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出版社： 上海财经大学出版社

ISBN：9787564227166

商品编码：24054947451

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	金融统计学
作者：	刘红梅，王克强，邓俊锋 等
定价：	49.0
出版社：	上海财经大学出版社
出版日期：	2017-06-01
ISBN：	9787564227166
印次：
版次：	1
装帧：	平装-胶订
开本：	大32开

内容简介

现代社会的特点之一是信息量大，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 本章学习目标 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

计量经济学前沿与应用：基于大数据和机器学习的视角 图书简介 本书深入探讨了计量经济学在当前大数据和人工智能浪潮下的前沿发展与实际应用。它超越了传统的计量模型框架，着重于如何利用现代计算工具和海量数据来解决经济学中更复杂、更具挑战性的因果推断和预测问题。全书结构清晰，从理论基础到前沿方法，再到具体的行业案例，为研究人员、高级学生以及金融和商业分析师提供了一套系统而实用的指南。 第一部分：计量经济学基础的再审视与数据环境的变革 本书的开篇首先对计量经济学的核心理念进行了回顾与批判性审视，特别是针对经典线性模型的假设条件（如严格外生性、同方差性）在真实世界高频、高维数据面前的局限性。 第一章：大数据时代的计量经济学范式转移 本章探讨了“大数据”对经济学研究范式带来的根本性冲击。我们不再仅仅关注小样本下的估计效率，而是转向如何处理维度灾难、异质性（Heterogeneity）以及数据生成过程（DGP）的复杂性和非线性。讨论了高频金融数据、文本数据（如新闻情绪、财报文字）的纳入对传统计量模型的挑战。重点分析了在“数据多、参数少”或“数据少、参数多”两种极端情境下的模型设定策略。 第二章：因果推断的现代工具箱：超越工具变量 因果关系是计量经济学的灵魂。本章深入介绍了超越传统工具变量（IV）和双重差分（DiD）等方法的现代因果推断技术。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）的深化应用： 详细阐述了SCM在处理单体干预效应（如政策冲击）时的优势与局限，并介绍了SCM的权重选择和稳健性检验的最新进展，如“Placebo Tests”的严格实施。 广义断点回归（RDD）的高级拓展： 涵盖了非参数RDD、带宽选择的优化方法，以及如何处理多维度的分配变量和非连续的干预效应。 结构模型与半参数方法： 讨论了如何结合结构经济学理论构建半参数模型，以在不完全指定DGP的情况下，实现稳健的因果识别。 第二部分：机器学习在计量经济学中的深度融合 本部分是本书的核心，系统地介绍了机器学习算法如何作为强大的估计和选择工具，增强传统计量模型的表现力和解释力。 第三章：参数选择、正则化与高维回归 面对包含数千个潜在解释变量的回归问题（如资产定价、宏观经济预测），参数选择成为关键瓶颈。 Lasso、Ridge与Elastic Net的计量经济学解释： 不仅仅介绍算法本身，更侧重于解释这些正则化方法如何影响参数估计的无偏性、有效性和筛选能力，以及它们在存在多重共线性时的表现。 交错交叉验证（Cross-Validation）在模型定型中的应用： 讨论如何使用交叉验证来客观地选择正则化强度参数（$lambda$），并评估模型的预测准确性（MSE）。 第四章：非参数与半参数回归的高效估计 当经济关系本质上是非线性或结构复杂的，传统参数模型会带来显著的设定偏差。 核回归（Kernel Regression）与局部线性回归（Local Linear Regression）： 解释了带宽选择对估计平滑度和偏差/方差权衡的关键作用，并将其应用于异质性效应的局部估计。 广义可加模型（Generalized Additive Models, GAMs）： 展示了GAMs如何通过平滑函数来捕捉解释变量的非线性影响，同时保持了一定的可解释性，这在劳动力经济学和消费行为分析中尤为重要。 第五章：因果推断中的机器学习：双重/多重稳健估计 这是当前计量前沿最活跃的领域之一。本书详细介绍了如何利用机器学习算法（如随机森林、梯度提升）来更好地估计条件期望，从而提高因果估计的稳健性。 双重稳健（Double Robustness, DR）原理： 阐述了DR估计器如何要求对结果方程或倾向得分方程（或两者都）进行正确设定，即使其中一个模型设定错误，估计量仍然保持一致性。 Causal Forests（因果森林）与异质性处理效应（HTE）估计： 重点介绍Causal Forests如何通过构建差异性的决策树，有效地估计处理在不同个体群体中的异质性影响，这对于政策制定和精准营销至关重要。 第三部分：应用领域与前沿挑战 本书最后一部分将理论和方法应用于具体的经济和金融场景，并探讨了未来研究的潜在方向。 第六章：金融时间序列的高频分析与波动率建模 在金融领域，高频数据的噪声和跳跃性对估计提出了严峻挑战。 高频数据处理与降噪技术： 介绍了基于小波分解和经验模式分解（EMD）等技术，用于从高频报价流中提取真实的市场信号。 机器学习驱动的波动率建模： 讨论了如何利用神经网络（如LSTM）或支持向量机（SVM）来预测跳跃风险和条件波动率，并将其与传统的GARCH族模型进行对比。 第七章：文本分析与经济政策不确定性 经济学家越来越多地使用非结构化数据来衡量“软信息”。 主题模型（Topic Modeling）在政策文本中的应用： 介绍了基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）的主题发现方法，用于量化央行声明、立法草案中的关键议题。 情绪分析与经济指标的联动： 展示了如何构建稳健的经济政策不确定性指数（EPU Index），并利用IV或DID方法来识别EPU对投资和就业的因果影响。 第八章：可解释性、稳健性与伦理考量 随着模型复杂度的增加，从“黑箱”中提取经济洞察变得至关重要。 模型可解释性（XAI）工具在计量中的应用： 介绍SHAP值（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等技术，用于解释复杂非线性模型中特定变量对预测结果的贡献度。 模型稳健性与“稳健经济学”： 强调在应用复杂模型时，必须进行广泛的敏感性分析，包括参数扰动、样本选择和替代方法之间的比较，以确保经济结论的可靠性。 本书的深度和广度使其成为计量经济学领域进阶学习和应用研究的必备参考书。它不仅教授了工具，更重要的是，培养了研究者在面对复杂经济现实时，如何批判性地选择和整合最新分析方法的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读过程是一次充满挑战但也收获颇丰的体验。它绝对不是一本能够轻松读完的书，需要读者投入相当多的精力和时间去消化和理解。作者在讲解一些复杂的统计模型时，语言会变得更加专业，数学公式也更加密集。然而，正是这种深度，才使得这本书在金融统计学领域具有如此重要的地位。我最欣赏的地方在于，作者并没有止步于理论的陈述，而是始终强调理论与实践的结合。他会在每个章节的结尾，提出一些需要读者思考的实际问题，或者提供一些需要读者动手去实现的案例。例如，在介绍因子模型时，他会引导读者思考如何根据市场情况选择合适的因子，以及如何通过历史数据来检验这些因子的有效性。这本书的严谨性和前瞻性，无疑为想要在金融领域深耕的读者提供了宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我爱不释手的书！我之前在学习金融的过程中，常常会遇到一些“黑箱”式的理论，你知道它有用，但却不明白其中的原理。这本书就像是打开了这个“黑箱”，让我能够看到金融世界背后运作的逻辑。作者的讲解方式非常清晰，条理也很分明。他会先介绍一个金融问题，然后一步一步地引出解决这个问题的统计学工具，并详细解释这个工具的原理和应用场景。我特别喜欢它在介绍统计推断时，对于假设检验、置信区间这些概念的阐述，非常形象生动，让我不再对这些概念感到恐惧。此外，书中还涉及到一些我在其他金融书籍中很少见到的内容，比如如何处理金融数据中的异常值，如何进行模型诊断，以及如何解释模型的回归结果。这些细节的处理，让整本书的学术价值和实用价值都得到了极大的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人惊叹，完全超出了我的预期。我原本以为它会是一本浅尝辄止的入门读物，但事实恰恰相反。它在金融统计学的各个方面都进行了深入的探讨，从最基本的数据收集和处理，到复杂的计量经济学模型，再到量化交易策略的构建，几乎涵盖了金融统计学的整个链条。我特别欣赏书中对各种统计方法的详细介绍，并详细说明了它们在金融领域的具体应用。例如，作者在讲解时间序列分析时，不仅仅列举了ARIMA模型，还深入讨论了GARCH模型在波动率预测中的优势，以及如何运用这些模型来构建风险价值（VaR）指标。更难得的是，书中还涉及了一些前沿的研究方向，比如机器学习在金融风控中的应用，以及高频交易的数据分析技术。这些内容让我看到了金融统计学未来的发展趋势，也为我提供了进一步深入学习的思路。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始对这本书的期望值并不高，因为市面上关于金融的书籍实在太多了，很多都是泛泛而谈，或者过于专业，普通读者根本看不懂。但这本书却给了我一个大大的惊喜。它在保持学术严谨性的同时，又兼顾了可读性。我印象最深刻的是，作者在解释一些高阶的统计模型时，并没有直接扔出复杂的数学推导，而是通过大量的图示和形象的比喻，将抽象的概念具象化。比如，他在讲解风险管理的时候，用了一个非常巧妙的例子，将分散投资比作“不要把所有的鸡蛋放在同一个篮子里”，并进一步解释了在金融领域，这个“篮子”和“鸡蛋”的概率分布是怎样的，以及如何通过统计学手段来量化和控制风险。这种寓教于乐的方式，让我这个对数学并非十分精通的读者，也能轻松地理解那些原本可能令人生畏的理论。而且，书中还提供了很多实用的分析工具和软件的应用技巧，感觉真的可以学以致用，直接应用到实际的金融分析中。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！我之前一直对金融市场有着浓厚的兴趣，但总是感觉自己像是在雾里看花，很多时候只能凭借直觉和一些零散的信息来做判断。这本书的出现，就像是给我点亮了一盏明灯。它不像那些枯燥的理论书籍，上来就讲一堆公式和模型，而是用一种非常生动、贴近实际的方式，将复杂的金融概念娓娓道来。我特别喜欢它在讲解基础概念时，穿插的那些真实案例，比如如何分析一家上市公司的财务报表，如何理解期权和期货的定价机制，甚至是如何利用统计学工具来预测股票价格的波动。作者的语言风格非常接地气，有时候甚至带着点幽默感，读起来一点也不费劲。最重要的是，我感觉这本书不仅仅是教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”和“怎么做”。它让我能够更深入地理解金融市场的运行规律，不再是被动地接受信息，而是能够主动地去分析和思考。读完这本书，我感觉自己对投资和理财的理解提升了好几个档次，更有信心去规划我的财务未来了。