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中國人民銀行調查統計司 著

圖書標籤:

• 金融統計
• 金融分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 金融學
• 數據分析
• 投資分析
• 風險管理
• 金融建模
• 經濟學

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504973924

商品編碼：29729441822

包裝：平裝

齣版時間：2014-09-01

基本信息

書名：金融統計與分析(2014年9月)

定價：30.00元

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：2014-09-01

ISBN：9787504973924

字數：

頁碼：132

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《金融統計與分析（2014年9月）》主要內容包括：當前房地産市場融資收緊和銷售低迷同步發生、信貸期限結構錯配狀況及錶現、黑龍江省外貿發展持續下滑、存款貼息市場運行情況調查、對當前四川省企業融資睏境的調查、對當前瞼業融資難、融資貴問題的分析與思考、新疆昌吉州企業融資情況調查等。

目錄

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宏觀經濟
我國房地産市場麵臨中期調整壓力
企業商品價格降幅趨窄
2014年上半年小額貸款公司統計報告
2014年上半年村鎮銀行統計報告
我國第三方支付的發展現狀及影響分析

區域經濟金融狀況
廣東製造業固定資産投資意願上升
當前就業形勢基本穩定，但要關注結構性和隱性失業問題
當前房地産市場融資收緊和銷售低迷同步發生
信貸期限結構錯配狀況及錶現
黑龍江省外貿發展持續下滑
存款貼息市場運行情況調查
貸款“去房地産化”趨勢明顯

放眼世界
貨幣市場基準利率選擇的國際經驗及啓示
歐美金融衍生品監管改革進展

企業融資與融資
對當前四川省企業融資睏境的調查
對當前瞼業融資難、融資貴問題的分析與思考
新疆昌吉州企業融資情況調查
融資性公司嚮商業銀行風險傳遞案例分析
江西省融資性公司調查
河南省圈企業貸款調查分析

同業業務調研
創新類同業業務會計處理調查分析
從資産結構看2013年下半年以來銀行同業非標配置特點
湖北省同業業務發展情況調查分析報告
商業銀行同業資金轉化為一般性存款模式中的風險

大額定期存單
保本高收益是吸引企業和居民投資的首要因素
大額可轉讓存單業務對雲南省商業銀行的預期影響

區域經濟發展探討
國際光伏發電産業發展模式比較及對西藏的啓示
區域特色經濟
有色金屬行業經營狀況齣現好轉
稀土行業“陣痛”中轉型
廣西食糖增産減收
中國人民銀行南寜中心支行調查統計處103
山西省煤炭企業轉型發展研究
金融支持貴州省旅遊業發展情況的調查
關於棗莊市煤炭企業融資情況的調查

小微企業
信托公司轉型推動小微信貸業務發展的經驗與建議
小微企業信貸服務質量顧客滿意度實證分析
中國人民銀行閤肥中心支行調查統計處
小微企業發展信心提升經營狀況明顯好轉
中國人民銀行呼和浩特中心支行調查統計處
影響當前河北省小微企業貸款的因素調查
中國人民銀行石傢莊中心支行調查統計處
關於商丘市金融支持小微企業發展的調查
中國人民銀行商丘市中心支行調查統計科

專題研究
土地流轉信托的國內實踐

金融統計數據
貨幣當局資産負債錶
貨幣供應量統計錶
社會融資規模統計錶

作者介紹

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文摘

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《金融統計與分析（2014年9月）》：
　　（一）前期較為寬鬆的經濟金融環境加快瞭小型企業貸款增速
　　2008年金融危機之後，國傢實行瞭適度寬鬆的貨幣政策，國內流動性較為寬鬆，銀行資金充裕。信貸審批條件放鬆，企業獲取貸款的難度降低。同時，經濟處於上升期，企業投資、擴大再生産的意願強烈，資金需求量大。在供求兩種因素帶動下，企業貸款快速增長。2009～2012年，河南省企業貸款年均增速為１8.4％，高齣全部貸款平均增速0.3個百分點；其中，小型企業貸款年均增速為28.5％，高齣企業貸款增速10.1個百分點。
　　（二）小型企業可供抵押的資産不足，成為獲取貸款的主要形式
　　在發展初期，小型企業自身規模小，資産實力不強，可供抵押的不動産、機器設備較少，抵（質）押貸款比例低。以許昌市宏偉實業為例，19傢小型關聯企業的生産經營場所多數為租賃取得，而租賃土地不能用來抵押。同時，自有土地為工業用地，評估價格較低，以其作抵押從銀行獲得的貸款量少。初步統計，宏偉實業通過土地及附屬物抵押取得的貸款僅占全部貸款的5.6％，遠不能滿足企業生産經營和發展需要，進而通過聯保獲取更多貸款資金。
　　（三）企業提高瞭中小企業信用水平和貸款額度
　　中小企業互保可以通過集體力量防範個體信用危機，有效降低單傢企業經營不善産生的資金違約風險，從而受到銀行的大力推崇和重點營銷，是銀行發放小型企業貸款的主要形式。從小型企業看，它們與同地區、業務上存在閤作關係的企業抱團取暖，采用互保、聯保等形式申請貸款，融資難度降低，獲取的資金量增加。從風險控製標準看，不同的銀行有不同的條件和要求。一些銀行認同同係企業提供的，一些銀行僅認同外部企業的：一些銀行要求企業的額度小於其淨資産，一些銀行要求額度不能超過其淨資産的4倍，且對外企業數量不能超過6傢等。在這種背景下，企業根據銀行的要求尋找不同類型的企業進行，從而形成瞭關聯企業、互保、交叉保等形式，企業圈不斷擴大和交叉。
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序言

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金融統計與分析（2014年9月） 內容概述： 本書並非介紹2014年9月齣版的《金融統計與分析》一書，而是旨在為讀者提供一個關於金融統計與分析這一廣闊領域更為詳盡的概覽，涵蓋其核心概念、關鍵方法、實際應用及其重要意義。本文將深入探討金融統計如何利用數學工具量化金融市場中的不確定性，並通過嚴謹的分析方法揭示數據背後的規律，最終為投資決策、風險管理和宏觀經濟分析提供堅實的基礎。 第一部分：金融統計學的基石 金融統計學是連接金融理論與實踐的橋梁，其核心在於運用統計學原理和方法來理解和量化金融市場的復雜性。 基本統計概念在金融中的應用： 度量金融資産的風險與迴報： 均值（平均迴報）、方差（迴報的波動性）和標準差（迴報的風險度量）是衡量金融資産錶現的最基本工具。例如，計算股票在過去一段時間內的平均日收益率，並結閤其標準差來評估該股票的風險水平。 分布與概率： 金融資産的迴報通常遵循一定的概率分布，例如正態分布、對數正態分布或更復雜的分布（如t分布、拉普拉斯分布）。理解這些分布有助於我們預測未來可能的迴報範圍，並評估極端事件發生的概率。正態分布在描述一般市場波動時有廣泛應用，但金融市場中的“肥尾”現象（極端事件發生的概率高於正態分布預期）也促使研究者探索更適閤的分布模型。 相關性與協方差： 在投資組閤管理中，理解不同資産之間的相關性至關重要。協方差和相關係數（將協方差標準化）可以量化兩個資産收益率變動的同步性。正相關意味著它們傾嚮於同嚮變動，負相關則反之，不相關則無明顯同步性。利用這些指標，投資者可以構建分散化的投資組閤，降低整體風險。 時間序列分析在金融中的核心地位： 金融數據絕大多數是時間序列數據，即按時間順序排列的觀測值。理解時間序列的動態特徵對於預測和建模至關重要。 平穩性： 一個平穩的時間序列，其統計性質（均值、方差、自協方差）不隨時間變化。在金融建模中，許多模型都假設時間序列是平穩的，因此需要進行平穩性檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）和數據轉換（如差分）以達到平穩。 自相關與偏自相關： 自相關函數（ACF）衡量序列當前值與其過去值之間的相關性，偏自相關函數（PACF）衡量在剔除中間值影響後，當前值與其過去值之間的直接相關性。ACF和PACF圖是識彆和擬閤ARMA、ARIMA等時間序列模型的關鍵工具。 常見的時間序列模型： MA（移動平均模型）： 描述當前值是過去若乾個誤差項的綫性組閤。 AR（自迴歸模型）： 描述當前值是過去若乾個自身值和當前誤差項的綫性組閤。 ARMA（自迴歸移動平均模型）： AR模型和MA模型的結閤，能夠捕捉更復雜的序列動態。 ARIMA（季節性自迴歸移動平均模型）： 在ARMA模型基礎上加入瞭差分運算，用於處理非平穩時間序列。 ARCH/GARCH模型（自迴歸條件異方差模型）： 專門用於建模金融時間序列的波動性聚集現象（即大波動後麵跟著大波動，小波動後麵跟著小波動）。ARCH模型關注過去方差的綫性函數，而GARCH模型則將過去的方差也納入模型，提供瞭一種更有效的條件方差建模方法。這對於風險管理和期權定價尤為重要，因為它們直接關係到未來波動率的預測。 迴歸分析在金融中的應用： 迴歸分析用於研究一個或多個解釋變量如何影響一個被解釋變量。 綫性迴歸： 最基本的迴歸模型，用於量化一個因變量與一個或多個自變量之間的綫性關係。例如，用市場指數收益率來解釋個股收益率的變化，即CAPM（資本資産定價模型）的迴歸形式。 多重迴歸： 當存在多個解釋變量時使用，例如，解釋房屋價格時，會同時考慮房屋麵積、地理位置、裝修程度等多個因素。 模型診斷與檢驗： 在進行迴歸分析時，需要進行R方（決定係數）、t檢驗、F檢驗、殘差分析（如檢驗異方差性、自相關性）等，以評估模型的擬閤優度和解釋力。 工具變量法（IV）、麵闆數據分析： 在金融研究中，常常麵臨內生性問題（解釋變量與誤差項相關），此時需要使用工具變量法。麵闆數據則包含橫截麵和時間序列兩個維度，如同時分析不同公司在不同時間段的財務數據，能夠更全麵地捕捉信息。 第二部分：金融市場數據分析的進階方法 在掌握瞭基礎統計工具後，金融分析師需要運用更高級的方法來應對金融市場日益復雜的數據挑戰。 因子模型： 旨在將資産的收益率分解為由一些共同的“因子”驅動的部分以及由資産自身特有因素驅動的部分。 CAPM（資本資産定價模型）： 最經典的單因子模型，認為資産的超額收益率與市場組閤的超額收益率呈綫性關係，beta係數衡量資産的係統性風險。 Fama-French三因子模型： 在CAPM基礎上增加瞭兩個因子：市值因子（SMB，小公司減大公司）和價值因子（HML，賬麵市值比高的公司減低的）。該模型能夠更好地解釋股票收益率的差異。後續又發展齣四因子、五因子模型等。 宏觀經濟因子模型： 考慮通貨膨脹率、利率、GDP增長率等宏觀經濟變量作為解釋因子。 計量經濟學在金融中的高級應用： 協整（Cointegration）： 當兩個或多個非平穩時間序列之間存在長期均衡關係時，它們就被稱為協整。例如，金價和銀價在長期內可能存在協整關係。協整分析可以用於建立成對交易策略。 誤差修正模型（ECM）： 當時間序列存在協整關係時，ECM模型可以描述它們如何從短期偏離中迴歸到長期均衡。 VAR（嚮量自迴歸）與VECM（嚮量誤差修正模型）： VAR模型將一組時間序列變量都視為內生變量，並用它們自身的滯後值來預測。VECM則是在VAR模型基礎上，考慮瞭變量之間的協整關係。VAR/VECM常用於分析宏觀經濟變量之間的動態關係，如利率、通脹、産齣等。 金融衍生品定價與風險管理中的統計模型： Black-Scholes期權定價模型： 經典的連續時間模型，基於一係列假設（如股票價格服從幾何布朗運動，無套利機會等），計算齣歐式期權的理論價格。其核心是利用風險中性定價的思想。 濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）： 一種強大的數值模擬方法，通過大量隨機抽樣來估計復雜模型的解。在金融領域，常用於期權定價（特彆是路徑依賴期權）、風險價值（VaR）計算、投資組閤模擬等。通過模擬資産價格的隨機路徑，可以估計齣期權的期望收益或組閤的風險敞口。 風險價值（VaR）與條件風險價值（CVaR）： VaR是衡量投資組閤在給定置信水平下，在一定持有期內可能的最大損失。CVaR（或稱Expected Shortfall）則進一步衡量在超齣VaR水平的情況下，平均的損失是多少，能更全麵地反映尾部風險。 第三部分：金融統計分析的實際應用 金融統計與分析的方法不僅是學術研究的工具，更是實際金融業務的核心驅動力。 投資組閤管理： 資産配置： 根據投資者的風險偏好和市場預期，利用統計模型（如均值-方差模型、Black-Litterman模型）來確定不同資産類彆（股票、債券、商品等）的比例。 證券選擇： 利用因子模型、迴歸分析等方法，識彆被低估或高估的證券，構建具有超額收益潛力的投資組閤。 風險控製： 通過VaR、CVaR等風險度量指標，監控投資組閤的風險水平，並進行相應的調整。 風險管理： 信用風險： 利用統計模型（如Logit/Probit模型、生存分析）評估藉款人的違約概率，從而對信貸組閤進行風險定價和管理。 市場風險： 通過VaR、GARCH模型等量化市場波動帶來的損失風險，並製定對衝策略。 操作風險： 雖然難以直接量化，但可以通過曆史數據分析和情景分析來識彆和管理因內部流程、人員或係統失誤導緻損失的風險。 公司金融與估值： 財務比率分析： 利用財務報錶數據，計算盈利能力、償債能力、營運能力等比率，並與其他公司進行比較，評估公司經營狀況。 股票估值： 結閤市場數據和公司財務數據，運用DCF（現金流摺現）、市盈率（P/E）、市淨率（P/B）等模型進行估值。迴歸分析也可用於估算股票對宏觀經濟變量或行業闆塊的敏感度。 宏觀經濟分析與預測： 經濟指標分析： 利用統計方法分析GDP、通脹、失業率、消費者信心指數等宏觀經濟指標，評估經濟運行的健康狀況。 央行貨幣政策分析： 通過對利率、貨幣供應量等變量的統計分析，預測央行可能的政策走嚮，並評估其對市場的影響。 經濟周期預測： 利用時間序列模型和計量經濟學模型，嘗試預測經濟周期的拐點，為投資和政策製定提供參考。 金融科技（FinTech）與大數據： 量化交易： 利用高頻數據和復雜的算法交易策略，通過統計套利、做市等方式獲取收益。 機器學習在金融中的應用： 盡管本書不直接涵蓋，但現代金融統計分析已大量藉鑒機器學習技術，如用於欺詐檢測、客戶畫像、交易信號生成、信貸評分等，極大地拓展瞭金融數據分析的邊界。 結論： 金融統計與分析是一個動態發展且至關重要的領域。它提供瞭一套強大的工具集，使我們能夠量化金融世界的不確定性，理解市場運作的規律，並在此基礎上做齣更明智的決策。從基礎的統計概念到復雜的時間序列模型和計量經濟學方法，這些工具共同構成瞭現代金融分析師的“武器庫”。理解和掌握這些方法，對於任何希望在金融市場中取得成功、有效管理風險或深入理解經濟運行機製的人來說，都至關重要。本書所提供的廣泛概述，旨在揭示這一領域的深度與廣度，以及其在應對全球金融挑戰中的不可或缺的作用。

評分☆☆☆☆☆

這本《金融統計與分析（2014年9月）》簡直是給我打開瞭新世界的大門！我一直對金融市場充滿興趣，但苦於缺乏專業的知識背景，常常感到力不從心。拿到這本書的那一刻，我並沒有抱太大期望，以為又是一本晦澀難懂的學術著作。然而，當我翻開第一頁，就被它清晰的邏輯和生動的案例所吸引。作者並沒有直接拋齣復雜的公式和理論，而是循序漸進地引導讀者理解金融統計學的基本概念，從數據收集、整理到初步的描述性統計，都講得十分透徹。尤其讓我印象深刻的是，書中對時間序列分析的講解，將過去的市場波動與未來的預測聯係起來，讓我對“曆史可以鑒照未來”有瞭更直觀的認識。雖然書中的某些統計方法我還需要反復琢磨，但總體而言，這本書提供瞭一個紮實的起點，讓我有信心繼續深入學習金融分析的奧秘。我特彆喜歡書中穿插的一些實際案例，比如對股票價格波動性進行分析，以及如何利用迴歸模型預測經濟指標，這些都極大地增強瞭我的學習興趣和實踐能力。這本書的齣版時間是2014年，雖然有些案例可能已經過時，但其核心的分析框架和統計方法至今仍具有極高的參考價值。我計劃將這本書作為我金融學習旅程的起點，並期待未來能找到更多更新的資料來補充我的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

我是一位金融從業者，平日裏接觸大量的金融數據，但總覺得自己在分析能力上有所欠缺，急需一本能夠係統梳理金融統計學知識的書籍。當我看到《金融統計與分析（2014年9月）》時，覺得它是一個不錯的選擇。這本書在理論的深度和廣度上都做得相當不錯，它不僅介紹瞭各種統計推斷的方法，如假設檢驗、置信區間等，還深入探討瞭金融市場特有的數據特徵，比如非正態分布、異方差等。書中關於“協方差與相關性”的論述，讓我對資産之間的聯動關係有瞭更清晰的認識，這對於構建投資組閤至關重要。我特彆欣賞作者在書中對“貝葉斯統計”的引入，雖然這部分內容相對比較抽象，但它提供瞭一種全新的視角來理解不確定性下的決策過程。當然，書中的一些高階統計模型，如GARCH模型，對我來說還有些難度，需要我花費更多的時間去消化和理解。盡管齣版時間是2014年，對於一些瞬息萬變的金融市場現象，可能需要更新的案例和數據來佐證，但它所提供的紮實理論基礎，無疑是我繼續深入研究的基石。

評分☆☆☆☆☆

作為一名金融學專業的學生，我在學習過程中接觸瞭不少關於金融統計和分析的書籍，但《金融統計與分析（2014年9月）》給我留下瞭深刻的印象。這本書最大的優點在於其清晰的結構和循序漸進的教學方式。從基礎的數據可視化技術，到復雜的迴歸分析和時間序列模型，作者都進行瞭詳盡的闡述。我尤其喜歡書中對“迴歸分析”的講解，它不僅詳細介紹瞭各種迴歸模型的建立過程，還重點強調瞭模型診斷和解釋的重要性，這對於我今後撰寫學術論文和進行實證研究非常有幫助。書中還涉及瞭一些機器學習在金融領域的初步應用，雖然篇幅不多，但為我打開瞭新的研究思路。我非常期待能夠將書中學到的知識應用於實際的金融數據分析中，比如利用Python或其他編程語言來實現書中的統計模型。雖然該書的齣版時間是2014年，但其所構建的知識框架和分析方法，對於理解和掌握現代金融分析技術依然具有重要的參考意義。

評分☆☆☆☆☆

這是一本我讀過的，關於金融統計和分析的書中，邏輯最清晰、條理最分明的一本。我一直覺得，要真正理解金融市場，就必須掌握其背後的量化語言，而這本書恰好滿足瞭我的這一需求。它不像市麵上很多書那樣，上來就堆砌一堆公式，而是從最基礎的描述性統計入手，逐步引導讀者理解數據的分布、中心趨勢和離散程度。我特彆喜歡書中關於“異常值檢測”的部分，它提供瞭一些實用的方法來識彆金融數據中的“噪音”，這對於保證分析結果的準確性至關重要。此外，書中對“因子模型”的講解，也讓我對理解資産定價有瞭更深刻的認識。這本書讓我明白，金融分析並非神秘莫測，而是可以通過嚴謹的統計方法來揭示其內在規律。雖然書中的某些案例可能已經顯得有些陳舊，例如一些關於股票市場的分析，但其核心的統計思想和分析框架，對於任何想要深入瞭解金融數據的人來說，都是極具價值的。我計劃將這本書作為我長期學習和參考的資料。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最初買這本《金融統計與分析（2014年9月）》純粹是齣於工作需要，當時我的老闆要求我瞭解一些基礎的金融數據分析方法，而這本書恰好符閤要求。一開始，我對裏麵的統計術語感到有些畏懼，但讀著讀著，我發現作者的講解方式非常接地氣，很多復雜的概念都通過形象的比喻和通俗易懂的語言來解釋，比如對“均值迴歸”的闡述，就讓我一下子明白瞭市場中隱藏的規律。更讓我驚喜的是，書中對“風險管理”部分的處理，它不僅介紹瞭量化的風險度量方法，還結閤瞭2008年金融危機的一些教訓，讓我深刻理解瞭風險控製的重要性。雖然我目前還沒有能力完全掌握書中的所有模型，但我已經能夠運用其中的一些基本工具來對日常接觸到的金融數據進行初步的分析，比如計算平均收益率、標準差等，這在我的日常工作中已經帶來瞭很大的便利。我特彆看重的是這本書的實用性，它並沒有停留在理論層麵，而是提供瞭很多可操作的建議和方法。雖然這本書的齣版年份是2014年，但它所涵蓋的金融統計基礎知識仍然是分析當前市場不可或缺的工具，隻是在應用時需要結閤最新的市場數據和更前沿的分析技術。