金融统计与数据分析（第二版）｜金融工程与R语言实战

报告摘要

本书是金融工程与数据分析领域的权威教材，由康奈尔大学David Ruppert和密歇根州立大学David S. Matteson合著，Springer出版。全书736页，涵盖金融数据探索、时间序列分析、风险建模、投资组合优化等核心主题，所有方法均配有R语言实现代码。适合金融工程学生、量化分析师、风险管理从业者系统学习统计建模在金融中的应用。第二版新增机器学习与大数据分析内容，兼顾理论与实践，是高校金融统计课程的经典参考书。

📋 核心要点(部分)

1. 金融数据与探索性分析
2. 概率与统计基础
3. 时间序列模型
4. 风险与收益建模
5. 投资组合优化
6. 信用风险与违约预测
7. 金融衍生品定价
8. 机器学习在金融中的应用