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中国人民银行调查统计司 著

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出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504973849

商品编码：29692511275

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名:金融统计与分析2014 01

：30.00元

售价：21.9元,便宜8.1元,折扣73

作者:中国人民银行调查统计司

出版社：中国金融出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787504973849

字数：156000

页码：132

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《金融统计与分析(2014.01)》内容简介：“金融统计分析”是一门比较新的课程。学好这门课程，要求学生必须具备扎实的金融理论基础知识，必须理解有关统计数据，对统计分析的思路和方法具有一定深度的认识。在实际的教学过程中我们发现，恰恰是这些方面的要求限制甚至阻碍了学生对于这门课程的深入学习，也就大大影响了学生走上实际金融工作岗位对于这门课程的应用和研究。

目录

作者介绍

文摘

序言

书名：金融统计与分析 2014 01 图书简介： 《金融统计与分析 2014 01》是一部专注于金融领域量化研究的深度著作，旨在为读者提供一套系统、严谨的统计分析工具和方法，以应对日益复杂多变的金融市场。本书的编撰紧密结合了2014年初的宏观经济背景和金融市场动态，精选了最具代表性和实操性的金融统计模型与分析技术，力求在理论深度和实践应用之间取得最佳平衡。 核心内容聚焦： 本书内容涵盖了金融统计与分析的多个关键维度，从基础的统计概念在金融领域的应用，到前沿的计量经济学模型在金融风险管理、资产定价和投资策略制定中的运用，都进行了深入阐述。 金融数据的描述与探索性分析： 本书首先从金融数据的基本属性出发，详细介绍了如何对股票价格、汇率、利率、商品价格等金融时间序列数据进行有效的描述性统计分析。这包括均值、方差、偏度、峰度等基本统计量的计算与解读，以及数据可视化技术（如折线图、直方图、箱线图、散点图矩阵等）的应用，帮助读者直观地理解金融数据的分布特征、波动规律和潜在的异常值。特别地，本书强调了金融数据特有的非对称性、厚尾性以及均值回归等现象，并提供了相应的处理方法。 时间序列分析在金融领域的实践： 时间序列分析是金融统计的核心内容之一。《金融统计与分析 2014 01》系统梳理了经典的时间序列模型，如AR、MA、ARMA、ARIMA模型，并详细讲解了它们在金融市场预测中的应用。本书特别关注了2014年初的市场特征，例如当时的通胀预期、货币政策动向以及地缘政治风险等因素对金融资产价格的影响，并展示了如何利用这些模型来捕捉和预测价格的短期波动和长期趋势。此外，本书还引入了更高级的时间序列模型，如GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH等），用于刻画和预测金融资产的条件异方差性，这对于风险管理和期权定价至关重要。书中通过丰富的案例研究，展示了如何选择合适的模型、如何进行模型诊断和参数估计，以及如何利用模型进行有效的预测。 回归分析与面板数据模型在金融研究中的应用： 回归分析是揭示变量之间关系的重要工具。《金融统计与分析 2014 01》深入探讨了线性回归模型在金融分析中的应用，例如分析宏观经济变量（如GDP增长率、通货膨胀率、利率）对股票市场收益率的影响，或者研究公司财务指标（如盈利能力、杠杆比率）与股价表现之间的关系。本书不仅关注单方程回归，还详细介绍了联立方程模型、变量选择方法（如逐步回归、Lasso等）以及模型诊断（如多重共线性、异方差、自相关检测）。 针对跨截面和时间维度的数据，本书重点介绍了面板数据模型的构建与应用。通过分析多个金融机构或国家在不同时期的财务数据，面板数据模型能够更有效地控制个体效应和时间效应，从而得到更精确的估计结果。本书提供了固定效应模型和随机效应模型的详细推导和应用指南，并讨论了如何在2014年初的特定市场环境下，利用面板数据模型来研究金融监管政策的效果、不同行业板块的风险传导机制等议题。 金融风险计量与管理： 风险管理是金融机构的核心职能。《金融统计与分析 2014 01》提供了多种量化风险管理工具。本书详细介绍了VaR（Value at Risk）的计算方法，包括历史模拟法、参数法（德曼-拉姆达模型）和蒙特卡洛模拟法，并探讨了在不同市场条件下（如2014年初的波动性变化）如何选择最适合的VaR模型。此外，书中还引入了ES（Expected Shortfall，也称CVaR，Conditional Value at Risk）的概念，作为VaR的补充和改进，能够更全面地衡量尾部风险。 在信用风险方面，本书探讨了信用评分模型（如Logit、Probit模型）的构建，以及违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）等关键风险参数的估计方法。针对市场风险，本书进一步阐述了压力测试和情景分析在评估极端市场事件对资产组合影响中的作用。 资产定价模型与投资组合优化： 本书深入探讨了现代资产定价理论及其在金融统计分析中的应用。CAPM（Capital Asset Pricing Model）、APT（Arbitrage Pricing Theory）等经典模型得到了详细的介绍，并分析了其在2014年初市场条件下的有效性。本书展示了如何利用回归分析来检验这些模型，以及如何识别和度量系统的风险因子。 在投资组合优化方面，本书详细阐述了均值-方差模型（Markowitz模型），包括如何计算资产收益率的协方差矩阵，如何确定最优资产配置比例以最小化风险或最大化预期收益。书中还引入了Black-Litterman模型等更复杂的投资组合构建方法，以及风险预算、最大分散化投资组合等策略，旨在帮助读者在2014年初的市场环境下，构建更具韧性和效率的投资组合。 因子模型与高频数据分析： 随着金融市场的发展，因子模型在解释资产收益和识别驱动因素方面发挥着越来越重要的作用。《金融统计与分析 2014 01》介绍了多因子模型，如Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型等，并展示了如何利用回归分析来估计因子载荷，以及如何解读因子暴露的经济含义。本书特别关注了2014年初影响市场情绪和风格轮动的潜在因子。 此外，本书还简要介绍了高频金融数据分析的基本概念和方法。尽管2014年初并非高频交易的巅峰，但对于理解市场微观结构、流动性以及瞬时价格波动，高频数据分析仍具有重要意义。本书为读者提供了初步的了解，为后续深入研究打下基础。 实践导向与案例分析： 本书最大的特色之一在于其高度的实践导向。书中穿插了大量精心设计的金融案例，这些案例紧密围绕2014年初的金融市场环境展开，例如，分析当时新兴市场货币的波动性、欧洲央行货币政策对欧元区资产价格的影响、以及全球大宗商品价格的动态变化。通过对真实数据的处理和模型应用，读者可以更直观地理解理论知识的实际价值，并学会如何将所学技能应用于解决实际金融问题。 数据来源与处理： 书中明确指出了案例研究所使用的数据来源，通常是公开可获取的金融数据库，并详细介绍了数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换等预处理步骤，这是任何量化分析的基础。 模型选择与实现： 对于每一个案例，本书都详细阐述了选择特定统计模型的原因，并给出了模型实现的具体步骤，通常会提及常用的统计软件（如R, Python, Stata, Eviews等）或编程语言中的相关函数和库。 结果解读与策略建议： 书中不仅展示了模型的输出结果，更重要的是对结果进行深入的经济学解读，并基于分析结果提出具有实际意义的投资或风险管理策略建议。例如，通过分析不同股票的Beta值和因子暴露，为投资者提供构建分散化投资组合的依据。 目标读者： 《金融统计与分析 2014 01》适合以下读者群体： 金融学、经济学及相关专业的本科生和研究生： 为他们提供扎实的理论基础和实践技能。 金融机构的从业人员： 包括投资分析师、风险管理师、量化交易员、基金经理、银行从业者等，帮助他们提升量化分析能力，应对日益复杂的金融市场挑战。 对金融数据分析感兴趣的研究者和业余爱好者： 帮助他们系统地学习金融统计学的知识体系，掌握分析工具。 总结： 《金融统计与分析 2014 01》不仅是一本理论书籍，更是一本操作手册。它系统地梳理了金融统计与分析的核心方法，并将其置于2014年初的时代背景下进行深入阐释与应用。通过大量的实例分析和实践指导，本书旨在赋能读者，使其能够独立运用量化工具，洞察金融市场的深层逻辑，做出更明智的决策，从而在充满机遇与挑战的金融领域取得成功。本书是金融数据时代不可或缺的参考工具。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在尝试用数据来指导我的投资决策，但总觉得缺了点什么，直到我遇到了《金融统计与分析2014 01》。这本书的标题就很有吸引力，我猜它应该会涵盖当时比较前沿的金融统计方法。这本书给我最大的感受就是它的“实用性”。作者并没有过多地纠缠于纯粹的数学理论，而是将统计学知识与金融市场紧密结合。从最基础的描述性统计，到更高级的推断性统计，再到各种回归模型和时间序列模型，书中都给出了清晰的讲解和实际操作的建议。我特别喜欢它在讲解每个模型时，都会附带一个具体的金融案例，比如如何用回归分析来预测股票价格，如何用时间序列模型来分析通货膨胀的趋势等等，这些案例让我能够立刻理解统计方法是如何应用于实际问题的。而且，书中还强调了数据清洗和预处理的重要性，这一点在实际的数据分析中至关重要，很多时候数据的质量直接决定了分析结果的可靠性。我读完之后，感觉自己对如何构建和检验金融模型有了更深入的理解，也掌握了一些常用的统计软件的应用技巧，这对我今后的投资研究非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

《金融统计与分析2014 01》这本书，对我这样一个对金融数据分析有着浓厚兴趣但又缺乏系统性知识的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。我被它那种深入浅出的讲解方式所吸引，尤其是在探讨诸如方差分析、因子分析等高级统计技术时，作者并没有回避复杂的数学原理，但同时又能够通过生动的比喻和清晰的图示，将这些抽象的概念变得易于理解。书中对金融数据内在的随机性和不确定性进行了深入的探讨，这让我深刻认识到，金融市场的分析并非一成不变的公式套用，而是需要对变量之间的相互作用以及潜在的风险因素有着敏锐的洞察。我尤其欣赏作者在介绍各种分析模型时，都会详细说明其适用的场景、前提条件以及局限性，这有助于我避免盲目应用，而是能够根据实际情况做出更明智的选择。读这本书的过程，就像是在进行一场思维的探索，每一次的阅读都能引发我更深层次的思考，让我逐渐建立起一套严谨的金融分析框架，也让我对金融市场的理解上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！最近刚开始接触金融投资领域，感觉自己就像个迷失在数据海洋里的新手，到处都是数字、图表和各种复杂的指标，看得我头晕眼花。偶然间翻到这本《金融统计与分析2014 01》，简直是我的救星。它没有一开始就抛出那些高深的理论，而是循序渐进地讲解，从最基础的统计概念入手，比如均值、方差、标准差这些，用非常通俗易懂的语言解释了它们在金融领域里的实际意义。我特别喜欢它举的例子，很多都是我生活中能遇到的场景，比如股票价格的波动、基金的收益率等等，这样一来，那些抽象的概念就变得具体生动了，我不再觉得它们是遥不可及的理论。而且，这本书在讲解统计方法的同时，还会穿插一些金融市场的实际应用，让我能立刻看到这些统计工具是如何帮助我们理解市场、分析风险的。我最看重的一点是，它并没有给我灌输某种特定的投资策略，而是教会我如何独立地去分析数据，如何自己找到有价值的信息，这种赋能的感觉让我觉得非常受用。现在，我看着那些金融报告，不再是一脸茫然，而是能从中捕捉到一些关键的信息，甚至开始尝试自己分析一些股票的走势了，感觉自己离成为一个合格的投资者又近了一大步。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融数据背后隐藏的规律着迷，总觉得那些冰冷的数字里藏着市场的秘密。读了《金融统计与分析2014 01》之后，我感觉自己像是拿到了一把解锁这些秘密的钥匙。《2014 01》这个日期很有意思，让我想象着它是在那个时间点，对当时的市场和统计方法进行的一次梳理和总结。这本书的篇幅不小，但内容却一点也不枯燥。作者的叙述方式非常严谨，同时又不失逻辑性和条理性。他深入浅出地讲解了时间序列分析、回归分析等在金融领域的核心应用，并且配有大量的图表和公式推导，虽然有些地方需要反复研读，但每一次的理解都让我觉得豁然开朗。我尤其欣赏它对模型选择和检验部分的细致阐述，这让我明白，统计分析并不是一味地套用公式，而是需要根据具体的数据特征和研究目的来选择最合适的模型，并且要严谨地评估模型的有效性。书中还提到了一些量化交易和风险管理中的经典案例，让我看到了统计分析在实际决策中的强大威力。读完这本书，我不再仅仅是作为一个观察者，而是能够用更专业的视角去审视金融市场的动态，去理解那些宏观经济指标和微观市场行为之间的联系。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了全新的视角来审视金融市场。我一直认为，要真正理解金融，就必须理解数据，而《金融统计与分析2014 01》恰恰满足了这一点。这本书的结构安排非常有逻辑，从基础统计原理开始，一步步深入到复杂的金融建模和分析技术。我非常喜欢它在介绍回归分析时，不仅讲解了理论，还详细介绍了如何运用SPSS、R等统计软件来进行实际操作，这对于我这种动手能力比较强的读者来说，简直是福音。书中还重点讲解了风险管理中的统计方法，比如VaR（风险价值）的计算和应用，这让我对如何量化和管理金融风险有了更清晰的认识。此外，书中对金融时间序列的分析也做了详尽的阐述，包括ARMA、GARCH等模型，这对于理解股票、汇率等金融资产价格的动态变化至关重要。读完这本书，我感觉自己不再是那个只看到金融市场表面现象的人，而是能够深入到其内在的统计规律和驱动因素，为我的投资决策提供更坚实的数据支持。