金融統計與分析2014 01 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
• 統計學
• 金融學
• 2014年
• 高等教育
• 教材
• 專業書籍
• 數據分析

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504973849

商品編碼：29692511275

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名:金融統計與分析2014 01

：30.00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：2014-01-01

ISBN：9787504973849

字數：156000

頁碼：132

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

《金融統計與分析(2014.01)》內容簡介：“金融統計分析”是一門比較新的課程。學好這門課程，要求學生必須具備紮實的金融理論基礎知識，必須理解有關統計數據，對統計分析的思路和方法具有一定深度的認識。在實際的教學過程中我們發現，恰恰是這些方麵的要求限製甚至阻礙瞭學生對於這門課程的深入學習，也就大大影響瞭學生走上實際金融工作崗位對於這門課程的應用和研究。

目錄

作者介紹

文摘

序言

書名：金融統計與分析 2014 01 圖書簡介： 《金融統計與分析 2014 01》是一部專注於金融領域量化研究的深度著作，旨在為讀者提供一套係統、嚴謹的統計分析工具和方法，以應對日益復雜多變的金融市場。本書的編撰緊密結閤瞭2014年初的宏觀經濟背景和金融市場動態，精選瞭最具代錶性和實操性的金融統計模型與分析技術，力求在理論深度和實踐應用之間取得最佳平衡。 核心內容聚焦： 本書內容涵蓋瞭金融統計與分析的多個關鍵維度，從基礎的統計概念在金融領域的應用，到前沿的計量經濟學模型在金融風險管理、資産定價和投資策略製定中的運用，都進行瞭深入闡述。 金融數據的描述與探索性分析： 本書首先從金融數據的基本屬性齣發，詳細介紹瞭如何對股票價格、匯率、利率、商品價格等金融時間序列數據進行有效的描述性統計分析。這包括均值、方差、偏度、峰度等基本統計量的計算與解讀，以及數據可視化技術（如摺綫圖、直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣等）的應用，幫助讀者直觀地理解金融數據的分布特徵、波動規律和潛在的異常值。特彆地，本書強調瞭金融數據特有的非對稱性、厚尾性以及均值迴歸等現象，並提供瞭相應的處理方法。 時間序列分析在金融領域的實踐： 時間序列分析是金融統計的核心內容之一。《金融統計與分析 2014 01》係統梳理瞭經典的時間序列模型，如AR、MA、ARMA、ARIMA模型，並詳細講解瞭它們在金融市場預測中的應用。本書特彆關注瞭2014年初的市場特徵，例如當時的通脹預期、貨幣政策動嚮以及地緣政治風險等因素對金融資産價格的影響，並展示瞭如何利用這些模型來捕捉和預測價格的短期波動和長期趨勢。此外，本書還引入瞭更高級的時間序列模型，如GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH等），用於刻畫和預測金融資産的條件異方差性，這對於風險管理和期權定價至關重要。書中通過豐富的案例研究，展示瞭如何選擇閤適的模型、如何進行模型診斷和參數估計，以及如何利用模型進行有效的預測。 迴歸分析與麵闆數據模型在金融研究中的應用： 迴歸分析是揭示變量之間關係的重要工具。《金融統計與分析 2014 01》深入探討瞭綫性迴歸模型在金融分析中的應用，例如分析宏觀經濟變量（如GDP增長率、通貨膨脹率、利率）對股票市場收益率的影響，或者研究公司財務指標（如盈利能力、杠杆比率）與股價錶現之間的關係。本書不僅關注單方程迴歸，還詳細介紹瞭聯立方程模型、變量選擇方法（如逐步迴歸、Lasso等）以及模型診斷（如多重共綫性、異方差、自相關檢測）。 針對跨截麵和時間維度的數據，本書重點介紹瞭麵闆數據模型的構建與應用。通過分析多個金融機構或國傢在不同時期的財務數據，麵闆數據模型能夠更有效地控製個體效應和時間效應，從而得到更精確的估計結果。本書提供瞭固定效應模型和隨機效應模型的詳細推導和應用指南，並討論瞭如何在2014年初的特定市場環境下，利用麵闆數據模型來研究金融監管政策的效果、不同行業闆塊的風險傳導機製等議題。 金融風險計量與管理： 風險管理是金融機構的核心職能。《金融統計與分析 2014 01》提供瞭多種量化風險管理工具。本書詳細介紹瞭VaR（Value at Risk）的計算方法，包括曆史模擬法、參數法（德曼-拉姆達模型）和濛特卡洛模擬法，並探討瞭在不同市場條件下（如2014年初的波動性變化）如何選擇最適閤的VaR模型。此外，書中還引入瞭ES（Expected Shortfall，也稱CVaR，Conditional Value at Risk）的概念，作為VaR的補充和改進，能夠更全麵地衡量尾部風險。 在信用風險方麵，本書探討瞭信用評分模型（如Logit、Probit模型）的構建，以及違約概率（PD）、違約損失率（LGD）和風險暴露（EAD）等關鍵風險參數的估計方法。針對市場風險，本書進一步闡述瞭壓力測試和情景分析在評估極端市場事件對資産組閤影響中的作用。 資産定價模型與投資組閤優化： 本書深入探討瞭現代資産定價理論及其在金融統計分析中的應用。CAPM（Capital Asset Pricing Model）、APT（Arbitrage Pricing Theory）等經典模型得到瞭詳細的介紹，並分析瞭其在2014年初市場條件下的有效性。本書展示瞭如何利用迴歸分析來檢驗這些模型，以及如何識彆和度量係統的風險因子。 在投資組閤優化方麵，本書詳細闡述瞭均值-方差模型（Markowitz模型），包括如何計算資産收益率的協方差矩陣，如何確定最優資産配置比例以最小化風險或最大化預期收益。書中還引入瞭Black-Litterman模型等更復雜的投資組閤構建方法，以及風險預算、最大分散化投資組閤等策略，旨在幫助讀者在2014年初的市場環境下，構建更具韌性和效率的投資組閤。 因子模型與高頻數據分析： 隨著金融市場的發展，因子模型在解釋資産收益和識彆驅動因素方麵發揮著越來越重要的作用。《金融統計與分析 2014 01》介紹瞭多因子模型，如Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型等，並展示瞭如何利用迴歸分析來估計因子載荷，以及如何解讀因子暴露的經濟含義。本書特彆關注瞭2014年初影響市場情緒和風格輪動的潛在因子。 此外，本書還簡要介紹瞭高頻金融數據分析的基本概念和方法。盡管2014年初並非高頻交易的巔峰，但對於理解市場微觀結構、流動性以及瞬時價格波動，高頻數據分析仍具有重要意義。本書為讀者提供瞭初步的瞭解，為後續深入研究打下基礎。 實踐導嚮與案例分析： 本書最大的特色之一在於其高度的實踐導嚮。書中穿插瞭大量精心設計的金融案例，這些案例緊密圍繞2014年初的金融市場環境展開，例如，分析當時新興市場貨幣的波動性、歐洲央行貨幣政策對歐元區資産價格的影響、以及全球大宗商品價格的動態變化。通過對真實數據的處理和模型應用，讀者可以更直觀地理解理論知識的實際價值，並學會如何將所學技能應用於解決實際金融問題。 數據來源與處理： 書中明確指齣瞭案例研究所使用的數據來源，通常是公開可獲取的金融數據庫，並詳細介紹瞭數據清洗、缺失值處理、異常值檢測和數據轉換等預處理步驟，這是任何量化分析的基礎。 模型選擇與實現： 對於每一個案例，本書都詳細闡述瞭選擇特定統計模型的原因，並給齣瞭模型實現的具體步驟，通常會提及常用的統計軟件（如R, Python, Stata, Eviews等）或編程語言中的相關函數和庫。 結果解讀與策略建議： 書中不僅展示瞭模型的輸齣結果，更重要的是對結果進行深入的經濟學解讀，並基於分析結果提齣具有實際意義的投資或風險管理策略建議。例如，通過分析不同股票的Beta值和因子暴露，為投資者提供構建分散化投資組閤的依據。 目標讀者： 《金融統計與分析 2014 01》適閤以下讀者群體： 金融學、經濟學及相關專業的本科生和研究生： 為他們提供紮實的理論基礎和實踐技能。 金融機構的從業人員： 包括投資分析師、風險管理師、量化交易員、基金經理、銀行從業者等，幫助他們提升量化分析能力，應對日益復雜的金融市場挑戰。 對金融數據分析感興趣的研究者和業餘愛好者： 幫助他們係統地學習金融統計學的知識體係，掌握分析工具。 總結： 《金融統計與分析 2014 01》不僅是一本理論書籍，更是一本操作手冊。它係統地梳理瞭金融統計與分析的核心方法，並將其置於2014年初的時代背景下進行深入闡釋與應用。通過大量的實例分析和實踐指導，本書旨在賦能讀者，使其能夠獨立運用量化工具，洞察金融市場的深層邏輯，做齣更明智的決策，從而在充滿機遇與挑戰的金融領域取得成功。本書是金融數據時代不可或缺的參考工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭全新的視角來審視金融市場。我一直認為，要真正理解金融，就必須理解數據，而《金融統計與分析2014 01》恰恰滿足瞭這一點。這本書的結構安排非常有邏輯，從基礎統計原理開始，一步步深入到復雜的金融建模和分析技術。我非常喜歡它在介紹迴歸分析時，不僅講解瞭理論，還詳細介紹瞭如何運用SPSS、R等統計軟件來進行實際操作，這對於我這種動手能力比較強的讀者來說，簡直是福音。書中還重點講解瞭風險管理中的統計方法，比如VaR（風險價值）的計算和應用，這讓我對如何量化和管理金融風險有瞭更清晰的認識。此外，書中對金融時間序列的分析也做瞭詳盡的闡述，包括ARMA、GARCH等模型，這對於理解股票、匯率等金融資産價格的動態變化至關重要。讀完這本書，我感覺自己不再是那個隻看到金融市場錶麵現象的人，而是能夠深入到其內在的統計規律和驅動因素，為我的投資決策提供更堅實的數據支持。

評分☆☆☆☆☆

最近一直在嘗試用數據來指導我的投資決策，但總覺得缺瞭點什麼，直到我遇到瞭《金融統計與分析2014 01》。這本書的標題就很有吸引力，我猜它應該會涵蓋當時比較前沿的金融統計方法。這本書給我最大的感受就是它的“實用性”。作者並沒有過多地糾纏於純粹的數學理論，而是將統計學知識與金融市場緊密結閤。從最基礎的描述性統計，到更高級的推斷性統計，再到各種迴歸模型和時間序列模型，書中都給齣瞭清晰的講解和實際操作的建議。我特彆喜歡它在講解每個模型時，都會附帶一個具體的金融案例，比如如何用迴歸分析來預測股票價格，如何用時間序列模型來分析通貨膨脹的趨勢等等，這些案例讓我能夠立刻理解統計方法是如何應用於實際問題的。而且，書中還強調瞭數據清洗和預處理的重要性，這一點在實際的數據分析中至關重要，很多時候數據的質量直接決定瞭分析結果的可靠性。我讀完之後，感覺自己對如何構建和檢驗金融模型有瞭更深入的理解，也掌握瞭一些常用的統計軟件的應用技巧，這對我今後的投資研究非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融數據背後隱藏的規律著迷，總覺得那些冰冷的數字裏藏著市場的秘密。讀瞭《金融統計與分析2014 01》之後，我感覺自己像是拿到瞭一把解鎖這些秘密的鑰匙。《2014 01》這個日期很有意思，讓我想象著它是在那個時間點，對當時的市場和統計方法進行的一次梳理和總結。這本書的篇幅不小，但內容卻一點也不枯燥。作者的敘述方式非常嚴謹，同時又不失邏輯性和條理性。他深入淺齣地講解瞭時間序列分析、迴歸分析等在金融領域的核心應用，並且配有大量的圖錶和公式推導，雖然有些地方需要反復研讀，但每一次的理解都讓我覺得豁然開朗。我尤其欣賞它對模型選擇和檢驗部分的細緻闡述，這讓我明白，統計分析並不是一味地套用公式，而是需要根據具體的數據特徵和研究目的來選擇最閤適的模型，並且要嚴謹地評估模型的有效性。書中還提到瞭一些量化交易和風險管理中的經典案例，讓我看到瞭統計分析在實際決策中的強大威力。讀完這本書，我不再僅僅是作為一個觀察者，而是能夠用更專業的視角去審視金融市場的動態，去理解那些宏觀經濟指標和微觀市場行為之間的聯係。

評分☆☆☆☆☆

《金融統計與分析2014 01》這本書，對我這樣一個對金融數據分析有著濃厚興趣但又缺乏係統性知識的讀者來說，無疑是一份寶貴的財富。我被它那種深入淺齣的講解方式所吸引，尤其是在探討諸如方差分析、因子分析等高級統計技術時，作者並沒有迴避復雜的數學原理，但同時又能夠通過生動的比喻和清晰的圖示，將這些抽象的概念變得易於理解。書中對金融數據內在的隨機性和不確定性進行瞭深入的探討，這讓我深刻認識到，金融市場的分析並非一成不變的公式套用，而是需要對變量之間的相互作用以及潛在的風險因素有著敏銳的洞察。我尤其欣賞作者在介紹各種分析模型時，都會詳細說明其適用的場景、前提條件以及局限性，這有助於我避免盲目應用，而是能夠根據實際情況做齣更明智的選擇。讀這本書的過程，就像是在進行一場思維的探索，每一次的閱讀都能引發我更深層次的思考，讓我逐漸建立起一套嚴謹的金融分析框架，也讓我對金融市場的理解上升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！最近剛開始接觸金融投資領域，感覺自己就像個迷失在數據海洋裏的新手，到處都是數字、圖錶和各種復雜的指標，看得我頭暈眼花。偶然間翻到這本《金融統計與分析2014 01》，簡直是我的救星。它沒有一開始就拋齣那些高深的理論，而是循序漸進地講解，從最基礎的統計概念入手，比如均值、方差、標準差這些，用非常通俗易懂的語言解釋瞭它們在金融領域裏的實際意義。我特彆喜歡它舉的例子，很多都是我生活中能遇到的場景，比如股票價格的波動、基金的收益率等等，這樣一來，那些抽象的概念就變得具體生動瞭，我不再覺得它們是遙不可及的理論。而且，這本書在講解統計方法的同時，還會穿插一些金融市場的實際應用，讓我能立刻看到這些統計工具是如何幫助我們理解市場、分析風險的。我最看重的一點是，它並沒有給我灌輸某種特定的投資策略，而是教會我如何獨立地去分析數據，如何自己找到有價值的信息，這種賦能的感覺讓我覺得非常受用。現在，我看著那些金融報告，不再是一臉茫然，而是能從中捕捉到一些關鍵的信息，甚至開始嘗試自己分析一些股票的走勢瞭，感覺自己離成為一個閤格的投資者又近瞭一大步。