全套两本 统计师中级全国统计中级专业技术考试考试辅导—统计业务知识5版+统计相关知识6版过关习题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 第五版

店铺： 圣才教育官方旗舰店

出版社： 中国石化出版社

ISBN：9787511433381

商品编码：10093991027

品牌：圣才教育（shengcai education）

开本：16开

金融统计学（上册）：理论与实践的深度融合 本书是金融统计学系列教材的上册，旨在为读者提供系统、深入的金融统计学理论知识，并结合丰富的实操案例，引导读者掌握在复杂金融市场中进行数据分析与决策的方法。全书内容涵盖了金融统计学的核心概念、模型方法及其在金融领域的广泛应用，力求将理论的严谨性与实践的有效性完美结合，为金融从业者、研究者以及相关专业学生奠定坚实的理论基础。 第一部分：金融统计学基础理论与方法 本部分将从基础概念入手，循序渐进地构建读者对金融统计学的理解框架。 第一章 金融数据的计量与描述 本章将详细介绍金融数据是如何被收集、整理和描述的。我们将深入探讨不同类型的金融数据（如时间序列数据、截面数据、面板数据）的特性，以及它们在金融分析中的重要性。读者将学习如何运用统计学中的描述性统计方法，如均值、中位数、标准差、偏度、峰度等，来揭示金融数据的基本分布特征和波动性。此外，本章还将介绍数据可视化技术，包括各种图表（如折线图、柱状图、散点图、箱线图）的应用，帮助读者直观地理解金融数据的模式与趋势，为后续的统计建模打下基础。我们还会讨论金融数据中常见的问题，如异常值、缺失值，以及初步的数据清洗与预处理方法。 第二章 概率论在金融中的应用 概率论是金融统计学的基石。本章将重点介绍概率论的核心概念，如随机变量、概率分布（离散型和连续型）、期望值、方差等，并着重讲解它们在金融决策中的意义。我们将详细介绍几种在金融领域尤为重要的概率分布，例如正态分布、对数正态分布、泊松分布、二项分布等，并阐述它们如何用于模拟资产收益、期权定价等问题。此外，本章还将引入中心极限定理等重要统计学原理，解释它们为何能帮助我们理解和预测金融市场的随机行为。 第三章 统计推断的基本原理 统计推断是金融分析的核心工具。本章将系统介绍点估计和区间估计的概念，包括各种估计量（如矩估计法、最大似然估计法）的性质与应用。我们将详细讲解置信区间的构建方法，以及如何利用置信区间来估计金融指标的真实值范围。随后，本章将深入探讨假设检验的理论与实践，包括原假设、备择假设的设定，以及各种检验统计量（如t检验、z检验、卡方检验、F检验）的原理与适用条件。我们将通过大量金融案例，演示如何利用假设检验来验证金融理论、评估投资策略的有效性、检验金融模型的假设等。 第四章 回归分析及其在金融中的应用 回归分析是量化金融领域最重要的统计工具之一。本章将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。我们将详细讲解回归模型的构建、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（R方、调整R方）、以及系数的显著性检验。本章将重点关注回归分析在金融中的典型应用，包括： 资产定价模型： 如资本资产定价模型（CAPM）的实证检验，利用回归分析来估计Beta值，以及对股票收益率与市场收益率之间关系的分析。 宏观经济与金融市场关系： 分析宏观经济变量（如GDP增长率、通货膨胀率、利率）对股票、债券、汇率等金融市场指标的影响。 风险管理： 构建用于预测 VaR（Value at Risk）的回归模型，或者分析影响信用风险的因素。 公司财务分析： 分析影响公司盈利能力、市值等指标的财务与非财务因素。 我们还将讨论回归分析中可能出现的各种问题，如多重共线性、异方差、自相关，并介绍相应的诊断方法和修正技术，以保证模型结果的可靠性。 第五章 时间序列分析基础 金融数据具有显著的时间序列特性，因此时间序列分析是金融统计学的关键分支。本章将介绍时间序列分析的基本概念，包括平稳性、自相关性、偏自相关性等。我们将详细讲解AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）等经典时间序列模型，并阐述其在金融数据建模中的应用。我们将指导读者如何通过识别时间序列的模式来选择合适的模型，以及如何对模型进行参数估计与检验。本章还将初步介绍更复杂的模型，如ARIMA（季节性自回归积分移动平均）模型，以及其在金融预测中的潜力。 第二部分：金融统计学的进阶模型与应用 本部分将在此基础上，引入更先进的统计模型，并聚焦于它们在具体金融场景下的应用。 第六章 波动率建模与风险管理 金融市场的波动性是风险的核心来源。本章将深入探讨金融波动率建模的理论与方法。我们将详细介绍ARCH（自回归条件异方差）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型，以及它们在捕捉金融时间序列收益率的波动聚集性方面的优势。本章将展示如何利用这些模型来估计条件方差，并将其应用于风险管理，例如计算条件VaR、压力测试等。我们还将介绍更先进的波动率模型，如EGARCH、GJR-GARCH等，以及它们在处理不对称波动效应方面的能力。 第七章 协整与格兰杰因果关系 在金融市场中，许多资产的价格和收益率之间存在着长期均衡关系，即协整关系。本章将介绍协整的概念、检验方法（如Engle-Granger两步法、Johansen检验），以及协整方程的建立。我们将展示协整分析如何帮助我们识别套利机会，或者理解不同资产类别之间的联动关系。此外，本章还将引入格兰杰因果关系检验，用于分析一个时间序列是否能够“预测”另一个时间序列的未来变化，这对于理解金融市场的因果传导机制具有重要意义。 第八章 因子模型与投资组合管理 因子模型是现代投资组合理论的基石。本章将介绍不同类型的因子模型，如单因子模型（如CAPM）、多因子模型（如Fama-French三因子模型、五因子模型）。我们将详细讲解如何利用回归分析来估计因子暴露度，以及如何利用因子模型来分解资产收益的驱动因素，进行风险归因。本章还将探讨因子模型在构建优化投资组合、评估基金经理表现等方面的应用。 第九章 金融计量经济学前沿模型简介 为了适应金融市场日新月异的变化，本章将对一些前沿的金融计量经济学模型进行简要介绍，为读者提供进一步深入研究的方向。这可能包括： 状态空间模型与卡尔曼滤波： 用于处理潜在状态变量的动态系统，在宏观经济预测、货币政策分析等领域有重要应用。 面板数据模型： 适用于分析具有截面和时间维度的数据，能够有效控制个体效应和时间效应，在公司金融、银行研究等领域应用广泛。 非参数与半参数方法： 用于处理模型设定不准确的情况，提供更灵活的数据拟合方式。 机器学习在金融中的应用： 简要介绍支持向量机、决策树、神经网络等在金融预测、风险控制、欺诈检测等方面的初步应用。 第十章 金融统计软件与案例分析 理论知识需要通过实践来巩固。本章将介绍主流的金融统计分析软件（如R、Python、EViews、Stata等）的基本操作和常用函数。我们将通过一系列综合性的金融案例，引导读者将前面学到的理论知识和模型方法应用于实际问题。这些案例可能涵盖： 股票市场指数预测与分析。 外汇市场波动性分析与风险管理。 信用评级模型构建与违约风险预测。 期权定价模型验证。 宏观经济数据对资产价格的影响分析。 通过动手实践，读者将能够更深刻地理解金融统计学的应用价值，并提升解决实际金融问题的能力。 本书力求理论讲解清晰透彻，模型推导严谨，并通过大量的金融实例来解释和应用所学概念。每一章都配有思考题和习题，帮助读者巩固知识。本书的目标是使读者不仅能够理解金融统计学的基本原理，更能熟练运用相关方法分析复杂的金融数据，做出更明智的金融决策。

评分☆☆☆☆☆

关于习题部分的设置，我必须提出强烈的批评。那些“过关习题”的难度分布极其不均衡，开头几页全是那种幼儿园级别的小题，占了很大篇幅，真正能考察到核心难点的题目却寥寥无几，而且很多题目的设置过于陈旧，明显是照搬了十几年前的考试风格，对于现在更加注重实际应用和数据解读的新趋势几乎毫无反应。更让人沮丧的是，对于那些真正有价值的难题，配套的答案解析也显得过于官方和刻板，仅仅给出了最终结果，完全没有提供任何解题思路的启发，或者说，没有体现出“为什么是这个答案”的统计学逻辑推导过程。这使得做题的价值大打折扣，变成了单纯的机械记忆。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是灾难，每一页都充满了各种令人眼花缭乱的图表和复杂的公式，看得人头晕目眩。印刷质量也实在不敢恭维，有些地方的文字模糊不清，尤其是那些精细的数据表格，简直就是一场视觉的折磨。我光是试图找出重点就花费了大量的时间，感觉自己不是在学习，而是在解密一份古老的文献。而且，很多例题的解析部分写得极其简略，仿佛作者默认读者都已经对每一个统计学概念了如指掌，对于我们这些需要从头啃起的新手来说，简直是晴天霹雳，完全无法提供足够的支撑。我真的希望作者在再版时能考虑一下读者的实际阅读体验，毕竟我们是为了通过考试才买的这本书，而不是来欣赏设计感的。如果阅读体验这么差，内容再好也很难被吸收进去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑安排得相当跳跃，感觉像是把不同年份的考试大纲随意拼凑在一起。今天讲完一个基础概念，明天突然就跳到了高级模型的应用，中间完全没有平滑的过渡，让人感觉非常突兀和困惑。特别是涉及到一些交叉学科的知识点时，作者的处理方式更是显得敷衍了事，没有清晰地梳理出不同知识模块之间的内在联系。我花费了大量时间试图自己构建一个清晰的学习路径，但这本书本身提供的框架实在太过松散，让人无从下手。这种结构上的混乱，极大地拖慢了我的学习进度，让我对整个统计师考试的知识体系感到更加迷茫，而不是更有信心。我更倾向于那些结构严谨、层层递进的教材。

评分☆☆☆☆☆

让我非常不满意的一点是，这本书的内容更新速度明显跟不上统计业务和法规的最新变化。我翻阅了前几章关于现行统计法规和职业道德的部分，发现其中引用的条文和现行标准存在明显的出入，这在备考这种对时效性要求极高的专业考试时是致命的缺陷。统计工作本身就是一个需要紧跟政策和技术迭代的领域，而这本书似乎停留在了一个非常保守的阶段。如果考生完全依赖于这些过时的信息去应对当年的考试，无疑会因为知识点的不匹配而吃大亏。出版社应该保证教材内容与最新的官方指南保持同步，否则，这套书的参考价值将大打折扣，甚至可能误导考生。

评分☆☆☆☆☆

从专业性角度来看，这本书在某些核心统计理论的阐述上显得过于肤浅和教科书化，缺乏深入的洞察力和实务指导意义。例如，在处理高维数据分析和非参数检验这些对中级统计师而言至关重要的部分时，作者只是罗列了公式和基本定义，却没有提供任何在实际工作中如何选择合适模型、如何判断模型假设是否成立、以及结果如何进行业务解释的案例分析。一个好的辅导材料不仅要告诉你“是什么”，更重要的是要教你“怎么做”和“为什么这么做”。这本书更像是一本生硬的参考手册，而不是一本能够真正提升专业技能的实战指南，对于希望从“懂理论”迈向“会应用”的读者来说，提供的帮助非常有限。

评分☆☆☆☆☆

为考职称买的，看着挺难的

评分☆☆☆☆☆

正品

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好！！！！！！！！！！

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制冷效果好，良心价格，一流品质

评分☆☆☆☆☆

书应该是正品

评分☆☆☆☆☆

为考职称买的，看着挺难的

评分☆☆☆☆☆

很好，很大帮助

评分☆☆☆☆☆

很好的一套书籍，全面，很方便！

评分☆☆☆☆☆

看商品中的部分介绍，还以为包含教材内容，原来全都是练习题。。感觉被误导了，退货太麻烦，还得自付运费，不够折腾的，想想算了