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中国人民银行调查统计司 著

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• 金融统计
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• 时间序列分析
• 数据分析
• 投资分析
• 风险管理
• 金融工程
• 统计学
• 2015年金融数据

店铺： 广影图书专营店

出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504980052

商品编码：29729451206

包装：平装

出版时间：2015-12-01

基本信息

书名:金融统计与分析2015 12

定价：30.00元

售价：20.4元,便宜9.6元,折扣68

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：2015-12-01

ISBN：9787504980052

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页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

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内容提要

目录

作者介绍

文摘

序言

深度解析金融市场：洞察数据背后的驱动力 金融市场，一个充满机遇与挑战的复杂生态系统，其运行轨迹与内在规律，始终是投资者、分析师、研究者乃至政策制定者最为关注的焦点。本书并非对某一特定年份的金融统计数据进行简单罗列或回顾，而是旨在深入剖析金融统计分析的核心方法、理论框架及其在理解和预测金融市场动态中的关键作用。我们将一同探索，如何通过严谨的量化工具，揭示数据背后隐藏的深层逻辑，从而在纷繁复杂的市场信息中抓住投资脉搏，规避潜在风险。 第一篇：金融统计学基础与核心概念 在深入金融市场分析之前，扎实的统计学基础是不可或缺的。本篇将系统梳理金融统计学的基础知识，包括但不限于： 随机变量与概率分布： 我们将从金融资产价格的随机性入手，介绍常用的概率分布，如正态分布、对数正态分布、泊松分布等，并探讨它们在金融建模中的适用性。例如，为什么股票价格的收益率在某些情况下可以近似看作服从正态分布，而某些极端事件的发生概率则需要使用更复杂的分布来刻画。我们将通过实际的金融数据案例，直观理解这些概念。 统计量与描述性统计： 如何有效地概括和描述金融数据的特征？我们将学习如何计算和解读均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计量，它们是理解数据分布形态、离散程度以及潜在风险的重要指标。例如，通过比较不同资产的收益率标准差，我们可以初步评估其波动性的大小，进而为风险管理提供依据。 参数估计与假设检验： 在金融建模中，我们常常需要估计模型的参数，并对模型或理论的有效性进行检验。本篇将介绍点估计和区间估计的方法，以及t检验、F检验、卡方检验等常用的假设检验技术。例如，我们会探讨如何使用历史数据来估计某个金融模型的波动率参数，并如何检验该参数是否显著。 回归分析基础： 回归分析是揭示变量之间关系的重要工具。我们将从简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归，重点讲解回归系数的解释、拟合优度检验（如R方）以及多重共线性等问题。在金融领域，回归分析可以用于解释资产价格的影响因素，例如，分析利率、通货膨胀率等宏观经济变量如何影响股票市场的走势。 时间序列分析导论： 金融数据具有显著的时间依赖性，因此时间序列分析是金融统计中不可或缺的一部分。本篇将介绍时间序列的基本概念，如平稳性、自相关性、偏自相关性等，并初步介绍AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型。我们会关注如何识别时间序列的模式，例如是否存在趋势、季节性或周期性。 第二篇：金融数据分析与建模 在掌握了基础统计工具后，本篇将聚焦于金融数据的实际分析与建模，重点讲解一些在金融领域广泛应用的统计模型和技术： 多元统计分析： 金融市场中的变量众多且相互关联，多元统计分析能够帮助我们处理这些复杂的关系。我们将介绍主成分分析（PCA）和因子分析，它们可以用于降维，识别隐藏在众多变量背后的主要驱动因素，从而简化模型并提高分析效率。例如，我们可以利用PCA来寻找影响股票组合收益率的少数几个关键风险因子。 协方差与相关性分析： 投资组合的构建和风险管理离不开对资产之间相互关系的理解。我们将深入探讨协方差矩阵的构建和解释，以及相关系数的意义。尤其会关注如何利用相关性信息来构建分散化投资组合，以降低整体风险。 广义线性模型（GLM）： 对于非正态分布的金融数据，如二元选择（如违约/不违约）、计数数据（如交易次数），广义线性模型提供了更灵活的建模框架。我们将介绍逻辑回归和泊松回归等模型，并探讨其在信用评分、风险建模等领域的应用。 计量经济学模型在金融中的应用： 计量经济学提供了丰富的工具来分析经济和金融数据。本篇将深入介绍在金融领域常用的计量经济学模型，例如，我们可能会探讨ADF检验、PP检验等单位根检验方法，以判断时间序列的平稳性，这对于避免虚假回归至关重要。我们也会关注协整检验，它能够揭示不同经济变量之间可能存在的长期均衡关系。 模型诊断与选择： 无论构建何种模型，其有效性都依赖于模型的准确性和稳定性。我们将学习如何进行模型诊断，识别模型中的问题，如异方差、自相关性等，并掌握模型选择的标准，如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等，以选择最优的模型。 第三篇：风险管理与量化交易中的统计应用 金融统计分析的最终目标之一是为风险管理和量化交易提供坚实的理论和实践支持。本篇将探讨统计方法在这些领域的具体应用： 风险度量： 如何量化金融风险？我们将介绍各种风险度量指标，如VaR（在险价值）、CVaR（条件在险价值）等，并探讨如何使用历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法来计算这些指标。例如，我们将展示如何计算一个投资组合在给定置信水平下的VaR。 波动率建模： 波动率是衡量金融资产风险的关键指标，且其自身也具有动态性。我们将介绍ARCH（自回归条件异方差）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型，它们能够捕捉金融时间序列中波动的聚集性特征，并用于预测未来的波动率。 信用风险计量： 违约风险是金融机构面临的重要风险。本篇将介绍基于统计模型的信用风险计量方法，如逻辑回归模型、生存分析等，以及它们在评估借款人违约概率中的作用。 量化策略开发： 随着量化投资的兴起，统计分析在策略开发中的作用日益凸显。我们将探讨如何利用统计套利、因子投资、机器学习等技术来开发量化交易策略，并关注策略的回测和优化。 事件研究法： 如何衡量特定事件（如公司财报发布、政策调整）对金融资产价格的影响？我们将介绍事件研究法的基本原理和应用，通过统计方法量化事件的冲击效应。 第四篇：前沿视角与未来展望 在掌握了金融统计分析的基础和应用之后，本篇将展望金融统计领域的前沿发展和未来趋势： 机器学习在金融中的应用： 机器学习技术，如支持向量机、随机森林、神经网络等，在处理高维度、非线性金融数据方面展现出强大的潜力。我们将探讨这些技术如何应用于风险预测、欺诈检测、阿尔法挖掘等领域。 大数据与金融科技： 随着金融数据的爆炸式增长，大数据分析和金融科技（FinTech）正在重塑金融行业。本篇将讨论如何利用大数据技术和分布式计算框架来处理海量金融数据，以及FinTech如何驱动金融服务创新。 高频交易与微观结构分析： 高频交易产生海量的微观数据，其分析需要特殊的统计工具。我们将简要介绍高频交易数据特点以及微观市场结构分析的基本概念。 跨学科融合： 金融统计正与其他学科（如计算机科学、数学、物理学）不断融合，催生出新的研究方向和分析方法。 本书力求通过理论讲解、案例分析和模型演示相结合的方式，帮助读者建立起坚实的金融统计分析知识体系，掌握分析金融市场数据、理解金融风险、开发量化策略的核心能力。我们相信，通过深入理解和灵活运用金融统计的工具，您将能更清晰地洞察金融市场的脉搏，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我当时正在研究如何构建一个能稳定盈利的量化交易策略，主要困扰在于如何有效地处理和分析海量的历史交易数据，并从中提取出有价值的信号。朋友推荐了这本书，说里面有讲到一些时间序列分析的方法。拿到书后，我迫不及待地翻到了相关章节。让我惊喜的是，书中对ARIMA模型、GARCH模型等经典时间序列模型的介绍，并没有停留在理论层面，而是结合了大量的金融市场数据进行演示。作者一步步地展示了如何使用这些模型来捕捉资产价格的自相关性、异方差性等特征，并且还讨论了如何根据模型的诊断结果来调整模型参数，以获得更优的拟合效果。书中还提到了如何利用这些模型来预测未来一段时间的波动率，这对我构建风险管理模块至关重要。更重要的是，作者在讲解过程中，反复强调了模型的局限性和实际应用中的注意事项，例如过拟合的风险、模型选择的依据等，这些非常接地气的提醒，让我避免了很多可能走过的弯路。这本书让我对如何从杂乱无章的市场数据中提炼出有用的信息有了更深的理解，也为我后续的策略开发打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书，拿到手的时候，其实我并没有抱太大的期望。毕竟“金融统计与分析”这个名字，听起来就有些枯燥乏味，像是大学里需要啃的教科书。我当时急需一些关于市场波动性量化模型的东西，以为这会是那种晦涩难懂、充斥着各种数学公式和理论的参考书。然而，翻开第一页，我就被它不同于我预想的风格吸引了。作者并没有一开始就抛出复杂的模型，而是用一种非常贴近实际的语言，从金融市场的基本运作原理讲起，穿插了一些生动的案例。我记得其中有一个章节，详细讲解了不同国家在金融危机期间是如何通过数据分析来预警和应对的，这些真实的历史事件，加上作者对数据背后逻辑的抽丝剥茧，让我第一次觉得“金融统计”原来可以这么有意思。它不是冷冰冰的数字游戏，而是洞察市场脉搏、理解经济运行规律的有力工具。我开始重新审视那些我曾经觉得难以理解的市场现象，例如资产价格为何会如此剧烈地波动，不同资产类别之间的相关性是如何变化的，以及如何通过历史数据来预测未来的不确定性。这本书让我明白，金融统计并非只是理论，更是实实在在的决策依据。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的出版年份让我一开始有些犹豫，毕竟金融市场瞬息万变，几年前的书籍内容是否还能跟得上当前的潮流，这是一个大问题。然而，当我深入阅读之后，我发现那些基础的金融统计学原理和分析方法，其核心价值是相对稳定的。这本书涵盖了很多金融分析的经典工具和理论，例如回归分析在资产定价中的应用、因子模型的研究、以及对市场微观结构的一些探讨。即使是在2015年，这些内容就已经非常前沿和重要。作者在讲解这些内容时，不仅仅是罗列公式，更侧重于这些理论在实际金融问题中的应用场景和解释力。书中对不同模型之间关系的梳理，以及对模型选择和检验的详细阐述，帮助我建立了一个更系统化的金融分析框架。这本书让我认识到，理解金融市场的底层逻辑和通用的分析方法，比追逐转瞬即逝的市场热点更为重要。它为我提供了一个坚实的理论基础，让我能够更好地理解和适应未来可能出现的各种新的金融工具和市场变化。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，原来金融领域的数据分析并没有想象中那么高不可攀。我之前一直觉得，要做好金融分析，必须是数学系出身，精通各种复杂的统计学理论。但这本书打破了我的固有观念。作者在讲解每一个统计学概念时，都会用金融市场的实际例子来辅助说明，比如在讲到假设检验时，他会用一个例子来解释如何判断一项新的投资策略是否真的比之前的策略有显著的优势，而不是偶然的差异。这种“化繁为简”的讲解方式，让我这个非统计学专业背景的人，也能轻松理解那些看似高深的理论。书中还介绍了一些常用的统计软件和编程语言在金融分析中的应用，虽然我当时还没有深入学习这些工具，但知道有这些工具的存在，并且看到了它们能够解决的实际问题，就极大地激发了我学习的兴趣。这本书就像一座桥梁，连接了金融市场和统计学知识，让我看到了一条通往更深入金融分析的道路，而且这条路似乎比我想象的要平坦得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，对于我这样刚入行不久的金融从业者来说，简直是一场及时雨。我一直在努力理解为什么有些金融产品，在特定的市场环境下，会出现与常理不符的价格变动，以及如何才能更准确地评估这些产品的风险。书中的一部分内容，深入浅出地讲解了各种金融工具的定价模型，特别是对衍生品定价的分析，让我对期权、期货等产品的内在价值有了更清晰的认识。作者通过对历史数据进行回溯分析，展示了不同宏观经济因素和市场情绪对这些产品价格的影响程度，以及如何利用统计方法来量化这些影响。我尤其对书中关于风险度量（VaR）的讨论印象深刻，它详细介绍了不同VaR计算方法的原理、优缺点以及在实际应用中需要注意的问题，这对我理解和管理投资组合的风险提供了非常有价值的参考。这本书让我能够更好地理解金融市场的复杂性，并为我在日常工作中进行投资决策和风险评估提供了坚实的理论支持。