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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
• 計量經濟學
• 投資分析
• 風險管理
• 數據分析
• 金融工程
• 統計學
• 金融
• 經濟學

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504970220

商品編碼：29711135196

包裝：平裝

齣版時間：2013-10-01

基本信息

書名:金融統計與分析(2013 10)

：30.00元

售價：21.0元,便宜9.0元,摺扣70

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：2013-10-01

ISBN：9787504970220

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《金融統計與分析(2013年10月)》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。全書由經濟金融運行、本期焦點、專題分析、調查報告、動態信息、經濟金融統計數據等六部分組成。《金融統計與分析(2013年10月)》自2009年1月正式齣版，每期約35萬字，異型16開。以中央銀行宏觀經濟運行監測、金融統計、金融市場監測、工業企業調查、銀行傢景氣調查、城鎮儲戶景氣調查、企業商品批發價格監測及各種專項調查、情況反映為依托，強調以手的調查和統計信息為基礎，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。針對實際問題提齣解決可行之策，務實性強，力求給讀者提供真實、可靠的實證信息和參考依據。

目錄

宏觀經濟形勢
我國為什麼需要推進資本賬戶開放？
放眼世界
國際經濟形勢與展望
國民經濟核算
美國國民收支賬戶綜閤修訂中的概念變化：內容、結果、影響與啓示
季度金融業增加值估算方法存在的問題及改進初探
關於中國産齣數據可靠性的研究
區域經濟運行
對四川省企業固定資産投資中銀行貸款占比情況的調查
當前財政收入增速降幅為何遠大於GDP
當前上海貿易融資業務發展調查報告
當前天津經濟運行中的主要矛盾、趨勢預判
金融專傢對當前經濟的研判與展望
對當前金融業風險形勢的分析判斷
金融支持棗莊市實體經濟發展的調查報告
商業銀行經營
大型商業銀行資産負債運行的特徵分析
當前廣西城商行資金運用情況分析
影子銀行
我國影子銀行的定義、特徵和範圍
影子銀行體係快速發展對金融穩定和貨幣調控帶來的衝擊和影響
金融業務創新
銀行同業業務發展現狀分析
遼寜省理財與資金信托業務運行分析
對資本市場發展和券商經營行為的幾點認識
收益率麯綫
理財與資金信托産品收益率麯綫構造與作用分析
信托産品高收益率形成原因分析
網絡金融
交叉性金融産品和服務的消費權益保護問題研究
對“餘額寶”市場創新與潛在風險的調查與思考
互聯網金融發展與監管現狀分析
互聯網金融對傳統商業銀行的衝擊及對策
美國PayPal貨幣市場基金關閉事件及其啓示
利率市場化
利率改革對地方法人金融機構的影響
貸款利率市場化對銀行業的影響
放開貸款利率管製對寜夏貸款利率水平影響有限
貸款利息下限取消對村鎮銀行經營影響的調查
縣域經濟
黑龍江省縣域融資性業務萎縮應予關注
縣域法人金融機構新增存款一定比例用於當地貸款情況
專題研究
中國服務業發展影響因素分析
我國主要服務業的選擇及潛力分析
服務業發展的國際比較與啓示
金融統計思考
委托貸款業務發展新變化對金融統計的影響
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

文摘

序言

金融統計與分析：洞察金融市場的底層邏輯與實踐 在日新月異的全球金融格局中，理解和駕馭數據已成為智勝的關鍵。本書《金融統計與分析》聚焦於一套嚴謹的科學方法論，旨在賦予讀者深入剖析金融市場、識彆潛在風險、發現投資機遇的能力。我們不僅僅是在教授一套數學工具，更是在解鎖一種全新的思維模式，讓你能夠透過紛繁復雜的市場錶象，直擊其運行的底層邏輯。 本書內容涵蓋瞭從基礎統計概念到高級計量經濟學模型的廣泛領域，並始終緊密圍繞金融市場的實際應用展開。我們深知，理論的價值在於其實踐能力，因此，每一項統計工具的介紹都輔以真實的金融案例分析，讓你能夠親身體驗這些工具在處理實際問題時的強大力量。 第一部分：金融數據與統計基礎 在踏入金融統計的殿堂之前，我們需要建立堅實的基礎。本部分將從最核心的統計概念入手，逐層深入。 金融數據的特性與收集： 我們將首先探討金融數據的獨特性質，例如時間序列數據的自相關性、異方差性、非平穩性等，這些特性與傳統科學數據大相徑庭，需要特殊的處理方法。同時，我們將介紹各種金融數據的來源，包括股票價格、債券收益率、匯率、宏觀經濟指標、公司財務報錶等，以及如何有效地收集、整理和清洗這些數據，確保後續分析的準確性。我們將詳細講解數據清洗的常見問題，如缺失值處理、異常值檢測與修正，以及如何構建符閤分析需求的數據集。 描述性統計與可視化： 掌握描述性統計是理解數據的第一步。我們將深入講解如何使用均值、中位數、方差、標準差、偏度、峰度等統計量來概括金融數據的分布特徵和中心趨勢。更重要的是，我們將強調數據可視化的重要性，介紹如直方圖、箱綫圖、散點圖、摺綫圖等多種可視化工具，它們能夠直觀地展現數據的分布形態、趨勢變化以及變量之間的關係，幫助我們快速捕捉數據中的關鍵信息。我們還將討論如何選擇閤適的可視化方法來呈現不同類型的數據。 概率論基礎與離散、連續分布： 金融市場本質上是一個充滿不確定性的環境。因此，理解概率論是量化風險的基礎。我們將迴顧概率的基本概念，如事件、概率、條件概率、獨立性等。隨後，我們將重點介紹金融領域常用的概率分布，包括離散分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續分布（如正態分布、對數正態分布、t分布、F分布、卡方分布）。我們將詳細解釋這些分布的數學性質，並探討它們在模擬金融資産收益率、評估風險、構建模型等方麵的應用。例如，我們將用正態分布來近似股票收益率，並探討其局限性，引齣更復雜的分布模型。 參數估計與置信區間： 在對金融市場進行分析時，我們往往需要根據樣本數據來估計未知的總體參數。本章將詳細介紹點估計和區間估計的方法。我們將講解最大似然估計（MLE）等常用估計方法，並深入探討置信區間的概念及其計算方法。我們將演示如何為股票的平均收益率、波動率等關鍵參數構建置信區間，從而量化我們估計的不確定性，為決策提供更審慎的依據。 假設檢驗及其在金融中的應用： 假設檢驗是檢驗金融理論和模型有效性的有力工具。我們將係統介紹假設檢驗的基本原理，包括零假設、備擇假設、檢驗統計量、p值等概念。我們將重點講解t檢驗、Z檢驗、F檢驗、卡方檢驗等常用統計檢驗方法，並展示它們在金融領域的實際應用，例如檢驗某項投資策略是否有效、判斷不同資産類彆收益率是否存在顯著差異、分析宏觀經濟指標對股票市場的影響等。我們將強調如何正確理解和解讀假設檢驗的結果，避免常見的誤區。 第二部分：金融時間序列分析 金融數據絕大多數是時間序列數據，即按照時間順序排列的數據。理解其特殊性是進行有效分析的關鍵。 時間序列的平穩性與非平穩性： 時間序列的平穩性是許多統計模型應用的前提。我們將詳細解釋嚴平穩和弱平穩的概念，並介紹檢驗時間序列平穩性的常用方法，如單位根檢驗（ADF檢驗、PP檢驗）。我們將討論非平穩時間序列的處理方法，例如差分、趨勢移除等，以使其滿足模型的假設。我們將用實際的股票價格序列為例，展示其非平穩性以及如何通過差分使其平穩。 自相關與偏自相關： 時間序列數據常常錶現齣自相關性，即當前值與過去值之間存在關聯。本章將深入講解自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的概念，以及如何利用它們來識彆時間序列的依賴結構。我們將解釋ACF和PACF圖在識彆ARMA模型階數時的作用，為構建時間序列模型奠定基礎。 平穩時間序列模型：ARMA模型： ARMA（自迴歸-移動平均）模型是分析平穩時間序列的經典模型。我們將詳細介紹AR（自迴歸）模型、MA（移動平均）模型以及ARMA模型，解釋它們的數學形式、參數含義以及如何通過ACF和PACF圖來識彆模型的階數。我們將演示如何使用這些模型來擬閤和預測金融時間序列，例如預測短期利率的變化。 非平穩時間序列模型：ARIMA模型： 對於非平穩的時間序列，ARIMA（自迴歸積分-移動平均）模型是更強大的工具。我們將介紹ARIMA模型的結構，解釋“I”（積分）的含義，即通過差分將非平穩序列轉化為平穩序列，然後再應用ARMA模型。我們將詳細講解如何識彆ARIMA模型的階數，以及如何進行模型擬閤和預測。我們將用實際的通貨膨脹率數據為例，展示ARIMA模型的應用。 條件異方差模型：ARCH與GARCH： 金融市場的一個重要特徵是波動率的聚集性，即高波動率時期往往會持續，低波動率時期也同樣如此。ARCH（自迴歸條件異方差）和GARCH（廣義自迴歸條件異方差）模型正是為捕捉這種現象而設計的。我們將詳細介紹ARCH和GARCH模型的數學形式，解釋其參數的含義，並演示如何使用它們來建模和預測金融資産的波動率。我們將以股票市場的日收益率波動為例，展示GARCH模型的強大預測能力，這對於風險管理至關重要。 協整與嚮量自迴歸（VAR）模型： 多個金融時間序列之間可能存在長期均衡關係，這種關係稱為協整。我們將介紹協整的概念、檢驗方法（如Engle-Granger兩步法、Johansen檢驗），並解釋其在分析貨幣、利率、商品價格等變量之間長期關係中的應用。對於多個時間序列的短期動態關係，我們將引入嚮量自迴歸（VAR）模型，它能夠同時考慮多個序列的滯後項，並分析它們之間的相互影響。我們將用宏觀經濟變量（如GDP、通貨膨脹率、失業率）對股票市場的影響為例，展示VAR模型的分析框架。 第三部分：金融建模與實證分析 本部分將把前麵學到的統計工具應用於更復雜的金融問題，並介紹現代金融建模的常用方法。 迴歸分析在金融中的應用： 迴歸分析是研究變量之間關係的最常用方法之一。我們將迴顧綫性迴歸的基本概念，包括因變量、自變量、迴歸係數、擬閤優度（R-squared）等。重點將放在金融領域的迴歸應用，例如： CAPM模型（資本資産定價模型）： 使用迴歸分析來估計股票的Beta值，衡量其係統性風險，並檢驗CAPM模型的有效性。 因子模型： 介紹多因子模型，如Fama-French三因子模型，通過迴歸分析來解釋股票收益率的變動。 宏觀經濟變量對資産價格的影響： 構建迴歸模型，分析GDP增長、通貨膨脹、利率等宏觀經濟變量對股票、債券、匯率等資産價格的影響。 聯立方程模型與麵闆數據分析： 許多金融問題涉及多個相互關聯的方程，需要使用聯立方程模型來估計。我們將介紹聯立方程模型的識彆和估計方法。同時，我們將引入麵闆數據分析，它能夠同時考慮跨截麵（如不同公司、不同國傢）和時間維度的數據，從而更有效地控製個體效應和時間效應，提高模型估計的效率和準確性。我們將討論麵闆數據在分析公司財務行為、國傢經濟增長等問題中的優勢。 非參數統計與機器學習方法在金融中的初步介紹： 隨著大數據時代的到來，非參數統計和機器學習方法在金融領域展現齣強大的潛力。本章將對這些方法進行初步介紹，例如： 非參數迴歸： 介紹局部加權迴歸（LOESS）等方法，它們不依賴於預設的模型形式，能夠捕捉更復雜的非綫性關係。 決策樹與隨機森林： 介紹如何利用決策樹和隨機森林來構建分類和迴歸模型，用於信用評分、欺詐檢測等。 支持嚮量機（SVM）： 介紹SVM在金融預測和分類問題中的應用。 神經網絡與深度學習（簡要概述）： 簡要介紹神經網絡和深度學習的基本概念，以及它們在圖像識彆、自然語言處理等領域的成功，並展望其在金融領域的未來應用，如量化交易、高頻交易策略等。 風險管理與度量：VaR與CVaR： 風險管理是金融活動的核心。我們將深入講解常用的風險度量指標： VaR（Value at Risk，在險價值）： 詳細介紹VaR的定義、計算方法（曆史模擬法、參數法、濛特卡洛模擬法），並討論其在不同風險場景下的應用。 CVaR（Conditional Value at Risk，條件在險價值）： 介紹CVaR作為VaR的補充，它能夠更好地衡量極端情況下的損失，並討論其在投資組閤優化中的作用。 壓力測試與情景分析： 介紹如何通過壓力測試和情景分析來評估金融機構在極端市場條件下的穩健性。 金融計量經濟學中的常見問題與解決方案： 在金融實證研究中，常常會遇到一些技術性難題，例如： 多重共綫性： 解釋其産生的原因、危害以及如何檢測和處理。 異方差： 詳細討論金融數據中異方差的普遍性，以及加權最小二乘法、穩健標準誤等解決方案。 自相關： 討論時間序列中的自相關性，並介紹修正模型以處理自相關的方法。 模型誤設： 強調正確選擇模型的重要性，並介紹一些診斷模型設定的方法。 結語 《金融統計與分析》不僅是一本教材，更是一位嚮導，引領您穿越金融數據迷宮，抵達數據驅動決策的彼岸。本書所涵蓋的統計工具與模型，是理解現代金融市場、駕馭金融風險、捕捉投資機遇的基石。我們期望通過本書的學習，您能夠建立起堅實的金融量化分析能力，並將其應用於實際的金融投資、風險管理、金融工程等領域，在充滿挑戰的金融世界中，做齣更明智、更具洞察力的決策。金融分析的道路永無止境，本書提供的知識體係將為您開啓更廣闊的學習和實踐空間。

評分☆☆☆☆☆

這本書《金融統計與分析（2013 10）》，在描述金融數據處理和可視化方麵，確實給齣瞭一些基礎性的介紹。比如，如何使用Excel或R語言進行數據清洗、整理和初步的可視化。但是，我對於2013年金融市場上齣現的一些新穎的數據源和分析技術，在這本書裏完全找不到痕跡。當時，大數據和另類數據（alternative data）已經開始嶄露頭角，比如社交媒體的情緒分析、衛星圖像對零售業的預測等，這些都可以極大地豐富金融分析的維度。然而，書中對此的討論非常有限，甚至沒有提及如何獲取和處理這些非結構化數據，也沒有介紹如何將其融入傳統的統計模型。另外，對於金融欺詐檢測、反洗錢等領域的應用，雖然是統計分析的重要分支，書中也隻是泛泛而談，缺乏具體的算法和案例。

評分☆☆☆☆☆

我購買《金融統計與分析（2013 10）》的初衷，是希望能夠理解在2013年全球經濟格局變化下，投資組閤優化策略的最新進展。書中雖然提及瞭“投資組閤理論”和“資産配置”，但內容似乎停留在經典的均值-方差模型，對於當時已經興起的機器學習在量化投資中的應用，比如利用深度學習進行因子挖掘，或者用強化學習進行動態資産配置，幾乎沒有任何涉及。我特彆想知道，在2013年，麵對日益復雜的市場環境，是否有新的非參數方法能夠更有效地識彆資産間的相關性變化，或者更穩健地構建能夠抵禦黑天鵝事件的投資組閤。書中對“行為金融學”的引用也較為零散，沒有深入探討投資者情緒在2013年特定市場事件中的作用，例如當時歐洲主權債務危機餘波未瞭，日本安倍經濟學初見成效，這些都對全球資産價格産生瞭微妙影響，但書中對此的分析顯得有些蒼白。

評分☆☆☆☆☆

盡管《金融統計與分析（2013 10）》的書名裏帶有“金融統計與分析”這樣的字眼，但內容在實際應用層麵，尤其是在2013年的特定背景下，還有很大的提升空間。我一直在尋找關於如何構建和評估金融模型風險（model risk）的章節，特彆是在2013年，隨著金融創新加速，模型失效的風險也日益凸顯。書中對模型風險的提及非常簡略，沒有詳細介紹如何識彆、度量和管理不同類型金融模型的使用風險，例如對衝基金在模型交易中可能遇到的問題。此外，我原本期望書中能夠深入探討如何利用統計方法進行金融監管的有效性評估，比如分析2008年金融危機後齣颱的各項監管政策在2013年的實際效果，但書中對這方麵的論述非常薄弱，更多的是對監管框架的描述，而非對監管實效的量化分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《金融統計與分析（2013 10）》，但我翻遍瞭目錄和索引，發現很多我關心的內容竟然完全沒有涉及。例如，我一直想深入瞭解在2013年那個特定的時期，全球金融市場是如何應對量化寬鬆政策退潮的。書中雖然提到瞭“貨幣政策”和“市場波動”，但更多的是宏觀層麵的理論框架，對於量化寬鬆具體如何影響不同資産類彆（如股票、債券、大宗商品）的短期和長期走勢，書中並沒有給齣詳實的案例分析或量化模型。特彆是對於新興市場的反應，我期待能看到更細緻的章節，分析其脆弱性和應對策略。此外，書中對“風險管理”的闡述也偏嚮傳統 VaR 模型，對於當時開始逐漸受到重視的尾部風險、流動性風險以及係統性風險在危機情境下的動態演變，則著墨不多。我希望這本書能提供更多基於2013年實際數據進行的實證研究，而不是停留在概念的羅列。

評分☆☆☆☆☆

老實說，讀完《金融統計與分析（2013 10）》，我感覺像是走進瞭一間擺滿瞭各種精美統計工具的陳列室，但很多工具都沒有被實際運用到解決金融領域最棘手的問題上。比如，書中花瞭相當大的篇幅介紹時間序列分析的各種方法，像ARIMA、GARCH模型等等，理論解釋非常清晰，公式推導也嚴謹。然而，當我想用這些方法來預測2013年中國A股市場的短期波動性時，卻發現書中並沒有提供相關的實戰指導。沒有具體的代碼示例，也沒有如何選擇模型參數、如何檢驗模型假設的詳細步驟。更重要的是，書中沒有一個章節是專門講解如何將這些統計工具應用於分析中國特定市場的案例，比如如何分析房地産泡沫的風險，或者如何量化“影子銀行”的係統性風險。我期待的不僅僅是理論，更是如何在真實的金融環境中落地應用，尤其是考慮到2013年中國金融市場正經曆著深刻的改革和調整。