在金融市场中，统计模型和方法起着至关重要的作用。本书《金融市场中的统计模型和方法》分为两大部分，旨在帮助读者深入理解并掌握这些核心工具。
首先，第一部分着重介绍了统计的基础理论，包括线性回归，它展示了如何通过数据预测变量之间的关系。广义线性回归与非线性回归则扩展了线性模型的适用范围，对于复杂的数据结构尤其重要。多元分析，如主成分分析和因子分析，有助于理解多个变量之间的相互影响。似然推断与贝叶斯模型则提供了估计模型参数的统计框架，而时间序列分析则关注序列数据的动态变化，这对于资产收益率和波动率的预测至关重要。
在投资组合理论和风险管理中，这些统计方法大显身手。它们帮助投资者构建和优化投资组合，同时在理解和控制市场风险方面发挥着关键作用。
第二部分则深入探讨了数量金融的高级课题，旨在弥合金融理论与实际市场操作的鸿沟。例如，期权定价利用统计方法来确定金融衍生品的价值，利率市场和统计交易策略则展示了如何利用统计分析进行策略设计。同时，非参数回归和高级多元和时间序列方法为金融数据的复杂分析提供了强有力工具，而针对高频交易数据的统计处理则在现代金融市场中日益重要。
作为金融数学和计算金融硕士项目的教材，《金融市场中的统计模型和方法》不仅适合专业人士，也鼓励对统计方法有深入学习需求的金融从业者。无论是理论研究还是实战应用，本书都能为读者提供宝贵的指导和资源。
《金融市场中的统计模型和方法》讲述数量金融中最重要的统计方法和模型，通过统计建模和统计决策理论将金融理论与市场实务相联系。《金融市场中的统计模型和方法》提供了来自金融市场的具体实例和数据来说明本书所讲述的方法，因此也可作为统计和计量经济学研究生课程的教材，以帮助学生系统地学习回归、多元分析、似然理论与贝叶斯推断、非参数理论和时间序列分析等理论和模型。