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常見的多元統計分析方法多用於處理平面數據，而不適合處理立體數據。面板數據是種典型的三維立體數據，面板數據分析方法研究和應用多集中於計量經濟領域，相較而言，面板數據“多元統計分析”方法研究則相對缺乏。本書在全面介紹20世紀60年代以來國外重要的三路數據(three-way data)多元統計分析模型和算法的基礎上，將聚類分析、主成分分析、判別分析等傳統的多元統計分析方法拓展到面板數據分析領域，提出了

數理金融學，即金融數學（FinancialMathematics），是金融學自身發展而衍生出來的一個新的分支，是數學與金融學相結合的產物，是金融學由定性分析向定性分析與定量分析相結合轉變，由規範研究向實證研究轉變，由理論闡述向理論研究與實用研究並重轉變，金融模糊決策向精確化決策發展的成果。這門學科的最大特點，就在於利用數學工具來解釋和研究金融問題，通過進行數學建模、理論分析、數值計算等定量分析方法，以求找到金融的內在規律並用以指導實踐。數理金融學也可以理解為現代數學與計算技術在金融領域的應用，因此，是一門新興的交叉學科，發展很快，是目前十分活躍的前言學科之一。數理金融學中用到的數學工具包括微積分、線性代數、概率論、計量經濟學、時間序列分析、運籌學、微分方程、隨機過程、隨機分析等，知識體系及其龐大而繁多，遠遠超出了包括數學專業在內的絕大多數大學生的知識範疇，甚至許多金融部門從事實際工作的專業人員也難以全部掌握。因此，考慮到內容的難度和學生的接受程度，本書不注重晦澀難懂的數學工具講解和複雜繁多的公式推導，而側重于應用，由具體問題做先導，採用具體問題具體分析的模式，讓學生由問題引發興趣，在大量實際案例分析中學到必備的數理金融學知識，儘量在通俗化和普及化方面做一些大膽的嘗試。全書分為十章，每一章講述一種數學工具及其在金融學中的應用，由問題做先導，引出一章主題，再系統介紹基本理論、基本觀點和基本方法，並附加大量例題，使理論方法和實際應用真正緊密結合。適合於金融專業本科生、MBA、金融投資部門從業人員和企業資產運營部門管理人員使用。