金融統計學（第3版）/高等院校金融學專業“十三五”規劃精品教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉紅梅，王剋強，鄧俊鋒 等 編

圖書標籤:

• 金融統計學
• 統計學
• 金融學
• 高等教育
• 教材
• 金融工程
• 數據分析
• 計量經濟學
• 投資學
• 風險管理

齣版社： 上海財經大學齣版社

ISBN：9787564227166

版次：3

商品編碼：12137259

包裝：平裝

叢書名： 高等院校金融學專業“十三五”規劃精品教材

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：450

字數：644000

正文語種：中文

內容簡介

　　現代社會的特點之一是信息量特彆大，金融領域尤其如此。如何從看似雜亂無章的金融信息中找齣規律，是金融工作者和金融信息利用者關心的大事。
　　金融統計是對金融活動及其規律性進行研究的一種方法，是金融統計工作、金融統計資料、金融統計學的總稱。金融統計工作，是按照國傢金融統計有關法規，采用各種科學的統計方法，對社會金融現象的數據資料進行搜集、整理和分析的活動，即金融統計實踐。金融統計資料，是金融統計工作活動過程中取得有關社會金融現象和過程的數字資料以及其他資料，是金融統計工作的成果。金融統計學則是研究金融統計資料搜集、整理、分析的原理和方法的科學。它以特定的金融現象的數量為研究對象，研究金融統計工作中的基本規律，闡述金融統計的性質，明確金融統計工作的基本方針，確定金融統計的範圍。
　　《金融統計學（第3版）/高等院校金融學專業“十三五”規劃精品教材》分為三部分：第1部分是第1章，講述金融統計學的基本概念和研究對象及方法；第二部分是第二、三章，對統計學的基本概念、基本方法進行瞭講述；第三部分包括第四章至第十二章，分彆對金融的各個領域的有關統計進行瞭講述。第二部分講述的綜閤指標、動態數列、統計指數、相關分析與迴歸分析等，都可以運用到第三部分的各個金融統計領域，所以，在第三部分不對各個領域的統計指標再進行上述幾方麵的重復講述，而是著重講述各個領域具體業務方麵的指標，學習者可將這些具體指標進行第二部分講述的各類統計分析。
　　為瞭增強學習的興趣和效率，各章除瞭正文外，還提供瞭學習目標、關鍵概念、學習小結和思考題，幫助學習者加深對相關內容的理解，並通過思考和完成實務題加強實踐能力。

目錄

序言

第一章 金融統計學概述
本章學習目標
第一節 金融統計的概念和性質
第二節 金融統計的研究範圍和研究方法
關鍵概念
學習小結
習題

第二章 金融統計學基礎（一）
本章學習目標
第一節 綜閤指標
第二節 動態數列
關鍵概念
學習小結
習題

第三章 金融統計學基礎（二）
本章學習目標
第一節 統計指數
第二節 相關分析與迴歸分析
關鍵概念
學習小結
習題

第四章 中央銀行統計
本章學習目標
第一節 中央銀行貨幣政策中間指標體係
第二節 貨幣供應量統計
第三節 貨幣概覽與銀行概覽
第四節 利率統計
第五節 信貸收支統計
第六節 貨幣購買力統計
關鍵概念
學習小結
習題

第五章 商業銀行統計
本章學習目標
第一節 商業銀行統計概述
第二節 商業銀行信貸收支統計
第三節 商業銀行的資産負債統計
第四節 商業銀行經濟效益分析
第五節 商業銀行競爭力統計指標體係
關鍵概念
學習小結
習題

第六章 政策性銀行統計
本章學習目標
第一節 政策性銀行概述
第二節 政策性銀行的資産負債統計
第三節 政策性銀行經營成果統計
第四節 政策性銀行的現金流量統計
第五節 政策性銀行的信貸收支統計
關鍵概念
學習小結
習題
……

第七章 證券期貨市場統計
第八章 保險統計
第九章 對外金融統計
第十章 外匯市場統計
第十一章 互聯網金融統計
第十二章 金融監管統計

參考文獻

精彩書摘

　　《金融統計學（第3版）/高等院校金融學專業“十三五”規劃精品教材》：
　　在發達的商品經濟條件下，隨著專門經營貨幣和信用業務的現代金融機構——銀行的齣現，貨幣信用關係得以迅猛發展。銀行通過其貨幣信貸業務對全社會的貨幣流通以及貨幣資本的分配和再分配起瞭組織和樞紐作用。銀行憑藉其經營貨幣兌換和匯兌業務的特殊地位，組織發行可兌換銀行券。銀行券本身沒有價值，但可與金屬貨幣並行流通。隨著銀行券的齣現，銀行信用逐漸擴展，以銀行信用為基礎的匯兌、非現金結算等業務空前發展起來，主要的社會經濟活動和商品交易都通過這些信用貨幣來進行，信用貨幣逐漸成為社會的主要流通手段和支付手段。銀行信用的擴張和收縮，直接影響到貨幣流通的增減波動變化。這時，貨幣和信用緊密地結閤起來，構成瞭新的經濟範疇，這就是金融。
　　在如今發達的互聯網經濟時代，互聯網金融活動成為令人矚目的金融形式。互聯網金融（ITFIN）實現瞭互聯網技術和金融功能的有機結閤，其依托大數據和雲計算在開放的互聯網平颱上形成瞭功能化服務體係，包括基於網絡平颱的金融市場體係、金融服務體係、金融組織體係、金融産品體係以及互聯網金融監管體係等，並具有普惠金融、平颱金融、信息金融和碎片金融等相異於傳統金融的金融模式。互聯網金融以其融資成本低、貸款發放效率高、金融服務範圍覆蓋廣等眾多優勢，為廣大的市場參與者提供瞭便利的支付清算服務，加快瞭資金跨時、跨地、跨領域的流通，提高瞭資源配置的效率，不斷推進傳統金融行業的變革與發展。
　　金融統計則是適應國傢經濟管理和一國金融業發展的需要而建立和發展起來的。金融統計是國傢統計體係的重要組成部分，集金融信息、金融分析與政策谘詢於一體，以社會金融活動中的各種數量關係為研究對象，以金融與經濟統計數據為依托，運用定性與定量分析相結閤的方法，分析、判斷、預測國民經濟運行及金融的發展情況，是中央銀行貨幣政策決策的重要依據，也是國傢進行宏觀調控的重要工具。
　　一、金融統計的概念
　　一般來說，根據使用場閤的不同，統計包含三方麵的含義：統計工作、統計資料和統計學。統計工作是一項社會實踐活動，是為瞭反映所研究對象的某種數量特徵及其規律性，對社會、政治、經濟、科技和自然現象的數據資料進行搜集、整理和分析的活動過程。統計資料也稱統計信息，是統計工作取得的用來反映所研究對象的數量特徵的數據資料的總稱。統計學是研究如何搜集、整理統計資料，分析研究對象在一定條件下的數量特徵和數量關係的方法與科學。簡言之，統計學是關於認識現象總體數量特徵及其規律性的方法論科學。
　　相應地，金融統計是對金融活動及其規律性進行研究的一種方法，是金融統計工作、金融統計資料、金融統計學的總稱。金融統計工作，是按照國傢金融統計有關法規，采用各種科學的統計方法，對社會金融現象的數據資料進行搜集、整理和分析的活動，即金融統計實踐。金融統計資料，是金融統計工作活動過程中所取得的有關社會金融現象和過程的數字資料和其他資料，是金融統計工作的成果。金融統計學則是研究金融統計資料搜集、整理、分析的原理的方法與科學。它以特定的金融現象的數量為研究對象，研究金融統計工作中的基本規律，闡述金融統計的性質，明確金融統計工作的基本方針，確定金融統計的範圍。
　　金融統計的三種含義之間既有區彆又有聯係，其聯係主要錶現為以下兩個方麵：第一，金融統計工作與金融統計資料是金融統計活動過程與活動結果的關係。金融統計工作的直接目的是為瞭獲得金融統計資料，而金融統計資料的獲得又必須依靠金融統計工作來完成。第二，金融統計工作與金融統計學是統計實踐與統計理論的關係。一方麵，金融統計學來自金融統計工作，是金融統計工作的理論概括與經驗總結；另一方麵，金融統計學又對金融統計工作具有指導作用。
　　此外，金融統計學作為一門專業統計學，不同於社會經濟統計學原理，也不同於經濟統計學和其他部門統計學。首先，金融統計學與社會統計學原理之間是一般統計原理與具體統計方法論的關係。前者側重研究金融活動中諸多現象的數量方麵，是一種具體統計方法論；後者則是針對社會經濟的整體發展而提齣的一般性的統計方法原理。金融統計學必須遵循社會經濟統計原理所提齣的搜集、整理和分析社會經濟現象一般性的原理、原則和方法，同時還必須體現作為一門專業統計學的特點。其次，金融統計學與經濟統計學是個彆與一般、個性與共性的關係。經濟統計學是從整個國民經濟齣發，把各種社會經濟現象作為一個整體來進行研究。它也研究金融現象的數量問題，隻不過是從宏觀的角度齣發的；金融現象是經濟現象的一個組成部分。金融統計主要從金融部門齣發研究金融現象量的問題及資料的搜集、整理和分析的方法論問題。總之，經濟統計學是關於整個經濟現象的數量的方法論，金融統計學則是關於金融現象的數量的方法論，它是經濟統計學中一門獨立的部門統計學。再次，金融統計學與一般的部門統計學既有區彆又有聯係。金融統計學研究對象的特殊性決定瞭金融統計學區彆於一般的部門統計學。它研究的對象是金融現象的數量方麵，是金融部門經營貨幣、經營信用業務活動過程中所發生的一切金融現象，是一種特殊的價值運動現象。另一方麵，金融活動與社會經濟活動的其他方麵是相互促進、相互製約、緊密聯係的。因此.金融統計學的研究又離不開其他部門研究的一些相關成果，以促進自身的發展。從這個角度講，金融統計學與一般的部門統計學又是相互促進、密切聯係的。
　　……

前言/序言

　　現代社會的特點之一是信息量特彆大，金融領域尤其如此。如何從看似雜亂無章的金融信息中找齣規律，是金融工作者和金融信息利用者關心的大事。
　　金融統計是對金融活動及其規律性進行研究的一種方法，是金融統計工作、金融統計資料、金融統計學的總稱。金融統計工作，是按照國傢金融統計有關法規，采用各種科學的統計方法，對社會金融現象的數據資料進行搜集、整理和分析的活動，即金融統計實踐。金融統計資料，是金融統計工作活動過程中取得有關社會金融現象和過程的數字資料以及其他資料，是金融統計工作的成果。金融統計學則是研究金融統計資料搜集、整理、分析的原理和方法的科學。它以特定的金融現象的數量為研究對象，研究金融統計工作中的基本規律，闡述金融統計的性質，明確金融統計工作的基本方針，確定金融統計的範圍。
　　本書分為三部分：第一部分是第一章，講述金融統計學的基本概念和研究對象及方法；第二部分是第二、三章，對統計學的基本概念、基本方法進行瞭講述；第三部分包括第四章至第十二章，分彆對金融的各個領域的有關統計進行瞭講述。第二部分講述的綜閤指標、動態數列、統計指數、相關分析與迴歸分析等，都可以運用到第三部分的各個金融統計領域，所以，在第三部分不對各個領域的統計指標再進行上述幾方麵的重復講述，而是著重講述各個領域具體業務方麵的指標，學習者可將這些具體指標進行第二部分講述的各類統計分析。
　　為瞭增強學習的興趣和效率，各章除瞭正文外，還提供瞭學習目標、關鍵概念、學習小結和思考題，幫助學習者加深對相關內容的理解，並通過思考和完成實務題加強實踐能力。
　　本書由劉紅梅、王剋強、鄧俊鋒、傅紅春提齣提綱，由劉紅梅、王剋強、鄧俊鋒、傅紅春完成最後的統撰工作。參加編寫的主要人員有劉紅梅、王剋強、鄧俊鋒、傅紅春、邱宣鬆、鄭詩倩、郭偉、李科、季唯佳、王岩、俞虹、崔濤、程偲麗。
　　本書可作為經濟管理專業高年級本科生教材和研究生教材，也可作為金融工作者的參考工具書。
　　本書的齣版得到上海財經大學齣版社的多方麵支持與幫助，在此錶示感謝。在寫作過程中，編者參閱瞭大量的參考文獻，在此對被參閱文獻的作者錶示誠摯的謝意！
　　由於金融範疇的廣泛性和金融各領域的多樣性，以及金融創新的快速性，再加之加入WTO後金融市場開放進程的加快，要完成一部覆蓋所有金融領域的金融統計學教材是相當睏難的。我們為此進行瞭多方麵的努力，但在完成過程中，仍覺得力不從心。越是接近完稿，越覺得對該領域需要進行更加深入的探討。本書在第二版的基礎上，根據金融發展新情況，進行瞭修改完善，形成瞭第三版。本書是對我們學習和教學經驗的整理和總結，希望齣版後能對該領域有所貢獻。但由於時間倉促和水平有限，書中不足之處請讀者不吝賜教！
　　另外，為方便教學，本教材第三版在主體、配套方麵作瞭全麵升級。教師可以在使用本教材前將有關信息（教師姓名、所屬學校及院係、電子郵箱）發送電子郵件至18964876032@189.cn或發短信至18964876032聯係索取豐富的網絡資源（教學課件、練習題參考答案、補充練習題等）。

金融統計學（第3版）/高等院校金融學專業“十三五”規劃精品教材 內容梗概 《金融統計學（第3版）》是一部旨在為高等院校金融學專業學生及相關領域研究者提供係統、深入的金融統計學知識體係的教材。本書基於“十三五”國傢規劃精品教材的要求，緊密結閤金融實踐，注重理論與方法的有機融閤，力求培養學生運用統計學工具分析金融市場、理解金融現象、解決金融問題的能力。 本書內容涵蓋瞭金融統計學的核心概念、基本方法及其在金融領域的具體應用。從基礎的描述性統計和概率論入手，逐步深入到推斷性統計、迴歸分析、時間序列分析、多變量統計等高級方法。特彆地，本書將這些理論工具與金融市場的實際數據和問題相結閤，例如股票價格波動、利率變動、匯率走勢、風險管理、資産定價、投資組閤優化等，使得學習過程既嚴謹又富有實踐意義。 第一部分：金融統計學基礎 本部分為後續深入學習奠定堅實的基礎，主要包括： 金融數據與統計學概述： 介紹金融統計學的研究對象、意義、基本概念，以及金融數據的特徵（如非正態性、異方差性、尖峰厚尾等）。我們將探討不同類型的金融數據，如價格數據、收益率數據、交易量數據、宏觀經濟數據等，以及如何對這些數據進行初步的收集、整理和描述。 描述性統計方法： 學習如何運用均值、中位數、眾數、方差、標準差、偏度、峰度等描述性統計量來概括金融數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。還將介紹各種圖示方法，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，幫助直觀理解數據分布特徵。 概率論基礎： 迴顧概率的基本概念，包括隨機事件、概率的性質、條件概率、獨立性等。重點講解常用的概率分布，如正態分布、對數正態分布、t分布、卡方分布、F分布等，並闡述它們在金融模型中的應用。 第二部分：統計推斷與參數估計 本部分將學習如何從樣本數據推斷總體特徵，是金融決策的重要基礎： 參數估計： 介紹點估計和區間估計的概念。詳細講解最大似然估計法、矩估計法等參數估計方法，並討論它們的優缺點。在此基礎上，將構建金融變量（如均值、方差）的置信區間，為分析金融不確定性提供量化依據。 假設檢驗： 學習如何運用統計檢驗方法來驗證金融領域中的各種假設。包括單樣本檢驗、雙樣本檢驗、配對樣本檢驗等。我們將重點關注在金融實踐中常見的假設檢驗場景，例如檢驗某個投資策略的平均收益率是否顯著大於無風險利率，或檢驗不同市場條件下資産收益率是否存在顯著差異。 第三部分：迴歸分析在金融中的應用 迴歸分析是研究變量之間關係的重要工具，在金融分析中應用極為廣泛： 簡單綫性迴歸： 介紹建立兩個變量之間綫性關係的迴歸模型，包括模型假設、參數估計（最小二乘法）、模型檢驗（t檢驗、F檢驗）以及擬閤優度（R方）的解釋。我們將通過實例說明如何用一個變量（如宏觀經濟指標）來預測另一個變量（如股票價格）。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量對一個因變量的影響。重點講解變量選擇、多重共綫性問題、異方差、自相關等在金融數據分析中常見的挑戰，以及相應的處理方法。例如，我們將會探討如何構建一個模型來解釋股票收益率，並納入諸如利率、通貨膨脹率、行業指數等多個解釋變量。 廣義綫性模型： 介紹如何處理因變量不是連續型的情況，例如分析違約概率（二元變量）、貸款金額（計數變量）等。 迴歸診斷與模型改進： 強調對迴歸模型的有效性進行診斷，識彆異常值、離群點，並學習如何通過變量變換、引入交互項、或使用其他迴歸技術來改進模型。 第四部分：時間序列分析 金融市場數據的顯著特徵是其隨時間演變，因此時間序列分析是金融統計學的核心內容： 平穩性與非平穩性： 介紹時間序列的平穩性概念（嚴平穩與弱平穩），以及如何通過圖示和統計檢驗（如單位根檢驗）來判斷序列的平穩性。 AR、MA、ARMA模型： 講解自迴歸（AR）模型、移動平均（MA）模型以及它們的組閤ARMA模型，用於刻畫時間序列的自相關結構。學習如何識彆和估計這些模型的參數，以及如何進行短期預測。 ARIMA模型： 介紹差分（I）的概念，以及如何構建ARIMA模型來處理非平穩時間序列。 條件異方差模型（ARCH/GARCH）： 重點講解金融資産收益率通常錶現齣的波動率聚集現象，並介紹ARCH和GARCH模型來刻畫和預測波動率。這將直接應用於風險管理和期權定價等領域。 協整與格蘭傑因果關係： 探討多個時間序列之間長期均衡關係（協整）的概念，以及如何分析變量之間的預測關係（格蘭傑因果）。 第五部分：多變量統計分析 金融市場中的資産和風險因素通常是多個變量相互關聯的，多變量統計方法能幫助我們理解這種復雜性： 因子分析與主成分分析： 介紹如何通過降維技術來識彆隱藏在多個變量背後的潛在因子，從而簡化復雜金融模型的結構。例如，在資産定價中，主成分分析可以幫助識彆影響資産收益率的少數幾個關鍵驅動因素。 因子模型： 深入講解在資産定價中應用廣泛的因子模型，如CAPM模型及其多因子擴展。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 介紹如何分析多個時間序列變量之間的相互動態關係，並用於宏觀經濟衝擊對金融市場影響的分析。 第六部分：金融統計學的高級主題與應用 本部分將進一步拓展，引入更復雜但更貼近前沿金融實踐的內容： 非參數統計方法： 介紹一些不依賴於特定分布假設的統計方法，例如核密度估計，用於更靈活地估計金融數據的分布。 貝葉斯統計在金融中的應用： 簡要介紹貝葉斯統計的基本思想，以及它在參數估計、模型選擇和風險評估等方麵的優勢。 金融風險計量（VaR、CVaR）： 詳細介紹常用的金融風險計量方法，如在險價值（VaR）和條件在險價值（CVaR），以及如何利用統計模型（如曆史模擬法、參數法、濛特卡洛模擬法）來計算它們。 資産定價模型檢驗： 學習如何利用統計方法檢驗各類資産定價模型的有效性，例如，檢驗CAPM模型對股票組閤收益率的解釋能力。 金融計量經濟學軟件應用： 鼓勵並指導學生使用R、Python、Stata等統計軟件進行實際金融數據的分析。本書將通過大量的實例，展示如何在這些軟件環境中實現上述統計方法的應用。 本書特色 理論與實踐緊密結閤： 每一章的理論講解都輔以大量金融案例和實際數據分析，幫助學生理解抽象概念在現實金融世界中的應用。 體係完整，循序漸進： 內容設計由淺入深，從基礎概念到高級模型，邏輯清晰，便於讀者係統掌握金融統計學的知識體係。 注重方法論： 不僅介紹統計方法本身，更強調在何種金融問題下，應該選擇何種統計方法，以及如何解釋統計結果。 緊扣前沿： 關注金融統計學領域的新發展和新應用，如波動率建模、風險計量等。 教學設計優化： 每章都包含啓發性問題、習題和參考文獻，便於教師教學和學生自學。 適用對象 本書適用於高等院校金融學、經濟學、統計學、數量經濟學等專業的本科生和研究生。同時，也適閤從事金融分析、投資管理、風險控製、金融工程等工作的專業人士閱讀參考。通過學習本書，讀者將能夠： 理解金融市場數據的基本特徵和統計規律。 掌握描述性統計、推斷性統計、迴歸分析、時間序列分析等核心統計方法。 能夠運用統計工具分析金融現象，例如股票價格波動、市場風險、資産收益率等。 理解並應用金融風險計量方法。 為進一步學習更復雜的金融模型和金融工程打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《金融統計學（第3版）》簡直是為我量身打造的！作為一名金融學專業的學生，我之前一直覺得統計學枯燥乏味，公式一大堆，現實應用卻摸不著頭腦。直到我翻開這本書，纔發現金融統計學原來可以這麼有趣，而且如此貼近實際。作者的講解思路非常清晰，從最基礎的概念講起，循序漸進，讓我這個統計小白也能輕鬆理解。比如，在講到迴歸分析的時候，書中不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，還結閤瞭大量的實際金融案例，比如用股票收益率來預測未來的走勢，用宏觀經濟指標來分析市場波動等等。這些案例讓我瞬間明白瞭統計學在金融領域中的強大威力。更讓我驚喜的是，書中還穿插瞭許多與時俱進的內容，比如大數據分析在金融風險管理中的應用，機器學習在量化交易中的實踐，這些都是我平時接觸不到，但又非常感興趣的前沿知識。每次看完一個章節，我都覺得自己的金融知識體係得到瞭極大的拓展，對金融市場的理解也更加深刻。這本書真的顛覆瞭我對統計學的刻闆印象，讓我覺得學習金融統計學是一件充滿樂趣和挑戰的事情，也讓我對未來在金融領域的職業發展充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對金融世界充滿好奇的普通讀者，我一直想找一本能夠讓我理解金融市場背後“為什麼”的書，而這本《金融統計學（第3版）》正是這樣一本能夠滿足我求知欲的讀物。雖然書名聽起來有些學術，但實際上，作者用非常易於理解的語言，將復雜的金融統計學概念娓娓道來。我特彆喜歡書中那些“為什麼”的解答，比如為什麼股票價格會波動？為什麼不同的投資組閤會有不同的風險和收益？這本書給瞭我非常清晰的解釋。它讓我明白，金融市場並不是隨機的，而是存在著各種各樣的統計規律。書中大量的圖錶和實例，讓我能夠直觀地看到這些規律是如何運作的。我尤其對書中關於“數據驅動的金融決策”的討論很感興趣，它讓我看到瞭統計學如何能夠幫助我們做齣更明智的投資和消費決策。這本書不僅讓我對金融有瞭更深的認識，也讓我對數據分析産生瞭濃厚的興趣，讓我覺得統計學不再是冰冷的數字，而是連接我們與金融世界的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《金融統計學（第3版）》這本書最大的亮點在於其前瞻性和實用性。作為一本“十三五”規劃精品教材，它不僅涵蓋瞭金融統計學的經典內容，還緊密跟蹤瞭學科發展的最新動態。書中關於大數據、人工智能在金融領域的應用，比如量化交易、信用評分、風險預警等方麵的內容，給我留下瞭極其深刻的印象。作者在介紹這些前沿技術時，並沒有止步於概念的羅列，而是深入剖析瞭其背後的統計學原理，並結閤實際案例展示瞭這些技術的落地應用。我尤其欣賞書中關於模型選擇和驗證的章節，它強調瞭在實際應用中，模型的有效性和魯棒性至關重要，這對於我這種正在從事金融科技相關工作的人來說，提供瞭非常寶貴的啓示。此外，書中對金融數據的可視化處理和解讀也進行瞭詳細的介紹，這對於如何有效地溝通金融分析結果，避免誤讀，非常有幫助。總而言之，這是一本能夠引領讀者跟上金融統計學發展潮流，並且能夠解決實際問題的權威著作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找一本能夠係統梳理金融統計學知識，並且能夠幫助我應對日益復雜多變的金融市場挑戰的工具書。終於，我找到瞭這本《金融統計學（第3版）》。這本書的深度和廣度都讓我印象深刻。它不僅僅停留在理論層麵，更重要的是，它非常注重實際應用，將抽象的統計模型與具體的金融問題緊密結閤。書中對各種統計方法的介紹都非常詳盡，從最經典的參數估計、假設檢驗，到更高級的時間序列分析、麵闆數據分析，都進行瞭深入的探討。而且，作者並沒有止步於此，他還花瞭很大篇幅介紹瞭大數據環境下金融統計學的最新發展，比如如何利用非結構化數據進行情感分析，如何構建高頻交易模型等，這些內容對於我們這些需要不斷更新知識體係的金融人士來說，無疑是寶貴的財富。我特彆喜歡書中對風險管理的章節，它詳細闡述瞭如何運用 VaR、CVaR 等統計指標來量化和管理金融風險，這對於我在日常工作中進行風險評估和決策非常有指導意義。總而言之，這是一本兼具理論深度和實踐指導意義的佳作，絕對是金融從業者案頭的必備之選。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛畢業的金融學碩士，準備進入一傢大型券商的研究部工作。在準備麵試的過程中，我廣泛閱讀瞭許多金融領域的書籍，其中這本《金融統計學（第3版）》給我留下瞭最深刻的印象。這本書的知識體係非常完整，涵蓋瞭金融統計學的所有核心內容，而且講解方式非常係統化。我最欣賞的是它對數學推導的嚴謹性，同時也非常注重概念的通俗易懂。比如，在解釋協方差和相關係數的時候，作者不僅給齣瞭公式，還用生動的比喻來解釋它們在金融資産之間的關係，讓我這種數學功底一般的人也能夠理解。更重要的是，書中提供瞭大量的例題和習題，並且答案詳解，這對我這種需要大量練習來鞏固知識的人來說，簡直是福音。我發現，通過做書中的習題，我不僅能夠熟練掌握各種統計方法的計算，更能理解它們在實際金融場景中的應用。書中還涉及瞭最新的計量經濟學模型，如 GARCH 模型在波動率預測方麵的應用，以及一些機器學習方法在金融數據挖掘中的初步介紹，這些內容讓我感到非常興奮，也讓我對未來的學習和工作有瞭更清晰的方嚮。