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中国人民银行调查统计司 著

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出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504970220

商品编码：29711135196

包装：平装

出版时间：2013-10-01

基本信息

书名:金融统计与分析(2013 10)

：30.00元

售价：21.0元,便宜9.0元,折扣70

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：2013-10-01

ISBN：9787504970220

字数：

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

《金融统计与分析(2013年10月)》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。全书由经济金融运行、本期焦点、专题分析、调查报告、动态信息、经济金融统计数据等六部分组成。《金融统计与分析(2013年10月)》自2009年1月正式出版，每期约35万字，异型16开。以中央银行宏观经济运行监测、金融统计、金融市场监测、工业企业调查、银行家景气调查、城镇储户景气调查、企业商品批发价格监测及各种专项调查、情况反映为依托，强调以手的调查和统计信息为基础，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。针对实际问题提出解决可行之策，务实性强，力求给读者提供真实、可靠的实证信息和参考依据。

目录

宏观经济形势
我国为什么需要推进资本账户开放？
放眼世界
国际经济形势与展望
国民经济核算
美国国民收支账户综合修订中的概念变化：内容、结果、影响与启示
季度金融业增加值估算方法存在的问题及改进初探
关于中国产出数据可靠性的研究
区域经济运行
对四川省企业固定资产投资中银行贷款占比情况的调查
当前财政收入增速降幅为何远大于GDP
当前上海贸易融资业务发展调查报告
当前天津经济运行中的主要矛盾、趋势预判
金融专家对当前经济的研判与展望
对当前金融业风险形势的分析判断
金融支持枣庄市实体经济发展的调查报告
商业银行经营
大型商业银行资产负债运行的特征分析
当前广西城商行资金运用情况分析
影子银行
我国影子银行的定义、特征和范围
影子银行体系快速发展对金融稳定和货币调控带来的冲击和影响
金融业务创新
银行同业业务发展现状分析
辽宁省理财与资金信托业务运行分析
对资本市场发展和券商经营行为的几点认识
收益率曲线
理财与资金信托产品收益率曲线构造与作用分析
信托产品高收益率形成原因分析
网络金融
交叉性金融产品和服务的消费权益保护问题研究
对“余额宝”市场创新与潜在风险的调查与思考
互联网金融发展与监管现状分析
互联网金融对传统商业银行的冲击及对策
美国PayPal货币市场基金关闭事件及其启示
利率市场化
利率改革对地方法人金融机构的影响
贷款利率市场化对银行业的影响
放开贷款利率管制对宁夏贷款利率水平影响有限
贷款利息下限取消对村镇银行经营影响的调查
县域经济
黑龙江省县域融资性业务萎缩应予关注
县域法人金融机构新增存款一定比例用于当地贷款情况
专题研究
中国服务业发展影响因素分析
我国主要服务业的选择及潜力分析
服务业发展的国际比较与启示
金融统计思考
委托贷款业务发展新变化对金融统计的影响
金融统计数据
货币当局资产负债表
货币供应量统计表
社会融资规模统计表

作者介绍

文摘

序言

金融统计与分析：洞察金融市场的底层逻辑与实践 在日新月异的全球金融格局中，理解和驾驭数据已成为智胜的关键。本书《金融统计与分析》聚焦于一套严谨的科学方法论，旨在赋予读者深入剖析金融市场、识别潜在风险、发现投资机遇的能力。我们不仅仅是在教授一套数学工具，更是在解锁一种全新的思维模式，让你能够透过纷繁复杂的市场表象，直击其运行的底层逻辑。 本书内容涵盖了从基础统计概念到高级计量经济学模型的广泛领域，并始终紧密围绕金融市场的实际应用展开。我们深知，理论的价值在于其实践能力，因此，每一项统计工具的介绍都辅以真实的金融案例分析，让你能够亲身体验这些工具在处理实际问题时的强大力量。 第一部分：金融数据与统计基础 在踏入金融统计的殿堂之前，我们需要建立坚实的基础。本部分将从最核心的统计概念入手，逐层深入。 金融数据的特性与收集： 我们将首先探讨金融数据的独特性质，例如时间序列数据的自相关性、异方差性、非平稳性等，这些特性与传统科学数据大相径庭，需要特殊的处理方法。同时，我们将介绍各种金融数据的来源，包括股票价格、债券收益率、汇率、宏观经济指标、公司财务报表等，以及如何有效地收集、整理和清洗这些数据，确保后续分析的准确性。我们将详细讲解数据清洗的常见问题，如缺失值处理、异常值检测与修正，以及如何构建符合分析需求的数据集。 描述性统计与可视化： 掌握描述性统计是理解数据的第一步。我们将深入讲解如何使用均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等统计量来概括金融数据的分布特征和中心趋势。更重要的是，我们将强调数据可视化的重要性，介绍如直方图、箱线图、散点图、折线图等多种可视化工具，它们能够直观地展现数据的分布形态、趋势变化以及变量之间的关系，帮助我们快速捕捉数据中的关键信息。我们还将讨论如何选择合适的可视化方法来呈现不同类型的数据。 概率论基础与离散、连续分布： 金融市场本质上是一个充满不确定性的环境。因此，理解概率论是量化风险的基础。我们将回顾概率的基本概念，如事件、概率、条件概率、独立性等。随后，我们将重点介绍金融领域常用的概率分布，包括离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如正态分布、对数正态分布、t分布、F分布、卡方分布）。我们将详细解释这些分布的数学性质，并探讨它们在模拟金融资产收益率、评估风险、构建模型等方面的应用。例如，我们将用正态分布来近似股票收益率，并探讨其局限性，引出更复杂的分布模型。 参数估计与置信区间： 在对金融市场进行分析时，我们往往需要根据样本数据来估计未知的总体参数。本章将详细介绍点估计和区间估计的方法。我们将讲解最大似然估计（MLE）等常用估计方法，并深入探讨置信区间的概念及其计算方法。我们将演示如何为股票的平均收益率、波动率等关键参数构建置信区间，从而量化我们估计的不确定性，为决策提供更审慎的依据。 假设检验及其在金融中的应用： 假设检验是检验金融理论和模型有效性的有力工具。我们将系统介绍假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、检验统计量、p值等概念。我们将重点讲解t检验、Z检验、F检验、卡方检验等常用统计检验方法，并展示它们在金融领域的实际应用，例如检验某项投资策略是否有效、判断不同资产类别收益率是否存在显著差异、分析宏观经济指标对股票市场的影响等。我们将强调如何正确理解和解读假设检验的结果，避免常见的误区。 第二部分：金融时间序列分析 金融数据绝大多数是时间序列数据，即按照时间顺序排列的数据。理解其特殊性是进行有效分析的关键。 时间序列的平稳性与非平稳性： 时间序列的平稳性是许多统计模型应用的前提。我们将详细解释严平稳和弱平稳的概念，并介绍检验时间序列平稳性的常用方法，如单位根检验（ADF检验、PP检验）。我们将讨论非平稳时间序列的处理方法，例如差分、趋势移除等，以使其满足模型的假设。我们将用实际的股票价格序列为例，展示其非平稳性以及如何通过差分使其平稳。 自相关与偏自相关： 时间序列数据常常表现出自相关性，即当前值与过去值之间存在关联。本章将深入讲解自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，以及如何利用它们来识别时间序列的依赖结构。我们将解释ACF和PACF图在识别ARMA模型阶数时的作用，为构建时间序列模型奠定基础。 平稳时间序列模型：ARMA模型： ARMA（自回归-移动平均）模型是分析平稳时间序列的经典模型。我们将详细介绍AR（自回归）模型、MA（移动平均）模型以及ARMA模型，解释它们的数学形式、参数含义以及如何通过ACF和PACF图来识别模型的阶数。我们将演示如何使用这些模型来拟合和预测金融时间序列，例如预测短期利率的变化。 非平稳时间序列模型：ARIMA模型： 对于非平稳的时间序列，ARIMA（自回归积分-移动平均）模型是更强大的工具。我们将介绍ARIMA模型的结构，解释“I”（积分）的含义，即通过差分将非平稳序列转化为平稳序列，然后再应用ARMA模型。我们将详细讲解如何识别ARIMA模型的阶数，以及如何进行模型拟合和预测。我们将用实际的通货膨胀率数据为例，展示ARIMA模型的应用。 条件异方差模型：ARCH与GARCH： 金融市场的一个重要特征是波动率的聚集性，即高波动率时期往往会持续，低波动率时期也同样如此。ARCH（自回归条件异方差）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型正是为捕捉这种现象而设计的。我们将详细介绍ARCH和GARCH模型的数学形式，解释其参数的含义，并演示如何使用它们来建模和预测金融资产的波动率。我们将以股票市场的日收益率波动为例，展示GARCH模型的强大预测能力，这对于风险管理至关重要。 协整与向量自回归（VAR）模型： 多个金融时间序列之间可能存在长期均衡关系，这种关系称为协整。我们将介绍协整的概念、检验方法（如Engle-Granger两步法、Johansen检验），并解释其在分析货币、利率、商品价格等变量之间长期关系中的应用。对于多个时间序列的短期动态关系，我们将引入向量自回归（VAR）模型，它能够同时考虑多个序列的滞后项，并分析它们之间的相互影响。我们将用宏观经济变量（如GDP、通货膨胀率、失业率）对股票市场的影响为例，展示VAR模型的分析框架。 第三部分：金融建模与实证分析 本部分将把前面学到的统计工具应用于更复杂的金融问题，并介绍现代金融建模的常用方法。 回归分析在金融中的应用： 回归分析是研究变量之间关系的最常用方法之一。我们将回顾线性回归的基本概念，包括因变量、自变量、回归系数、拟合优度（R-squared）等。重点将放在金融领域的回归应用，例如： CAPM模型（资本资产定价模型）： 使用回归分析来估计股票的Beta值，衡量其系统性风险，并检验CAPM模型的有效性。 因子模型： 介绍多因子模型，如Fama-French三因子模型，通过回归分析来解释股票收益率的变动。 宏观经济变量对资产价格的影响： 构建回归模型，分析GDP增长、通货膨胀、利率等宏观经济变量对股票、债券、汇率等资产价格的影响。 联立方程模型与面板数据分析： 许多金融问题涉及多个相互关联的方程，需要使用联立方程模型来估计。我们将介绍联立方程模型的识别和估计方法。同时，我们将引入面板数据分析，它能够同时考虑跨截面（如不同公司、不同国家）和时间维度的数据，从而更有效地控制个体效应和时间效应，提高模型估计的效率和准确性。我们将讨论面板数据在分析公司财务行为、国家经济增长等问题中的优势。 非参数统计与机器学习方法在金融中的初步介绍： 随着大数据时代的到来，非参数统计和机器学习方法在金融领域展现出强大的潜力。本章将对这些方法进行初步介绍，例如： 非参数回归： 介绍局部加权回归（LOESS）等方法，它们不依赖于预设的模型形式，能够捕捉更复杂的非线性关系。 决策树与随机森林： 介绍如何利用决策树和随机森林来构建分类和回归模型，用于信用评分、欺诈检测等。 支持向量机（SVM）： 介绍SVM在金融预测和分类问题中的应用。 神经网络与深度学习（简要概述）： 简要介绍神经网络和深度学习的基本概念，以及它们在图像识别、自然语言处理等领域的成功，并展望其在金融领域的未来应用，如量化交易、高频交易策略等。 风险管理与度量：VaR与CVaR： 风险管理是金融活动的核心。我们将深入讲解常用的风险度量指标： VaR（Value at Risk，在险价值）： 详细介绍VaR的定义、计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法），并讨论其在不同风险场景下的应用。 CVaR（Conditional Value at Risk，条件在险价值）： 介绍CVaR作为VaR的补充，它能够更好地衡量极端情况下的损失，并讨论其在投资组合优化中的作用。 压力测试与情景分析： 介绍如何通过压力测试和情景分析来评估金融机构在极端市场条件下的稳健性。 金融计量经济学中的常见问题与解决方案： 在金融实证研究中，常常会遇到一些技术性难题，例如： 多重共线性： 解释其产生的原因、危害以及如何检测和处理。 异方差： 详细讨论金融数据中异方差的普遍性，以及加权最小二乘法、稳健标准误等解决方案。 自相关： 讨论时间序列中的自相关性，并介绍修正模型以处理自相关的方法。 模型误设： 强调正确选择模型的重要性，并介绍一些诊断模型设定的方法。 结语 《金融统计与分析》不仅是一本教材，更是一位向导，引领您穿越金融数据迷宫，抵达数据驱动决策的彼岸。本书所涵盖的统计工具与模型，是理解现代金融市场、驾驭金融风险、捕捉投资机遇的基石。我们期望通过本书的学习，您能够建立起坚实的金融量化分析能力，并将其应用于实际的金融投资、风险管理、金融工程等领域，在充满挑战的金融世界中，做出更明智、更具洞察力的决策。金融分析的道路永无止境，本书提供的知识体系将为您开启更广阔的学习和实践空间。

评分☆☆☆☆☆

我购买《金融统计与分析（2013 10）》的初衷，是希望能够理解在2013年全球经济格局变化下，投资组合优化策略的最新进展。书中虽然提及了“投资组合理论”和“资产配置”，但内容似乎停留在经典的均值-方差模型，对于当时已经兴起的机器学习在量化投资中的应用，比如利用深度学习进行因子挖掘，或者用强化学习进行动态资产配置，几乎没有任何涉及。我特别想知道，在2013年，面对日益复杂的市场环境，是否有新的非参数方法能够更有效地识别资产间的相关性变化，或者更稳健地构建能够抵御黑天鹅事件的投资组合。书中对“行为金融学”的引用也较为零散，没有深入探讨投资者情绪在2013年特定市场事件中的作用，例如当时欧洲主权债务危机余波未了，日本安倍经济学初见成效，这些都对全球资产价格产生了微妙影响，但书中对此的分析显得有些苍白。

评分☆☆☆☆☆

尽管《金融统计与分析（2013 10）》的书名里带有“金融统计与分析”这样的字眼，但内容在实际应用层面，尤其是在2013年的特定背景下，还有很大的提升空间。我一直在寻找关于如何构建和评估金融模型风险（model risk）的章节，特别是在2013年，随着金融创新加速，模型失效的风险也日益凸显。书中对模型风险的提及非常简略，没有详细介绍如何识别、度量和管理不同类型金融模型的使用风险，例如对冲基金在模型交易中可能遇到的问题。此外，我原本期望书中能够深入探讨如何利用统计方法进行金融监管的有效性评估，比如分析2008年金融危机后出台的各项监管政策在2013年的实际效果，但书中对这方面的论述非常薄弱，更多的是对监管框架的描述，而非对监管实效的量化分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书《金融统计与分析（2013 10）》，在描述金融数据处理和可视化方面，确实给出了一些基础性的介绍。比如，如何使用Excel或R语言进行数据清洗、整理和初步的可视化。但是，我对于2013年金融市场上出现的一些新颖的数据源和分析技术，在这本书里完全找不到痕迹。当时，大数据和另类数据（alternative data）已经开始崭露头角，比如社交媒体的情绪分析、卫星图像对零售业的预测等，这些都可以极大地丰富金融分析的维度。然而，书中对此的讨论非常有限，甚至没有提及如何获取和处理这些非结构化数据，也没有介绍如何将其融入传统的统计模型。另外，对于金融欺诈检测、反洗钱等领域的应用，虽然是统计分析的重要分支，书中也只是泛泛而谈，缺乏具体的算法和案例。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《金融统计与分析（2013 10）》，但我翻遍了目录和索引，发现很多我关心的内容竟然完全没有涉及。例如，我一直想深入了解在2013年那个特定的时期，全球金融市场是如何应对量化宽松政策退潮的。书中虽然提到了“货币政策”和“市场波动”，但更多的是宏观层面的理论框架，对于量化宽松具体如何影响不同资产类别（如股票、债券、大宗商品）的短期和长期走势，书中并没有给出详实的案例分析或量化模型。特别是对于新兴市场的反应，我期待能看到更细致的章节，分析其脆弱性和应对策略。此外，书中对“风险管理”的阐述也偏向传统 VaR 模型，对于当时开始逐渐受到重视的尾部风险、流动性风险以及系统性风险在危机情境下的动态演变，则着墨不多。我希望这本书能提供更多基于2013年实际数据进行的实证研究，而不是停留在概念的罗列。

评分☆☆☆☆☆

老实说，读完《金融统计与分析（2013 10）》，我感觉像是走进了一间摆满了各种精美统计工具的陈列室，但很多工具都没有被实际运用到解决金融领域最棘手的问题上。比如，书中花了相当大的篇幅介绍时间序列分析的各种方法，像ARIMA、GARCH模型等等，理论解释非常清晰，公式推导也严谨。然而，当我想用这些方法来预测2013年中国A股市场的短期波动性时，却发现书中并没有提供相关的实战指导。没有具体的代码示例，也没有如何选择模型参数、如何检验模型假设的详细步骤。更重要的是，书中没有一个章节是专门讲解如何将这些统计工具应用于分析中国特定市场的案例，比如如何分析房地产泡沫的风险，或者如何量化“影子银行”的系统性风险。我期待的不仅仅是理论，更是如何在真实的金融环境中落地应用，尤其是考虑到2013年中国金融市场正经历着深刻的改革和调整。