引言
统计学作为一门应用型学科，其发展受其在经济社会等应用领域面临的新问题、新思路、新办法的推动。同时，统计学理论也在这个过程中得以不断更新和拓展。近年来，随着信息技术在数据处理领域的广泛应用，以及自身方法的不断创新和完善，统计学理论与应用得到了跨越式的发展。在统计学研究领域中，数据、统计指标、估计方法和假设检验是四大重要内容。本书围绕这四个方面，撷取了一些在国内外统计学理论和应用领域前沿中广受关注的焦点，逐一介绍。这些前沿内容包括二元离散选择模型和面板数据的非线性模型的非（半）参数估计方法、分位数理论前沿方法和应用、金融高频数据的统计分析、大数据分析和机器学习技术和科技统计与方法应用，以飨读者。
具体而言，本书共有五章：
第一章介绍二元选择模型的各种估计模型和相应的估计方法。针对现实研究中离散二元选择数据建模中存在的内生性问题，对非参数面板二元选择模型的新估计方法进行介绍。首先介绍二元选择变量的内生性非参数模型，并提出估计方法；其次，将该方法推广到面板二元选择模型；然后，对估计量的一致性进行论证，推导其极限分布；最后，用随机模拟的方法给出小样本性质。
第二章主要介绍分位数回归的前沿方法，包括贝叶斯分位数回归估计方法、分位数处理效应方法和无条件处理效应方法。在已有的分位数估计方法中，频率学派估计方法的小样本性质表现不佳，且收敛速度较慢，而贝叶斯估计方法正好能够弥补这些缺陷，所以贝叶斯分位数估计方法在实际应用中受到了广泛的重视。随着数据可得性的提高，分位数上的异质性影响备受关注，而且在均值回归中的一些方法和思想正在逐步地向分位数上推广，分位数方法的应用也在不断地深入和拓展。在均值回归中，常用平均处理效应来分析一项政策或者干预对结果变量的因果效应，如果要考察不同分位数上政策干预的影响，则要估计分位数处理效应。在分位数处理效应的基础上，本章还将介绍无条件分位数处理效应估计方法，该方法得到的处理效应更符合政策评价的经济学解释。
第三章介绍金融统计领域中有关波动率、资产价格过程、资本市场高频数据的处理和建模方法方面一些新发展。在瞬息万变的资本市场，采用金融高频数据，基于一阶矩、二阶矩建模的收益率、波动率的变化规律是什么，如何通过高频数据识别金融市场微观结构，一直是资本市场关注的主要议题。就此，本章将对金融数据中的跳跃行为、波动率，以及微观结构噪声估计的前沿方法和应用进行介绍。
第四章是关于大数据分析技术的研究综述。互联网、物联网、云计算技术的快速发展，各类应用的层出不穷引发了数据规模的爆炸式增长，使数据渗透到了当今每一个行业，以及相应的业务领域，成为重要的生产因素。大数据因此也成为社会各界关注的新焦点，大数据时代已然来临。如何运用现有的统计技术进行数据可视化分析和属性的选择，如何用统计测试方法对大多数机器学习模型进行验证与评估，是应用大数据进行统计分析的前沿领域。本章将从大数据分析的应用与发展趋势出发，对大数据前沿统计分析技术和应用技术，以及大数据分析在中国的研究现状和前景进行介绍，期望对现有统计和计量方法有所启发。
第五章介绍统计学的分支学科科技统计技术的前沿理论和应用研究。科技统计是用统计的方法对科学技术活动的规模和结构进行定量测定的研究。它是用一套可以有效测度国家科技系统复杂机制的指标，对一国范围内科技活动的规模、结构及功能进行连续的年度数量测定，为国家科技政策的制定与评价提供准确、系统的年度科技统计数据及统计分析报告。科技统计研究的对象是科学技术活动的总体的数量特征和数量关系，其主要任务是通过对科技活动的有关数据的收集、处理、分析，反映科技活动的规模、结构和布局的总体数量特征和关系，从而为评价和制定科技政策和发展规划提供依据。本章将对国内外科技统计相关的前沿技术方法、指标体系构建方法、R&D活动科技统计、科技进步与经济增长关系、科技投入与产出效率评价、中外对比等方面进行介绍。
编著本书的目的是，为统计学专业的研究生、研究人员提供现代统计学的前沿方法和研究思路，以便迅速掌握该领域的前沿动态，并开展相应的理论研究和应用研究。因此，我们在本书的编著过程中，会突出三个方面的内容。一是该领域内的研究综述。通过综述以往的研究成果，厘清研究脉络，便于读者对该领域有一个全局的把握；尤其是在综述的基础上指出有待进一步研究的内容，为读者提供可选的研究方向。二是介绍该领域内前沿的核心方法。从建模、统计量的构造、渐进分布、蒙特卡罗模拟等基本的手段和工具入手，对该领域的前沿理论模型和估计方法有一个清晰的认识和理解。三是穿插一些经典文献研究。在每一个前沿理论领域都聚集了众多有趣的应用研究，我们会着重介绍一些具有代表性的论文，从问题的提出、研究的背景、建模的思路，以及技术细节上的处理技巧等方面进行分析，使读者能够对前沿方法的应用研究有深入的理解，举一反三，触类旁通。0%'》——以周浦镇“新周浦人俱乐部”为例熊玉清
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