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中国人民银行调查统计司 著

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• 风险管理
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出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504973900

商品编码：29745201370

包装：平装

出版时间：2014-07-01

基本信息

书名：金融统计与分析：2014 07

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：2014-07-01

ISBN：9787504973900

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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中国人民银行调查统计司编著的《金融统计与分析》由中国人民银行调查统计司组织编写，本书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。全书包括宏观经济、区域经济、热点追踪、专题调研、放眼世界、经济金融统计数据等栏目，本书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。

目录

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宏观经济

作者介绍

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文摘

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　　二、从金融统计角度监测影子银行

序言

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数据驱动的金融决策：构建现代金融分析的坚实基石 在瞬息万变的全球金融市场中，精准的洞察力是成功的关键。本书旨在为金融从业者、研究人员以及对金融世界充满好奇的读者提供一套系统性的方法论与实践工具，以应对日益复杂的金融数据挑战，并在此基础上做出更明智、更具前瞻性的决策。本书并非一本单纯的理论教材，而是强调理论与实践的深度融合，通过丰富的案例分析和实操指导，帮助读者将抽象的金融统计概念转化为切实的分析能力。 第一部分：金融统计的理论基石与工具箱 本部分将从最基础的概念出发，逐步构建起读者对金融统计的认知框架。我们将详细介绍概率论在金融建模中的核心作用，包括随机变量、概率分布（如正态分布、泊松分布、指数分布等）及其在风险管理、资产定价中的应用。重点会放在理解这些分布的特性，以及如何选择最适合特定金融场景的分布模型。 接着，我们将深入探讨描述性统计和推断性统计。描述性统计部分，我们将学习如何有效地汇总和呈现金融数据，包括均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等统计量，以及直方图、箱线图、散点图等可视化工具，帮助读者快速掌握数据的基本特征和潜在规律。推断性统计部分，我们将聚焦于如何从样本数据中推断总体信息，包括置信区间、假设检验等概念。我们将详细讲解 t-检验、卡方检验、F-检验等经典统计检验方法的原理、适用条件以及在金融领域的具体应用，例如检验不同投资组合的收益是否存在显著差异，或评估某个宏观经济政策对金融市场的影响。 回归分析是金融建模的重中之重。本书将涵盖从简单线性回归到多元线性回归的完整讲解。我们将详细阐述回归系数的解释，模型的拟合优度（R-squared, Adjusted R-squared），以及残差分析的重要性。在金融领域，回归分析被广泛用于建模资产收益与宏观经济变量、行业因素、公司特定因素之间的关系，例如构建资本资产定价模型（CAPM）、法玛-弗伦奇三因子模型等。此外，我们还将介绍非线性回归和时间序列回归，为分析复杂的金融关系提供更强大的工具。 时间序列分析是理解金融市场动态不可或缺的一部分。本书将详细介绍时间序列数据的特性，如自相关性、季节性、趋势性等。我们将重点讲解 ARIMA（自回归积分滑动平均模型）系列模型，包括 AR、MA、ARMA 模型，以及如何识别和估计这些模型。此外，我们还将引入 ARCH（自回归条件异方差）和 GARCH（广义自回归条件异方差）模型，用于对金融资产收益率的波动性进行建模和预测。这些模型在风险管理、波动率交易以及衍生品定价中具有至关重要的作用。 第二部分：现代金融分析的进阶模型与实践 在掌握了基础的统计方法后，本部分将引导读者进入更高级的金融分析领域。我们将探讨蒙特卡洛模拟在金融领域的强大应用。通过生成大量随机样本，蒙特卡洛模拟可以帮助我们量化不确定性，例如在期权定价、投资组合风险评估、压力测试等方面。本书将详细介绍蒙特卡洛模拟的原理、步骤以及在不同金融场景下的具体实现方法，并提供相应的代码示例。 因子模型将是本部分的另一重点。我们将深入分析不同类型的因子模型，如市值因子、价值因子、动量因子、质量因子等，以及它们在解释资产收益异象中的作用。我们将讲解如何构建和测试因子模型，以及如何利用因子分析来构建多元化的投资组合。 风险管理是现代金融不可或缺的一环。本书将系统介绍各种风险度量指标，包括 VaR（在险价值）和 ES（预期损失）。我们将详细讲解不同 VaR 计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛法），并分析它们的优缺点。此外，我们还将探讨信用风险、市场风险、操作风险等不同类型的风险，并介绍相应的统计分析方法。 机器学习在金融领域的应用正在爆炸式增长。本书将介绍一些最常用的机器学习算法，并阐述它们在金融数据分析中的潜力。我们将涵盖监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如 XGBoost, LightGBM）等，以及它们在预测股票价格、信用评分、欺诈检测等方面的应用。同时，我们也会介绍无监督学习算法，如聚类分析（K-means, DBSCAN）在客户细分、市场分割等方面的应用。本书将侧重于算法的直观理解和实际应用，而非过于深奥的数学推导，并提供相关的编程实现指导。 第三部分：金融数据分析的实践案例与工具 理论知识需要通过实践来巩固。本部分将提供一系列贴近实际的金融分析案例，涵盖股票市场、债券市场、外汇市场、衍生品市场等多个领域。每个案例都将遵循“问题提出—数据准备—模型选择—分析实现—结果解释—决策建议”的完整流程，帮助读者理解如何将所学的统计方法应用于解决真实的金融问题。例如，我们将通过案例演示如何分析一家公司的财务报表，预测其未来盈利能力；如何构建一个最优的股票投资组合，以实现风险与收益的最佳平衡；如何预测外汇汇率的短期波动，并据此进行交易决策；如何利用时间序列模型预测某项宏观经济指标，并分析其对股市的影响。 为了方便读者进行实操，本书还将介绍一系列常用的金融数据分析工具和编程语言。我们将重点介绍 R 和 Python 这两种在金融界广泛应用的开源统计编程语言。本书将提供大量代码示例，涵盖数据导入、数据清洗、数据可视化、统计建模、模型评估等关键环节，帮助读者快速上手。我们将详细讲解如何使用 R 中的 `quantmod`, `xts`, `zoo`, `forecast`, `fGarch` 等包，以及 Python 中的 `pandas`, `numpy`, `scipy`, `statsmodels`, `scikit-learn`, `matplotlib`, `seaborn` 等库。读者可以通过这些代码示例，亲身实践书中所介绍的各种分析方法。 结论：数据驱动的金融未来 本书的最终目标是赋能读者，让他们能够自信地驾驭海量金融数据，运用科学的统计分析方法，洞察市场脉搏，识别潜在机遇，规避潜在风险，并最终做出更理性、更具竞争力的金融决策。我们坚信，在信息爆炸的时代，掌握数据分析能力，将是每一位金融从业者在职业生涯中取得长远成功的关键。本书旨在成为您在这条道路上不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我爱不释手的书。作为一名对金融领域充满好奇心的普通读者，我一直在寻找一本能够系统性地讲解金融统计与分析的书籍。这本书的出现，恰好填补了我的这一需求。作者的笔触非常细腻，从最基础的描述性统计，到复杂的推断统计，再到高级的金融计量模型，层层递进，逻辑清晰。我尤其欣赏书中关于假设检验和回归分析的应用部分，作者不仅仅是罗列公式，更是深入浅出地解释了这些统计工具在识别金融市场异常、评估投资策略有效性等方面的作用。书中还包含了大量的代码示例，虽然我不是编程专家，但在作者的指导下，也能大致理解如何用这些代码来处理实际的金融数据。而且，书中对样本选择、数据预处理的注意事项也进行了详细的说明，这对于避免统计分析中的常见误区至关重要。读完这本书，我感觉自己对金融数据的理解能力有了质的飞跃，不再被纷繁复杂的数字所困扰，而是能够透过现象看本质，捕捉到更深层次的金融规律。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，总觉得“金融统计与分析”这样的主题，要么会枯燥乏味，要么就是充斥着难以理解的数学公式。然而，这本书的出现完全颠覆了我的认知。它以一种非常易于接受的方式，将复杂的统计理论与金融实践巧妙地结合在了一起。我特别喜欢书中关于时间序列分析的章节，作者用非常生动形象的比喻，解释了ARIMA模型的工作原理，并且通过几个经典的金融时间序列数据，展示了如何构建和检验模型，以及如何利用模型进行短期预测。最让我惊喜的是，书中还涉及到了一些前沿的统计方法，比如在处理高频交易数据时的非参数统计方法，虽然我之前对这些内容了解不多，但在作者的引导下，逐渐领略到了它们在金融分析中的强大威力。而且，书中在解释每一个概念的时候，都会给出与之相关的金融背景知识，使得读者在学习统计方法的同时，也能深入理解其在金融领域的实际应用场景，这种“融会贯通”的学习体验，实在是太棒了。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我真的满怀期待，因为“金融统计与分析”这个名字本身就非常有吸引力，尤其还是2014年7月出版的，感觉像是那个时期对金融市场深度剖析的宝贵参考。翻开第一页，我就被里面严谨的学术风格和清晰的逻辑框架所吸引。作者在开篇就点明了金融统计在现代金融体系中的核心地位，从宏观经济指标的解读，到微观的投资组合构建，都一一进行了铺垫。我尤其欣赏的是，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是穿插了大量的案例分析，这些案例都取材于当时的市场环境，生动地展现了统计模型如何在实际的风险管理、资产定价以及市场预测中发挥作用。比如，书中对某个时期内股票市场波动性的分析，就结合了ARCH和GARCH模型，并给出了详细的计算步骤和结果解读，这对于我这样想要将理论应用于实践的读者来说，简直是雪中送炭。而且，书中对数据可视化技巧的介绍也相当到位，通过图表的方式呈现复杂的统计数据，让原本枯燥的数字变得直观易懂。感觉读完这本书，对金融数据的敏感度会大大提升，能够更准确地把握市场脉搏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验可以用“豁然开朗”来形容。我一直认为金融分析是一门非常高深的学问，需要深厚的数学功底和丰富的实践经验。然而，这本书以一种相对平易近人的方式，为我打开了金融统计与分析的大门。书中对金融风险管理的讲解尤其令我印象深刻。作者不仅介绍了VaR（风险价值）等经典的风险度量指标，还探讨了如何利用蒙特卡洛模拟来估计极端风险事件发生的概率。这些内容让我对金融市场的潜在风险有了更深刻的认识，也学会了如何从统计学的角度来量化和管理这些风险。此外，书中对投资组合优化理论的阐述也让我受益匪浅。作者通过清晰的图示和详实的计算，展示了如何构建一个最优的投资组合，以达到风险和收益的最佳平衡。这本书的价值在于，它不仅提供了理论知识，更教会了如何将这些知识应用于实际的金融决策，这对于我这样的初学者来说，简直是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的专业性和深度让我由衷赞叹。作为一名已经接触金融行业一段时间的从业者，我一直在寻找能够进一步提升我数据分析能力的资源。这本书的内容恰好满足了我的需求。书中对金融建模的讲解非常透彻，从线性回归到非线性模型，再到一些更复杂的广义线性模型，都进行了详细的阐述和应用。我尤其关注书中关于因子模型和协方差矩阵估计的部分，这对于理解资产定价和风险敞口分析至关重要。作者在介绍这些模型时，不仅给出了数学推导，还结合了实际的金融数据进行了案例分析，这使得我能够更直观地理解模型的应用场景和局限性。而且，书中对模型诊断和模型选择的讨论也相当到位，这对于确保统计分析的可靠性和有效性至关重要。读完这本书，我感觉自己在金融统计与分析方面的知识体系得到了极大的完善，能够更有信心地应对复杂的金融分析挑战。