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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
• 金融工程
• 統計學
• 2015年金融數據

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504980052

商品編碼：29729451206

包裝：平裝

齣版時間：2015-12-01

基本信息

書名:金融統計與分析2015 12

定價：30.00元

售價：20.4元,便宜9.6元,摺扣68

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：2015-12-01

ISBN：9787504980052

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頁碼：

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

目錄

作者介紹

文摘

序言

深度解析金融市場：洞察數據背後的驅動力 金融市場，一個充滿機遇與挑戰的復雜生態係統，其運行軌跡與內在規律，始終是投資者、分析師、研究者乃至政策製定者最為關注的焦點。本書並非對某一特定年份的金融統計數據進行簡單羅列或迴顧，而是旨在深入剖析金融統計分析的核心方法、理論框架及其在理解和預測金融市場動態中的關鍵作用。我們將一同探索，如何通過嚴謹的量化工具，揭示數據背後隱藏的深層邏輯，從而在紛繁復雜的市場信息中抓住投資脈搏，規避潛在風險。 第一篇：金融統計學基礎與核心概念 在深入金融市場分析之前，紮實的統計學基礎是不可或缺的。本篇將係統梳理金融統計學的基礎知識，包括但不限於： 隨機變量與概率分布： 我們將從金融資産價格的隨機性入手，介紹常用的概率分布，如正態分布、對數正態分布、泊鬆分布等，並探討它們在金融建模中的適用性。例如，為什麼股票價格的收益率在某些情況下可以近似看作服從正態分布，而某些極端事件的發生概率則需要使用更復雜的分布來刻畫。我們將通過實際的金融數據案例，直觀理解這些概念。 統計量與描述性統計： 如何有效地概括和描述金融數據的特徵？我們將學習如何計算和解讀均值、方差、標準差、偏度、峰度等統計量，它們是理解數據分布形態、離散程度以及潛在風險的重要指標。例如，通過比較不同資産的收益率標準差，我們可以初步評估其波動性的大小，進而為風險管理提供依據。 參數估計與假設檢驗： 在金融建模中，我們常常需要估計模型的參數，並對模型或理論的有效性進行檢驗。本篇將介紹點估計和區間估計的方法，以及t檢驗、F檢驗、卡方檢驗等常用的假設檢驗技術。例如，我們會探討如何使用曆史數據來估計某個金融模型的波動率參數，並如何檢驗該參數是否顯著。 迴歸分析基礎： 迴歸分析是揭示變量之間關係的重要工具。我們將從簡單綫性迴歸開始，逐步過渡到多元綫性迴歸，重點講解迴歸係數的解釋、擬閤優度檢驗（如R方）以及多重共綫性等問題。在金融領域，迴歸分析可以用於解釋資産價格的影響因素，例如，分析利率、通貨膨脹率等宏觀經濟變量如何影響股票市場的走勢。 時間序列分析導論： 金融數據具有顯著的時間依賴性，因此時間序列分析是金融統計中不可或缺的一部分。本篇將介紹時間序列的基本概念，如平穩性、自相關性、偏自相關性等，並初步介紹AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA（自迴歸移動平均）模型。我們會關注如何識彆時間序列的模式，例如是否存在趨勢、季節性或周期性。 第二篇：金融數據分析與建模 在掌握瞭基礎統計工具後，本篇將聚焦於金融數據的實際分析與建模，重點講解一些在金融領域廣泛應用的統計模型和技術： 多元統計分析： 金融市場中的變量眾多且相互關聯，多元統計分析能夠幫助我們處理這些復雜的關係。我們將介紹主成分分析（PCA）和因子分析，它們可以用於降維，識彆隱藏在眾多變量背後的主要驅動因素，從而簡化模型並提高分析效率。例如，我們可以利用PCA來尋找影響股票組閤收益率的少數幾個關鍵風險因子。 協方差與相關性分析： 投資組閤的構建和風險管理離不開對資産之間相互關係的理解。我們將深入探討協方差矩陣的構建和解釋，以及相關係數的意義。尤其會關注如何利用相關性信息來構建分散化投資組閤，以降低整體風險。 廣義綫性模型（GLM）： 對於非正態分布的金融數據，如二元選擇（如違約/不違約）、計數數據（如交易次數），廣義綫性模型提供瞭更靈活的建模框架。我們將介紹邏輯迴歸和泊鬆迴歸等模型，並探討其在信用評分、風險建模等領域的應用。 計量經濟學模型在金融中的應用： 計量經濟學提供瞭豐富的工具來分析經濟和金融數據。本篇將深入介紹在金融領域常用的計量經濟學模型，例如，我們可能會探討ADF檢驗、PP檢驗等單位根檢驗方法，以判斷時間序列的平穩性，這對於避免虛假迴歸至關重要。我們也會關注協整檢驗，它能夠揭示不同經濟變量之間可能存在的長期均衡關係。 模型診斷與選擇： 無論構建何種模型，其有效性都依賴於模型的準確性和穩定性。我們將學習如何進行模型診斷，識彆模型中的問題，如異方差、自相關性等，並掌握模型選擇的標準，如赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）等，以選擇最優的模型。 第三篇：風險管理與量化交易中的統計應用 金融統計分析的最終目標之一是為風險管理和量化交易提供堅實的理論和實踐支持。本篇將探討統計方法在這些領域的具體應用： 風險度量： 如何量化金融風險？我們將介紹各種風險度量指標，如VaR（在險價值）、CVaR（條件在險價值）等，並探討如何使用曆史模擬法、參數法和濛特卡洛模擬法來計算這些指標。例如，我們將展示如何計算一個投資組閤在給定置信水平下的VaR。 波動率建模： 波動率是衡量金融資産風險的關鍵指標，且其自身也具有動態性。我們將介紹ARCH（自迴歸條件異方差）和GARCH（廣義自迴歸條件異方差）模型，它們能夠捕捉金融時間序列中波動的聚集性特徵，並用於預測未來的波動率。 信用風險計量： 違約風險是金融機構麵臨的重要風險。本篇將介紹基於統計模型的信用風險計量方法，如邏輯迴歸模型、生存分析等，以及它們在評估藉款人違約概率中的作用。 量化策略開發： 隨著量化投資的興起，統計分析在策略開發中的作用日益凸顯。我們將探討如何利用統計套利、因子投資、機器學習等技術來開發量化交易策略，並關注策略的迴測和優化。 事件研究法： 如何衡量特定事件（如公司財報發布、政策調整）對金融資産價格的影響？我們將介紹事件研究法的基本原理和應用，通過統計方法量化事件的衝擊效應。 第四篇：前沿視角與未來展望 在掌握瞭金融統計分析的基礎和應用之後，本篇將展望金融統計領域的前沿發展和未來趨勢： 機器學習在金融中的應用： 機器學習技術，如支持嚮量機、隨機森林、神經網絡等，在處理高維度、非綫性金融數據方麵展現齣強大的潛力。我們將探討這些技術如何應用於風險預測、欺詐檢測、阿爾法挖掘等領域。 大數據與金融科技： 隨著金融數據的爆炸式增長，大數據分析和金融科技（FinTech）正在重塑金融行業。本篇將討論如何利用大數據技術和分布式計算框架來處理海量金融數據，以及FinTech如何驅動金融服務創新。 高頻交易與微觀結構分析： 高頻交易産生海量的微觀數據，其分析需要特殊的統計工具。我們將簡要介紹高頻交易數據特點以及微觀市場結構分析的基本概念。 跨學科融閤： 金融統計正與其他學科（如計算機科學、數學、物理學）不斷融閤，催生齣新的研究方嚮和分析方法。 本書力求通過理論講解、案例分析和模型演示相結閤的方式，幫助讀者建立起堅實的金融統計分析知識體係，掌握分析金融市場數據、理解金融風險、開發量化策略的核心能力。我們相信，通過深入理解和靈活運用金融統計的工具，您將能更清晰地洞察金融市場的脈搏，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書，拿到手的時候，其實我並沒有抱太大的期望。畢竟“金融統計與分析”這個名字，聽起來就有些枯燥乏味，像是大學裏需要啃的教科書。我當時急需一些關於市場波動性量化模型的東西，以為這會是那種晦澀難懂、充斥著各種數學公式和理論的參考書。然而，翻開第一頁，我就被它不同於我預想的風格吸引瞭。作者並沒有一開始就拋齣復雜的模型，而是用一種非常貼近實際的語言，從金融市場的基本運作原理講起，穿插瞭一些生動的案例。我記得其中有一個章節，詳細講解瞭不同國傢在金融危機期間是如何通過數據分析來預警和應對的，這些真實的曆史事件，加上作者對數據背後邏輯的抽絲剝繭，讓我第一次覺得“金融統計”原來可以這麼有意思。它不是冷冰冰的數字遊戲，而是洞察市場脈搏、理解經濟運行規律的有力工具。我開始重新審視那些我曾經覺得難以理解的市場現象，例如資産價格為何會如此劇烈地波動，不同資産類彆之間的相關性是如何變化的，以及如何通過曆史數據來預測未來的不確定性。這本書讓我明白，金融統計並非隻是理論，更是實實在在的決策依據。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的齣版年份讓我一開始有些猶豫，畢竟金融市場瞬息萬變，幾年前的書籍內容是否還能跟得上當前的潮流，這是一個大問題。然而，當我深入閱讀之後，我發現那些基礎的金融統計學原理和分析方法，其核心價值是相對穩定的。這本書涵蓋瞭很多金融分析的經典工具和理論，例如迴歸分析在資産定價中的應用、因子模型的研究、以及對市場微觀結構的一些探討。即使是在2015年，這些內容就已經非常前沿和重要。作者在講解這些內容時，不僅僅是羅列公式，更側重於這些理論在實際金融問題中的應用場景和解釋力。書中對不同模型之間關係的梳理，以及對模型選擇和檢驗的詳細闡述，幫助我建立瞭一個更係統化的金融分析框架。這本書讓我認識到，理解金融市場的底層邏輯和通用的分析方法，比追逐轉瞬即逝的市場熱點更為重要。它為我提供瞭一個堅實的理論基礎，讓我能夠更好地理解和適應未來可能齣現的各種新的金融工具和市場變化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，對於我這樣剛入行不久的金融從業者來說，簡直是一場及時雨。我一直在努力理解為什麼有些金融産品，在特定的市場環境下，會齣現與常理不符的價格變動，以及如何纔能更準確地評估這些産品的風險。書中的一部分內容，深入淺齣地講解瞭各種金融工具的定價模型，特彆是對衍生品定價的分析，讓我對期權、期貨等産品的內在價值有瞭更清晰的認識。作者通過對曆史數據進行迴溯分析，展示瞭不同宏觀經濟因素和市場情緒對這些産品價格的影響程度，以及如何利用統計方法來量化這些影響。我尤其對書中關於風險度量（VaR）的討論印象深刻，它詳細介紹瞭不同VaR計算方法的原理、優缺點以及在實際應用中需要注意的問題，這對我理解和管理投資組閤的風險提供瞭非常有價值的參考。這本書讓我能夠更好地理解金融市場的復雜性，並為我在日常工作中進行投資決策和風險評估提供瞭堅實的理論支持。

評分☆☆☆☆☆

我當時正在研究如何構建一個能穩定盈利的量化交易策略，主要睏擾在於如何有效地處理和分析海量的曆史交易數據，並從中提取齣有價值的信號。朋友推薦瞭這本書，說裏麵有講到一些時間序列分析的方法。拿到書後，我迫不及待地翻到瞭相關章節。讓我驚喜的是，書中對ARIMA模型、GARCH模型等經典時間序列模型的介紹，並沒有停留在理論層麵，而是結閤瞭大量的金融市場數據進行演示。作者一步步地展示瞭如何使用這些模型來捕捉資産價格的自相關性、異方差性等特徵，並且還討論瞭如何根據模型的診斷結果來調整模型參數，以獲得更優的擬閤效果。書中還提到瞭如何利用這些模型來預測未來一段時間的波動率，這對我構建風險管理模塊至關重要。更重要的是，作者在講解過程中，反復強調瞭模型的局限性和實際應用中的注意事項，例如過擬閤的風險、模型選擇的依據等，這些非常接地氣的提醒，讓我避免瞭很多可能走過的彎路。這本書讓我對如何從雜亂無章的市場數據中提煉齣有用的信息有瞭更深的理解，也為我後續的策略開發打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，原來金融領域的數據分析並沒有想象中那麼高不可攀。我之前一直覺得，要做好金融分析，必須是數學係齣身，精通各種復雜的統計學理論。但這本書打破瞭我的固有觀念。作者在講解每一個統計學概念時，都會用金融市場的實際例子來輔助說明，比如在講到假設檢驗時，他會用一個例子來解釋如何判斷一項新的投資策略是否真的比之前的策略有顯著的優勢，而不是偶然的差異。這種“化繁為簡”的講解方式，讓我這個非統計學專業背景的人，也能輕鬆理解那些看似高深的理論。書中還介紹瞭一些常用的統計軟件和編程語言在金融分析中的應用，雖然我當時還沒有深入學習這些工具，但知道有這些工具的存在，並且看到瞭它們能夠解決的實際問題，就極大地激發瞭我學習的興趣。這本書就像一座橋梁，連接瞭金融市場和統計學知識，讓我看到瞭一條通往更深入金融分析的道路，而且這條路似乎比我想象的要平坦得多。