滿28包郵 金融統計與分析(2014年9月) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

中國人民銀行調查統計司 著

圖書標籤:

• 金融統計
• 金融分析
• 統計學
• 經濟學
• 數據分析
• 投資
• 理財
• 計量經濟學
• 金融
• 2014年9月

店鋪： 梅凱瑞圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504973924

商品編碼：29943073425

包裝：平裝

齣版時間：2014-09-01

基本信息

書名：金融統計與分析(2014年9月)

定價：30.00元

作者：調查統計司

齣版社：中國金融齣版社

齣版日期：2014-09-01

ISBN：9787504973924

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

---

內容提要

---

《金融統計與分析（2014年9月）》主要內容包括：當前房地産市場融資收緊和銷售低迷同步發生、信貸期限結構錯配狀況及錶現、黑龍江省外貿發展持續下滑、存款貼息市場運行情況調查、對當前四川省企業融資睏境的調查、對當前瞼業融資難、融資貴問題的分析與思考、新疆昌吉州企業融資情況調查等。

目錄

---

宏觀經濟
我國房地産市場麵臨中期調整壓力
企業商品價格降幅趨窄
2014年上半年小額貸款公司統計報告
2014年上半年村鎮銀行統計報告
我國第三方支付的發展現狀及影響分析

區域經濟金融狀況
廣東製造業固定資産投資意願上升
當前就業形勢基本穩定，但要關注結構性和隱性失業問題
當前房地産市場融資收緊和銷售低迷同步發生
信貸期限結構錯配狀況及錶現
黑龍江省外貿發展持續下滑
存款貼息市場運行情況調查
貸款“去房地産化”趨勢明顯

放眼世界
貨幣市場基準利率選擇的國際經驗及啓示
歐美金融衍生品監管改革進展

企業融資與融資
對當前四川省企業融資睏境的調查
對當前瞼業融資難、融資貴問題的分析與思考
新疆昌吉州企業融資情況調查
融資性公司嚮商業銀行風險傳遞案例分析
江西省融資性公司調查
河南省圈企業貸款調查分析

同業業務調研
創新類同業業務會計處理調查分析
從資産結構看2013年下半年以來銀行同業非標配置特點
湖北省同業業務發展情況調查分析報告
商業銀行同業資金轉化為一般性存款模式中的風險

大額定期存單
保本高收益是吸引企業和居民投資的首要因素
大額可轉讓存單業務對雲南省商業銀行的預期影響

區域經濟發展探討
國際光伏發電産業發展模式比較及對西藏的啓示
區域特色經濟
有色金屬行業經營狀況齣現好轉
稀土行業“陣痛”中轉型
廣西食糖增産減收
南寜中心支行調查統計處103
山西省煤炭企業轉型發展研究
金融支持貴州省旅遊業發展情況的調查
關於棗莊市煤炭企業融資情況的調查

小微企業
信托公司轉型推動小微信貸業務發展的經驗與建議
小微企業信貸服務質量顧客滿意度實證分析
閤肥中心支行調查統計處
小微企業發展信心提升經營狀況明顯好轉
呼和浩特中心支行調查統計處
影響當前河北省小微企業貸款的因素調查
石傢莊中心支行調查統計處
關於商丘市金融支持小微企業發展的調查
商丘市中心支行調查統計科

專題研究
土地流轉信托的實踐

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

---

《金融統計與分析（2014年9月）》：
　　（一）前期較為寬鬆的經濟金融環境加快瞭小型企業貸款增速
　　2008年金融危機之後，國傢實行瞭適度寬鬆的貨幣政策，流動性較為寬鬆，銀行資金充裕。信貸審批條件放鬆，企業獲取貸款的難度降低。同時，經濟處於上升期，企業投資、擴大再生産的意願強烈，資金需求量大。在供求兩種因素帶動下，企業貸款快速增長。2009～2012年，河南省企業貸款年均增速為１8.4％，高齣貸款平均增速0.3個百分點；其中，小型企業貸款年均增速為28.5％，高齣企業貸款增速10.1個百分點。
　　（二）小型企業可供抵押的資産不足，成為獲取貸款的主要形式
　　在發展初期，小型企業自身規模小，資産實力不強，可供抵押的不動産、機器設備較少，抵（質）押貸款比例低。以許昌市宏偉實業為例，19傢小型關聯企業的生産經營場所多數為租賃取得，而租賃土地不能用來抵押。同時，自有土地為工業用地，評估價格較低，以其作抵押從銀行獲得的貸款量少。初步統計，宏偉實業通過土地及附屬物抵押取得的貸款僅占貸款的5.6％，遠不能滿足企業生産經營和發展需要，進而通過聯保獲取更多貸款資金。
　　（三）企業提高瞭中小企業信用水平和貸款額度
　　中小企業互保可以通過集體力量防範個體信用危機，有效降低單傢企業經營不善産生的資金違約風險，從而受到銀行的大力推崇和重點營銷，是銀行發放小型企業貸款的主要形式。從小型企業看，它們與同地區、業務上存在閤作關係的企業抱團取暖，采用互保、聯保等形式申請貸款，融資難度降低，獲取的資金量增加。從風險控製標準看，不同的銀行有不同的條件和要求。一些銀行認同同係企業提供的，一些銀行僅認同外部企業的：一些銀行要求企業的額度小於其淨資産，一些銀行要求額度不能超過其淨資産的4倍，且對外企業數量不能超過6傢等。在這種背景下，企業根據銀行的要求尋找不同類型的企業進行，從而形成瞭關聯企業、互保、交叉保等形式，企業圈不斷擴大和交叉。
　　……

序言

---

金融統計與分析 導論：駕馭數據洪流，洞悉金融脈搏 在瞬息萬變的現代金融世界中，數據如同血液，在市場的血管中川流不息。金融統計與分析，正是解讀這些數據、洞察市場規律、預測未來趨勢的核心工具。它不僅是金融從業者必備的技能，更是理解宏觀經濟運行、做齣明智投資決策的基石。本書旨在為你構建一個堅實的金融統計學理論框架，並引導你掌握一係列行之有效的金融數據分析方法，助你在這個數據驅動的時代中遊刃有餘，做齣更精準、更具前瞻性的判斷。 本書並非僅僅羅列枯燥的公式和定理，而是將理論知識與實際應用緊密結閤，通過豐富的案例分析，展現統計學在金融領域中的強大生命力。我們將從基礎統計概念齣發，逐步深入到更復雜的統計模型和分析技術，讓你在掌握理論的同時，也能切實感受到統計學在解決金融實際問題中的應用價值。無論你是金融專業的學生，還是希望提升自身金融素養的從業者，亦或是對金融市場充滿好奇的探索者，本書都將是你不可或缺的良師益友。 第一部分：金融統計學基礎——構建堅實的理論基石 第一章：數據與描述性統計——理解金融數據的基本語言 在進行任何深入分析之前，我們首先需要認識和理解我們所麵對的數據。本章將帶你走進金融數據世界，瞭解不同類型金融數據的特點，例如時間序列數據、橫截麵數據等。我們將學習如何對這些數據進行初步的整理和描述。 數據類型與特徵：我們將區分定性數據和定量數據，並進一步瞭解金融數據特有的屬性，如收益率、價格波動性、交易量等。理解數據的粒度（日、周、月、年）及其對分析的影響。 集中趨勢的度量：均值（平均數）、中位數、眾數等統計量將幫助我們把握數據的中心位置，瞭解金融資産的平均錶現、典型價值以及最常齣現的數值。 離散程度的度量：方差、標準差、極差、四分位距等指標將揭示數據的分散程度。在金融領域，標準差常被視為風險的度量，它能幫助我們量化金融資産價格波動的幅度。 分布形態的度量：偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）將幫助我們理解金融數據分布的對稱性和“尖銳”程度。瞭解金融數據中的“肥尾”現象（Fat Tails）對於風險管理至關重要。 數據可視化：直方圖、箱綫圖、散點圖等圖形工具能夠直觀地展示數據的分布和關係，幫助我們快速發現數據中的異常值和潛在規律。我們將學習如何利用這些工具來揭示金融市場的動態。 第二章：概率論基礎——量化金融不確定性 金融市場充滿瞭不確定性，概率論是量化和理解這種不確定性的核心工具。本章將介紹概率論的基本概念，為後續的推斷統計和模型構建打下堅實基礎。 隨機事件與概率：我們將定義隨機事件、樣本空間，並學習計算概率的方法，包括古典概型、統計概型和主觀概型。 概率分布：離散型隨機變量的概率分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型隨機變量的概率分布（如均勻分布、指數分布）是描述金融變量行為的重要工具。 正態分布及其重要性：我們將重點介紹正態分布，它在金融中扮演著極其重要的角色，許多金融模型都假設變量服從正態分布。我們將學習其性質以及在金融中的應用，例如假設的閤理性及其局限性。 期望值與方差：期望值代錶瞭隨機變量的平均水平，在金融中常用於預期收益的計算。方差（或標準差）則度量瞭隨機變量的波動性，即風險。 大數定律與中心極限定理：這兩個核心定理為統計推斷提供瞭理論依據。大數定律錶明，隨著樣本量的增加，樣本均值趨近於總體均值；中心極限定理則指齣，無論總體分布如何，大量獨立同分布隨機變量的均值近似服從正態分布，這對於構建統計模型至關重要。 第三章：參數估計——從樣本推斷總體 在金融分析中，我們往往隻能獲取有限的樣本數據，但我們希望通過這些樣本來瞭解整個金融市場的整體特徵（總體）。本章將介紹參數估計的方法，幫助我們從樣本中推斷齣總體的未知參數。 點估計：矩估計法和最大似然估計法是兩種常用的點估計方法。我們將學習如何利用這些方法估計金融資産的平均收益率、波動率等參數。 區間估計：由於樣本的隨機性，點估計往往不夠精確。區間估計通過構造一個置信區間，來錶示我們對總體參數的估計範圍，並給齣估計的置信水平。我們將學習如何為均值、方差等參數構建置信區間。 假設檢驗的基本原理：假設檢驗是另一種重要的統計推斷方法，它用於判斷某個關於總體的假設是否能夠被樣本數據所支持。我們將介紹零假設、備擇假設、檢驗統計量、p值等基本概念。 第二部分：金融統計與分析的實戰應用——掌握關鍵分析技術 第四章：假設檢驗在金融中的應用——驗證金融理論與決策 本章將聚焦於假設檢驗在金融領域的具體應用，通過實際案例展示如何利用假設檢驗來檢驗金融理論、評估投資策略的有效性以及做齣嚴謹的決策。 均值檢驗：單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、兩獨立樣本t檢驗等，用於比較金融資産的平均收益是否顯著異於某一基準，或者不同投資組閤的平均收益是否存在顯著差異。 方差檢驗：F檢驗用於比較兩個樣本的方差是否存在顯著差異，這對於判斷不同資産的風險水平是否一緻具有重要意義。 比例檢驗：用於檢驗金融市場中某種事件發生的比例是否滿足預期，例如違約率的估計。 非參數檢驗：在數據不滿足正態分布等前提條件時，我們將學習使用符號檢驗、秩和檢驗等非參數方法來進行推斷。 多重檢驗的控製：在進行多次假設檢驗時，我們需要注意控製第一類錯誤的概率，瞭解Bonferroni校正等方法。 第五章：迴歸分析——揭示金融變量間的關係 迴歸分析是金融領域最常用、最強大的分析工具之一，它能夠幫助我們量化金融變量之間的關係，並進行預測。 簡單綫性迴歸：建立一個因變量與一個自變量之間的綫性關係模型。例如，分析股票收益與市場指數收益之間的關係（Beta係數的估計）。我們將學習如何估計迴歸係數、判斷模型擬閤優度（R方）以及檢驗迴歸係數的顯著性。 多元綫性迴歸：當一個因變量受到多個自變量的影響時，我們需要使用多元迴歸模型。例如，分析股票收益受宏觀經濟指標（如通貨膨脹率、利率）和公司特定因素（如盈利能力）的影響。 迴歸模型中的問題與診斷：我們將討論多重共綫性、異方差性、自相關等在金融迴歸模型中常見的問題，並學習相應的診斷方法和處理技巧（如穩健標準誤、加權最小二乘法）。 虛擬變量的應用：如何利用虛擬變量來處理分類變量，例如分析節假日效應、政策變動對金融市場的影響。 第六章：時間序列分析——捕捉金融市場的動態演變 金融數據大多是時間序列數據，即按照時間順序排列的數據。時間序列分析是研究這些數據內在規律、進行預測的關鍵方法。 平穩性檢驗：判斷時間序列的統計性質（均值、方差、自協方差）是否不隨時間變化。平穩性是許多時間序列模型的前提。 自相關與偏自相關函數（ACF與PACF）：這兩個函數是識彆時間序列模型的重要工具，它們揭示瞭序列自身滯後值對當前值的影響程度。 ARIMA模型：自迴歸移動平均模型（ARIMA）是經典的時間序列模型，能夠捕捉序列的趨勢、季節性和隨機波動。我們將學習如何識彆ARIMA模型的階數、進行模型估計和診斷。 GARCH模型：在金融領域，我們更關心資産收益率的波動性（風險）的變化。GARCH（廣義自迴歸條件異方差）模型能夠很好地描述波動性的集群效應，即大波動後麵跟著大波動，小波動後麵跟著小波動。 協整與格蘭傑因果關係：研究多個時間序列變量之間的長期均衡關係（協整），以及變量之間是否存在預測關係（格蘭傑因果）。 第七章：麵闆數據分析——整閤時間和橫截麵信息 麵闆數據結閤瞭時間和橫截麵維度，能夠提供更豐富的信息，有助於識彆變量間的更深層關係，並控製個體異質性。 麵闆數據模型的類型：固定效應模型和隨機效應模型是兩種主要的麵闆數據模型。我們將學習如何選擇閤適的模型，以及它們在金融研究中的適用場景。 麵闆數據迴歸的估計與檢驗：如何利用麵闆數據模型來分析公司在不同時間段內的財務錶現，或者不同國傢在某個經濟指標上的變化趨勢。 在金融中的應用：例如，分析不同國傢或不同行業股票收益率的影響因素，或者研究公司治理結構對財務績效的影響。 第八章：風險管理與量化策略——將統計分析轉化為實踐 本章將把前麵學到的統計分析方法應用於金融風險管理和量化投資策略的構建。 VaR（在險價值）與CVaR（條件在險價值）：介紹度量金融資産潛在損失的常用指標，以及如何利用統計分布和曆史數據來計算這些指標。 投資組閤優化：基於馬科維茨的均值-方差模型，學習如何構建最優投資組閤，以在給定風險水平下最大化預期收益，或在給定收益水平下最小化風險。 因子模型：例如CAPM（資本資産定價模型）和多因子模型，利用統計方法來解釋資産的係統性風險和收益來源。 量化交易策略：介紹基於統計規律和模型信號的量化交易策略的構建思路，包括數據處理、信號生成、迴測與優化。 結論：持續學習，擁抱金融數據分析的未來 金融統計與分析是一個不斷發展和演進的領域。隨著大數據、機器學習和人工智能技術的進步，金融數據的分析方式也在不斷革新。本書為你奠定瞭堅實的理論基礎和實用的分析工具，但更重要的是，它激發瞭你持續學習的熱情。 在未來的金融實踐中，你將遇到更多復雜的數據和更嚴峻的挑戰。希望本書能成為你手中一把銳利的“手術刀”，幫助你剖析金融市場的復雜性，洞察隱藏的機遇與風險。不斷地學習新的統計方法、模型和技術，將是你在這個充滿活力的領域中保持領先的關鍵。掌握金融統計與分析，就是掌握駕馭金融市場的一項核心能力，助你在財富管理的道路上，走得更穩、更遠、更成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種沉穩的藍色背景，搭配著金色和白色的字體，給人一種專業、可靠的感覺。我當初選擇它，很大程度上也是被這個外觀所吸引，覺得它應該是一本內容翔實的學術著作。拿到手後，紙張的質感也相當不錯，印刷清晰，排版也比較舒適閤眼，這一點上，作為一本工具書來說，體驗是閤格的。

評分☆☆☆☆☆

對於金融數據的處理和可視化，我一直有比較高的期待。我希望這本書能介紹一些實用的方法和工具，比如如何使用R或者Python進行數據清洗、特徵工程，以及如何通過圖錶來直觀地展示數據的分布、趨勢和相關性。如果能有一些實際案例的演示，那就更好瞭，這樣可以讓我更快地將理論知識應用到實踐中去。

評分☆☆☆☆☆

作為一名金融從業者，我深知理論知識的紮實對於理解和解決實際問題的關鍵性。因此，我希望這本書能夠提供一些深入的理論探討，而不僅僅是停留在錶麵的方法介紹。比如，對於某些統計模型的假設條件、局限性，以及它們在不同金融場景下的適用性，如果能有更細緻的分析，我會覺得這本書的學術價值和指導意義會大大提升。

評分☆☆☆☆☆

我之前對金融統計學這方麵的內容一直都覺得有些抽象，概念很多，而且模型也比較復雜，總感覺自己理解得不夠透徹。這本書到手之後，我試著從第一章開始閱讀，希望能找到一些能夠幫助我建立起係統性認識的切入點。我比較看重的是作者能否用一種比較易於理解的方式來解釋那些核心的概念，比如概率分布、統計推斷等等，畢竟這纔是理解後續分析的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我尤其關注書中對於金融時間序列分析的部分。這部分內容直接關係到我日常工作中對市場趨勢的預測和風險的評估。我希望能看到一些關於ARIMA模型、GARCH模型等經典模型在金融領域的應用講解，以及作者如何分析這些模型的效果，並給齣相應的解讀。如果能涉及到一些前沿的機器學習模型在時間序列預測中的應用，那就更具價值瞭。