统计与金融

《统计与金融》内容涉及金融学与统计学的诸多内容，与一般偏重于单纯介绍理论知识和模型的著作不同，它把统计模型和金融模型联系在一起，寓统计学知识于金融学之中，并且用各种软件做出了完美的应用程序。《统计与金融》的主要特点是：

运用金融中的例子，阐明概率与统计的主要原理。

帮助读者理解以经验为依据的研究方法在金融和运筹学中是如何运用的。

介绍了新的统计方法，例如时间序列、GARCH模型、再抽样以及非参数回归。

提供了一些运用MATLAB和SAS软件包的例子。

戴维·鲁珀特(David Ruppert)，美国康奈尔大学统计科学系教授。1970年在康奈尔大学获数学学士学位，1977年在密歇根州立大学获统计学博士学位。主要研究领域为多元统计分析、金融风险管理等。他曾在著名期刊上发表了大量很有影响力的论文，主要著作有Transformation and Weighting in Regression;Measurement Error in Nonlinear Models;Semiparametric Regression Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective等。