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中國人民銀行調查統計司 著

圖書標籤:

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• 金融學
• 統計學
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店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504973870

商品編碼：29692570273

包裝：平裝

齣版時間：2014-04-01

基本信息

書名：金融統計與分析2014 04

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：2014-04-01

ISBN：9787504973870

字數：156000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

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(2014.4)》由中國人民銀行調查統計司組織編寫，本書對宏觀經濟金融形勢進行分析預測，對經濟金融運行中齣現的問題進行專題調研，並從中央銀行的角度提齣看法和政策建議，定期公布各類經濟金融統計數據。全書包括宏觀經濟、區域經濟、熱點追蹤、專題調研、放眼世界、經濟金融統計數據等欄目，本書匯集瞭人民銀行係統各層次調查統計部門的研究成果，力求真實、可靠地反映經濟運行現狀。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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金融市場波動性與風險管理：方法、模型與應用 一、 前言：金融市場復雜性的凸顯與研究的必要性 在二十一世紀的金融圖景中，市場波動性已成為一種常態，其劇烈程度和復雜性不斷挑戰著傳統的研究範式和實踐工具。從2008年的全球金融危機到近年來局部地區的金融動蕩，再到疫情對全球經濟和金融市場造成的深刻影響，無一不錶明金融市場的內在風險及其相互傳染的特性。理解和量化這些波動性，並在此基礎上構建有效的風險管理框架，不僅是金融理論研究的核心議題，更是維護金融穩定、保障經濟健康運行的關鍵所在。 本書旨在深入探討金融市場波動性的成因、度量方法、預測模型及其在風險管理中的實際應用。我們關注的不僅僅是統計學意義上的波動率，更包含瞭其背後所蘊含的係統性風險、流動性風險、傳染風險等多種復雜因素。通過整閤前沿的計量經濟學理論、統計學方法以及金融工程的最新進展，本書力求為讀者提供一個全麵、深入且具有實踐指導意義的金融市場波動性與風險管理研究視角。 二、 金融市場波動性的驅動因素分析 金融市場波動性並非孤立存在，而是由多種內外部因素共同驅動的。理解這些驅動因素是進行有效分析和管理的前提。 1. 宏觀經濟因素： 經濟增長的周期性波動、通貨膨脹水平、利率變動、貨幣政策調整、財政政策的實施等，都會對金融資産的估值和市場預期産生直接影響，進而引發價格的劇烈波動。例如，央行加息預期往往導緻債券價格下跌和股票市場承壓，而寬鬆的貨幣政策則可能刺激資産價格上漲。 2. 微觀市場因素： 公司層麵的盈利能力、財務狀況、並購重組、新産品發布、管理層變動等“公司事件”，以及市場參與者的交易行為、情緒變化、信息不對稱程度、交易成本等，都會在局部或整體市場層麵引發價格波動。尤其是在信息傳播效率極高的現代市場，一點風吹草動都可能被放大，導緻短期內的劇烈反應。 3. 製度與監管因素： 金融監管政策的調整、法律法規的變化、交易製度的改革、市場準入規則的變更等，對市場參與者的行為模式和風險偏好有著深遠影響。例如，加強金融監管可能暫時抑製市場活躍度，但也可能長期穩定市場預期，減少非理性波動。 4. 外部衝擊與黑天鵝事件： 自然災害、地緣政治衝突、技術革命的突破或陷阱、疫情爆發等“黑天鵝”事件，往往具有突發性、顛覆性和不可預測性，對金融市場造成係統性衝擊，其影響的廣泛性和持續性遠超常規波動。 5. 情緒與行為因素： 投資者心理、群體行為、羊群效應、恐慌性拋售或非理性繁榮等行為金融學中的概念，在解釋市場短期內的過度波動和趨勢性變化方麵發揮著重要作用。市場情緒的傳導機製和放大效應是理解波動性的一個不可忽視的維度。 三、 金融市場波動性的度量與建模 精確度量和預測波動性是風險管理的核心技術。本書將梳理並介紹多種成熟和新興的波動性度量與建模方法。 1. 曆史波動率（Historical Volatility）： 基於曆史價格數據的統計學度量，是最直觀、最簡單的波動率衡量方式。本書將討論其計算方法（如標準差）、優點（易於理解和計算）以及局限性（滯後性，無法捕捉未來預期）。 2. 隱含波動率（Implied Volatility）： 通過期權定價模型（如Black-Scholes模型）反嚮計算得齣的市場對未來波動率的預期。本書將深入分析隱含波動率的理論基礎，介紹其計算方法，並探討其作為市場情緒和風險預警信號的價值。 3. GARCH族模型： 廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型及其各類變種（如EGARCH, GJR-GARCH, IGARCH等）是刻畫金融時間序列收益率“波動率聚集性”（Volatility Clustering）現象的經典模型。本書將詳細介紹GARCH模型的數學原理、參數估計、模型檢驗以及在不同市場環境下模型的選擇與應用。 4. 隨機波動率模型（Stochastic Volatility Models, SV）： 相較於GARCH模型將波動率視為收益率的確定性函數，隨機波動率模型將波動率本身視為一個獨立的隨機過程。本書將介紹其主要形式（如Heston模型），探討其在捕捉更復雜波動率動態方麵的優勢，並討論其參數估計和應用挑戰。 5. 極端值理論（Extreme Value Theory, EVT）： 傳統統計模型（如正態分布）在描述極端價格變動時存在不足。EVT專注於研究隨機變量的尾部行為，本書將介紹Pareto分布、Gumbel分布等，以及Block Maxima和Peaks Over Threshold等方法，用於量化和預測極端風險事件發生的概率。 6. 高頻數據與微觀結構分析： 隨著高頻交易數據的普及，利用tick數據、日內數據進行波動率研究成為可能。本書將探討高頻數據下的波動率估計方法（如二次變差法），以及微觀市場結構對波動率的影響。 四、 金融風險管理理論與實踐 基於對波動性的深入理解，本書將進一步闡述多種金融風險管理策略與工具。 1. 風險度量指標： VaR (Value at Risk)： 在給定的置信水平下，一定持有期內資産組閤可能麵臨的最大損失。本書將介紹VaR的計算方法（曆史模擬法、參數法、濛特卡洛模擬法），並討論其優缺點和局限性。 CVaR (Conditional Value at Risk) / ES (Expected Shortfall)： 在損失超過VaR的情況下，預期的平均損失。CVaR作為VaR的補充，能夠更好地反映尾部風險，本書將探討其計算和應用。 壓力測試（Stress Testing）與情景分析（Scenario Analysis）： 通過模擬極端市場事件，評估資産組閤在不利情況下的錶現。本書將介紹構建有效壓力測試情景的關鍵要素和方法。 2. 投資組閤管理與風險分散： 均值-方差優化（Mean-Variance Optimization）： 現代投資組閤理論的基石，通過權衡預期收益和風險（方差），構建最優投資組閤。本書將深入分析其模型假設、計算方法，並討論其在實踐中的局限性。 風險預算（Risk Budgeting）： 將總風險分配到不同的資産、因子或風險來源。本書將探討如何基於波動率度量，進行有效的風險預算，以實現風險-收益的均衡。 相關性與協方差矩陣的估計與應用： 在構建多元資産組閤時，準確估計資産間的相關性至關重要。本書將介紹多種相關性/協方差矩陣的估計方法，並討論其在風險管理中的敏感性。 3. 衍生品在風險管理中的應用： 期貨與期權對衝： 介紹如何利用股指期貨、利率期貨、匯率期貨以及各類期權（如歐式期權、美式期權）來對衝資産組閤的係統性風險、價格風險等。 互換（Swaps）與結構性産品： 討論利率互換、貨幣互換等在管理利率風險和匯率風險中的作用，以及如何設計結構性産品以滿足特定的風險收益目標。 4. 係統性風險與金融傳染： 係統性風險的度量： 介紹CoVaR（Conditional Value at Risk）、MES（Marginal Expected Shortfall）等衡量單個機構或資産對整體金融體係風險貢獻的指標。 網絡分析與傳染模型： 應用網絡理論、圖論等工具，分析金融機構之間的相互依賴關係，模擬風險在金融體係中的傳播路徑，為宏觀審慎監管提供支持。 五、 未來展望與研究前沿 金融市場的演進是永無止境的，波動性與風險管理的研究也需要不斷創新。本書將在最後部分展望未來的研究方嚮： 大數據與機器學習在波動性分析中的應用： 探索利用非結構化數據（如新聞文本、社交媒體信息）以及深度學習模型來提升波動率預測的準確性和洞察力。 行為金融學與市場微觀結構研究的深化： 結閤實證數據，更深入地理解投資者行為、市場情緒如何影響波動性，以及高頻交易對市場穩定性的影響。 宏觀審慎監管與金融穩定： 關注如何利用計量模型和風險分析工具，為維護整個金融體係的穩定提供政策建議。 氣候變化與環境金融風險： 探討氣候變化相關的物理風險和轉型風險如何影響金融資産價格和市場波動性。 新興市場波動性與風險管理： 針對新興市場特有的製度環境、市場結構和發展階段，研究更具針對性的波動性度量與風險管理策略。 六、 結語 本書的撰寫旨在搭建一座連接理論與實踐的橋梁，為金融從業者、研究人員、政策製定者以及對金融市場感興趣的讀者提供一個深入理解波動性、精通風險管理的平颱。我們堅信，通過不斷學習和運用科學的分析工具，能夠更好地駕馭金融市場的風浪，實現資産的保值增值，並為構建一個更穩定、更健康的金融體係貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

最近在研究宏觀經濟指標與金融市場之間的關係，希望能找到一些量化的分析工具。《金融統計與分析2014 04》這本書的內容，在很大程度上契閤瞭我的需求。我尤其關注書中關於貨幣政策傳導機製的統計分析部分。作者通過構建計量經濟模型，分析瞭利率變動、信貸擴張以及通貨膨脹預期等宏觀變量如何影響股票市場、債券市場以及外匯市場的波動。這些分析讓我對宏觀經濟政策的實際效果有瞭更直觀的認識。書中還涉及瞭對經濟周期性波動的量化研究，比如如何利用 HP 濾波法來提取經濟的潛在産齣，以及如何通過迴歸分析來識彆經濟增長的驅動因素。這些工具對於我理解經濟的長期趨勢和短期波動非常有幫助。雖然書中一些模型涉及到較多的統計學知識，但作者的講解方式非常細緻，並配以大量的圖錶和數據示例，使得理解起來並不睏難。總而言之，這本書為我提供瞭一個從統計學角度解讀宏觀經濟與金融市場互動的有力框架。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融工程領域抱有極大的熱情，特彆是對金融衍生品的定價和風險對衝策略非常感興趣。《金融統計與分析2014 04》這本書，在這些方麵給瞭我非常多的寶貴信息。我特彆喜歡書中關於信用風險建模的部分。作者介紹瞭如何利用生存分析模型和違約距離模型來評估藉款人的違約概率，以及如何構建信用違約互換（CDS）的定價模型。這對於我理解固定收益産品和信用衍生品的風險定價非常有幫助。書中還探討瞭如何利用多元統計方法來分析金融市場的聯動性，比如協方差矩陣的估計和主成分分析的應用，這有助於我理解不同資産類彆之間的風險溢齣效應。此外，書中對貝葉斯統計方法在金融建模中的應用也進行瞭介紹，比如如何利用貝葉斯方法來估計金融模型的參數，以及如何進行模型選擇。這些內容為我提供瞭更靈活、更強大的統計分析工具。總而言之，這本書的內容涵蓋瞭金融工程的多個重要領域，對於希望深入理解金融市場運作機製的讀者來說，是一本不可多得的參考書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對量化交易略有瞭解的投資者，我一直在尋找能夠幫助我提升分析能力的讀物。《金融統計與分析2014 04》的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。它並非一本簡單的操作手冊，而是深入淺齣地剖析瞭金融市場背後隱藏的統計規律。讓我印象深刻的是，書中對因子模型在資産定價中的應用進行瞭詳盡的闡述。作者不僅介紹瞭 Fama-French 三因子模型，還將其與 Carhart 四因子模型進行瞭對比分析，並結閤瞭實際的股票數據進行迴測，展示瞭不同因子對股票收益的影響力。這種理論與實踐相結閤的方式，極大地增強瞭我的學習興趣。此外，書中對金融衍生品定價的統計方法也進行瞭探討，比如 Black-Scholes 期權定價模型，以及如何通過濛特卡洛模擬來評估復雜的期權組閤。這些內容對我理解期權交易的內在邏輯，以及如何量化期權風險起到瞭至關重要的作用。這本書的價值在於，它能夠引導讀者從宏觀的統計視角去審視金融市場，而非僅僅停留在微觀的交易技巧層麵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名金融學專業的學生，我在學習過程中總是希望能夠接觸到更前沿、更實用的研究方法。《金融統計與分析2014 04》這本書，恰好滿足瞭我對這些方麵的探索。書中關於高頻金融數據的分析技巧，給瞭我很大的啓發。作者詳細介紹瞭如何處理海量的高頻交易數據，並利用這些數據來構建微觀結構模型，以捕捉市場微觀層麵的交易行為和價格動態。這對我理解高頻交易的原理以及其對市場效率的影響非常有幫助。此外，書中還對機器學習在金融預測中的應用進行瞭深入的探討，比如如何利用支持嚮量機（SVM）和神經網絡來預測股票市場的短期走勢，以及如何利用決策樹和隨機森林來識彆信用風險。這些先進的分析方法，是我在傳統教材中較少接觸到的。這本書讓我看到瞭金融統計分析未來的發展方嚮，也激發瞭我進一步深入研究這些前沿技術的興趣。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對金融領域的量化分析和統計方法都抱有濃厚的興趣，總想找一本能夠係統梳理這些知識的書籍。偶然間翻到瞭這本《金融統計與分析2014 04》，盡管書名中的年份和月份讓我有些猶豫，但內容卻意外地給瞭我不少啓發。這本書並沒有像許多教材那樣枯燥乏味地羅列公式和理論，而是通過大量的案例分析，將復雜的金融統計概念生動地展現在讀者麵前。我特彆喜歡書中對風險管理模型的介紹，作者用清晰的語言解釋瞭 VaR（風險價值）的計算原理，以及如何通過曆史模擬法和參數法來評估投資組閤的潛在損失。這對於我理解市場波動和製定投資策略非常有幫助。此外，書中還探討瞭時間序列分析在金融數據中的應用，比如如何利用ARMA和GARCH模型來預測股票價格的變動趨勢。雖然有些模型我之前接觸過，但這本書的講解角度和實踐操作步驟讓我有瞭更深的認識。總的來說，這是一本既有理論深度又不失實踐指導意義的書籍，讓我對金融市場的理解更上一層樓。