满28包邮 金融统计与分析(2014年9月) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国人民银行调查统计司 著

图书标签:

• 金融统计
• 金融分析
• 统计学
• 经济学
• 数据分析
• 投资
• 理财
• 计量经济学
• 金融
• 2014年9月

店铺： 梅凯瑞图书专营店

出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504973924

商品编码：29943073425

包装：平装

出版时间：2014-09-01

基本信息

书名：金融统计与分析(2014年9月)

定价：30.00元

作者：调查统计司

出版社：中国金融出版社

出版日期：2014-09-01

ISBN：9787504973924

字数：

页码：132

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《金融统计与分析（2014年9月）》主要内容包括：当前房地产市场融资收紧和销售低迷同步发生、信贷期限结构错配状况及表现、黑龙江省外贸发展持续下滑、存款贴息市场运行情况调查、对当前四川省企业融资困境的调查、对当前睑业融资难、融资贵问题的分析与思考、新疆昌吉州企业融资情况调查等。

目录

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宏观经济
我国房地产市场面临中期调整压力
企业商品价格降幅趋窄
2014年上半年小额贷款公司统计报告
2014年上半年村镇银行统计报告
我国第三方支付的发展现状及影响分析

区域经济金融状况
广东制造业固定资产投资意愿上升
当前就业形势基本稳定，但要关注结构性和隐性失业问题
当前房地产市场融资收紧和销售低迷同步发生
信贷期限结构错配状况及表现
黑龙江省外贸发展持续下滑
存款贴息市场运行情况调查
贷款“去房地产化”趋势明显

放眼世界
货币市场基准利率选择的国际经验及启示
欧美金融衍生品监管改革进展

企业融资与融资
对当前四川省企业融资困境的调查
对当前睑业融资难、融资贵问题的分析与思考
新疆昌吉州企业融资情况调查
融资性公司向商业银行风险传递案例分析
江西省融资性公司调查
河南省圈企业贷款调查分析

同业业务调研
创新类同业业务会计处理调查分析
从资产结构看2013年下半年以来银行同业非标配置特点
湖北省同业业务发展情况调查分析报告
商业银行同业资金转化为一般性存款模式中的风险

大额定期存单
保本高收益是吸引企业和居民投资的首要因素
大额可转让存单业务对云南省商业银行的预期影响

区域经济发展探讨
国际光伏发电产业发展模式比较及对西藏的启示
区域特色经济
有色金属行业经营状况出现好转
稀土行业“阵痛”中转型
广西食糖增产减收
南宁中心支行调查统计处103
山西省煤炭企业转型发展研究
金融支持贵州省旅游业发展情况的调查
关于枣庄市煤炭企业融资情况的调查

小微企业
信托公司转型推动小微信贷业务发展的经验与建议
小微企业信贷服务质量顾客满意度实证分析
合肥中心支行调查统计处
小微企业发展信心提升经营状况明显好转
呼和浩特中心支行调查统计处
影响当前河北省小微企业贷款的因素调查
石家庄中心支行调查统计处
关于商丘市金融支持小微企业发展的调查
商丘市中心支行调查统计科

专题研究
土地流转信托的实践

金融统计数据
货币当局资产负债表
货币供应量统计表
社会融资规模统计表

作者介绍

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文摘

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《金融统计与分析（2014年9月）》：
　　（一）前期较为宽松的经济金融环境加快了小型企业贷款增速
　　2008年金融危机之后，国家实行了适度宽松的货币政策，流动性较为宽松，银行资金充裕。信贷审批条件放松，企业获取贷款的难度降低。同时，经济处于上升期，企业投资、扩大再生产的意愿强烈，资金需求量大。在供求两种因素带动下，企业贷款快速增长。2009～2012年，河南省企业贷款年均增速为１8.4％，高出贷款平均增速0.3个百分点；其中，小型企业贷款年均增速为28.5％，高出企业贷款增速10.1个百分点。
　　（二）小型企业可供抵押的资产不足，成为获取贷款的主要形式
　　在发展初期，小型企业自身规模小，资产实力不强，可供抵押的不动产、机器设备较少，抵（质）押贷款比例低。以许昌市宏伟实业为例，19家小型关联企业的生产经营场所多数为租赁取得，而租赁土地不能用来抵押。同时，自有土地为工业用地，评估价格较低，以其作抵押从银行获得的贷款量少。初步统计，宏伟实业通过土地及附属物抵押取得的贷款仅占贷款的5.6％，远不能满足企业生产经营和发展需要，进而通过联保获取更多贷款资金。
　　（三）企业提高了中小企业信用水平和贷款额度
　　中小企业互保可以通过集体力量防范个体信用危机，有效降低单家企业经营不善产生的资金违约风险，从而受到银行的大力推崇和重点营销，是银行发放小型企业贷款的主要形式。从小型企业看，它们与同地区、业务上存在合作关系的企业抱团取暖，采用互保、联保等形式申请贷款，融资难度降低，获取的资金量增加。从风险控制标准看，不同的银行有不同的条件和要求。一些银行认同同系企业提供的，一些银行仅认同外部企业的：一些银行要求企业的额度小于其净资产，一些银行要求额度不能超过其净资产的4倍，且对外企业数量不能超过6家等。在这种背景下，企业根据银行的要求寻找不同类型的企业进行，从而形成了关联企业、互保、交叉保等形式，企业圈不断扩大和交叉。
　　……

序言

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金融统计与分析 导论：驾驭数据洪流，洞悉金融脉搏 在瞬息万变的现代金融世界中，数据如同血液，在市场的血管中川流不息。金融统计与分析，正是解读这些数据、洞察市场规律、预测未来趋势的核心工具。它不仅是金融从业者必备的技能，更是理解宏观经济运行、做出明智投资决策的基石。本书旨在为你构建一个坚实的金融统计学理论框架，并引导你掌握一系列行之有效的金融数据分析方法，助你在这个数据驱动的时代中游刃有余，做出更精准、更具前瞻性的判断。 本书并非仅仅罗列枯燥的公式和定理，而是将理论知识与实际应用紧密结合，通过丰富的案例分析，展现统计学在金融领域中的强大生命力。我们将从基础统计概念出发，逐步深入到更复杂的统计模型和分析技术，让你在掌握理论的同时，也能切实感受到统计学在解决金融实际问题中的应用价值。无论你是金融专业的学生，还是希望提升自身金融素养的从业者，亦或是对金融市场充满好奇的探索者，本书都将是你不可或缺的良师益友。 第一部分：金融统计学基础——构建坚实的理论基石 第一章：数据与描述性统计——理解金融数据的基本语言 在进行任何深入分析之前，我们首先需要认识和理解我们所面对的数据。本章将带你走进金融数据世界，了解不同类型金融数据的特点，例如时间序列数据、横截面数据等。我们将学习如何对这些数据进行初步的整理和描述。 数据类型与特征：我们将区分定性数据和定量数据，并进一步了解金融数据特有的属性，如收益率、价格波动性、交易量等。理解数据的粒度（日、周、月、年）及其对分析的影响。 集中趋势的度量：均值（平均数）、中位数、众数等统计量将帮助我们把握数据的中心位置，了解金融资产的平均表现、典型价值以及最常出现的数值。 离散程度的度量：方差、标准差、极差、四分位距等指标将揭示数据的分散程度。在金融领域，标准差常被视为风险的度量，它能帮助我们量化金融资产价格波动的幅度。 分布形态的度量：偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）将帮助我们理解金融数据分布的对称性和“尖锐”程度。了解金融数据中的“肥尾”现象（Fat Tails）对于风险管理至关重要。 数据可视化：直方图、箱线图、散点图等图形工具能够直观地展示数据的分布和关系，帮助我们快速发现数据中的异常值和潜在规律。我们将学习如何利用这些工具来揭示金融市场的动态。 第二章：概率论基础——量化金融不确定性 金融市场充满了不确定性，概率论是量化和理解这种不确定性的核心工具。本章将介绍概率论的基本概念，为后续的推断统计和模型构建打下坚实基础。 随机事件与概率：我们将定义随机事件、样本空间，并学习计算概率的方法，包括古典概型、统计概型和主观概型。 概率分布：离散型随机变量的概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量的概率分布（如均匀分布、指数分布）是描述金融变量行为的重要工具。 正态分布及其重要性：我们将重点介绍正态分布，它在金融中扮演着极其重要的角色，许多金融模型都假设变量服从正态分布。我们将学习其性质以及在金融中的应用，例如假设的合理性及其局限性。 期望值与方差：期望值代表了随机变量的平均水平，在金融中常用于预期收益的计算。方差（或标准差）则度量了随机变量的波动性，即风险。 大数定律与中心极限定理：这两个核心定理为统计推断提供了理论依据。大数定律表明，随着样本量的增加，样本均值趋近于总体均值；中心极限定理则指出，无论总体分布如何，大量独立同分布随机变量的均值近似服从正态分布，这对于构建统计模型至关重要。 第三章：参数估计——从样本推断总体 在金融分析中，我们往往只能获取有限的样本数据，但我们希望通过这些样本来了解整个金融市场的整体特征（总体）。本章将介绍参数估计的方法，帮助我们从样本中推断出总体的未知参数。 点估计：矩估计法和最大似然估计法是两种常用的点估计方法。我们将学习如何利用这些方法估计金融资产的平均收益率、波动率等参数。 区间估计：由于样本的随机性，点估计往往不够精确。区间估计通过构造一个置信区间，来表示我们对总体参数的估计范围，并给出估计的置信水平。我们将学习如何为均值、方差等参数构建置信区间。 假设检验的基本原理：假设检验是另一种重要的统计推断方法，它用于判断某个关于总体的假设是否能够被样本数据所支持。我们将介绍零假设、备择假设、检验统计量、p值等基本概念。 第二部分：金融统计与分析的实战应用——掌握关键分析技术 第四章：假设检验在金融中的应用——验证金融理论与决策 本章将聚焦于假设检验在金融领域的具体应用，通过实际案例展示如何利用假设检验来检验金融理论、评估投资策略的有效性以及做出严谨的决策。 均值检验：单样本t检验、配对样本t检验、两独立样本t检验等，用于比较金融资产的平均收益是否显著异于某一基准，或者不同投资组合的平均收益是否存在显著差异。 方差检验：F检验用于比较两个样本的方差是否存在显著差异，这对于判断不同资产的风险水平是否一致具有重要意义。 比例检验：用于检验金融市场中某种事件发生的比例是否满足预期，例如违约率的估计。 非参数检验：在数据不满足正态分布等前提条件时，我们将学习使用符号检验、秩和检验等非参数方法来进行推断。 多重检验的控制：在进行多次假设检验时，我们需要注意控制第一类错误的概率，了解Bonferroni校正等方法。 第五章：回归分析——揭示金融变量间的关系 回归分析是金融领域最常用、最强大的分析工具之一，它能够帮助我们量化金融变量之间的关系，并进行预测。 简单线性回归：建立一个因变量与一个自变量之间的线性关系模型。例如，分析股票收益与市场指数收益之间的关系（Beta系数的估计）。我们将学习如何估计回归系数、判断模型拟合优度（R方）以及检验回归系数的显著性。 多元线性回归：当一个因变量受到多个自变量的影响时，我们需要使用多元回归模型。例如，分析股票收益受宏观经济指标（如通货膨胀率、利率）和公司特定因素（如盈利能力）的影响。 回归模型中的问题与诊断：我们将讨论多重共线性、异方差性、自相关等在金融回归模型中常见的问题，并学习相应的诊断方法和处理技巧（如稳健标准误、加权最小二乘法）。 虚拟变量的应用：如何利用虚拟变量来处理分类变量，例如分析节假日效应、政策变动对金融市场的影响。 第六章：时间序列分析——捕捉金融市场的动态演变 金融数据大多是时间序列数据，即按照时间顺序排列的数据。时间序列分析是研究这些数据内在规律、进行预测的关键方法。 平稳性检验：判断时间序列的统计性质（均值、方差、自协方差）是否不随时间变化。平稳性是许多时间序列模型的前提。 自相关与偏自相关函数（ACF与PACF）：这两个函数是识别时间序列模型的重要工具，它们揭示了序列自身滞后值对当前值的影响程度。 ARIMA模型：自回归移动平均模型（ARIMA）是经典的时间序列模型，能够捕捉序列的趋势、季节性和随机波动。我们将学习如何识别ARIMA模型的阶数、进行模型估计和诊断。 GARCH模型：在金融领域，我们更关心资产收益率的波动性（风险）的变化。GARCH（广义自回归条件异方差）模型能够很好地描述波动性的集群效应，即大波动后面跟着大波动，小波动后面跟着小波动。 协整与格兰杰因果关系：研究多个时间序列变量之间的长期均衡关系（协整），以及变量之间是否存在预测关系（格兰杰因果）。 第七章：面板数据分析——整合时间和横截面信息 面板数据结合了时间和横截面维度，能够提供更丰富的信息，有助于识别变量间的更深层关系，并控制个体异质性。 面板数据模型的类型：固定效应模型和随机效应模型是两种主要的面板数据模型。我们将学习如何选择合适的模型，以及它们在金融研究中的适用场景。 面板数据回归的估计与检验：如何利用面板数据模型来分析公司在不同时间段内的财务表现，或者不同国家在某个经济指标上的变化趋势。 在金融中的应用：例如，分析不同国家或不同行业股票收益率的影响因素，或者研究公司治理结构对财务绩效的影响。 第八章：风险管理与量化策略——将统计分析转化为实践 本章将把前面学到的统计分析方法应用于金融风险管理和量化投资策略的构建。 VaR（在险价值）与CVaR（条件在险价值）：介绍度量金融资产潜在损失的常用指标，以及如何利用统计分布和历史数据来计算这些指标。 投资组合优化：基于马科维茨的均值-方差模型，学习如何构建最优投资组合，以在给定风险水平下最大化预期收益，或在给定收益水平下最小化风险。 因子模型：例如CAPM（资本资产定价模型）和多因子模型，利用统计方法来解释资产的系统性风险和收益来源。 量化交易策略：介绍基于统计规律和模型信号的量化交易策略的构建思路，包括数据处理、信号生成、回测与优化。 结论：持续学习，拥抱金融数据分析的未来 金融统计与分析是一个不断发展和演进的领域。随着大数据、机器学习和人工智能技术的进步，金融数据的分析方式也在不断革新。本书为你奠定了坚实的理论基础和实用的分析工具，但更重要的是，它激发了你持续学习的热情。 在未来的金融实践中，你将遇到更多复杂的数据和更严峻的挑战。希望本书能成为你手中一把锐利的“手术刀”，帮助你剖析金融市场的复杂性，洞察隐藏的机遇与风险。不断地学习新的统计方法、模型和技术，将是你在这个充满活力的领域中保持领先的关键。掌握金融统计与分析，就是掌握驾驭金融市场的一项核心能力，助你在财富管理的道路上，走得更稳、更远、更成功。

评分☆☆☆☆☆

我之前对金融统计学这方面的内容一直都觉得有些抽象，概念很多，而且模型也比较复杂，总感觉自己理解得不够透彻。这本书到手之后，我试着从第一章开始阅读，希望能找到一些能够帮助我建立起系统性认识的切入点。我比较看重的是作者能否用一种比较易于理解的方式来解释那些核心的概念，比如概率分布、统计推断等等，毕竟这才是理解后续分析的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融从业者，我深知理论知识的扎实对于理解和解决实际问题的关键性。因此，我希望这本书能够提供一些深入的理论探讨，而不仅仅是停留在表面的方法介绍。比如，对于某些统计模型的假设条件、局限性，以及它们在不同金融场景下的适用性，如果能有更细致的分析，我会觉得这本书的学术价值和指导意义会大大提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种沉稳的蓝色背景，搭配着金色和白色的字体，给人一种专业、可靠的感觉。我当初选择它，很大程度上也是被这个外观所吸引，觉得它应该是一本内容翔实的学术著作。拿到手后，纸张的质感也相当不错，印刷清晰，排版也比较舒适合眼，这一点上，作为一本工具书来说，体验是合格的。

评分☆☆☆☆☆

我尤其关注书中对于金融时间序列分析的部分。这部分内容直接关系到我日常工作中对市场趋势的预测和风险的评估。我希望能看到一些关于ARIMA模型、GARCH模型等经典模型在金融领域的应用讲解，以及作者如何分析这些模型的效果，并给出相应的解读。如果能涉及到一些前沿的机器学习模型在时间序列预测中的应用，那就更具价值了。

评分☆☆☆☆☆

对于金融数据的处理和可视化，我一直有比较高的期待。我希望这本书能介绍一些实用的方法和工具，比如如何使用R或者Python进行数据清洗、特征工程，以及如何通过图表来直观地展示数据的分布、趋势和相关性。如果能有一些实际案例的演示，那就更好了，这样可以让我更快地将理论知识应用到实践中去。