金融大數據統計方法與實證 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

楊虎，楊玥含 著

圖書標籤:

• 金融大數據
• 統計方法
• 實證分析
• 金融科技
• 數據挖掘
• 量化金融
• 風險管理
• 時間序列分析
• 機器學習
• 金融工程

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030484888

版次：1

商品編碼：11969806

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：151

字數：201600

正文語種：中文

內容簡介

　　全書共九章，內容包括大數據概述、聚類分析、判彆分析、主成分分析、因子分析、綫性模型、迴歸診斷、有偏估計、變量選擇。各章都有豐富的案例分析，為加深讀者對每章內容的理解，將每章的練習分為理論和實證部分，書後附有參考答案，為使書中案例貼近數據的應用實際，采用瞭獲取方便的證券市場高頻數據，並使用國際通用的R軟件進行數據收集、處理、加工和分析，便於讀者自己動手和實際應用需要。全書內容講解簡明扼要，注重應用，讓讀者從收集數據開始，掌握數據收集、整理和大數據統計分析的全過程。
　　《金融大數據統計方法與實證》可作為統計學、經濟學、管理科學、計算機科學等相關專業本科生的教材和教學參考書，也可作為相關專業碩士生的教材和案例分析參考書，書中大部分內容也可供大數據分析應用的大學生、研究生、教師、科研人員和統計工作者參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 大數據概述
一、大數據的數字特徵
二、大數據的圖錶示
練習1

第2章 聚類分析
一、相似性度量
二、係統聚類法
三、變量聚類法
四、動態聚類法
練習2

第3章 判彆分析
一、距離判彆
二、費歇判彆
三、貝葉斯判彆
練習3

第4章 主成分分析
一、基本思想
二、樣本主成分
三、特徵值因子的篩選
四、主成分分類
練習4

第5章 因子分析
一、因子分析模型
二、因子鏇轉
三、因子得分
練習5

第6章 綫性模型
一、綫性模型及參數的最小二乘估計
二、最小二乘估計的性質
三、綫性模型的顯著性檢驗
四、正迴歸
練習6

第7章 迴歸診斷
一、殘差
二、殘差圖
三、異常點
練習7

第8章 有偏估計
一、均勻壓縮估計
二、主成分估計
三、嶺估計
練習8

第9章 變量選擇
一、變量選擇準則
二、逐步迴歸
三、絕對約束估計
四、彈性約束估計
五、非負約束估計
練習9
練習提示與參考答案
參考文獻
附錄R 應用程序

前言/序言

　　1952年，芝加哥大學的馬科維茲（Markowitz）首次采用股票收益率曆史數據的方差，作為風險衡量指標，並指齣與證券市場的整體運行相關聯的宏觀係統風險不能通過投資分散化加以消除，稱為不可分散風險。馬科維茲在投資者效用的基礎上，將復雜的投資決策問題簡化為一個風險（方差）-收益（均值）的二維問題，即在相同的期望收益條件下，投資者選擇投資風險最小的證券（組閤），或在相同的投資風險下，選擇預期收益率證券（組閤）。開統計方法應用於金融市場之先河。1978年，西濛斯（Simons）開發瞭許多數學模型用來進行分析和交易，這些基本上是自動完成。他用計算機編程建立模型分析股票價格，從而能進行很輕鬆的交易並獲利。這些模型是建立在海量的數據基礎上的，所以具有可靠性並可進行實際預測，1989～2009年，他操盤的大奬章基金平均年迴報率高達35%，較同期標普500指數年均迴報率高20多個百分點，比金融大鰐索羅斯和股神巴菲特的操盤錶現都高齣10餘個百分點。即便是在次貸危機爆發的2007年，該基金的迴報率仍高達85%。西濛斯成就瞭世界上最偉大的對衝基金之一：大奬章基金。大數據的曆史相對較晚一些。2008年年末，大數據纔得到部分美國知名計算機科學研究人員的認可，但在2013年，大數據就已經風靡全球，成為一個時代的符號。我們早在2002年開始從事金融數據挖掘研究和教學，2011年正式給本科生開設證券數據統計建模與實證分析課程，2013年結閤大數據發展，給碩士生和博士生開設瞭金融大數據統計方法與實證的課程。

《量化交易策略的基石：金融時間序列分析與建模》 內容簡介： 本書旨在為金融從業者、研究人員以及對金融市場量化分析感興趣的讀者提供一個係統深入的金融時間序列分析理論框架與實操指南。我們將超越對數據的簡單描述，直擊金融市場內在的價格波動規律和風險傳染機製，通過嚴謹的統計建模方法，揭示金融資産價格序列所蘊含的豐富信息。 全書共分為四個主要部分： 第一部分：金融時間序列的經典理論與初步探索 本部分將從基礎概念入手，係統梳理金融時間序列的基本特徵，如平穩性、自相關性、異方差性等。我們將深入講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）模型，以及更強大的自迴歸積分滑動平均（ARIMA）模型，重點闡述它們在捕捉金融市場短期依賴性和均值迴歸現象中的作用。同時，我們將探討如何對非平穩時間序列進行差分處理，使其轉化為平穩序列，以便進行建模。此外，還會介紹一些基礎的統計檢驗方法，用於判斷序列的平穩性、檢驗模型殘差的白噪聲性質等，為後續的復雜模型奠定基礎。 第二部分：高階金融時間序列模型的構建與應用 金融市場的波動性並非恒定不變，而是呈現齣集聚性特徵，即大的價格變動往往會伴隨著大的變動，小的變動則會伴隨著小的變動。針對這一關鍵特徵，本部分將重點介紹條件異方差模型，包括廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型及其各種變種（如EGARCH, GJR-GARCH等）。我們將詳細講解這些模型如何捕捉金融資産收益率的波動率集群效應，並介紹如何利用這些模型進行波動率預測，這對於風險管理、期權定價等至關重要。此外，我們還將觸及狀態空間模型與卡爾曼濾波，它們能有效地處理具有隱藏狀態的時間序列，在宏觀經濟預測、資産配置等領域有著廣泛應用。 第三部分：多變量金融時間序列的聯動分析與傳染效應 在真實的金融市場中，不同資産之間並非孤立存在，而是相互影響、相互聯動。本部分將轉嚮多變量時間序列分析，深入講解嚮量自迴歸（VAR）模型，用於分析多個金融時間序列之間的動態關係，識彆 Granger 因果關係，以及進行多變量預測。我們將進一步探討協整模型，當多個非平穩時間序列存在長期均衡關係時，協整分析能夠揭示這種潛在的穩定聯係，對於資産組閤的構建和套利策略的設計具有重要的理論指導意義。在此基礎上，我們將引入嚮量誤差修正模型（VECM），結閤瞭VAR和協整的思想，能夠更全麵地刻畫多變量時間序列的短期動態與長期均衡。此外，本部分還將重點關注金融危機時期的資産聯動性與傳染效應，通過計量模型分析風險如何在不同市場和資産類彆之間傳遞。 第四部分：金融時間序列模型的實證分析與前沿探索 本部分將理論與實踐相結閤，通過實際金融數據的案例分析，指導讀者如何選擇、構建、檢驗和應用上述各類金融時間序列模型。我們將重點介紹常用的計量軟件（如R, Stata, EViews等）在金融時間序列分析中的具體操作流程，包括數據預處理、模型估計、結果解讀和診斷檢驗。此外，我們還將簡要介紹一些前沿的金融時間序列分析方法，如分位數迴歸、非參數時間序列模型，以及在復雜市場環境下，如何運用機器學習技術與傳統計量模型相結閤，以期獲得更優的預測性能和更深入的市場洞察。本書的最終目標是賦能讀者運用量化思維和統計工具，在復雜的金融市場中做齣更明智的決策，規避風險，捕捉收益。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書，主要是被“金融大數據”這個概念所吸引，想瞭解一下，當海量數據遇上金融，究竟會産生怎樣的化學反應。書中確實展現瞭大數據在金融領域的廣泛應用，從風險控製到市場預測，再到客戶關係管理，幾乎涵蓋瞭金融業務的方方麵麵。我特彆關注書中關於如何利用機器學習算法來構建金融模型的章節，例如支持嚮量機、隨機森林等，這些算法在處理非綫性關係和高維數據方麵錶現齣色，讓我看到瞭金融分析的巨大潛力。然而，在閱讀過程中，我發現本書在講解統計方法時，往往側重於理論推導和模型構建，對於如何將這些方法應用於實際的金融數據分析，以及如何解釋分析結果，我覺得還有提升的空間。例如，書中提到的一些時間序列模型，雖然我能理解其基本原理，但要我獨立地去選擇閤適的模型、進行參數檢驗，並最終做齣有意義的金融決策，還是覺得有些力不從心。我希望書中能提供更多具體的實操指導，例如詳細的數據預處理步驟、模型評估指標的選擇，以及如何將模型輸齣轉化為 actionable insights。我感覺這本書更像是一本“理論參考書”，它為我們打開瞭金融大數據分析的理論大門，但要真正掌握其中的技能，還需要大量的實踐和經驗的積纍。

評分☆☆☆☆☆

我之所以選擇這本書，是因為我對金融領域如何利用大數據來提升效率和決策質量非常感興趣。書中的確提供瞭很多關於這方麵的見解，例如如何利用大數據來更精準地評估信用風險，如何通過分析市場情緒來預測資産價格的波動，以及如何利用數據挖掘技術來發現潛在的投資機會。書中提及的一些統計分析方法，例如迴歸分析、因子分析，都讓我對金融數據有瞭更深入的認識。但是，當我讀到一些關於復雜統計模型和算法的章節時，我發現自己很難跟上思路。我承認，我對統計學理論的掌握還不夠深入，尤其是那些涉及多變量分析和機器學習的章節，我常常需要反復閱讀，甚至查閱其他資料纔能勉強理解。書中給齣的案例分析，雖然很有啓發性，但有時候細節方麵可能不夠詳盡，讓我無法完全理解整個分析過程。我希望能有更具體的步驟指導，或者提供一些代碼示例，讓我能夠親手去實踐，從而更好地掌握這些統計方法。總的來說，這本書為我提供瞭一個認識金融大數據分析領域的窗口，讓我看到瞭這個領域的廣闊前景，但要真正掌握其中的技術，還需要我付齣更多的努力，去學習和實踐。

評分☆☆☆☆☆

我買這本書的初衷，更多的是想瞭解金融行業在擁抱大數據之後，究竟發生瞭哪些深刻的變革，以及這些變革背後隱藏著哪些新的技術和方法。翻開書本，首先映入眼簾的是那些令人印象深刻的圖錶和統計模型，它們似乎在描繪著一個由數據驅動的金融世界。書中探討瞭許多當下熱門的金融應用場景，比如利用大數據進行信用評分、反洗錢、市場預測等等，這些都讓我看到瞭金融科技的巨大潛力。然而，在深入閱讀的過程中，我發現要真正理解這些應用背後的統計原理，需要相當的專業知識儲備。書中涉及到的計量經濟學模型、機器學習算法，對於非科班齣身的我來說，閱讀起來還是頗具挑戰性的。我嘗試去消化那些復雜的數學公式和理論推導，但很多時候，我隻能理解其錶麵含義，而無法領悟其精髓。尤其是當書中結閤大量的實證案例進行分析時，我常常會睏惑於數據的來源、模型的選擇以及結果的解釋。例如，書中提到的一些時間序列分析方法，如ARIMA模型、GARCH模型等，雖然我大概知道它們是用來分析金融時間序列數據的，但要我獨立地去運用這些模型，並理解其參數的經濟含義，還有很長的路要走。我感覺這本書更像是一本“指南”，它指明瞭金融大數據分析的方嚮和可能性，但具體如何操作，如何剋服技術上的難題，可能還需要讀者自己去大量的實踐和摸索。對於我而言，這本書的價值在於它拓展瞭我的視野，讓我認識到金融大數據分析的廣度和深度，但要真正掌握其中的方法，還需要更多的理論學習和實踐經驗的積纍。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先就被它厚重的體量和嚴謹的封麵設計所吸引，感覺它一定是一本內容詳實、乾貨滿滿的書。我比較感興趣的是書中關於利用大數據進行客戶畫像和精準營銷的部分，因為這涉及到如何從海量數據中挖掘有價值的信息，以更好地理解客戶需求，並提供個性化的金融産品和服務。書中對一些數據挖掘技術，如聚類分析、關聯規則挖掘等進行瞭詳細的介紹，這些都讓我眼前一亮。然而，在深入閱讀的過程中，我發現書中對統計方法的講解，往往是以一種非常理論化、數學化的方式呈現的，這對我來說，閱讀起來還是有一定難度的。我嘗試去理解那些復雜的公式推導和統計假設，但很多時候，我隻能理解其大緻意思，而無法深入掌握其內在邏輯。尤其是當書中結閤具體的金融案例進行分析時，我常常會覺得，如果能有更直觀的圖示或者更簡化的語言來解釋這些統計模型，對我來說會更加友好。例如，書中提到的一些時間序列模型，我雖然能理解它們在金融市場預測中的應用，但要我獨立地去選擇閤適的模型、設定參數並解釋模型結果，對我來說還是一個不小的挑戰。我感覺這本書更像是一本“參考手冊”，它提供瞭大量的統計方法和理論，但如何將這些理論轉化為實際的操作，還需要讀者具備相當的實踐經驗和技術能力。對於我這樣希望快速上手金融大數據分析的讀者來說，這本書的門檻可能稍高。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我看來，就像是一本金融大數據分析的“工具箱”，裏麵塞滿瞭各種各樣的統計方法和模型，等待著我去一一解鎖。我尤其對書中關於如何利用大數據進行欺詐檢測的部分很感興趣，因為金融欺詐一直是行業內的大問題，如果能用技術手段來防範，那價值就太大瞭。書中提到的異常檢測、分類模型等，都讓我覺得非常有希望。但是，當我看那些密密麻麻的公式和復雜的推導時，我還是感到有點望而卻步。我承認，我的統計學基礎並不牢固，對於那些高深的理論，我需要花很長時間去理解。而且，書中很多地方都提及瞭編程實現，但我對編程的掌握也僅僅停留在初級階段，要熟練運用到金融大數據分析中，還有很長的路要走。我希望書中能有一些更友好的入門指導，或者更詳細的實操步驟，讓我能夠一步一步地跟著學下去，而不是直接麵對一大堆理論和代碼。例如，在講解某個統計模型時，如果能提供一個完整的端到端案例，從數據獲取、預處理，到模型構建、評估，再到結果解釋，那對我來說會非常有幫助。目前，這本書更像是為那些已經具備一定統計學和編程基礎的讀者準備的，對於我這樣的初學者來說，需要一些額外的努力和學習。

評分☆☆☆☆☆

這本書，怎麼說呢，我一開始抱著學習的心態買的，畢竟金融和大數據現在太火瞭，感覺不學點相關知識就跟不上時代瞭。拿到書的時候，沉甸甸的，厚厚的，感覺內容肯定很紮實。翻開第一頁，就看到裏麵洋洋灑灑寫滿瞭各種公式和圖錶，我當時腦子裏就“嗡”的一聲，感覺有點懵。我承認，我數學功底不算特彆好，尤其是那些高深的統計學理論，看得我頭暈眼花。書裏的例子，好像都挺貼閤實際的，什麼風險管理、投資組閤優化、欺詐檢測之類的，聽起來都特彆高大上，也特彆有用。但是，當我嘗試去理解那些背後的統計模型和算法時，就覺得有點吃力瞭。比如，書裏講到的一些迴歸分析，什麼OLS、GLS，我雖然知道大概意思，但是要自己動手去實現，去解釋結果，就覺得少瞭點什麼，可能是一些更基礎的概念或者更直觀的解釋吧。而且，書中很多地方都提到瞭R語言和Python，我雖然會一些基礎的編程，但要靈活運用到金融大數據分析中，還需要大量的實踐和經驗。我感覺這本書更像是一本“百科全書”，裏麵涵蓋瞭方方麵麵，但對於我這個初學者來說，可能需要一個循序漸進的過程，而不是直接接觸到這麼密集的信息。我希望書中能有一些更詳細的步驟解析，或者一些更易懂的入門引導，讓我能夠一步一步地跟著學下去，而不是被大量的專業術語和復雜的模型嚇退。當然，這可能也是我個人的學習能力問題，對於那些有紮實統計學和計量經濟學基礎的朋友來說，這本書可能就是寶藏瞭。我還會繼續努力，嘗試去理解裏麵的內容，也許過段時間再來看，會有新的感悟。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題本身就非常有吸引力，金融、大數據、統計方法，這幾個詞組閤在一起，就像是打開瞭通往未來金融世界的一扇門。我特彆關注書中關於大數據在金融風險管理方麵的應用，比如如何利用海量交易數據來識彆潛在的風險點，以及如何構建更精確的風險模型。書中提到的很多方法，例如濛特卡洛模擬、壓力測試等，雖然我在其他渠道也有所瞭解，但在這本書裏，它們被更係統地、更深入地闡述瞭。不過，當我讀到一些關於高級統計模型的部分時，比如因子分析、主成分分析，以及一些非參數統計方法時，我還是感到有些吃力。我承認，我可能對統計學的理解還停留在比較基礎的層麵，對於那些更復雜的模型，我需要花費很多時間和精力去消化。書中給齣的案例，都非常有代錶性，能讓我看到理論是如何應用到實際中的，這對我來說非常有幫助。但是，有時候，案例的描述可能稍顯簡略，我希望能夠有更詳盡的步驟解析，或者提供一些代碼示例，讓我能夠跟著操作一遍，加深理解。我感覺這本書的受眾定位，可能更偏嚮於有一定統計學基礎，或者在金融領域有實際工作經驗的讀者。對於我這樣的初學者來說，可能需要先補充一些基礎的統計學知識，再來閱讀這本書，這樣纔能更好地吸收其中的內容。總的來說，這本書提供瞭一個非常好的起點，讓我看到瞭金融大數據分析的無限可能，但也提醒瞭我，這需要持續的學習和實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本書我入手的原因，是想瞭解一下，現在金融界到底是怎麼玩轉大數據的，感覺這個領域變化太快瞭，不學習就會被淘汰。拿到書後，我發現裏麵充斥著各種我不太熟悉的統計術語和模型，比如什麼迴歸分析、時間序列分析，還有各種復雜的公式。我承認，我數學功底一般，尤其是統計這塊，之前接觸得不多。書中提到的那些金融案例，聽起來都特彆吸引人，比如利用大數據來預測股票價格、識彆欺詐行為、優化投資組閤等等，這些都讓我覺得金融行業真是越來越“高科技”瞭。但是，每當我試圖去理解那些背後的統計原理時，就感覺腦袋有點不夠用瞭。比如，書中講到的一些模型的假設條件，或者參數的估計方法，我聽著都覺得有點玄乎。我更希望書中能有一些更貼近實際操作的指導，比如，如何用Python或者R語言來實現這些統計方法，如何處理實際金融數據中的各種問題，比如缺失值、異常值等等。雖然書中也提到瞭編程工具，但感覺更多的是理論上的介紹，而不是手把手的教學。我嘗試著去對照書中的例子，但實際操作起來，還是會遇到各種各樣的問題。我感覺這本書的定位，可能更適閤那些已經有一定統計學或者計量經濟學基礎，並且對金融領域有深入瞭解的讀者。對於我這樣的初學者來說，可能需要先啃一些更基礎的統計學教材，再來挑戰這本書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，恰逢金融行業轉型升級的關鍵時期，大數據和統計方法在其中扮演著越來越重要的角色，這讓我對它充滿瞭期待。我關注的重點在於書中如何將前沿的統計理論與實際的金融業務相結閤，比如如何利用大數據進行金融産品定價，如何通過機器學習模型來預測市場走勢，以及如何運用統計方法來構建更有效的金融風控體係。書中確實提供瞭一些令人耳目一新的視角和方法，讓我看到瞭金融分析的未來發展方嚮。然而，在閱讀過程中，我發現本書的統計學內容，對於非專業人士來說，可能存在一定的門檻。例如，書中對一些復雜統計模型的數學推導和假設檢驗過程，我嘗試去理解，但很多時候，我隻能理解其應用場景，而無法深入掌握其理論基礎。我希望書中能有更清晰的圖示和更通俗易懂的語言來解釋這些復雜的概念，尤其是在結閤金融案例時，如果能提供更詳細的步驟解析和代碼示例，將有助於我更好地理解和應用這些方法。總的來說，這本書為我提供瞭一個瞭解金融大數據統計方法的高級視角，但要真正掌握其中的精髓，還需要我花更多的時間去學習相關的統計學知識，並進行大量的實踐操作。

評分☆☆☆☆☆

我選擇這本書，是因為我一直對金融領域如何利用數據來驅動決策很感興趣，而“統計方法”這個詞，則意味著它將提供一種嚴謹的分析框架。書中確實展示瞭大數據在金融領域的多種應用，比如風險評估、投資分析、市場預測等，這些都讓我看到瞭金融科技的強大力量。我比較關注書中關於如何利用統計模型來衡量和管理金融風險的部分，例如 VaR（風險價值）的計算，以及如何利用曆史數據來模擬未來的市場情景。然而，當我深入到書中關於統計模型的具體講解時，我發現自己有些跟不上節奏。書中對一些統計方法的介紹，往往是以數學公式和理論推導為主，這對我來說，理解起來有些吃力。我更希望書中能有一些更直觀的圖解，或者更貼近實際操作的案例分析，讓我能夠更清晰地理解這些統計模型是如何工作的，以及它們在金融實踐中是如何應用的。例如，在解釋某個迴歸模型時，如果能提供實際的金融數據，並一步一步地演示如何進行數據清洗、模型構建、結果解釋，那對我來說會非常有幫助。這本書為我打開瞭金融大數據分析的一扇門，但要真正走進去，我還需要學習更多基礎的統計學知識，並進行大量的實踐。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯

評分☆☆☆☆☆

非常不錯

評分☆☆☆☆☆

內容不錯

評分☆☆☆☆☆

好好好。相當不錯

評分☆☆☆☆☆

好好好。相當不錯

評分☆☆☆☆☆

給大一學生作啓濛讀物最閤適。竟然還是國傢自然科學基金的成果，替他們感到丟人。

評分☆☆☆☆☆

書有點薄，參考用吧。

評分☆☆☆☆☆

好好好。相當不錯

評分☆☆☆☆☆

正在看，好好學習，天天嚮上