1999年，斯坦福大學(xué)開設(shè)了一個新的跨學(xué)科的碩士學(xué)位培養(yǎng)項目——金融數(shù)學(xué)。該碩士項目由數(shù)學(xué)系、統(tǒng)計系、經(jīng)濟(jì)系、管理科學(xué)與工程系和商學(xué)院聯(lián)合管理，其宗旨是以金融學(xué)為中心向?qū)W生提供與之相關(guān)的應(yīng)用數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計、經(jīng)濟(jì)和計算機(jī)技術(shù)等方面的課程訓(xùn)練，從而使學(xué)生具備綜合運(yùn)用復(fù)雜的數(shù)理工具進(jìn)行金融產(chǎn)品的定價與風(fēng)險對沖和金融市場的風(fēng)險評估與管理的定量分析能力。在為金融數(shù)學(xué)方向開設(shè)相關(guān)的統(tǒng)計分析課程STATS240（金融學(xué)中的統(tǒng)計方法）的過程中，本書的第一作者（黎子良）深感相關(guān)資料的匱乏，因而有必要撰寫一本關(guān)于金融市場中的統(tǒng)計模型與方法的教科書。

　　由于斯坦福大學(xué)金融數(shù)學(xué)碩士項目具有各學(xué)科聯(lián)合培養(yǎng)的特點，其招收的碩士生的專業(yè)背景和相關(guān)工作經(jīng)驗存在較大差異。就統(tǒng)計背景而言，一些學(xué)生只學(xué)過有關(guān)統(tǒng)計推斷的基本課程，另一些則已經(jīng)修過統(tǒng)計方向的碩士甚至博士課程：而在金融方面，他們大多已經(jīng)修過投資理論和衍生品定價理論方面的核心課程。除了金融數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生外，STATS240同時吸引了許多其他專業(yè)的學(xué)生，例如修習(xí)該課程的相當(dāng)一部分學(xué)生來自于數(shù)學(xué)、物理或工程專業(yè)，他們通常具有良好的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計建模功底，但其金融背景卻相對欠缺，這進(jìn)一步加大了學(xué)生之間的專業(yè)背景差別，從而進(jìn)一步增加了授課難度。基于以上特點，STATS240的核心在于講授投資及衍生品定價理論與實際工作中金融數(shù)據(jù)的分析處理、定價和投資策略的設(shè)計實施之間的聯(lián)系。同時，為了兼顧修課學(xué)生多樣化的專業(yè)背景和他們對于金融學(xué)有關(guān)研究課題的興趣，考慮到他們未來可能以金融數(shù)量分析師（Quantitative Analyst）為職業(yè)，作者精心選擇組織了STATS240的教學(xué)材料，不僅介紹了金融領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)的專業(yè)知識和在數(shù)量金融中有重要應(yīng)用的基本統(tǒng)計方法，還進(jìn)一步講解說明了將統(tǒng)計建模應(yīng)用于金融分析和決策論的思路與過程。在2000年之后的幾年中，尤其是在本書的第二作者（邢海鵬）于2004年和2005年擔(dān)任該課程的教學(xué)助理之后。STATS240的教學(xué)材料得到不斷的完善與發(fā)展，隨著學(xué)生興趣的增加和課程選材的增多，在2006年，這門課程分成了兩f1：STATS240和STATS241（金融市場中的統(tǒng)計模型）。同時，這些課程還被列入了斯坦福職業(yè)發(fā)展中心（http：／／scpd.stanford.edu）提供給在金融行業(yè)工作的非學(xué)位學(xué)生的遠(yuǎn)程教學(xué)計劃。

　　本書的大部分內(nèi)容來源于STATS240和STATS241的教學(xué)材料。具體而言，本書的第一部分（STATS240）講述了基本的統(tǒng)計方法和金融應(yīng)用（第一一六章），第二部分（STATS241）則偏重于數(shù)量金融的高等課題（第七一十二章）。其中，第一章和第二章講述了線性回歸、多元分析和極大似然估計理論。這些統(tǒng)計方法在第三章中被應(yīng)用于數(shù)量金融領(lǐng)域中的一個基本問題——投資組合選擇理論和投資模型（即Harry Markowitz和Willam Sharpe1990年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎的獲獎理論）。由于這些經(jīng)典理論假設(shè)相關(guān)的參數(shù)都是已知的，因此在實際中我們需要使用歷史數(shù)據(jù)對這些參數(shù)進(jìn)行估算，第三章討論了估算過程中涉及的統(tǒng)計問題和不同的統(tǒng)計方法。其中的一種方法，我們將放在第四章對參數(shù)模型的似然推斷理論及其在logistic回歸和其他廣義線性模型中的應(yīng)用進(jìn)行進(jìn)一步的討論之后，即在第4.4節(jié)中引進(jìn)Bayesian方法時介紹。第四章還將第一章中介紹的最小二乘方法推廣到非線性回歸模型中，從而得到了非線性最小二乘法，該方法在本書的第二部分中將會被多次用到。數(shù)量金融的另一個重要課題是金融時間序列，它在近幾年吸引了很多學(xué)者的注意，特別是在2003年Robert Engle和CliveGranger因在此領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎之后。第五章介紹了時間序列分析的基本想法和模型，第六章則將它們應(yīng)用于對資產(chǎn)收益率及其波動率的動態(tài)建模和分析中。第七章引入了非參數(shù)回歸模型，并介紹了將相關(guān)的領(lǐng)域知識（經(jīng)濟(jì)理論和市場實踐）和統(tǒng)計模型（通過非參回歸）相結(jié)合的實質(zhì)一經(jīng)驗（substantive-empirical）方法。這種方法是將數(shù)理金融課程中學(xué)習(xí)過的理論和公式與市場數(shù)據(jù)相結(jié)合的一種系統(tǒng)而靈活的工具。一個典型的例子是期權(quán)定價理論，該工作在金融經(jīng)濟(jì)學(xué)中的重要性為Robert Merton和Myron Scholes贏得了1997年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎，它也是數(shù)理金融學(xué)中的～個基本課題。然而期權(quán)價格的理論與觀測值并不完全一致，這種不一致體現(xiàn)在相關(guān)的“implied volatilities”模式中，第八章詳細(xì)討論了它們相應(yīng)的統(tǒng)計性質(zhì)，并且在8.3節(jié)中介紹了幾種方法來彌補(bǔ)這些不一致。在第八章中，我們再次討論了實質(zhì)一經(jīng)驗方法，它使用了一個與經(jīng)典的Black-Scholes公式相對應(yīng)的實質(zhì)分析部分和一個非參數(shù)回歸的經(jīng)驗總結(jié)部分，來對Black-Scholes公式與市場的偏離進(jìn)行建模分析。第九章介紹了金融計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的高級多元時間序列方法，這為分析不同期限利率的時間序列數(shù)據(jù)提供了重要工具。在第十章中我們將具體介紹如何建立實際利率數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與隨機(jī)過程的數(shù)學(xué)建模之間的聯(lián)系，從而對利率衍生品進(jìn)行定價。