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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
• 時間序列分析
• 數據分析
• 投資分析
• 風險管理
• 金融建模
• 統計學
• 金融

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504973900

商品編碼：29745201370

包裝：平裝

齣版時間：2014-07-01

基本信息

書名：金融統計與分析：2014 07

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：2014-07-01

ISBN：9787504973900

字數：

頁碼：132

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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中國人民銀行調查統計司編著的《金融統計與分析》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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宏觀經濟

作者介紹

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文摘

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　　二、從金融統計角度監測影子銀行

序言

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數據驅動的金融決策：構建現代金融分析的堅實基石 在瞬息萬變的全球金融市場中，精準的洞察力是成功的關鍵。本書旨在為金融從業者、研究人員以及對金融世界充滿好奇的讀者提供一套係統性的方法論與實踐工具，以應對日益復雜的金融數據挑戰，並在此基礎上做齣更明智、更具前瞻性的決策。本書並非一本單純的理論教材，而是強調理論與實踐的深度融閤，通過豐富的案例分析和實操指導，幫助讀者將抽象的金融統計概念轉化為切實的分析能力。 第一部分：金融統計的理論基石與工具箱 本部分將從最基礎的概念齣發，逐步構建起讀者對金融統計的認知框架。我們將詳細介紹概率論在金融建模中的核心作用，包括隨機變量、概率分布（如正態分布、泊鬆分布、指數分布等）及其在風險管理、資産定價中的應用。重點會放在理解這些分布的特性，以及如何選擇最適閤特定金融場景的分布模型。 接著，我們將深入探討描述性統計和推斷性統計。描述性統計部分，我們將學習如何有效地匯總和呈現金融數據，包括均值、中位數、方差、標準差、偏度、峰度等統計量，以及直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化工具，幫助讀者快速掌握數據的基本特徵和潛在規律。推斷性統計部分，我們將聚焦於如何從樣本數據中推斷總體信息，包括置信區間、假設檢驗等概念。我們將詳細講解 t-檢驗、卡方檢驗、F-檢驗等經典統計檢驗方法的原理、適用條件以及在金融領域的具體應用，例如檢驗不同投資組閤的收益是否存在顯著差異，或評估某個宏觀經濟政策對金融市場的影響。 迴歸分析是金融建模的重中之重。本書將涵蓋從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸的完整講解。我們將詳細闡述迴歸係數的解釋，模型的擬閤優度（R-squared, Adjusted R-squared），以及殘差分析的重要性。在金融領域，迴歸分析被廣泛用於建模資産收益與宏觀經濟變量、行業因素、公司特定因素之間的關係，例如構建資本資産定價模型（CAPM）、法瑪-弗倫奇三因子模型等。此外，我們還將介紹非綫性迴歸和時間序列迴歸，為分析復雜的金融關係提供更強大的工具。 時間序列分析是理解金融市場動態不可或缺的一部分。本書將詳細介紹時間序列數據的特性，如自相關性、季節性、趨勢性等。我們將重點講解 ARIMA（自迴歸積分滑動平均模型）係列模型，包括 AR、MA、ARMA 模型，以及如何識彆和估計這些模型。此外，我們還將引入 ARCH（自迴歸條件異方差）和 GARCH（廣義自迴歸條件異方差）模型，用於對金融資産收益率的波動性進行建模和預測。這些模型在風險管理、波動率交易以及衍生品定價中具有至關重要的作用。 第二部分：現代金融分析的進階模型與實踐 在掌握瞭基礎的統計方法後，本部分將引導讀者進入更高級的金融分析領域。我們將探討濛特卡洛模擬在金融領域的強大應用。通過生成大量隨機樣本，濛特卡洛模擬可以幫助我們量化不確定性，例如在期權定價、投資組閤風險評估、壓力測試等方麵。本書將詳細介紹濛特卡洛模擬的原理、步驟以及在不同金融場景下的具體實現方法，並提供相應的代碼示例。 因子模型將是本部分的另一重點。我們將深入分析不同類型的因子模型，如市值因子、價值因子、動量因子、質量因子等，以及它們在解釋資産收益異象中的作用。我們將講解如何構建和測試因子模型，以及如何利用因子分析來構建多元化的投資組閤。 風險管理是現代金融不可或缺的一環。本書將係統介紹各種風險度量指標，包括 VaR（在險價值）和 ES（預期損失）。我們將詳細講解不同 VaR 計算方法（曆史模擬法、參數法、濛特卡洛法），並分析它們的優缺點。此外，我們還將探討信用風險、市場風險、操作風險等不同類型的風險，並介紹相應的統計分析方法。 機器學習在金融領域的應用正在爆炸式增長。本書將介紹一些最常用的機器學習算法，並闡述它們在金融數據分析中的潛力。我們將涵蓋監督學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如 XGBoost, LightGBM）等，以及它們在預測股票價格、信用評分、欺詐檢測等方麵的應用。同時，我們也會介紹無監督學習算法，如聚類分析（K-means, DBSCAN）在客戶細分、市場分割等方麵的應用。本書將側重於算法的直觀理解和實際應用，而非過於深奧的數學推導，並提供相關的編程實現指導。 第三部分：金融數據分析的實踐案例與工具 理論知識需要通過實踐來鞏固。本部分將提供一係列貼近實際的金融分析案例，涵蓋股票市場、債券市場、外匯市場、衍生品市場等多個領域。每個案例都將遵循“問題提齣—數據準備—模型選擇—分析實現—結果解釋—決策建議”的完整流程，幫助讀者理解如何將所學的統計方法應用於解決真實的金融問題。例如，我們將通過案例演示如何分析一傢公司的財務報錶，預測其未來盈利能力；如何構建一個最優的股票投資組閤，以實現風險與收益的最佳平衡；如何預測外匯匯率的短期波動，並據此進行交易決策；如何利用時間序列模型預測某項宏觀經濟指標，並分析其對股市的影響。 為瞭方便讀者進行實操，本書還將介紹一係列常用的金融數據分析工具和編程語言。我們將重點介紹 R 和 Python 這兩種在金融界廣泛應用的開源統計編程語言。本書將提供大量代碼示例，涵蓋數據導入、數據清洗、數據可視化、統計建模、模型評估等關鍵環節，幫助讀者快速上手。我們將詳細講解如何使用 R 中的 `quantmod`, `xts`, `zoo`, `forecast`, `fGarch` 等包，以及 Python 中的 `pandas`, `numpy`, `scipy`, `statsmodels`, `scikit-learn`, `matplotlib`, `seaborn` 等庫。讀者可以通過這些代碼示例，親身實踐書中所介紹的各種分析方法。 結論：數據驅動的金融未來 本書的最終目標是賦能讀者，讓他們能夠自信地駕馭海量金融數據，運用科學的統計分析方法，洞察市場脈搏，識彆潛在機遇，規避潛在風險，並最終做齣更理性、更具競爭力的金融決策。我們堅信，在信息爆炸的時代，掌握數據分析能力，將是每一位金融從業者在職業生涯中取得長遠成功的關鍵。本書旨在成為您在這條道路上不可或缺的指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗可以用“豁然開朗”來形容。我一直認為金融分析是一門非常高深的學問，需要深厚的數學功底和豐富的實踐經驗。然而，這本書以一種相對平易近人的方式，為我打開瞭金融統計與分析的大門。書中對金融風險管理的講解尤其令我印象深刻。作者不僅介紹瞭VaR（風險價值）等經典的風險度量指標，還探討瞭如何利用濛特卡洛模擬來估計極端風險事件發生的概率。這些內容讓我對金融市場的潛在風險有瞭更深刻的認識，也學會瞭如何從統計學的角度來量化和管理這些風險。此外，書中對投資組閤優化理論的闡述也讓我受益匪淺。作者通過清晰的圖示和詳實的計算，展示瞭如何構建一個最優的投資組閤，以達到風險和收益的最佳平衡。這本書的價值在於，它不僅提供瞭理論知識，更教會瞭如何將這些知識應用於實際的金融決策，這對於我這樣的初學者來說，簡直是寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我愛不釋手的書。作為一名對金融領域充滿好奇心的普通讀者，我一直在尋找一本能夠係統性地講解金融統計與分析的書籍。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這一需求。作者的筆觸非常細膩，從最基礎的描述性統計，到復雜的推斷統計，再到高級的金融計量模型，層層遞進，邏輯清晰。我尤其欣賞書中關於假設檢驗和迴歸分析的應用部分，作者不僅僅是羅列公式，更是深入淺齣地解釋瞭這些統計工具在識彆金融市場異常、評估投資策略有效性等方麵的作用。書中還包含瞭大量的代碼示例，雖然我不是編程專傢，但在作者的指導下，也能大緻理解如何用這些代碼來處理實際的金融數據。而且，書中對樣本選擇、數據預處理的注意事項也進行瞭詳細的說明，這對於避免統計分析中的常見誤區至關重要。讀完這本書，我感覺自己對金融數據的理解能力有瞭質的飛躍，不再被紛繁復雜的數字所睏擾，而是能夠透過現象看本質，捕捉到更深層次的金融規律。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我真的滿懷期待，因為“金融統計與分析”這個名字本身就非常有吸引力，尤其還是2014年7月齣版的，感覺像是那個時期對金融市場深度剖析的寶貴參考。翻開第一頁，我就被裏麵嚴謹的學術風格和清晰的邏輯框架所吸引。作者在開篇就點明瞭金融統計在現代金融體係中的核心地位，從宏觀經濟指標的解讀，到微觀的投資組閤構建，都一一進行瞭鋪墊。我尤其欣賞的是，書中並沒有僅僅停留在理論層麵，而是穿插瞭大量的案例分析，這些案例都取材於當時的市場環境，生動地展現瞭統計模型如何在實際的風險管理、資産定價以及市場預測中發揮作用。比如，書中對某個時期內股票市場波動性的分析，就結閤瞭ARCH和GARCH模型，並給齣瞭詳細的計算步驟和結果解讀，這對於我這樣想要將理論應用於實踐的讀者來說，簡直是雪中送炭。而且，書中對數據可視化技巧的介紹也相當到位，通過圖錶的方式呈現復雜的統計數據，讓原本枯燥的數字變得直觀易懂。感覺讀完這本書，對金融數據的敏感度會大大提升，能夠更準確地把握市場脈搏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的專業性和深度讓我由衷贊嘆。作為一名已經接觸金融行業一段時間的從業者，我一直在尋找能夠進一步提升我數據分析能力的資源。這本書的內容恰好滿足瞭我的需求。書中對金融建模的講解非常透徹，從綫性迴歸到非綫性模型，再到一些更復雜的廣義綫性模型，都進行瞭詳細的闡述和應用。我尤其關注書中關於因子模型和協方差矩陣估計的部分，這對於理解資産定價和風險敞口分析至關重要。作者在介紹這些模型時，不僅給齣瞭數學推導，還結閤瞭實際的金融數據進行瞭案例分析，這使得我能夠更直觀地理解模型的應用場景和局限性。而且，書中對模型診斷和模型選擇的討論也相當到位，這對於確保統計分析的可靠性和有效性至關重要。讀完這本書，我感覺自己在金融統計與分析方麵的知識體係得到瞭極大的完善，能夠更有信心地應對復雜的金融分析挑戰。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望，總覺得“金融統計與分析”這樣的主題，要麼會枯燥乏味，要麼就是充斥著難以理解的數學公式。然而，這本書的齣現完全顛覆瞭我的認知。它以一種非常易於接受的方式，將復雜的統計理論與金融實踐巧妙地結閤在瞭一起。我特彆喜歡書中關於時間序列分析的章節，作者用非常生動形象的比喻，解釋瞭ARIMA模型的工作原理，並且通過幾個經典的金融時間序列數據，展示瞭如何構建和檢驗模型，以及如何利用模型進行短期預測。最讓我驚喜的是，書中還涉及到瞭一些前沿的統計方法，比如在處理高頻交易數據時的非參數統計方法，雖然我之前對這些內容瞭解不多，但在作者的引導下，逐漸領略到瞭它們在金融分析中的強大威力。而且，書中在解釋每一個概念的時候，都會給齣與之相關的金融背景知識，使得讀者在學習統計方法的同時，也能深入理解其在金融領域的實際應用場景，這種“融會貫通”的學習體驗，實在是太棒瞭。