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中国人民银行调查统计司 著

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• 金融学
• 数据分析
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• 风险管理
• 金融建模
• 经济学

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出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504973924

商品编码：29729441822

包装：平装

出版时间：2014-09-01

基本信息

书名：金融统计与分析(2014年9月)

定价：30.00元

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：2014-09-01

ISBN：9787504973924

字数：

页码：132

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《金融统计与分析（2014年9月）》主要内容包括：当前房地产市场融资收紧和销售低迷同步发生、信贷期限结构错配状况及表现、黑龙江省外贸发展持续下滑、存款贴息市场运行情况调查、对当前四川省企业融资困境的调查、对当前睑业融资难、融资贵问题的分析与思考、新疆昌吉州企业融资情况调查等。

目录

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宏观经济
我国房地产市场面临中期调整压力
企业商品价格降幅趋窄
2014年上半年小额贷款公司统计报告
2014年上半年村镇银行统计报告
我国第三方支付的发展现状及影响分析

区域经济金融状况
广东制造业固定资产投资意愿上升
当前就业形势基本稳定，但要关注结构性和隐性失业问题
当前房地产市场融资收紧和销售低迷同步发生
信贷期限结构错配状况及表现
黑龙江省外贸发展持续下滑
存款贴息市场运行情况调查
贷款“去房地产化”趋势明显

放眼世界
货币市场基准利率选择的国际经验及启示
欧美金融衍生品监管改革进展

企业融资与融资
对当前四川省企业融资困境的调查
对当前睑业融资难、融资贵问题的分析与思考
新疆昌吉州企业融资情况调查
融资性公司向商业银行风险传递案例分析
江西省融资性公司调查
河南省圈企业贷款调查分析

同业业务调研
创新类同业业务会计处理调查分析
从资产结构看2013年下半年以来银行同业非标配置特点
湖北省同业业务发展情况调查分析报告
商业银行同业资金转化为一般性存款模式中的风险

大额定期存单
保本高收益是吸引企业和居民投资的首要因素
大额可转让存单业务对云南省商业银行的预期影响

区域经济发展探讨
国际光伏发电产业发展模式比较及对西藏的启示
区域特色经济
有色金属行业经营状况出现好转
稀土行业“阵痛”中转型
广西食糖增产减收
中国人民银行南宁中心支行调查统计处103
山西省煤炭企业转型发展研究
金融支持贵州省旅游业发展情况的调查
关于枣庄市煤炭企业融资情况的调查

小微企业
信托公司转型推动小微信贷业务发展的经验与建议
小微企业信贷服务质量顾客满意度实证分析
中国人民银行合肥中心支行调查统计处
小微企业发展信心提升经营状况明显好转
中国人民银行呼和浩特中心支行调查统计处
影响当前河北省小微企业贷款的因素调查
中国人民银行石家庄中心支行调查统计处
关于商丘市金融支持小微企业发展的调查
中国人民银行商丘市中心支行调查统计科

专题研究
土地流转信托的国内实践

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

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文摘

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《金融统计与分析（2014年9月）》：
　　（一）前期较为宽松的经济金融环境加快了小型企业贷款增速
　　2008年金融危机之后，国家实行了适度宽松的货币政策，国内流动性较为宽松，银行资金充裕。信贷审批条件放松，企业获取贷款的难度降低。同时，经济处于上升期，企业投资、扩大再生产的意愿强烈，资金需求量大。在供求两种因素带动下，企业贷款快速增长。2009～2012年，河南省企业贷款年均增速为１8.4％，高出全部贷款平均增速0.3个百分点；其中，小型企业贷款年均增速为28.5％，高出企业贷款增速10.1个百分点。
　　（二）小型企业可供抵押的资产不足，成为获取贷款的主要形式
　　在发展初期，小型企业自身规模小，资产实力不强，可供抵押的不动产、机器设备较少，抵（质）押贷款比例低。以许昌市宏伟实业为例，19家小型关联企业的生产经营场所多数为租赁取得，而租赁土地不能用来抵押。同时，自有土地为工业用地，评估价格较低，以其作抵押从银行获得的贷款量少。初步统计，宏伟实业通过土地及附属物抵押取得的贷款仅占全部贷款的5.6％，远不能满足企业生产经营和发展需要，进而通过联保获取更多贷款资金。
　　（三）企业提高了中小企业信用水平和贷款额度
　　中小企业互保可以通过集体力量防范个体信用危机，有效降低单家企业经营不善产生的资金违约风险，从而受到银行的大力推崇和重点营销，是银行发放小型企业贷款的主要形式。从小型企业看，它们与同地区、业务上存在合作关系的企业抱团取暖，采用互保、联保等形式申请贷款，融资难度降低，获取的资金量增加。从风险控制标准看，不同的银行有不同的条件和要求。一些银行认同同系企业提供的，一些银行仅认同外部企业的：一些银行要求企业的额度小于其净资产，一些银行要求额度不能超过其净资产的4倍，且对外企业数量不能超过6家等。在这种背景下，企业根据银行的要求寻找不同类型的企业进行，从而形成了关联企业、互保、交叉保等形式，企业圈不断扩大和交叉。
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序言

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金融统计与分析（2014年9月） 内容概述： 本书并非介绍2014年9月出版的《金融统计与分析》一书，而是旨在为读者提供一个关于金融统计与分析这一广阔领域更为详尽的概览，涵盖其核心概念、关键方法、实际应用及其重要意义。本文将深入探讨金融统计如何利用数学工具量化金融市场中的不确定性，并通过严谨的分析方法揭示数据背后的规律，最终为投资决策、风险管理和宏观经济分析提供坚实的基础。 第一部分：金融统计学的基石 金融统计学是连接金融理论与实践的桥梁，其核心在于运用统计学原理和方法来理解和量化金融市场的复杂性。 基本统计概念在金融中的应用： 度量金融资产的风险与回报： 均值（平均回报）、方差（回报的波动性）和标准差（回报的风险度量）是衡量金融资产表现的最基本工具。例如，计算股票在过去一段时间内的平均日收益率，并结合其标准差来评估该股票的风险水平。 分布与概率： 金融资产的回报通常遵循一定的概率分布，例如正态分布、对数正态分布或更复杂的分布（如t分布、拉普拉斯分布）。理解这些分布有助于我们预测未来可能的回报范围，并评估极端事件发生的概率。正态分布在描述一般市场波动时有广泛应用，但金融市场中的“肥尾”现象（极端事件发生的概率高于正态分布预期）也促使研究者探索更适合的分布模型。 相关性与协方差： 在投资组合管理中，理解不同资产之间的相关性至关重要。协方差和相关系数（将协方差标准化）可以量化两个资产收益率变动的同步性。正相关意味着它们倾向于同向变动，负相关则反之，不相关则无明显同步性。利用这些指标，投资者可以构建分散化的投资组合，降低整体风险。 时间序列分析在金融中的核心地位： 金融数据绝大多数是时间序列数据，即按时间顺序排列的观测值。理解时间序列的动态特征对于预测和建模至关重要。 平稳性： 一个平稳的时间序列，其统计性质（均值、方差、自协方差）不随时间变化。在金融建模中，许多模型都假设时间序列是平稳的，因此需要进行平稳性检验（如ADF检验、PP检验）和数据转换（如差分）以达到平稳。 自相关与偏自相关： 自相关函数（ACF）衡量序列当前值与其过去值之间的相关性，偏自相关函数（PACF）衡量在剔除中间值影响后，当前值与其过去值之间的直接相关性。ACF和PACF图是识别和拟合ARMA、ARIMA等时间序列模型的关键工具。 常见的时间序列模型： MA（移动平均模型）： 描述当前值是过去若干个误差项的线性组合。 AR（自回归模型）： 描述当前值是过去若干个自身值和当前误差项的线性组合。 ARMA（自回归移动平均模型）： AR模型和MA模型的结合，能够捕捉更复杂的序列动态。 ARIMA（季节性自回归移动平均模型）： 在ARMA模型基础上加入了差分运算，用于处理非平稳时间序列。 ARCH/GARCH模型（自回归条件异方差模型）： 专门用于建模金融时间序列的波动性聚集现象（即大波动后面跟着大波动，小波动后面跟着小波动）。ARCH模型关注过去方差的线性函数，而GARCH模型则将过去的方差也纳入模型，提供了一种更有效的条件方差建模方法。这对于风险管理和期权定价尤为重要，因为它们直接关系到未来波动率的预测。 回归分析在金融中的应用： 回归分析用于研究一个或多个解释变量如何影响一个被解释变量。 线性回归： 最基本的回归模型，用于量化一个因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。例如，用市场指数收益率来解释个股收益率的变化，即CAPM（资本资产定价模型）的回归形式。 多重回归： 当存在多个解释变量时使用，例如，解释房屋价格时，会同时考虑房屋面积、地理位置、装修程度等多个因素。 模型诊断与检验： 在进行回归分析时，需要进行R方（决定系数）、t检验、F检验、残差分析（如检验异方差性、自相关性）等，以评估模型的拟合优度和解释力。 工具变量法（IV）、面板数据分析： 在金融研究中，常常面临内生性问题（解释变量与误差项相关），此时需要使用工具变量法。面板数据则包含横截面和时间序列两个维度，如同时分析不同公司在不同时间段的财务数据，能够更全面地捕捉信息。 第二部分：金融市场数据分析的进阶方法 在掌握了基础统计工具后，金融分析师需要运用更高级的方法来应对金融市场日益复杂的数据挑战。 因子模型： 旨在将资产的收益率分解为由一些共同的“因子”驱动的部分以及由资产自身特有因素驱动的部分。 CAPM（资本资产定价模型）： 最经典的单因子模型，认为资产的超额收益率与市场组合的超额收益率呈线性关系，beta系数衡量资产的系统性风险。 Fama-French三因子模型： 在CAPM基础上增加了两个因子：市值因子（SMB，小公司减大公司）和价值因子（HML，账面市值比高的公司减低的）。该模型能够更好地解释股票收益率的差异。后续又发展出四因子、五因子模型等。 宏观经济因子模型： 考虑通货膨胀率、利率、GDP增长率等宏观经济变量作为解释因子。 计量经济学在金融中的高级应用： 协整（Cointegration）： 当两个或多个非平稳时间序列之间存在长期均衡关系时，它们就被称为协整。例如，金价和银价在长期内可能存在协整关系。协整分析可以用于建立成对交易策略。 误差修正模型（ECM）： 当时间序列存在协整关系时，ECM模型可以描述它们如何从短期偏离中回归到长期均衡。 VAR（向量自回归）与VECM（向量误差修正模型）： VAR模型将一组时间序列变量都视为内生变量，并用它们自身的滞后值来预测。VECM则是在VAR模型基础上，考虑了变量之间的协整关系。VAR/VECM常用于分析宏观经济变量之间的动态关系，如利率、通胀、产出等。 金融衍生品定价与风险管理中的统计模型： Black-Scholes期权定价模型： 经典的连续时间模型，基于一系列假设（如股票价格服从几何布朗运动，无套利机会等），计算出欧式期权的理论价格。其核心是利用风险中性定价的思想。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 一种强大的数值模拟方法，通过大量随机抽样来估计复杂模型的解。在金融领域，常用于期权定价（特别是路径依赖期权）、风险价值（VaR）计算、投资组合模拟等。通过模拟资产价格的随机路径，可以估计出期权的期望收益或组合的风险敞口。 风险价值（VaR）与条件风险价值（CVaR）： VaR是衡量投资组合在给定置信水平下，在一定持有期内可能的最大损失。CVaR（或称Expected Shortfall）则进一步衡量在超出VaR水平的情况下，平均的损失是多少，能更全面地反映尾部风险。 第三部分：金融统计分析的实际应用 金融统计与分析的方法不仅是学术研究的工具，更是实际金融业务的核心驱动力。 投资组合管理： 资产配置： 根据投资者的风险偏好和市场预期，利用统计模型（如均值-方差模型、Black-Litterman模型）来确定不同资产类别（股票、债券、商品等）的比例。 证券选择： 利用因子模型、回归分析等方法，识别被低估或高估的证券，构建具有超额收益潜力的投资组合。 风险控制： 通过VaR、CVaR等风险度量指标，监控投资组合的风险水平，并进行相应的调整。 风险管理： 信用风险： 利用统计模型（如Logit/Probit模型、生存分析）评估借款人的违约概率，从而对信贷组合进行风险定价和管理。 市场风险： 通过VaR、GARCH模型等量化市场波动带来的损失风险，并制定对冲策略。 操作风险： 虽然难以直接量化，但可以通过历史数据分析和情景分析来识别和管理因内部流程、人员或系统失误导致损失的风险。 公司金融与估值： 财务比率分析： 利用财务报表数据，计算盈利能力、偿债能力、营运能力等比率，并与其他公司进行比较，评估公司经营状况。 股票估值： 结合市场数据和公司财务数据，运用DCF（现金流折现）、市盈率（P/E）、市净率（P/B）等模型进行估值。回归分析也可用于估算股票对宏观经济变量或行业板块的敏感度。 宏观经济分析与预测： 经济指标分析： 利用统计方法分析GDP、通胀、失业率、消费者信心指数等宏观经济指标，评估经济运行的健康状况。 央行货币政策分析： 通过对利率、货币供应量等变量的统计分析，预测央行可能的政策走向，并评估其对市场的影响。 经济周期预测： 利用时间序列模型和计量经济学模型，尝试预测经济周期的拐点，为投资和政策制定提供参考。 金融科技（FinTech）与大数据： 量化交易： 利用高频数据和复杂的算法交易策略，通过统计套利、做市等方式获取收益。 机器学习在金融中的应用： 尽管本书不直接涵盖，但现代金融统计分析已大量借鉴机器学习技术，如用于欺诈检测、客户画像、交易信号生成、信贷评分等，极大地拓展了金融数据分析的边界。 结论： 金融统计与分析是一个动态发展且至关重要的领域。它提供了一套强大的工具集，使我们能够量化金融世界的不确定性，理解市场运作的规律，并在此基础上做出更明智的决策。从基础的统计概念到复杂的时间序列模型和计量经济学方法，这些工具共同构成了现代金融分析师的“武器库”。理解和掌握这些方法，对于任何希望在金融市场中取得成功、有效管理风险或深入理解经济运行机制的人来说，都至关重要。本书所提供的广泛概述，旨在揭示这一领域的深度与广度，以及其在应对全球金融挑战中的不可或缺的作用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融学专业的学生，我在学习过程中接触了不少关于金融统计和分析的书籍，但《金融统计与分析（2014年9月）》给我留下了深刻的印象。这本书最大的优点在于其清晰的结构和循序渐进的教学方式。从基础的数据可视化技术，到复杂的回归分析和时间序列模型，作者都进行了详尽的阐述。我尤其喜欢书中对“回归分析”的讲解，它不仅详细介绍了各种回归模型的建立过程，还重点强调了模型诊断和解释的重要性，这对于我今后撰写学术论文和进行实证研究非常有帮助。书中还涉及了一些机器学习在金融领域的初步应用，虽然篇幅不多，但为我打开了新的研究思路。我非常期待能够将书中学到的知识应用于实际的金融数据分析中，比如利用Python或其他编程语言来实现书中的统计模型。虽然该书的出版时间是2014年，但其所构建的知识框架和分析方法，对于理解和掌握现代金融分析技术依然具有重要的参考意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初买这本《金融统计与分析（2014年9月）》纯粹是出于工作需要，当时我的老板要求我了解一些基础的金融数据分析方法，而这本书恰好符合要求。一开始，我对里面的统计术语感到有些畏惧，但读着读着，我发现作者的讲解方式非常接地气，很多复杂的概念都通过形象的比喻和通俗易懂的语言来解释，比如对“均值回归”的阐述，就让我一下子明白了市场中隐藏的规律。更让我惊喜的是，书中对“风险管理”部分的处理，它不仅介绍了量化的风险度量方法，还结合了2008年金融危机的一些教训，让我深刻理解了风险控制的重要性。虽然我目前还没有能力完全掌握书中的所有模型，但我已经能够运用其中的一些基本工具来对日常接触到的金融数据进行初步的分析，比如计算平均收益率、标准差等，这在我的日常工作中已经带来了很大的便利。我特别看重的是这本书的实用性，它并没有停留在理论层面，而是提供了很多可操作的建议和方法。虽然这本书的出版年份是2014年，但它所涵盖的金融统计基础知识仍然是分析当前市场不可或缺的工具，只是在应用时需要结合最新的市场数据和更前沿的分析技术。

评分☆☆☆☆☆

这本《金融统计与分析（2014年9月）》简直是给我打开了新世界的大门！我一直对金融市场充满兴趣，但苦于缺乏专业的知识背景，常常感到力不从心。拿到这本书的那一刻，我并没有抱太大期望，以为又是一本晦涩难懂的学术著作。然而，当我翻开第一页，就被它清晰的逻辑和生动的案例所吸引。作者并没有直接抛出复杂的公式和理论，而是循序渐进地引导读者理解金融统计学的基本概念，从数据收集、整理到初步的描述性统计，都讲得十分透彻。尤其让我印象深刻的是，书中对时间序列分析的讲解，将过去的市场波动与未来的预测联系起来，让我对“历史可以鉴照未来”有了更直观的认识。虽然书中的某些统计方法我还需要反复琢磨，但总体而言，这本书提供了一个扎实的起点，让我有信心继续深入学习金融分析的奥秘。我特别喜欢书中穿插的一些实际案例，比如对股票价格波动性进行分析，以及如何利用回归模型预测经济指标，这些都极大地增强了我的学习兴趣和实践能力。这本书的出版时间是2014年，虽然有些案例可能已经过时，但其核心的分析框架和统计方法至今仍具有极高的参考价值。我计划将这本书作为我金融学习旅程的起点，并期待未来能找到更多更新的资料来补充我的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一位金融从业者，平日里接触大量的金融数据，但总觉得自己在分析能力上有所欠缺，急需一本能够系统梳理金融统计学知识的书籍。当我看到《金融统计与分析（2014年9月）》时，觉得它是一个不错的选择。这本书在理论的深度和广度上都做得相当不错，它不仅介绍了各种统计推断的方法，如假设检验、置信区间等，还深入探讨了金融市场特有的数据特征，比如非正态分布、异方差等。书中关于“协方差与相关性”的论述，让我对资产之间的联动关系有了更清晰的认识，这对于构建投资组合至关重要。我特别欣赏作者在书中对“贝叶斯统计”的引入，虽然这部分内容相对比较抽象，但它提供了一种全新的视角来理解不确定性下的决策过程。当然，书中的一些高阶统计模型，如GARCH模型，对我来说还有些难度，需要我花费更多的时间去消化和理解。尽管出版时间是2014年，对于一些瞬息万变的金融市场现象，可能需要更新的案例和数据来佐证，但它所提供的扎实理论基础，无疑是我继续深入研究的基石。

评分☆☆☆☆☆

这是一本我读过的，关于金融统计和分析的书中，逻辑最清晰、条理最分明的一本。我一直觉得，要真正理解金融市场，就必须掌握其背后的量化语言，而这本书恰好满足了我的这一需求。它不像市面上很多书那样，上来就堆砌一堆公式，而是从最基础的描述性统计入手，逐步引导读者理解数据的分布、中心趋势和离散程度。我特别喜欢书中关于“异常值检测”的部分，它提供了一些实用的方法来识别金融数据中的“噪音”，这对于保证分析结果的准确性至关重要。此外，书中对“因子模型”的讲解，也让我对理解资产定价有了更深刻的认识。这本书让我明白，金融分析并非神秘莫测，而是可以通过严谨的统计方法来揭示其内在规律。虽然书中的某些案例可能已经显得有些陈旧，例如一些关于股票市场的分析，但其核心的统计思想和分析框架，对于任何想要深入了解金融数据的人来说，都是极具价值的。我计划将这本书作为我长期学习和参考的资料。