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中国人民银行调查统计司 著

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店铺： 广影图书专营店

出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504979933

商品编码：29692021576

包装：平装

出版时间：2015-07-01

基本信息

书名:金融统计与分析2015 07

定价：30.0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：2015-07-01

ISBN：9787504979933

字数：156000

页码：

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

本书由*国人民银行调查统计司组织编写，本书对宏观经济金融形势进行分析预测，对经济金融运行中出现的问题进行专题调研，并从中央银行的角度提出看法和政策建议，定期公布各类经济金融统计数据。全书包括宏观经济、区域经济、热点追踪、专题调研、放眼世界、经济金融统计数据等栏目，本书汇集了人民银行系统各层次调查统计部门的研究成果，力求真实、可靠地反映经济运行现状。

目录

作者介绍

文摘

序言

金融市场的数字脉搏：洞悉宏观经济与微观决策的交互之道 这是一部深入探索金融市场运作机理，以及如何运用严谨的统计学工具进行量化分析的著作。它不仅仅是一本学术专著，更是一份指导投资者、研究者和决策者理解和驾驭复杂金融世界的地图。本书致力于揭示隐藏在海量金融数据背后的规律，帮助读者构建一套科学的分析框架，从而在瞬息万变的金融市场中做出更明智的决策。 第一部分：金融统计学的基石与方法论 本书的开篇，我们将一同回顾金融统计学的核心概念与方法。我们将从基础的数据描述统计出发，深入理解均值、方差、协方差、相关性等基本指标在金融语境下的意义。这不仅仅是枯燥的数学公式，更是理解资产价格波动、风险暴露程度的基石。我们将探讨不同类型金融数据的特性，例如时间序列数据、截面数据、面板数据等，并学习如何选择最适合的统计工具来处理它们。 在此基础上，我们将深入讲解推断统计学的核心原理，包括参数估计、假设检验以及置信区间的构建。这些工具将使我们能够从有限的样本数据中推断出关于整体市场的结论，并对我们的推断结果的可靠性进行量化评估。我们将重点关注在金融领域常用的统计分布，例如正态分布、t分布、卡方分布等，并理解它们在资产定价、风险管理和回归分析中的应用。 本书还将详细介绍回归分析及其在金融领域的广泛应用。我们将从最基本的线性回归模型开始，逐步深入到多元线性回归、非线性回归以及广义线性模型。通过实际案例，我们将学习如何构建、诊断和解释回归模型，以及如何利用回归分析来量化资产收益与宏观经济变量、公司财务指标等之间的关系。我们还将探讨模型选择的标准，例如AIC、BIC等信息准则，以及如何避免过拟合和欠拟合问题。 此外，本书还将引入时间序列分析的关键概念和方法。我们将学习如何识别和处理金融时间序列的非平稳性、自相关性和异方差性。ARIMA模型、GARCH模型等经典的时间序列模型将被详细介绍，并展示它们在预测股票价格、汇率波动以及利率变动等方面的强大能力。我们还将探讨协整分析，用于分析不同金融资产之间是否存在长期均衡关系，这对于构建多资产投资组合具有重要的意义。 第二部分：宏观经济环境与金融市场联动 金融市场的表现与其所处的宏观经济环境密不可分。本书的第二部分将聚焦于宏观经济变量如何影响金融市场的各个层面。我们将深入剖析GDP增长、通货膨胀、利率水平、失业率、财政政策和货币政策等关键宏观经济指标的内涵及其传导机制。 我们将详细探讨货币政策的工具，如公开市场操作、存款准备金率和再贴现率，以及它们如何通过影响市场流动性和借贷成本来调节经济活动，进而影响股票、债券和外汇市场的价格。我们将分析中央银行的政策声明和会议纪要，学习如何解读其意图，并预测其对市场可能产生的短期和长期影响。 财政政策，包括政府支出和税收政策，也将成为本部分的重点。我们将探讨财政扩张或紧缩对经济增长、通货膨胀以及政府债务水平的影响，以及这些因素如何体现在债券收益率、股票估值和汇率变动中。 通货膨胀作为衡量物价水平变动的关键指标，其对金融市场的影响尤为深远。我们将研究不同类型的通货膨胀（如温和性通胀、恶性通胀），以及它们对实际利率、企业盈利和资产类别的不同影响。我们将学习如何使用通货膨胀预期指标来预测未来的物价走势，并评估其对固定收益证券和股票市场带来的风险。 此外，本书还将深入分析国际贸易、全球经济增长以及地缘政治事件等外部因素对国内金融市场的影响。汇率波动、大宗商品价格变动以及全球金融危机的传导效应，都将通过严谨的分析工具进行量化和解读。 第三部分：金融市场各细分领域的高级分析 在掌握了宏观经济分析的框架和统计分析的方法后，本书将进一步深入到金融市场的各个细分领域，提供更具针对性的分析方法和工具。 股票市场分析： 我们将从公司财务报表的深度解读出发，学习如何运用比率分析、现金流量分析和杜邦分析等方法来评估公司的内在价值。我们将详细介绍股票估值模型，包括贴现现金流模型（DCF）、可比公司分析（CCA）以及股利增长模型，并探讨不同模型的优劣及适用场景。我们还将引入技术分析的基本原理，研究价格图表、技术指标（如移动平均线、MACD、RSI等）的模式和信号，并探讨其与基本面分析的结合。投资组合理论，如均值-方差模型、有效前沿等，将帮助读者构建分散化投资组合，以达到风险和收益的最优配置。 债券市场分析： 债券作为重要的固定收益类资产，其定价和风险管理同样需要精密的分析。我们将深入理解债券的票息、到期日、信用评级等关键要素，并学习如何计算到期收益率（YTM）及其背后的含义。我们将探讨债券收益率曲线的形状及其对未来利率变动的预测作用。利率风险，如久期和凸度，将是本部分的重要内容，我们将学习如何量化和管理债券投资组合的利率风险。信用风险，包括违约风险和信用利差，也将得到详细分析，我们将研究信用评级机构的作用以及信用衍生品在风险转移中的应用。 衍生品市场分析： 现代金融市场中，期权、期货、掉期等衍生品扮演着越来越重要的角色。我们将深入剖析这些衍生品的结构、定价模型，如Black-Scholes期权定价模型，以及它们在风险对冲、投机和套利中的应用。我们将研究期权的希腊字母（Delta, Gamma, Theta, Vega），并理解它们如何衡量期权价格对标的资产价格、波动率、时间和利率的敏感性。我们将探讨期货合约的套期保值策略，以及掉期交易如何实现利率或汇率风险的转换。 风险管理与量化交易： 金融市场的核心始终离不开风险。本书将 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：数据分析工具与实践应用 理论与实践相结合是本书的宗旨。在掌握了金融统计和宏观经济分析的理论框架后，本书的第四部分将重点介绍实际操作中常用的数据分析工具和软件，并结合具体案例进行实践演练。 我们将介绍主流的统计分析软件，如R、Python（配合NumPy, Pandas, SciPy, Statsmodels等库）以及Stata等，并指导读者如何使用这些工具进行数据的导入、清洗、处理和可视化。我们将演示如何运用这些软件来实现本书中介绍的各种统计模型和分析方法。 本书还将提供一系列经过精心设计的案例研究，涵盖宏观经济预测、股票估值、投资组合构建、风险度量以及衍生品定价等实际金融场景。通过这些案例，读者可以亲身实践所学知识，并将抽象的理论转化为具体的分析操作。我们将鼓励读者利用真实的市场数据，运用本书提供的工具和方法进行独立的分析和研究。 结语：拥抱数据，洞察未来 在这个数据爆炸的时代，金融市场正以前所未有的速度演进。掌握严谨的统计分析方法，理解宏观经济的运行逻辑，并将其应用于金融市场的各个细分领域，是每一个希望在金融领域取得成功的专业人士的必备技能。本书旨在为你提供一个坚实的基础，为你打开一扇通往深度洞察和理性决策的大门。通过对金融统计与分析的深入探索，你将能够更清晰地看到市场的脉搏，更准确地预测未来的趋势，从而在充满机遇与挑战的金融世界中，成为一个更加自信和有能力的参与者。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我注意到它并不是那种设计得非常精美的图书，封面上“金融统计与分析2015 07”几个字，就是最直接的信息传递，没有丝毫的浮夸。它的纸质也比较普通，手感算不上细腻，更像是一本用来学习和研究的工具书。翻开书页，我最先关注的是其内容结构和深度。目录页清晰地列出了每一章节的主题，从基础的统计概念，到更为复杂的金融建模技术，可以说是一个相当全面的梳理。我个人比较看重书中的实证研究和案例分析，因为这能帮助我理解理论知识在现实世界中的应用。例如，我一直想深入了解如何利用金融统计模型来预测股票市场的短期波动，以及如何评估不同资产的风险收益特征。这本书的某些章节标题，如“蒙特卡洛模拟在期权定价中的应用”和“计量经济学模型在宏观经济预测中的实践”，听起来就很有分量，暗示着作者在相关领域有着深入的研究和独到的见解。2015年的出版日期，意味着它所讨论的内容会相对成熟，但同时也可能存在一些相对较新的理论和方法尚未涵盖。我希望这本书能够提供一些切实可行的分析框架和方法论，帮助我提升在金融数据分析方面的能力，并能为我的投资决策提供科学的依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有任何花哨的图饰，封面上“金融统计与分析2015 07”的字样也显得异常直接，没有丝毫的艺术加工。拿到手里，纸张的触感也比较普通，并非那种厚重细腻的铜版纸，而是更像一本普通的教科书。翻开第一页，首先映入眼帘的是目录，密密麻麻的章节标题，几乎没有留白，让人一眼望去就感受到一种严谨而充实的学术氛围。从目录的标题来看，涉及的范围相当广泛，从基础的统计原理，到金融数据的采集、处理、建模，再到各种分析工具的应用，似乎涵盖了一个金融分析师需要掌握的方方面面。我特别注意到其中一些章节的标题，例如“时间序列分析在金融市场波动预测中的应用”、“因子模型与风险管理”、“高频交易数据统计处理技术”等，这些标题都指向了一些当前金融领域非常热门且具有挑战性的研究方向。我个人对时间序列分析在预测股票价格波动方面一直很感兴趣，希望这本书中能有深入的讲解和实际案例的分析。同时，因子模型在投资组合构建中的作用也让我好奇，它能否帮助我更好地理解市场风险的来源，并据此优化我的投资策略。这本书的出版日期是2015年7月，这个时间点在金融界也算是一个重要的过渡时期，一些新的监管政策和市场变化可能已经开始显现，不知道这本书是否能捕捉到这些动态。总体来说，从目录和封面传递出的信息来看，这是一本内容厚重、理论与实践并重的书籍，适合那些希望系统学习金融统计与分析知识，并将其应用于实际操作的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观十分朴素，封面上“金融统计与分析2015 07”的字样，直接了当，没有一丝多余的设计，给人一种严谨、务实的感觉。纸张的手感也比较寻常，不像一些精装书那样有特别的质感，但作为一本专业书籍，这样的包装倒是显得更加低调内敛。打开书，首先映入眼帘的是内容详实的目录，章节划分得非常细致，涵盖了从基础统计学原理到高级金融建模的各个环节。我个人对书中的应用篇幅比较期待，尤其是一些关于如何利用统计方法来解读金融市场现象的章节。例如，我想知道书中是如何讲解“异常收益检测”的，这对于识别市场中的潜在机会或风险非常有帮助。另外，书中关于“投资者情绪指数构建与应用”的内容也引起了我的兴趣，在我看来，量化投资者情绪是理解市场行为的一个重要维度，如果能有系统的阐述和实证支持，会非常有价值。2015年的出版时间，意味着它所涉及的数据和分析方法可能相对主流，但可能不会包含最近几年出现的最新技术，不过对于打好基础来说，这本书应该能提供坚实的内容。我希望这本书能够教会我一些在复杂金融数据中提炼有价值信息的方法，从而提升我的分析能力，更好地理解金融市场的动态。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常简洁，没有任何图案，就是“金融统计与分析2015 07”几个大字，显得格外直接和专业。拿到手里，纸张的触感中规中矩，更像是学术研究或者教学所用的材料，而非大众读物。翻开目录，章节标题透露出其内容的广度和深度，从基础统计概念到金融市场的具体应用，几乎面面俱到。我特别关注的是书中关于“金融时间序列的非线性建模”以及“高频数据分析策略”的部分。我对如何捕捉金融市场中复杂的非线性关系一直感到好奇，而高频数据分析则是当下金融科技领域的一个热点，了解其统计处理方法对我很有吸引力。这本书的出版年份是2015年，这使得它所讨论的案例和方法可能偏向于那个时期的金融市场环境，但基础的统计理论和模型应该是具有普适性的。我希望这本书能够为我提供一些深入的理论解释，同时也有足够多的实际案例作为支撑，以便我能够更好地理解和掌握书中的概念，并将这些知识转化为解决实际金融分析问题的能力，最终提升我的量化投资水平。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书，我的第一印象是它看起来就像一本厚重的参考书，封面上“金融统计与分析2015 07”几个字，没有一点装饰，非常务实。翻开内页，里面的字体大小适中，排版也比较规整，虽然不是那种一眼就能吸引人的设计，但看得出来作者是希望读者能够专注于内容本身。我比较关注的是书中的案例分析部分，毕竟理论知识的学习固然重要，但如果能结合实际的金融数据和市场情况进行讲解，会更容易理解和掌握。从目录上看，这本书涉及的内容相当广泛，从最基础的统计学概念，到一些高级的量化分析方法，似乎都触及到了。我特别对其中关于“金融风险建模”和“衍生品定价”的章节比较感兴趣，因为这两个领域是我目前工作和学习中亟需提升的。例如，了解如何利用统计模型来评估和管理金融风险，这对于规避潜在的投资损失至关重要。另外，衍生品定价是金融工程的核心内容之一，如果这本书能提供清晰的解释和计算方法，对我来说将是巨大的帮助。这本书的出版日期是2015年，这意味着它所涵盖的数据和案例可能偏向于那个时期的市场环境，但金融分析的基本原理应该是相对稳定的。我希望这本书能够提供一些实用的工具和方法，而不仅仅是理论的堆砌，这样我才能将学到的知识真正运用到实践中去，解决实际遇到的金融问题。