金融大数据统计方法与实证 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

杨虎，杨玥含 著

图书标签:

• 金融大数据
• 统计方法
• 实证分析
• 金融科技
• 数据挖掘
• 量化金融
• 风险管理
• 时间序列分析
• 机器学习
• 金融工程

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030484888

版次：1

商品编码：11969806

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：151

字数：201600

正文语种：中文

内容简介

　　全书共九章，内容包括大数据概述、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、线性模型、回归诊断、有偏估计、变量选择。各章都有丰富的案例分析，为加深读者对每章内容的理解，将每章的练习分为理论和实证部分，书后附有参考答案，为使书中案例贴近数据的应用实际，采用了获取方便的证券市场高频数据，并使用国际通用的R软件进行数据收集、处理、加工和分析，便于读者自己动手和实际应用需要。全书内容讲解简明扼要，注重应用，让读者从收集数据开始，掌握数据收集、整理和大数据统计分析的全过程。
　　《金融大数据统计方法与实证》可作为统计学、经济学、管理科学、计算机科学等相关专业本科生的教材和教学参考书，也可作为相关专业硕士生的教材和案例分析参考书，书中大部分内容也可供大数据分析应用的大学生、研究生、教师、科研人员和统计工作者参考。

内页插图

目录

前言

第1章 大数据概述
一、大数据的数字特征
二、大数据的图表示
练习1

第2章 聚类分析
一、相似性度量
二、系统聚类法
三、变量聚类法
四、动态聚类法
练习2

第3章 判别分析
一、距离判别
二、费歇判别
三、贝叶斯判别
练习3

第4章 主成分分析
一、基本思想
二、样本主成分
三、特征值因子的筛选
四、主成分分类
练习4

第5章 因子分析
一、因子分析模型
二、因子旋转
三、因子得分
练习5

第6章 线性模型
一、线性模型及参数的最小二乘估计
二、最小二乘估计的性质
三、线性模型的显著性检验
四、正回归
练习6

第7章 回归诊断
一、残差
二、残差图
三、异常点
练习7

第8章 有偏估计
一、均匀压缩估计
二、主成分估计
三、岭估计
练习8

第9章 变量选择
一、变量选择准则
二、逐步回归
三、绝对约束估计
四、弹性约束估计
五、非负约束估计
练习9
练习提示与参考答案
参考文献
附录R 应用程序

前言/序言

　　1952年，芝加哥大学的马科维兹（Markowitz）首次采用股票收益率历史数据的方差，作为风险衡量指标，并指出与证券市场的整体运行相关联的宏观系统风险不能通过投资分散化加以消除，称为不可分散风险。马科维兹在投资者效用的基础上，将复杂的投资决策问题简化为一个风险（方差）-收益（均值）的二维问题，即在相同的期望收益条件下，投资者选择投资风险最小的证券（组合），或在相同的投资风险下，选择预期收益率证券（组合）。开统计方法应用于金融市场之先河。1978年，西蒙斯（Simons）开发了许多数学模型用来进行分析和交易，这些基本上是自动完成。他用计算机编程建立模型分析股票价格，从而能进行很轻松的交易并获利。这些模型是建立在海量的数据基础上的，所以具有可靠性并可进行实际预测，1989～2009年，他操盘的大奖章基金平均年回报率高达35%，较同期标普500指数年均回报率高20多个百分点，比金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现都高出10余个百分点。即便是在次贷危机爆发的2007年，该基金的回报率仍高达85%。西蒙斯成就了世界上最伟大的对冲基金之一：大奖章基金。大数据的历史相对较晚一些。2008年年末，大数据才得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，但在2013年，大数据就已经风靡全球，成为一个时代的符号。我们早在2002年开始从事金融数据挖掘研究和教学，2011年正式给本科生开设证券数据统计建模与实证分析课程，2013年结合大数据发展，给硕士生和博士生开设了金融大数据统计方法与实证的课程。

《量化交易策略的基石：金融时间序列分析与建模》 内容简介： 本书旨在为金融从业者、研究人员以及对金融市场量化分析感兴趣的读者提供一个系统深入的金融时间序列分析理论框架与实操指南。我们将超越对数据的简单描述，直击金融市场内在的价格波动规律和风险传染机制，通过严谨的统计建模方法，揭示金融资产价格序列所蕴含的丰富信息。 全书共分为四个主要部分： 第一部分：金融时间序列的经典理论与初步探索 本部分将从基础概念入手，系统梳理金融时间序列的基本特征，如平稳性、自相关性、异方差性等。我们将深入讲解自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型，以及更强大的自回归积分滑动平均（ARIMA）模型，重点阐述它们在捕捉金融市场短期依赖性和均值回归现象中的作用。同时，我们将探讨如何对非平稳时间序列进行差分处理，使其转化为平稳序列，以便进行建模。此外，还会介绍一些基础的统计检验方法，用于判断序列的平稳性、检验模型残差的白噪声性质等，为后续的复杂模型奠定基础。 第二部分：高阶金融时间序列模型的构建与应用 金融市场的波动性并非恒定不变，而是呈现出集聚性特征，即大的价格变动往往会伴随着大的变动，小的变动则会伴随着小的变动。针对这一关键特征，本部分将重点介绍条件异方差模型，包括广义自回归条件异方差（GARCH）模型及其各种变种（如EGARCH, GJR-GARCH等）。我们将详细讲解这些模型如何捕捉金融资产收益率的波动率集群效应，并介绍如何利用这些模型进行波动率预测，这对于风险管理、期权定价等至关重要。此外，我们还将触及状态空间模型与卡尔曼滤波，它们能有效地处理具有隐藏状态的时间序列，在宏观经济预测、资产配置等领域有着广泛应用。 第三部分：多变量金融时间序列的联动分析与传染效应 在真实的金融市场中，不同资产之间并非孤立存在，而是相互影响、相互联动。本部分将转向多变量时间序列分析，深入讲解向量自回归（VAR）模型，用于分析多个金融时间序列之间的动态关系，识别 Granger 因果关系，以及进行多变量预测。我们将进一步探讨协整模型，当多个非平稳时间序列存在长期均衡关系时，协整分析能够揭示这种潜在的稳定联系，对于资产组合的构建和套利策略的设计具有重要的理论指导意义。在此基础上，我们将引入向量误差修正模型（VECM），结合了VAR和协整的思想，能够更全面地刻画多变量时间序列的短期动态与长期均衡。此外，本部分还将重点关注金融危机时期的资产联动性与传染效应，通过计量模型分析风险如何在不同市场和资产类别之间传递。 第四部分：金融时间序列模型的实证分析与前沿探索 本部分将理论与实践相结合，通过实际金融数据的案例分析，指导读者如何选择、构建、检验和应用上述各类金融时间序列模型。我们将重点介绍常用的计量软件（如R, Stata, EViews等）在金融时间序列分析中的具体操作流程，包括数据预处理、模型估计、结果解读和诊断检验。此外，我们还将简要介绍一些前沿的金融时间序列分析方法，如分位数回归、非参数时间序列模型，以及在复杂市场环境下，如何运用机器学习技术与传统计量模型相结合，以期获得更优的预测性能和更深入的市场洞察。本书的最终目标是赋能读者运用量化思维和统计工具，在复杂的金融市场中做出更明智的决策，规避风险，捕捉收益。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我看来，就像是一本金融大数据分析的“工具箱”，里面塞满了各种各样的统计方法和模型，等待着我去一一解锁。我尤其对书中关于如何利用大数据进行欺诈检测的部分很感兴趣，因为金融欺诈一直是行业内的大问题，如果能用技术手段来防范，那价值就太大了。书中提到的异常检测、分类模型等，都让我觉得非常有希望。但是，当我看那些密密麻麻的公式和复杂的推导时，我还是感到有点望而却步。我承认，我的统计学基础并不牢固，对于那些高深的理论，我需要花很长时间去理解。而且，书中很多地方都提及了编程实现，但我对编程的掌握也仅仅停留在初级阶段，要熟练运用到金融大数据分析中，还有很长的路要走。我希望书中能有一些更友好的入门指导，或者更详细的实操步骤，让我能够一步一步地跟着学下去，而不是直接面对一大堆理论和代码。例如，在讲解某个统计模型时，如果能提供一个完整的端到端案例，从数据获取、预处理，到模型构建、评估，再到结果解释，那对我来说会非常有帮助。目前，这本书更像是为那些已经具备一定统计学和编程基础的读者准备的，对于我这样的初学者来说，需要一些额外的努力和学习。

评分☆☆☆☆☆

我选择这本书，是因为我一直对金融领域如何利用数据来驱动决策很感兴趣，而“统计方法”这个词，则意味着它将提供一种严谨的分析框架。书中确实展示了大数据在金融领域的多种应用，比如风险评估、投资分析、市场预测等，这些都让我看到了金融科技的强大力量。我比较关注书中关于如何利用统计模型来衡量和管理金融风险的部分，例如 VaR（风险价值）的计算，以及如何利用历史数据来模拟未来的市场情景。然而，当我深入到书中关于统计模型的具体讲解时，我发现自己有些跟不上节奏。书中对一些统计方法的介绍，往往是以数学公式和理论推导为主，这对我来说，理解起来有些吃力。我更希望书中能有一些更直观的图解，或者更贴近实际操作的案例分析，让我能够更清晰地理解这些统计模型是如何工作的，以及它们在金融实践中是如何应用的。例如，在解释某个回归模型时，如果能提供实际的金融数据，并一步一步地演示如何进行数据清洗、模型构建、结果解释，那对我来说会非常有帮助。这本书为我打开了金融大数据分析的一扇门，但要真正走进去，我还需要学习更多基础的统计学知识，并进行大量的实践。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，主要是被“金融大数据”这个概念所吸引，想了解一下，当海量数据遇上金融，究竟会产生怎样的化学反应。书中确实展现了大数据在金融领域的广泛应用，从风险控制到市场预测，再到客户关系管理，几乎涵盖了金融业务的方方面面。我特别关注书中关于如何利用机器学习算法来构建金融模型的章节，例如支持向量机、随机森林等，这些算法在处理非线性关系和高维数据方面表现出色，让我看到了金融分析的巨大潜力。然而，在阅读过程中，我发现本书在讲解统计方法时，往往侧重于理论推导和模型构建，对于如何将这些方法应用于实际的金融数据分析，以及如何解释分析结果，我觉得还有提升的空间。例如，书中提到的一些时间序列模型，虽然我能理解其基本原理，但要我独立地去选择合适的模型、进行参数检验，并最终做出有意义的金融决策，还是觉得有些力不从心。我希望书中能提供更多具体的实操指导，例如详细的数据预处理步骤、模型评估指标的选择，以及如何将模型输出转化为 actionable insights。我感觉这本书更像是一本“理论参考书”，它为我们打开了金融大数据分析的理论大门，但要真正掌握其中的技能，还需要大量的实践和经验的积累。

评分☆☆☆☆☆

这本书我入手的原因，是想了解一下，现在金融界到底是怎么玩转大数据的，感觉这个领域变化太快了，不学习就会被淘汰。拿到书后，我发现里面充斥着各种我不太熟悉的统计术语和模型，比如什么回归分析、时间序列分析，还有各种复杂的公式。我承认，我数学功底一般，尤其是统计这块，之前接触得不多。书中提到的那些金融案例，听起来都特别吸引人，比如利用大数据来预测股票价格、识别欺诈行为、优化投资组合等等，这些都让我觉得金融行业真是越来越“高科技”了。但是，每当我试图去理解那些背后的统计原理时，就感觉脑袋有点不够用了。比如，书中讲到的一些模型的假设条件，或者参数的估计方法，我听着都觉得有点玄乎。我更希望书中能有一些更贴近实际操作的指导，比如，如何用Python或者R语言来实现这些统计方法，如何处理实际金融数据中的各种问题，比如缺失值、异常值等等。虽然书中也提到了编程工具，但感觉更多的是理论上的介绍，而不是手把手的教学。我尝试着去对照书中的例子，但实际操作起来，还是会遇到各种各样的问题。我感觉这本书的定位，可能更适合那些已经有一定统计学或者计量经济学基础，并且对金融领域有深入了解的读者。对于我这样的初学者来说，可能需要先啃一些更基础的统计学教材，再来挑战这本书。

评分☆☆☆☆☆

我买这本书的初衷，更多的是想了解金融行业在拥抱大数据之后，究竟发生了哪些深刻的变革，以及这些变革背后隐藏着哪些新的技术和方法。翻开书本，首先映入眼帘的是那些令人印象深刻的图表和统计模型，它们似乎在描绘着一个由数据驱动的金融世界。书中探讨了许多当下热门的金融应用场景，比如利用大数据进行信用评分、反洗钱、市场预测等等，这些都让我看到了金融科技的巨大潜力。然而，在深入阅读的过程中，我发现要真正理解这些应用背后的统计原理，需要相当的专业知识储备。书中涉及到的计量经济学模型、机器学习算法，对于非科班出身的我来说，阅读起来还是颇具挑战性的。我尝试去消化那些复杂的数学公式和理论推导，但很多时候，我只能理解其表面含义，而无法领悟其精髓。尤其是当书中结合大量的实证案例进行分析时，我常常会困惑于数据的来源、模型的选择以及结果的解释。例如，书中提到的一些时间序列分析方法，如ARIMA模型、GARCH模型等，虽然我大概知道它们是用来分析金融时间序列数据的，但要我独立地去运用这些模型，并理解其参数的经济含义，还有很长的路要走。我感觉这本书更像是一本“指南”，它指明了金融大数据分析的方向和可能性，但具体如何操作，如何克服技术上的难题，可能还需要读者自己去大量的实践和摸索。对于我而言，这本书的价值在于它拓展了我的视野，让我认识到金融大数据分析的广度和深度，但要真正掌握其中的方法，还需要更多的理论学习和实践经验的积累。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先就被它厚重的体量和严谨的封面设计所吸引，感觉它一定是一本内容详实、干货满满的书。我比较感兴趣的是书中关于利用大数据进行客户画像和精准营销的部分，因为这涉及到如何从海量数据中挖掘有价值的信息，以更好地理解客户需求，并提供个性化的金融产品和服务。书中对一些数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等进行了详细的介绍，这些都让我眼前一亮。然而，在深入阅读的过程中，我发现书中对统计方法的讲解，往往是以一种非常理论化、数学化的方式呈现的，这对我来说，阅读起来还是有一定难度的。我尝试去理解那些复杂的公式推导和统计假设，但很多时候，我只能理解其大致意思，而无法深入掌握其内在逻辑。尤其是当书中结合具体的金融案例进行分析时，我常常会觉得，如果能有更直观的图示或者更简化的语言来解释这些统计模型，对我来说会更加友好。例如，书中提到的一些时间序列模型，我虽然能理解它们在金融市场预测中的应用，但要我独立地去选择合适的模型、设定参数并解释模型结果，对我来说还是一个不小的挑战。我感觉这本书更像是一本“参考手册”，它提供了大量的统计方法和理论，但如何将这些理论转化为实际的操作，还需要读者具备相当的实践经验和技术能力。对于我这样希望快速上手金融大数据分析的读者来说，这本书的门槛可能稍高。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，恰逢金融行业转型升级的关键时期，大数据和统计方法在其中扮演着越来越重要的角色，这让我对它充满了期待。我关注的重点在于书中如何将前沿的统计理论与实际的金融业务相结合，比如如何利用大数据进行金融产品定价，如何通过机器学习模型来预测市场走势，以及如何运用统计方法来构建更有效的金融风控体系。书中确实提供了一些令人耳目一新的视角和方法，让我看到了金融分析的未来发展方向。然而，在阅读过程中，我发现本书的统计学内容，对于非专业人士来说，可能存在一定的门槛。例如，书中对一些复杂统计模型的数学推导和假设检验过程，我尝试去理解，但很多时候，我只能理解其应用场景，而无法深入掌握其理论基础。我希望书中能有更清晰的图示和更通俗易懂的语言来解释这些复杂的概念，尤其是在结合金融案例时，如果能提供更详细的步骤解析和代码示例，将有助于我更好地理解和应用这些方法。总的来说，这本书为我提供了一个了解金融大数据统计方法的高级视角，但要真正掌握其中的精髓，还需要我花更多的时间去学习相关的统计学知识，并进行大量的实践操作。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择这本书，是因为我对金融领域如何利用大数据来提升效率和决策质量非常感兴趣。书中的确提供了很多关于这方面的见解，例如如何利用大数据来更精准地评估信用风险，如何通过分析市场情绪来预测资产价格的波动，以及如何利用数据挖掘技术来发现潜在的投资机会。书中提及的一些统计分析方法，例如回归分析、因子分析，都让我对金融数据有了更深入的认识。但是，当我读到一些关于复杂统计模型和算法的章节时，我发现自己很难跟上思路。我承认，我对统计学理论的掌握还不够深入，尤其是那些涉及多变量分析和机器学习的章节，我常常需要反复阅读，甚至查阅其他资料才能勉强理解。书中给出的案例分析，虽然很有启发性，但有时候细节方面可能不够详尽，让我无法完全理解整个分析过程。我希望能有更具体的步骤指导，或者提供一些代码示例，让我能够亲手去实践，从而更好地掌握这些统计方法。总的来说，这本书为我提供了一个认识金融大数据分析领域的窗口，让我看到了这个领域的广阔前景，但要真正掌握其中的技术，还需要我付出更多的努力，去学习和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书，怎么说呢，我一开始抱着学习的心态买的，毕竟金融和大数据现在太火了，感觉不学点相关知识就跟不上时代了。拿到书的时候，沉甸甸的，厚厚的，感觉内容肯定很扎实。翻开第一页，就看到里面洋洋洒洒写满了各种公式和图表，我当时脑子里就“嗡”的一声，感觉有点懵。我承认，我数学功底不算特别好，尤其是那些高深的统计学理论，看得我头晕眼花。书里的例子，好像都挺贴合实际的，什么风险管理、投资组合优化、欺诈检测之类的，听起来都特别高大上，也特别有用。但是，当我尝试去理解那些背后的统计模型和算法时，就觉得有点吃力了。比如，书里讲到的一些回归分析，什么OLS、GLS，我虽然知道大概意思，但是要自己动手去实现，去解释结果，就觉得少了点什么，可能是一些更基础的概念或者更直观的解释吧。而且，书中很多地方都提到了R语言和Python，我虽然会一些基础的编程，但要灵活运用到金融大数据分析中，还需要大量的实践和经验。我感觉这本书更像是一本“百科全书”，里面涵盖了方方面面，但对于我这个初学者来说，可能需要一个循序渐进的过程，而不是直接接触到这么密集的信息。我希望书中能有一些更详细的步骤解析，或者一些更易懂的入门引导，让我能够一步一步地跟着学下去，而不是被大量的专业术语和复杂的模型吓退。当然，这可能也是我个人的学习能力问题，对于那些有扎实统计学和计量经济学基础的朋友来说，这本书可能就是宝藏了。我还会继续努力，尝试去理解里面的内容，也许过段时间再来看，会有新的感悟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题本身就非常有吸引力，金融、大数据、统计方法，这几个词组合在一起，就像是打开了通往未来金融世界的一扇门。我特别关注书中关于大数据在金融风险管理方面的应用，比如如何利用海量交易数据来识别潜在的风险点，以及如何构建更精确的风险模型。书中提到的很多方法，例如蒙特卡洛模拟、压力测试等，虽然我在其他渠道也有所了解，但在这本书里，它们被更系统地、更深入地阐述了。不过，当我读到一些关于高级统计模型的部分时，比如因子分析、主成分分析，以及一些非参数统计方法时，我还是感到有些吃力。我承认，我可能对统计学的理解还停留在比较基础的层面，对于那些更复杂的模型，我需要花费很多时间和精力去消化。书中给出的案例，都非常有代表性，能让我看到理论是如何应用到实际中的，这对我来说非常有帮助。但是，有时候，案例的描述可能稍显简略，我希望能够有更详尽的步骤解析，或者提供一些代码示例，让我能够跟着操作一遍，加深理解。我感觉这本书的受众定位，可能更偏向于有一定统计学基础，或者在金融领域有实际工作经验的读者。对于我这样的初学者来说，可能需要先补充一些基础的统计学知识，再来阅读这本书，这样才能更好地吸收其中的内容。总的来说，这本书提供了一个非常好的起点，让我看到了金融大数据分析的无限可能，但也提醒了我，这需要持续的学习和实践。

评分☆☆☆☆☆

不错，很好，质量好，发货快

评分☆☆☆☆☆

不错，很好，质量好，发货快

评分☆☆☆☆☆

内容不错

评分☆☆☆☆☆

内容不错

评分☆☆☆☆☆

不错，很好，质量好，发货快

评分☆☆☆☆☆

物流慢

评分☆☆☆☆☆

不错，很好，质量好，发货快

评分☆☆☆☆☆

非常不错

评分☆☆☆☆☆

非常不错