本书以贝叶斯统计推断为研究思想，通过对贝叶斯原理的整理及阐述，将贝叶斯统计推断的应用范围、步骤、设定方法进行了归纳，并以具体实例进一步阐述了使用流程。书中以逆概率思维作为起点，逐步论述了先验分布、似然函数的确定方法及选择标准，并整理列举了现有研究中先验选择和似然函数构建的标准及惯例。然后，为了进一步论述贝叶斯统计推断的实现过程，以贝叶斯方法为工具就公司金融、资产管理等方向的具体问题进行了统计推断。
本书适合学习贝叶斯统计推断的研究生及高年级本科生，通过对本书的学习使他们能够对贝叶斯统计推断有一个更加具体化的了解，并能够借助书中阐述的问题进一步熟悉贝叶斯工具。

第1章 金融风险的基本事实
1.1 “尖峰厚尾”的风险数据
1.2 小样本与数据缺失问题
1.3 风险预测需求
1.4 不稳定的风险模型参数
第2章 贝叶斯分析的应对策略
2.1 理论起源
2.2 逆概率解说
2.3 贝叶斯先验分布与似然函数
2.4 多元线性回归的贝叶斯估计
第3章 先验分布
3.1 如何确定先验分布
3.2 共轭Beta分布和二项分布
3.3 何时选择正态分布
3.4 Gamma分布和Inv-Gamma分布
3.5 依靠数据描述建立先验分布
第4章 贝叶斯分析操作
4.1 马尔可夫链蒙特卡罗方法
4.2 收敛性诊断
4.3 贝叶斯推断
第5章 公司业绩风险的不稳定参数
5.1 问题描述
5.2 变量描述
5.3 模型估计
5.4 参数估计结果
第6章 “打新”的收益和风险
6.1 规避IPO抑价风险
6.2 IPO抑价风险和预测因素
6.3 变量及模型说明
6.4 检验及贝叶斯估计
6.5 贝叶斯估计的结果和诊断
第7章 Copula贝叶斯估计方法
7.1 Copula理论
7.2 Copula联合后验分布
第8章 金融系统风险的投资标度问题
8.1 投资标度问题概述
8.2 基于资本资产定价模型的联合后验概率估计
8.3 风险值β的投资标度敏感性
参考文献