则，交叉验证技术，以及基于经济理论的模型选择。 残差诊断与模型有效性检验： 帮助读者识别模型失效之处，并进行必要的修正。 结果的可解释性： 强调将统计结果转化为具有商业洞察力的解释，以及如何进行有效的沟通。 软件实现与案例分析： 本书将提供使用主流统计软件（如R、Python）实现上述模型的代码示例，并辅以丰富的经济管理领域实际案例。通过案例，读者可以直观地学习如何将抽象的统计方法应用于解决实际问题，例如： 市场营销： 客户生命周期价值预测，广告投放优化，个性化推荐系统。 金融风险管理： 信用风险评估，市场风险度量，欺诈检测。 运营管理： 需求预测与库存优化，供应链效率分析。 宏观经济分析： 经济增长预测，通货膨胀建模，政策效果评估。 《计量经济学前沿：现代统计建模与数据驱动决策》不仅是一本教材，更是一本面向未来、引导实践的工具书。我们希望通过系统性的介绍和深入的案例分析，赋能读者掌握驾驭海量数据、洞察经济运行规律、提升决策科学性的核心能力。无论您是经济学、金融学、管理学等相关专业的学生，还是希望在实际工作中提升数据分析与决策能力的从业者，本书都将为您提供宝贵的知识与启迪。

评分☆☆☆☆☆

对于致力于金融工程和风险管理领域的研究人员来说，一本能够系统梳理COPULA方法并辅以丰富实践案例的教材是极为宝贵的。这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》正是这样一本难得的著作。作者从基础的概率论概念出发，逐步引导读者理解COPULA的核心思想，即如何将多维联合分布分解为其边缘分布和相依性结构。书中对各种经典COPULA函数（如高斯COPULA、t-COPULA、Clayton COPULA、Gumbel COPULA）的详细介绍，包括它们的数学形式、性质、以及在不同场景下的适用性，都做得非常到位。我尤其欣赏的是，作者在介绍理论的同时，并没有忽略实践操作。书中提供了如何估计COPULA参数（如最大似然估计法、核估计法）的详细步骤，并结合实际金融数据，展示了如何利用R或Python等统计软件进行模型构建、参数估计、模型诊断和结果解释。这对于我将理论知识转化为实际分析能力至关重要。例如，书中关于如何利用t-COPULA捕捉金融资产的尾部依赖，并以此为基础进行VaR和CVaR计算的案例，让我对风险度量有了更深刻的理解。这本书不仅帮助我巩固了COPULA理论基础，更极大提升了我运用COPULA方法解决实际金融问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

从一名经验丰富的金融数据分析师的角度来看，市面上关于金融建模的著作琳琅满目，但真正能够将理论深度与实操性完美结合的却不多。这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》无疑是其中的佼佼者。我尤其看重的是它在介绍COPULA方法时，并没有采用过于学术化的语言，而是更多地从解决实际问题的角度出发，深入浅出地剖析了COPULA为何能够有效克服传统相关系数方法在描述非线性依赖关系上的局限性。书中对多元变量依赖关系的建模，特别是对金融市场中资产之间“同涨同跌”现象的刻画，以及在极端市场条件下风险传染的分析，都提供了非常有价值的视角。例如，在解释t-COPULA如何捕捉金融市场中的“肥尾”效应时，作者通过具体的例子，展示了t-COPULA在刻画资产组合风险时，能够比高斯COPULA更好地反映出极端事件发生的概率，这对于进行压力测试和情景分析至关重要。此外，本书在讲解如何利用Python或R等编程语言实现COPULA模型的估计和模拟时，提供了详细的代码示例和操作指南，这对于我们这些需要将理论付诸实践的分析师来说，无疑是雪中送炭。我尝试着按照书中的步骤，在我的工作环境中复现了几个案例，结果令人满意，模型运行稳定，输出结果也符合我的预期。这种理论与实践的无缝对接，极大地提升了我对COPULA方法的信心和应用能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对量化金融领域有着浓厚兴趣的独立研究者，我一直在寻找一本能够系统性介绍COPULA方法，并包含丰富应用案例的著作，以期能够深化我对金融风险建模的理解。这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》恰好满足了我的需求。我非常欣赏作者在梳理COPULA理论体系时所展现出的严谨性，从Sklar定理的基础推导，到各种生成Copula的构造原理，再到边缘分布和Copula函数之间的分解，都讲解得十分透彻。书中对不同Copula函数族（如Archimedean Copulas, Elliptical Copulas）的深入探讨，以及它们在参数选择和模型拟合上的优缺点分析，为我选择合适的模型提供了清晰的指导。更令我振奋的是，本书并没有停留在理论层面，而是将其与实际应用紧密结合，例如，在介绍如何利用COPULA进行VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）的计算时，书中提供的详细步骤和数学推导，让我对这些风险度量指标的计算原理有了更深刻的理解，同时也学会了如何将COPULA方法应用于资产组合的风险评估。在阅读过程中，我发现书中的论述逻辑清晰，语言流畅，即使是对于一些复杂的数学概念，作者也能够通过生动的比喻和直观的图表进行解释，使得阅读过程充满乐趣。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的学术著作，不仅要传达知识，更要激发读者的思考和探索欲望。这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》在这一点上做得非常出色。它不仅仅是COPULA方法的介绍，更像是一次引人入胜的学术之旅。从COPULA的理论基础，如Copula函数的定义、性质、以及其作为联合分布和边缘分布之间桥梁的作用，到各种经典Copula函数（如高斯CopULA、t-CopULA、Clayton COPULA、Gumbel COPULA）的数学表达和几何解释，都讲解得鞭辟入里。我尤其喜欢书中对于“尾部依赖”的深入探讨，这对于理解金融市场中的极端风险事件至关重要。作者通过大量的图示和生动的例子，将抽象的数学概念转化为易于理解的经济含义。更重要的是，本书并没有止步于理论的讲解，而是将其与经济管理领域的实际应用紧密结合。书中对于如何利用COPULA进行金融资产组合的风险度量、信用风险的建模、以及保险精算等方面的应用，都提供了详细的分析和案例。这让我深刻认识到COPULA方法在解决现实问题中的强大潜力，并激发了我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融风险管理领域摸爬滚打多年的从业者，我对量化方法的应用有着近乎苛刻的要求。这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》给我带来了意想不到的惊喜。它以一种极其务实的方式，将COPULA方法从晦涩的理论推演，落地到实际的金融风险分析中。书中详细介绍了COPULA函数的基本构造，包括其如何通过分解联合分布的相依性来刻画变量之间的复杂关系，并且对几种主流的COPULA函数（如高斯COPULA、t-COPULA、Archimedean COPULA系列）的特性进行了深入剖析，特别是在捕捉金融资产之间的“尾部依赖”方面，t-COPULA的优势得到了充分的展现。更让我赞赏的是，书中提供了详细的算法流程和代码示例，指导读者如何利用SAS、R或Python等统计软件实现COPULA模型的估计、诊断和应用。例如，在如何利用COPULA进行VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）计算的案例中，书中给出了清晰的步骤和数学推导，让我能够迅速掌握核心要领，并应用于我日常的工作中。这本书的出现，无疑为我们这些一线从业者提供了强有力的理论武器和实践工具。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，许多关于金融建模的书籍往往过于侧重理论，或者过于偏重某个特定的领域，导致读者难以获得全面而深入的理解。而《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》这本书，则巧妙地打破了这一僵局。它不仅详尽地介绍了COPULA方法的核心理论，如Copula函数的定义、性质、类型划分（如Archimedean Copulas，Elliptical Copulas），以及如何从边缘分布中分离出相依性结构，更重要的是，它将这些理论知识与经济管理领域的实际应用场景紧密地结合起来。我尤其喜欢书中对于“尾部依赖”的深入探讨，这是许多传统相关性度量方法所无法捕捉的关键特征。通过对不同COPULA函数的介绍，我了解到它们在刻画极端事件发生时资产之间关联性的能力差异。例如，t-COPULA在捕捉金融资产收益率的肥尾效应方面表现出色，而Clayton COPULA则更擅长刻画下行风险的联动。书中提供的实际案例，涵盖了从股票、债券到外汇等多种金融工具的依赖性建模，以及如何利用COPULA进行多变量风险度量和压力测试，这些都为我今后的研究和工作提供了宝贵的参考。总而言之，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对如何更精确地理解和管理金融风险有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读金融学博士学位的学生，我对研究工具的深度和广度有着极高的要求。这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》恰好满足了我对于COPULA方法系统性学习的需求。书中对于COPULA理论的构建，从Sklar定理的引入，到不同类型的COPULA函数（如Archimedean Copulas、Elliptical Copulas）的数学推导和性质分析，都展现了作者深厚的学术功底。我特别欣赏的是，本书并没有仅仅停留在理论层面，而是深入到COPULA方法在实际经济管理中的应用。例如，在分析金融资产组合的风险时，作者详细阐述了如何利用COPULA模型来刻画资产收益率之间的非线性依赖关系，特别是“尾部风险”的传染效应，这是传统相关性度量方法难以捕捉的关键点。书中提供的案例分析，涵盖了从股票市场到信贷风险等多个领域，并辅以详细的数学推导和图表说明，使得复杂的概念变得易于理解。我尝试着按照书中的方法，在我的研究项目中应用了t-COPULA来分析不同资产类别的尾部依赖性，结果非常令人满意，这为我的论文研究提供了重要的理论支持和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融建模和风险管理充满热情的经济学在读研究生，当我翻开这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》时，心中怀揣着的是一种既期待又略带忐忑的心情。期待是因为我早已在学术论文和行业报告中反复看到COPULA的身影，对它在刻画复杂金融资产之间非线性依赖关系上的强大能力深感好奇，而忐忑则是因为坊间流传着COPULA方法理论晦涩、实践不易的说法，担心自己是否能真正领悟其精髓并应用于实际分析。然而，这本书一经阅读，便迅速打消了我所有的疑虑。作者以一种极其清晰且循序渐进的方式，从最基础的概率论和统计学概念出发，逐步引入了COPULA的核心思想，包括其定义、基本性质、以及与边缘分布的分解关系。书中对不同类型COPULA函数的介绍，如高斯COPULA、t-COPULA、Clayton COPULA、Gumbel COPULA等，都进行了详尽的阐述，并配以生动的图示，帮助读者直观理解它们在捕捉不同形式的依赖性时的特性。我特别欣赏的是，作者并没有止步于理论的堆砌，而是紧密结合了经济管理领域的实际应用场景，详细讲解了如何选择合适的COPULA函数来建模资产收益率之间的尾部依赖，这对于风险管理、投资组合优化等实际工作具有极其重要的指导意义。在阅读过程中，我仿佛置身于一个精心设计的课堂，老师耐心地解答着每一个可能出现的疑问，让原本在我看来高不可攀的理论知识变得触手可及。尤其是在讨论如何利用最大似然估计法或非参数方法来估计COPULA参数时，书中提供的详细步骤和案例分析，让我跃跃欲试，恨不得立刻在自己的研究中进行实践。

评分☆☆☆☆☆

在如今这个信息爆炸的时代，想要找到一本能够真正深入浅出、且内容扎实的学术著作，实属不易。而这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》无疑是其中一股清流。我尤其欣赏作者在讲解COPULA理论时的清晰思路，从Sklar定理作为基础，逐步引申出各种Copula函数族的数学构建和性质分析，包括Archimedean Copulas、Elliptical Copulas等等，都讲解得非常透彻。而让我印象深刻的是，本书并没有止步于纯粹的理论介绍，而是将COPULA方法与经济管理领域的实际应用场景进行了深度融合。例如，在对金融资产收益率进行建模时，书中详细阐述了如何利用COPULA来捕捉资产之间复杂的非线性依赖关系，特别是“尾部依赖”这一关键特征，这是许多传统统计方法所无法比拟的。书中的案例分析，从股票市场到汇率市场，再到信贷风险评估，都提供了非常贴合实际的视角，并且辅以必要的数学推导和图示，使得复杂的问题变得易于理解。这本书不仅为我提供了坚实的理论基础，更重要的是，它让我看到了COPULA方法在解决现实经济问题中的巨大潜力，并激励我进一步探索其在更广泛领域的应用。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次接触到COPULA方法时，对其在金融建模中的强大功能早有耳闻，但苦于缺乏一本系统性的、能够深入浅出讲解的书籍。这本《河南财经政法大学经济管理丛书：COPULA方法及其应用》恰好填补了这一空白。从这本书的阅读体验来说，我最深刻的感受是其内容的严谨性和逻辑性。作者从基础的概率论知识出发，循序渐进地介绍了COPULA的定义、性质，以及与边缘分布之间的关系。对各种主要的COPULA函数，如高斯COPULA、t-COPULA、Clayton COPULA、Gumbel COPULA等，都进行了详尽的阐述，并配以丰富的图表，帮助读者直观理解它们在刻画不同类型依赖关系时的特点。更难得的是，本书并没有停留在理论层面，而是将COPULA方法与经济管理领域的实际应用紧密地结合起来。例如，在讲解如何利用COPULA方法进行金融资产的风险管理、投资组合优化、以及信用风险建模时，都提供了详细的案例分析和数学推导。这让我能够更深刻地理解COPULA方法的应用价值，并激发了我将其运用到自己研究中的热情。

评分☆☆☆☆☆

没读过这么烂的书，居然还是用word打的

评分☆☆☆☆☆

好

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好

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开始学习中，但这本书仅是理论介绍，未有实例操作和代码。

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不错

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