金融統計與分析2015 07 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

中國人民銀行調查統計司 著

圖書標籤:

• 金融統計
• 金融分析
• 計量經濟學
• 數據分析
• 投資
• 金融學
• 統計學
• 2015
• 教材
• 理財

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504979933

商品編碼：29692021576

包裝：平裝

齣版時間：2015-07-01

基本信息

書名:金融統計與分析2015 07

定價：30.0元

售價：21.9元,便宜8.1元,摺扣73

作者:中國人民銀行調查統計司

齣版社：中國金融齣版社

齣版日期：2015-07-01

ISBN：9787504979933

字數：156000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

本書由*國人民銀行調查統計司組織編寫，本書對宏觀經濟金融形勢進行分析預測，對經濟金融運行中齣現的問題進行專題調研，並從中央銀行的角度提齣看法和政策建議，定期公布各類經濟金融統計數據。全書包括宏觀經濟、區域經濟、熱點追蹤、專題調研、放眼世界、經濟金融統計數據等欄目，本書匯集瞭人民銀行係統各層次調查統計部門的研究成果，力求真實、可靠地反映經濟運行現狀。

目錄

作者介紹

文摘

序言

金融市場的數字脈搏：洞悉宏觀經濟與微觀決策的交互之道 這是一部深入探索金融市場運作機理，以及如何運用嚴謹的統計學工具進行量化分析的著作。它不僅僅是一本學術專著，更是一份指導投資者、研究者和決策者理解和駕馭復雜金融世界的地圖。本書緻力於揭示隱藏在海量金融數據背後的規律，幫助讀者構建一套科學的分析框架，從而在瞬息萬變的金融市場中做齣更明智的決策。 第一部分：金融統計學的基石與方法論 本書的開篇，我們將一同迴顧金融統計學的核心概念與方法。我們將從基礎的數據描述統計齣發，深入理解均值、方差、協方差、相關性等基本指標在金融語境下的意義。這不僅僅是枯燥的數學公式，更是理解資産價格波動、風險暴露程度的基石。我們將探討不同類型金融數據的特性，例如時間序列數據、截麵數據、麵闆數據等，並學習如何選擇最適閤的統計工具來處理它們。 在此基礎上，我們將深入講解推斷統計學的核心原理，包括參數估計、假設檢驗以及置信區間的構建。這些工具將使我們能夠從有限的樣本數據中推斷齣關於整體市場的結論，並對我們的推斷結果的可靠性進行量化評估。我們將重點關注在金融領域常用的統計分布，例如正態分布、t分布、卡方分布等，並理解它們在資産定價、風險管理和迴歸分析中的應用。 本書還將詳細介紹迴歸分析及其在金融領域的廣泛應用。我們將從最基本的綫性迴歸模型開始，逐步深入到多元綫性迴歸、非綫性迴歸以及廣義綫性模型。通過實際案例，我們將學習如何構建、診斷和解釋迴歸模型，以及如何利用迴歸分析來量化資産收益與宏觀經濟變量、公司財務指標等之間的關係。我們還將探討模型選擇的標準，例如AIC、BIC等信息準則，以及如何避免過擬閤和欠擬閤問題。 此外，本書還將引入時間序列分析的關鍵概念和方法。我們將學習如何識彆和處理金融時間序列的非平穩性、自相關性和異方差性。ARIMA模型、GARCH模型等經典的時間序列模型將被詳細介紹，並展示它們在預測股票價格、匯率波動以及利率變動等方麵的強大能力。我們還將探討協整分析，用於分析不同金融資産之間是否存在長期均衡關係，這對於構建多資産投資組閤具有重要的意義。 第二部分：宏觀經濟環境與金融市場聯動 金融市場的錶現與其所處的宏觀經濟環境密不可分。本書的第二部分將聚焦於宏觀經濟變量如何影響金融市場的各個層麵。我們將深入剖析GDP增長、通貨膨脹、利率水平、失業率、財政政策和貨幣政策等關鍵宏觀經濟指標的內涵及其傳導機製。 我們將詳細探討貨幣政策的工具，如公開市場操作、存款準備金率和再貼現率，以及它們如何通過影響市場流動性和藉貸成本來調節經濟活動，進而影響股票、債券和外匯市場的價格。我們將分析中央銀行的政策聲明和會議紀要，學習如何解讀其意圖，並預測其對市場可能産生的短期和長期影響。 財政政策，包括政府支齣和稅收政策，也將成為本部分的重點。我們將探討財政擴張或緊縮對經濟增長、通貨膨脹以及政府債務水平的影響，以及這些因素如何體現在債券收益率、股票估值和匯率變動中。 通貨膨脹作為衡量物價水平變動的關鍵指標，其對金融市場的影響尤為深遠。我們將研究不同類型的通貨膨脹（如溫和性通脹、惡性通脹），以及它們對實際利率、企業盈利和資産類彆的不同影響。我們將學習如何使用通貨膨脹預期指標來預測未來的物價走勢，並評估其對固定收益證券和股票市場帶來的風險。 此外，本書還將深入分析國際貿易、全球經濟增長以及地緣政治事件等外部因素對國內金融市場的影響。匯率波動、大宗商品價格變動以及全球金融危機的傳導效應，都將通過嚴謹的分析工具進行量化和解讀。 第三部分：金融市場各細分領域的高級分析 在掌握瞭宏觀經濟分析的框架和統計分析的方法後，本書將進一步深入到金融市場的各個細分領域，提供更具針對性的分析方法和工具。 股票市場分析： 我們將從公司財務報錶的深度解讀齣發，學習如何運用比率分析、現金流量分析和杜邦分析等方法來評估公司的內在價值。我們將詳細介紹股票估值模型，包括貼現現金流模型（DCF）、可比公司分析（CCA）以及股利增長模型，並探討不同模型的優劣及適用場景。我們還將引入技術分析的基本原理，研究價格圖錶、技術指標（如移動平均綫、MACD、RSI等）的模式和信號，並探討其與基本麵分析的結閤。投資組閤理論，如均值-方差模型、有效前沿等，將幫助讀者構建分散化投資組閤，以達到風險和收益的最優配置。 債券市場分析： 債券作為重要的固定收益類資産，其定價和風險管理同樣需要精密的分析。我們將深入理解債券的票息、到期日、信用評級等關鍵要素，並學習如何計算到期收益率（YTM）及其背後的含義。我們將探討債券收益率麯綫的形狀及其對未來利率變動的預測作用。利率風險，如久期和凸度，將是本部分的重要內容，我們將學習如何量化和管理債券投資組閤的利率風險。信用風險，包括違約風險和信用利差，也將得到詳細分析，我們將研究信用評級機構的作用以及信用衍生品在風險轉移中的應用。 衍生品市場分析： 現代金融市場中，期權、期貨、掉期等衍生品扮演著越來越重要的角色。我們將深入剖析這些衍生品的結構、定價模型，如Black-Scholes期權定價模型，以及它們在風險對衝、投機和套利中的應用。我們將研究期權的希臘字母（Delta, Gamma, Theta, Vega），並理解它們如何衡量期權價格對標的資産價格、波動率、時間和利率的敏感性。我們將探討期貨閤約的套期保值策略，以及掉期交易如何實現利率或匯率風險的轉換。 風險管理與量化交易： 金融市場的核心始終離不開風險。本書將 dedicate a significant portion to the principles and methodologies of financial risk management. We will delve into various types of financial risks, including market risk, credit risk, operational risk, and liquidity risk. Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) will be thoroughly explained as key metrics for quantifying market risk. We will also explore stress testing and scenario analysis as essential tools for assessing portfolio resilience under adverse market conditions. For those interested in quantitative trading, the book will introduce concepts such as algorithmic trading, high-frequency trading, and the development of trading strategies based on statistical models and machine learning techniques. We will discuss the importance of backtesting and performance evaluation for trading algorithms. 第四部分：數據分析工具與實踐應用 理論與實踐相結閤是本書的宗旨。在掌握瞭金融統計和宏觀經濟分析的理論框架後，本書的第四部分將重點介紹實際操作中常用的數據分析工具和軟件，並結閤具體案例進行實踐演練。 我們將介紹主流的統計分析軟件，如R、Python（配閤NumPy, Pandas, SciPy, Statsmodels等庫）以及Stata等，並指導讀者如何使用這些工具進行數據的導入、清洗、處理和可視化。我們將演示如何運用這些軟件來實現本書中介紹的各種統計模型和分析方法。 本書還將提供一係列經過精心設計的案例研究，涵蓋宏觀經濟預測、股票估值、投資組閤構建、風險度量以及衍生品定價等實際金融場景。通過這些案例，讀者可以親身實踐所學知識，並將抽象的理論轉化為具體的分析操作。我們將鼓勵讀者利用真實的市場數據，運用本書提供的工具和方法進行獨立的分析和研究。 結語：擁抱數據，洞察未來 在這個數據爆炸的時代，金融市場正以前所未有的速度演進。掌握嚴謹的統計分析方法，理解宏觀經濟的運行邏輯，並將其應用於金融市場的各個細分領域，是每一個希望在金融領域取得成功的專業人士的必備技能。本書旨在為你提供一個堅實的基礎，為你打開一扇通往深度洞察和理性決策的大門。通過對金融統計與分析的深入探索，你將能夠更清晰地看到市場的脈搏，更準確地預測未來的趨勢，從而在充滿機遇與挑戰的金融世界中，成為一個更加自信和有能力的參與者。

評分☆☆☆☆☆

初拿到這本書，我的第一印象是它看起來就像一本厚重的參考書，封麵上“金融統計與分析2015 07”幾個字，沒有一點裝飾，非常務實。翻開內頁，裏麵的字體大小適中，排版也比較規整，雖然不是那種一眼就能吸引人的設計，但看得齣來作者是希望讀者能夠專注於內容本身。我比較關注的是書中的案例分析部分，畢竟理論知識的學習固然重要，但如果能結閤實際的金融數據和市場情況進行講解，會更容易理解和掌握。從目錄上看，這本書涉及的內容相當廣泛，從最基礎的統計學概念，到一些高級的量化分析方法，似乎都觸及到瞭。我特彆對其中關於“金融風險建模”和“衍生品定價”的章節比較感興趣，因為這兩個領域是我目前工作和學習中亟需提升的。例如，瞭解如何利用統計模型來評估和管理金融風險，這對於規避潛在的投資損失至關重要。另外，衍生品定價是金融工程的核心內容之一，如果這本書能提供清晰的解釋和計算方法，對我來說將是巨大的幫助。這本書的齣版日期是2015年，這意味著它所涵蓋的數據和案例可能偏嚮於那個時期的市場環境，但金融分析的基本原理應該是相對穩定的。我希望這本書能夠提供一些實用的工具和方法，而不僅僅是理論的堆砌，這樣我纔能將學到的知識真正運用到實踐中去，解決實際遇到的金融問題。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我注意到它並不是那種設計得非常精美的圖書，封麵上“金融統計與分析2015 07”幾個字，就是最直接的信息傳遞，沒有絲毫的浮誇。它的紙質也比較普通，手感算不上細膩，更像是一本用來學習和研究的工具書。翻開書頁，我最先關注的是其內容結構和深度。目錄頁清晰地列齣瞭每一章節的主題，從基礎的統計概念，到更為復雜的金融建模技術，可以說是一個相當全麵的梳理。我個人比較看重書中的實證研究和案例分析，因為這能幫助我理解理論知識在現實世界中的應用。例如，我一直想深入瞭解如何利用金融統計模型來預測股票市場的短期波動，以及如何評估不同資産的風險收益特徵。這本書的某些章節標題，如“濛特卡洛模擬在期權定價中的應用”和“計量經濟學模型在宏觀經濟預測中的實踐”，聽起來就很有分量，暗示著作者在相關領域有著深入的研究和獨到的見解。2015年的齣版日期，意味著它所討論的內容會相對成熟，但同時也可能存在一些相對較新的理論和方法尚未涵蓋。我希望這本書能夠提供一些切實可行的分析框架和方法論，幫助我提升在金融數據分析方麵的能力，並能為我的投資決策提供科學的依據。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有任何花哨的圖飾，封麵上“金融統計與分析2015 07”的字樣也顯得異常直接，沒有絲毫的藝術加工。拿到手裏，紙張的觸感也比較普通，並非那種厚重細膩的銅版紙，而是更像一本普通的教科書。翻開第一頁，首先映入眼簾的是目錄，密密麻麻的章節標題，幾乎沒有留白，讓人一眼望去就感受到一種嚴謹而充實的學術氛圍。從目錄的標題來看，涉及的範圍相當廣泛，從基礎的統計原理，到金融數據的采集、處理、建模，再到各種分析工具的應用，似乎涵蓋瞭一個金融分析師需要掌握的方方麵麵。我特彆注意到其中一些章節的標題，例如“時間序列分析在金融市場波動預測中的應用”、“因子模型與風險管理”、“高頻交易數據統計處理技術”等，這些標題都指嚮瞭一些當前金融領域非常熱門且具有挑戰性的研究方嚮。我個人對時間序列分析在預測股票價格波動方麵一直很感興趣，希望這本書中能有深入的講解和實際案例的分析。同時，因子模型在投資組閤構建中的作用也讓我好奇，它能否幫助我更好地理解市場風險的來源，並據此優化我的投資策略。這本書的齣版日期是2015年7月，這個時間點在金融界也算是一個重要的過渡時期，一些新的監管政策和市場變化可能已經開始顯現，不知道這本書是否能捕捉到這些動態。總體來說，從目錄和封麵傳遞齣的信息來看，這是一本內容厚重、理論與實踐並重的書籍，適閤那些希望係統學習金融統計與分析知識，並將其應用於實際操作的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常簡潔，沒有任何圖案，就是“金融統計與分析2015 07”幾個大字，顯得格外直接和專業。拿到手裏，紙張的觸感中規中矩，更像是學術研究或者教學所用的材料，而非大眾讀物。翻開目錄，章節標題透露齣其內容的廣度和深度，從基礎統計概念到金融市場的具體應用，幾乎麵麵俱到。我特彆關注的是書中關於“金融時間序列的非綫性建模”以及“高頻數據分析策略”的部分。我對如何捕捉金融市場中復雜的非綫性關係一直感到好奇，而高頻數據分析則是當下金融科技領域的一個熱點，瞭解其統計處理方法對我很有吸引力。這本書的齣版年份是2015年，這使得它所討論的案例和方法可能偏嚮於那個時期的金融市場環境，但基礎的統計理論和模型應該是具有普適性的。我希望這本書能夠為我提供一些深入的理論解釋，同時也有足夠多的實際案例作為支撐，以便我能夠更好地理解和掌握書中的概念，並將這些知識轉化為解決實際金融分析問題的能力，最終提升我的量化投資水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的外觀十分樸素，封麵上“金融統計與分析2015 07”的字樣，直接瞭當，沒有一絲多餘的設計，給人一種嚴謹、務實的感覺。紙張的手感也比較尋常，不像一些精裝書那樣有特彆的質感，但作為一本專業書籍，這樣的包裝倒是顯得更加低調內斂。打開書，首先映入眼簾的是內容詳實的目錄，章節劃分得非常細緻，涵蓋瞭從基礎統計學原理到高級金融建模的各個環節。我個人對書中的應用篇幅比較期待，尤其是一些關於如何利用統計方法來解讀金融市場現象的章節。例如，我想知道書中是如何講解“異常收益檢測”的，這對於識彆市場中的潛在機會或風險非常有幫助。另外，書中關於“投資者情緒指數構建與應用”的內容也引起瞭我的興趣，在我看來，量化投資者情緒是理解市場行為的一個重要維度，如果能有係統的闡述和實證支持，會非常有價值。2015年的齣版時間，意味著它所涉及的數據和分析方法可能相對主流，但可能不會包含最近幾年齣現的最新技術，不過對於打好基礎來說，這本書應該能提供堅實的內容。我希望這本書能夠教會我一些在復雜金融數據中提煉有價值信息的方法，從而提升我的分析能力，更好地理解金融市場的動態。