金融统计学（第3版）/高等院校金融学专业“十三五”规划精品教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘红梅，王克强，邓俊锋 等 编

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• 数据分析
• 计量经济学
• 投资学
• 风险管理

出版社： 上海财经大学出版社

ISBN：9787564227166

版次：3

商品编码：12137259

包装：平装

丛书名： 高等院校金融学专业“十三五”规划精品教材

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：450

字数：644000

正文语种：中文

内容简介

　　现代社会的特点之一是信息量特别大，金融领域尤其如此。如何从看似杂乱无章的金融信息中找出规律，是金融工作者和金融信息利用者关心的大事。
　　金融统计是对金融活动及其规律性进行研究的一种方法，是金融统计工作、金融统计资料、金融统计学的总称。金融统计工作，是按照国家金融统计有关法规，采用各种科学的统计方法，对社会金融现象的数据资料进行搜集、整理和分析的活动，即金融统计实践。金融统计资料，是金融统计工作活动过程中取得有关社会金融现象和过程的数字资料以及其他资料，是金融统计工作的成果。金融统计学则是研究金融统计资料搜集、整理、分析的原理和方法的科学。它以特定的金融现象的数量为研究对象，研究金融统计工作中的基本规律，阐述金融统计的性质，明确金融统计工作的基本方针，确定金融统计的范围。
　　《金融统计学（第3版）/高等院校金融学专业“十三五”规划精品教材》分为三部分：第1部分是第1章，讲述金融统计学的基本概念和研究对象及方法；第二部分是第二、三章，对统计学的基本概念、基本方法进行了讲述；第三部分包括第四章至第十二章，分别对金融的各个领域的有关统计进行了讲述。第二部分讲述的综合指标、动态数列、统计指数、相关分析与回归分析等，都可以运用到第三部分的各个金融统计领域，所以，在第三部分不对各个领域的统计指标再进行上述几方面的重复讲述，而是着重讲述各个领域具体业务方面的指标，学习者可将这些具体指标进行第二部分讲述的各类统计分析。
　　为了增强学习的兴趣和效率，各章除了正文外，还提供了学习目标、关键概念、学习小结和思考题，帮助学习者加深对相关内容的理解，并通过思考和完成实务题加强实践能力。

目录

序言

第一章 金融统计学概述
本章学习目标
第一节 金融统计的概念和性质
第二节 金融统计的研究范围和研究方法
关键概念
学习小结
习题

第二章 金融统计学基础（一）
本章学习目标
第一节 综合指标
第二节 动态数列
关键概念
学习小结
习题

第三章 金融统计学基础（二）
本章学习目标
第一节 统计指数
第二节 相关分析与回归分析
关键概念
学习小结
习题

第四章 中央银行统计
本章学习目标
第一节 中央银行货币政策中间指标体系
第二节 货币供应量统计
第三节 货币概览与银行概览
第四节 利率统计
第五节 信贷收支统计
第六节 货币购买力统计
关键概念
学习小结
习题

第五章 商业银行统计
本章学习目标
第一节 商业银行统计概述
第二节 商业银行信贷收支统计
第三节 商业银行的资产负债统计
第四节 商业银行经济效益分析
第五节 商业银行竞争力统计指标体系
关键概念
学习小结
习题

第六章 政策性银行统计
本章学习目标
第一节 政策性银行概述
第二节 政策性银行的资产负债统计
第三节 政策性银行经营成果统计
第四节 政策性银行的现金流量统计
第五节 政策性银行的信贷收支统计
关键概念
学习小结
习题
……

第七章 证券期货市场统计
第八章 保险统计
第九章 对外金融统计
第十章 外汇市场统计
第十一章 互联网金融统计
第十二章 金融监管统计

参考文献

精彩书摘

　　《金融统计学（第3版）/高等院校金融学专业“十三五”规划精品教材》：
　　在发达的商品经济条件下，随着专门经营货币和信用业务的现代金融机构——银行的出现，货币信用关系得以迅猛发展。银行通过其货币信贷业务对全社会的货币流通以及货币资本的分配和再分配起了组织和枢纽作用。银行凭借其经营货币兑换和汇兑业务的特殊地位，组织发行可兑换银行券。银行券本身没有价值，但可与金属货币并行流通。随着银行券的出现，银行信用逐渐扩展，以银行信用为基础的汇兑、非现金结算等业务空前发展起来，主要的社会经济活动和商品交易都通过这些信用货币来进行，信用货币逐渐成为社会的主要流通手段和支付手段。银行信用的扩张和收缩，直接影响到货币流通的增减波动变化。这时，货币和信用紧密地结合起来，构成了新的经济范畴，这就是金融。
　　在如今发达的互联网经济时代，互联网金融活动成为令人瞩目的金融形式。互联网金融（ITFIN）实现了互联网技术和金融功能的有机结合，其依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成了功能化服务体系，包括基于网络平台的金融市场体系、金融服务体系、金融组织体系、金融产品体系以及互联网金融监管体系等，并具有普惠金融、平台金融、信息金融和碎片金融等相异于传统金融的金融模式。互联网金融以其融资成本低、贷款发放效率高、金融服务范围覆盖广等众多优势，为广大的市场参与者提供了便利的支付清算服务，加快了资金跨时、跨地、跨领域的流通，提高了资源配置的效率，不断推进传统金融行业的变革与发展。
　　金融统计则是适应国家经济管理和一国金融业发展的需要而建立和发展起来的。金融统计是国家统计体系的重要组成部分，集金融信息、金融分析与政策咨询于一体，以社会金融活动中的各种数量关系为研究对象，以金融与经济统计数据为依托，运用定性与定量分析相结合的方法，分析、判断、预测国民经济运行及金融的发展情况，是中央银行货币政策决策的重要依据，也是国家进行宏观调控的重要工具。
　　一、金融统计的概念
　　一般来说，根据使用场合的不同，统计包含三方面的含义：统计工作、统计资料和统计学。统计工作是一项社会实践活动，是为了反映所研究对象的某种数量特征及其规律性，对社会、政治、经济、科技和自然现象的数据资料进行搜集、整理和分析的活动过程。统计资料也称统计信息，是统计工作取得的用来反映所研究对象的数量特征的数据资料的总称。统计学是研究如何搜集、整理统计资料，分析研究对象在一定条件下的数量特征和数量关系的方法与科学。简言之，统计学是关于认识现象总体数量特征及其规律性的方法论科学。
　　相应地，金融统计是对金融活动及其规律性进行研究的一种方法，是金融统计工作、金融统计资料、金融统计学的总称。金融统计工作，是按照国家金融统计有关法规，采用各种科学的统计方法，对社会金融现象的数据资料进行搜集、整理和分析的活动，即金融统计实践。金融统计资料，是金融统计工作活动过程中所取得的有关社会金融现象和过程的数字资料和其他资料，是金融统计工作的成果。金融统计学则是研究金融统计资料搜集、整理、分析的原理的方法与科学。它以特定的金融现象的数量为研究对象，研究金融统计工作中的基本规律，阐述金融统计的性质，明确金融统计工作的基本方针，确定金融统计的范围。
　　金融统计的三种含义之间既有区别又有联系，其联系主要表现为以下两个方面：第一，金融统计工作与金融统计资料是金融统计活动过程与活动结果的关系。金融统计工作的直接目的是为了获得金融统计资料，而金融统计资料的获得又必须依靠金融统计工作来完成。第二，金融统计工作与金融统计学是统计实践与统计理论的关系。一方面，金融统计学来自金融统计工作，是金融统计工作的理论概括与经验总结；另一方面，金融统计学又对金融统计工作具有指导作用。
　　此外，金融统计学作为一门专业统计学，不同于社会经济统计学原理，也不同于经济统计学和其他部门统计学。首先，金融统计学与社会统计学原理之间是一般统计原理与具体统计方法论的关系。前者侧重研究金融活动中诸多现象的数量方面，是一种具体统计方法论；后者则是针对社会经济的整体发展而提出的一般性的统计方法原理。金融统计学必须遵循社会经济统计原理所提出的搜集、整理和分析社会经济现象一般性的原理、原则和方法，同时还必须体现作为一门专业统计学的特点。其次，金融统计学与经济统计学是个别与一般、个性与共性的关系。经济统计学是从整个国民经济出发，把各种社会经济现象作为一个整体来进行研究。它也研究金融现象的数量问题，只不过是从宏观的角度出发的；金融现象是经济现象的一个组成部分。金融统计主要从金融部门出发研究金融现象量的问题及资料的搜集、整理和分析的方法论问题。总之，经济统计学是关于整个经济现象的数量的方法论，金融统计学则是关于金融现象的数量的方法论，它是经济统计学中一门独立的部门统计学。再次，金融统计学与一般的部门统计学既有区别又有联系。金融统计学研究对象的特殊性决定了金融统计学区别于一般的部门统计学。它研究的对象是金融现象的数量方面，是金融部门经营货币、经营信用业务活动过程中所发生的一切金融现象，是一种特殊的价值运动现象。另一方面，金融活动与社会经济活动的其他方面是相互促进、相互制约、紧密联系的。因此.金融统计学的研究又离不开其他部门研究的一些相关成果，以促进自身的发展。从这个角度讲，金融统计学与一般的部门统计学又是相互促进、密切联系的。
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前言/序言

　　现代社会的特点之一是信息量特别大，金融领域尤其如此。如何从看似杂乱无章的金融信息中找出规律，是金融工作者和金融信息利用者关心的大事。
　　金融统计是对金融活动及其规律性进行研究的一种方法，是金融统计工作、金融统计资料、金融统计学的总称。金融统计工作，是按照国家金融统计有关法规，采用各种科学的统计方法，对社会金融现象的数据资料进行搜集、整理和分析的活动，即金融统计实践。金融统计资料，是金融统计工作活动过程中取得有关社会金融现象和过程的数字资料以及其他资料，是金融统计工作的成果。金融统计学则是研究金融统计资料搜集、整理、分析的原理和方法的科学。它以特定的金融现象的数量为研究对象，研究金融统计工作中的基本规律，阐述金融统计的性质，明确金融统计工作的基本方针，确定金融统计的范围。
　　本书分为三部分：第一部分是第一章，讲述金融统计学的基本概念和研究对象及方法；第二部分是第二、三章，对统计学的基本概念、基本方法进行了讲述；第三部分包括第四章至第十二章，分别对金融的各个领域的有关统计进行了讲述。第二部分讲述的综合指标、动态数列、统计指数、相关分析与回归分析等，都可以运用到第三部分的各个金融统计领域，所以，在第三部分不对各个领域的统计指标再进行上述几方面的重复讲述，而是着重讲述各个领域具体业务方面的指标，学习者可将这些具体指标进行第二部分讲述的各类统计分析。
　　为了增强学习的兴趣和效率，各章除了正文外，还提供了学习目标、关键概念、学习小结和思考题，帮助学习者加深对相关内容的理解，并通过思考和完成实务题加强实践能力。
　　本书由刘红梅、王克强、邓俊锋、傅红春提出提纲，由刘红梅、王克强、邓俊锋、傅红春完成最后的统撰工作。参加编写的主要人员有刘红梅、王克强、邓俊锋、傅红春、邱宣松、郑诗倩、郭伟、李科、季唯佳、王岩、俞虹、崔涛、程偲丽。
　　本书可作为经济管理专业高年级本科生教材和研究生教材，也可作为金融工作者的参考工具书。
　　本书的出版得到上海财经大学出版社的多方面支持与帮助，在此表示感谢。在写作过程中，编者参阅了大量的参考文献，在此对被参阅文献的作者表示诚挚的谢意！
　　由于金融范畴的广泛性和金融各领域的多样性，以及金融创新的快速性，再加之加入WTO后金融市场开放进程的加快，要完成一部覆盖所有金融领域的金融统计学教材是相当困难的。我们为此进行了多方面的努力，但在完成过程中，仍觉得力不从心。越是接近完稿，越觉得对该领域需要进行更加深入的探讨。本书在第二版的基础上，根据金融发展新情况，进行了修改完善，形成了第三版。本书是对我们学习和教学经验的整理和总结，希望出版后能对该领域有所贡献。但由于时间仓促和水平有限，书中不足之处请读者不吝赐教！
　　另外，为方便教学，本教材第三版在主体、配套方面作了全面升级。教师可以在使用本教材前将有关信息（教师姓名、所属学校及院系、电子邮箱）发送电子邮件至18964876032@189.cn或发短信至18964876032联系索取丰富的网络资源（教学课件、练习题参考答案、补充练习题等）。

金融统计学（第3版）/高等院校金融学专业“十三五”规划精品教材 内容梗概 《金融统计学（第3版）》是一部旨在为高等院校金融学专业学生及相关领域研究者提供系统、深入的金融统计学知识体系的教材。本书基于“十三五”国家规划精品教材的要求，紧密结合金融实践，注重理论与方法的有机融合，力求培养学生运用统计学工具分析金融市场、理解金融现象、解决金融问题的能力。 本书内容涵盖了金融统计学的核心概念、基本方法及其在金融领域的具体应用。从基础的描述性统计和概率论入手，逐步深入到推断性统计、回归分析、时间序列分析、多变量统计等高级方法。特别地，本书将这些理论工具与金融市场的实际数据和问题相结合，例如股票价格波动、利率变动、汇率走势、风险管理、资产定价、投资组合优化等，使得学习过程既严谨又富有实践意义。 第一部分：金融统计学基础 本部分为后续深入学习奠定坚实的基础，主要包括： 金融数据与统计学概述： 介绍金融统计学的研究对象、意义、基本概念，以及金融数据的特征（如非正态性、异方差性、尖峰厚尾等）。我们将探讨不同类型的金融数据，如价格数据、收益率数据、交易量数据、宏观经济数据等，以及如何对这些数据进行初步的收集、整理和描述。 描述性统计方法： 学习如何运用均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等描述性统计量来概括金融数据的中心趋势、离散程度和分布形态。还将介绍各种图示方法，如直方图、箱线图、散点图等，帮助直观理解数据分布特征。 概率论基础： 回顾概率的基本概念，包括随机事件、概率的性质、条件概率、独立性等。重点讲解常用的概率分布，如正态分布、对数正态分布、t分布、卡方分布、F分布等，并阐述它们在金融模型中的应用。 第二部分：统计推断与参数估计 本部分将学习如何从样本数据推断总体特征，是金融决策的重要基础： 参数估计： 介绍点估计和区间估计的概念。详细讲解最大似然估计法、矩估计法等参数估计方法，并讨论它们的优缺点。在此基础上，将构建金融变量（如均值、方差）的置信区间，为分析金融不确定性提供量化依据。 假设检验： 学习如何运用统计检验方法来验证金融领域中的各种假设。包括单样本检验、双样本检验、配对样本检验等。我们将重点关注在金融实践中常见的假设检验场景，例如检验某个投资策略的平均收益率是否显著大于无风险利率，或检验不同市场条件下资产收益率是否存在显著差异。 第三部分：回归分析在金融中的应用 回归分析是研究变量之间关系的重要工具，在金融分析中应用极为广泛： 简单线性回归： 介绍建立两个变量之间线性关系的回归模型，包括模型假设、参数估计（最小二乘法）、模型检验（t检验、F检验）以及拟合优度（R方）的解释。我们将通过实例说明如何用一个变量（如宏观经济指标）来预测另一个变量（如股票价格）。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对一个因变量的影响。重点讲解变量选择、多重共线性问题、异方差、自相关等在金融数据分析中常见的挑战，以及相应的处理方法。例如，我们将会探讨如何构建一个模型来解释股票收益率，并纳入诸如利率、通货膨胀率、行业指数等多个解释变量。 广义线性模型： 介绍如何处理因变量不是连续型的情况，例如分析违约概率（二元变量）、贷款金额（计数变量）等。 回归诊断与模型改进： 强调对回归模型的有效性进行诊断，识别异常值、离群点，并学习如何通过变量变换、引入交互项、或使用其他回归技术来改进模型。 第四部分：时间序列分析 金融市场数据的显著特征是其随时间演变，因此时间序列分析是金融统计学的核心内容： 平稳性与非平稳性： 介绍时间序列的平稳性概念（严平稳与弱平稳），以及如何通过图示和统计检验（如单位根检验）来判断序列的平稳性。 AR、MA、ARMA模型： 讲解自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及它们的组合ARMA模型，用于刻画时间序列的自相关结构。学习如何识别和估计这些模型的参数，以及如何进行短期预测。 ARIMA模型： 介绍差分（I）的概念，以及如何构建ARIMA模型来处理非平稳时间序列。 条件异方差模型（ARCH/GARCH）： 重点讲解金融资产收益率通常表现出的波动率聚集现象，并介绍ARCH和GARCH模型来刻画和预测波动率。这将直接应用于风险管理和期权定价等领域。 协整与格兰杰因果关系： 探讨多个时间序列之间长期均衡关系（协整）的概念，以及如何分析变量之间的预测关系（格兰杰因果）。 第五部分：多变量统计分析 金融市场中的资产和风险因素通常是多个变量相互关联的，多变量统计方法能帮助我们理解这种复杂性： 因子分析与主成分分析： 介绍如何通过降维技术来识别隐藏在多个变量背后的潜在因子，从而简化复杂金融模型的结构。例如，在资产定价中，主成分分析可以帮助识别影响资产收益率的少数几个关键驱动因素。 因子模型： 深入讲解在资产定价中应用广泛的因子模型，如CAPM模型及其多因子扩展。 向量自回归（VAR）模型： 介绍如何分析多个时间序列变量之间的相互动态关系，并用于宏观经济冲击对金融市场影响的分析。 第六部分：金融统计学的高级主题与应用 本部分将进一步拓展，引入更复杂但更贴近前沿金融实践的内容： 非参数统计方法： 介绍一些不依赖于特定分布假设的统计方法，例如核密度估计，用于更灵活地估计金融数据的分布。 贝叶斯统计在金融中的应用： 简要介绍贝叶斯统计的基本思想，以及它在参数估计、模型选择和风险评估等方面的优势。 金融风险计量（VaR、CVaR）： 详细介绍常用的金融风险计量方法，如在险价值（VaR）和条件在险价值（CVaR），以及如何利用统计模型（如历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法）来计算它们。 资产定价模型检验： 学习如何利用统计方法检验各类资产定价模型的有效性，例如，检验CAPM模型对股票组合收益率的解释能力。 金融计量经济学软件应用： 鼓励并指导学生使用R、Python、Stata等统计软件进行实际金融数据的分析。本书将通过大量的实例，展示如何在这些软件环境中实现上述统计方法的应用。 本书特色 理论与实践紧密结合： 每一章的理论讲解都辅以大量金融案例和实际数据分析，帮助学生理解抽象概念在现实金融世界中的应用。 体系完整，循序渐进： 内容设计由浅入深，从基础概念到高级模型，逻辑清晰，便于读者系统掌握金融统计学的知识体系。 注重方法论： 不仅介绍统计方法本身，更强调在何种金融问题下，应该选择何种统计方法，以及如何解释统计结果。 紧扣前沿： 关注金融统计学领域的新发展和新应用，如波动率建模、风险计量等。 教学设计优化： 每章都包含启发性问题、习题和参考文献，便于教师教学和学生自学。 适用对象 本书适用于高等院校金融学、经济学、统计学、数量经济学等专业的本科生和研究生。同时，也适合从事金融分析、投资管理、风险控制、金融工程等工作的专业人士阅读参考。通过学习本书，读者将能够： 理解金融市场数据的基本特征和统计规律。 掌握描述性统计、推断性统计、回归分析、时间序列分析等核心统计方法。 能够运用统计工具分析金融现象，例如股票价格波动、市场风险、资产收益率等。 理解并应用金融风险计量方法。 为进一步学习更复杂的金融模型和金融工程打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对金融世界充满好奇的普通读者，我一直想找一本能够让我理解金融市场背后“为什么”的书，而这本《金融统计学（第3版）》正是这样一本能够满足我求知欲的读物。虽然书名听起来有些学术，但实际上，作者用非常易于理解的语言，将复杂的金融统计学概念娓娓道来。我特别喜欢书中那些“为什么”的解答，比如为什么股票价格会波动？为什么不同的投资组合会有不同的风险和收益？这本书给了我非常清晰的解释。它让我明白，金融市场并不是随机的，而是存在着各种各样的统计规律。书中大量的图表和实例，让我能够直观地看到这些规律是如何运作的。我尤其对书中关于“数据驱动的金融决策”的讨论很感兴趣，它让我看到了统计学如何能够帮助我们做出更明智的投资和消费决策。这本书不仅让我对金融有了更深的认识，也让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，让我觉得统计学不再是冰冷的数字，而是连接我们与金融世界的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚毕业的金融学硕士，准备进入一家大型券商的研究部工作。在准备面试的过程中，我广泛阅读了许多金融领域的书籍，其中这本《金融统计学（第3版）》给我留下了最深刻的印象。这本书的知识体系非常完整，涵盖了金融统计学的所有核心内容，而且讲解方式非常系统化。我最欣赏的是它对数学推导的严谨性，同时也非常注重概念的通俗易懂。比如，在解释协方差和相关系数的时候，作者不仅给出了公式，还用生动的比喻来解释它们在金融资产之间的关系，让我这种数学功底一般的人也能够理解。更重要的是，书中提供了大量的例题和习题，并且答案详解，这对我这种需要大量练习来巩固知识的人来说，简直是福音。我发现，通过做书中的习题，我不仅能够熟练掌握各种统计方法的计算，更能理解它们在实际金融场景中的应用。书中还涉及了最新的计量经济学模型，如 GARCH 模型在波动率预测方面的应用，以及一些机器学习方法在金融数据挖掘中的初步介绍，这些内容让我感到非常兴奋，也让我对未来的学习和工作有了更清晰的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本《金融统计学（第3版）》简直是为我量身打造的！作为一名金融学专业的学生，我之前一直觉得统计学枯燥乏味，公式一大堆，现实应用却摸不着头脑。直到我翻开这本书，才发现金融统计学原来可以这么有趣，而且如此贴近实际。作者的讲解思路非常清晰，从最基础的概念讲起，循序渐进，让我这个统计小白也能轻松理解。比如，在讲到回归分析的时候，书中不仅给出了严谨的数学推导，还结合了大量的实际金融案例，比如用股票收益率来预测未来的走势，用宏观经济指标来分析市场波动等等。这些案例让我瞬间明白了统计学在金融领域中的强大威力。更让我惊喜的是，书中还穿插了许多与时俱进的内容，比如大数据分析在金融风险管理中的应用，机器学习在量化交易中的实践，这些都是我平时接触不到，但又非常感兴趣的前沿知识。每次看完一个章节，我都觉得自己的金融知识体系得到了极大的拓展，对金融市场的理解也更加深刻。这本书真的颠覆了我对统计学的刻板印象，让我觉得学习金融统计学是一件充满乐趣和挑战的事情，也让我对未来在金融领域的职业发展充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《金融统计学（第3版）》这本书最大的亮点在于其前瞻性和实用性。作为一本“十三五”规划精品教材，它不仅涵盖了金融统计学的经典内容，还紧密跟踪了学科发展的最新动态。书中关于大数据、人工智能在金融领域的应用，比如量化交易、信用评分、风险预警等方面的内容，给我留下了极其深刻的印象。作者在介绍这些前沿技术时，并没有止步于概念的罗列，而是深入剖析了其背后的统计学原理，并结合实际案例展示了这些技术的落地应用。我尤其欣赏书中关于模型选择和验证的章节，它强调了在实际应用中，模型的有效性和鲁棒性至关重要，这对于我这种正在从事金融科技相关工作的人来说，提供了非常宝贵的启示。此外，书中对金融数据的可视化处理和解读也进行了详细的介绍，这对于如何有效地沟通金融分析结果，避免误读，非常有帮助。总而言之，这是一本能够引领读者跟上金融统计学发展潮流，并且能够解决实际问题的权威著作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融行业摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够系统梳理金融统计学知识，并且能够帮助我应对日益复杂多变的金融市场挑战的工具书。终于，我找到了这本《金融统计学（第3版）》。这本书的深度和广度都让我印象深刻。它不仅仅停留在理论层面，更重要的是，它非常注重实际应用，将抽象的统计模型与具体的金融问题紧密结合。书中对各种统计方法的介绍都非常详尽，从最经典的参数估计、假设检验，到更高级的时间序列分析、面板数据分析，都进行了深入的探讨。而且，作者并没有止步于此，他还花了很大篇幅介绍了大数据环境下金融统计学的最新发展，比如如何利用非结构化数据进行情感分析，如何构建高频交易模型等，这些内容对于我们这些需要不断更新知识体系的金融人士来说，无疑是宝贵的财富。我特别喜欢书中对风险管理的章节，它详细阐述了如何运用 VaR、CVaR 等统计指标来量化和管理金融风险，这对于我在日常工作中进行风险评估和决策非常有指导意义。总而言之，这是一本兼具理论深度和实践指导意义的佳作，绝对是金融从业者案头的必备之选。