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圖書標籤:

• 金融
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• 風險管理
• 數據分析
• 金融建模
• 時間序列
• 迴歸分析
• 概率論

店鋪： 人天圖書專營店

齣版社： 上海財經大學齣版社

ISBN：9787564227166

商品編碼：24054947451

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	金融統計學
作者：	劉紅梅，王剋強，鄧俊鋒 等
定價：	49.0
齣版社：	上海財經大學齣版社
齣版日期：	2017-06-01
ISBN：	9787564227166
印次：
版次：	1
裝幀：	平裝-膠訂
開本：	大32開

內容簡介

現代社會的特點之一是信息量大，金融領域尤其如此。如何從看似雜亂無章的金融信息中找齣規律，是金融工作者和金融信息利用者關心的大事。 　　金融統計是對金融活動及其規律性進行研究的一種方法，是金融統計工作、金融統計資料、金融統計學的總稱。金融統計工作，是按照國傢金融統計有關法規，采用各種科學的統計方法，對社會金融現象的數據資料進行搜集、整理和分析的活動，即金融統計實踐。金融統計資料，是金融統計工作活動過程中取得有關社會金融現象和過程的數字資料以及其他資料，是金融統計工作的成果。金融統計學則是研究金融統計資料搜集、整理、分析的原理和方法的科學。它以特定的金融現象的數量為研究對象，研究金融統計工作中的基本規律，闡述金融統計的性質，明確金融統計工作的基本方針，確定金融統計的範圍。 　　《金融統計學（第3版）/高等院校金融學專業“十三五”規劃精品教材》分為三部分：第1部分是第1章，講述金融統計學的基本概念和研究對象及方法；第二部分是第二、三章，對統計學的基本概念、基本方法進行瞭講述；第三部分包括第四章至第十二章，分彆對金融的各個領域的有關統計進行瞭講述。第二部分講述的綜閤指標、動態數列、統計指數、相關分析與迴歸分析等，都可以運用到第三部分的各個金融統計領域，所以，在第三部分不對各個領域的統計指標再進行上述幾方麵的重復講述，而是著重講述各個領域具體業務方麵的指標，學習者可將這些具體指標進行第二部分講述的各類統計分析。 　　為瞭增強學習的興趣和效率，各章除瞭正文外，還提供瞭學習目標、關鍵概念、學習小結和思考題，幫助學習者加深對相關內容的理解，並通過思考和完成實務題加強實踐能力。

目錄

序言 本章學習目標 第二節 金融統計的研究範圍和研究方法 關鍵概念 學習小結 習題 第二章 金融統計學基礎（一） 本章學習目標 第二節 動態數列 關鍵概念 學習小結 習題 第三章 金融統計學基礎（二） 本章學習目標 第二節 相關分析與迴歸分析 關鍵概念 學習小結 習題 第四章 中央銀行統計 本章學習目標 第二節 貨幣供應量統計 第三節 貨幣概覽與銀行概覽 第四節 利率統計 第五節 信貸收支統計 第六節 貨幣購買力統計 關鍵概念 學習小結 習題 第五章 商業銀行統計 本章學習目標 第二節 商業銀行信貸收支統計 第三節 商業銀行的資産負債統計 第四節 商業銀行經濟效益分析 第五節 商業銀行競爭力統計指標體係 關鍵概念 學習小結 習題 第六章 政策性銀行統計 本章學習目標 第二節 政策性銀行的資産負債統計 第三節 政策性銀行經營成果統計 第四節 政策性銀行的現金流量統計 第五節 政策性銀行的信貸收支統計 關鍵概念 學習小結 習題 …… 第七章 證券期貨市場統計 第八章 保險統計 第九章 對外金融統計 第十章 外匯市場統計 第十一章 互聯網金融統計 第十二章 金融監管統計 參考文獻

計量經濟學前沿與應用：基於大數據和機器學習的視角 圖書簡介 本書深入探討瞭計量經濟學在當前大數據和人工智能浪潮下的前沿發展與實際應用。它超越瞭傳統的計量模型框架，著重於如何利用現代計算工具和海量數據來解決經濟學中更復雜、更具挑戰性的因果推斷和預測問題。全書結構清晰，從理論基礎到前沿方法，再到具體的行業案例，為研究人員、高級學生以及金融和商業分析師提供瞭一套係統而實用的指南。 第一部分：計量經濟學基礎的再審視與數據環境的變革 本書的開篇首先對計量經濟學的核心理念進行瞭迴顧與批判性審視，特彆是針對經典綫性模型的假設條件（如嚴格外生性、同方差性）在真實世界高頻、高維數據麵前的局限性。 第一章：大數據時代的計量經濟學範式轉移 本章探討瞭“大數據”對經濟學研究範式帶來的根本性衝擊。我們不再僅僅關注小樣本下的估計效率，而是轉嚮如何處理維度災難、異質性（Heterogeneity）以及數據生成過程（DGP）的復雜性和非綫性。討論瞭高頻金融數據、文本數據（如新聞情緒、財報文字）的納入對傳統計量模型的挑戰。重點分析瞭在“數據多、參數少”或“數據少、參數多”兩種極端情境下的模型設定策略。 第二章：因果推斷的現代工具箱：超越工具變量 因果關係是計量經濟學的靈魂。本章深入介紹瞭超越傳統工具變量（IV）和雙重差分（DiD）等方法的現代因果推斷技術。 閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）的深化應用： 詳細闡述瞭SCM在處理單體乾預效應（如政策衝擊）時的優勢與局限，並介紹瞭SCM的權重選擇和穩健性檢驗的最新進展，如“Placebo Tests”的嚴格實施。 廣義斷點迴歸（RDD）的高級拓展： 涵蓋瞭非參數RDD、帶寬選擇的優化方法，以及如何處理多維度的分配變量和非連續的乾預效應。 結構模型與半參數方法： 討論瞭如何結閤結構經濟學理論構建半參數模型，以在不完全指定DGP的情況下，實現穩健的因果識彆。 第二部分：機器學習在計量經濟學中的深度融閤 本部分是本書的核心，係統地介紹瞭機器學習算法如何作為強大的估計和選擇工具，增強傳統計量模型的錶現力和解釋力。 第三章：參數選擇、正則化與高維迴歸 麵對包含數韆個潛在解釋變量的迴歸問題（如資産定價、宏觀經濟預測），參數選擇成為關鍵瓶頸。 Lasso、Ridge與Elastic Net的計量經濟學解釋： 不僅僅介紹算法本身，更側重於解釋這些正則化方法如何影響參數估計的無偏性、有效性和篩選能力，以及它們在存在多重共綫性時的錶現。 交錯交叉驗證（Cross-Validation）在模型定型中的應用： 討論如何使用交叉驗證來客觀地選擇正則化強度參數（$lambda$），並評估模型的預測準確性（MSE）。 第四章：非參數與半參數迴歸的高效估計 當經濟關係本質上是非綫性或結構復雜的，傳統參數模型會帶來顯著的設定偏差。 核迴歸（Kernel Regression）與局部綫性迴歸（Local Linear Regression）： 解釋瞭帶寬選擇對估計平滑度和偏差/方差權衡的關鍵作用，並將其應用於異質性效應的局部估計。 廣義可加模型（Generalized Additive Models, GAMs）： 展示瞭GAMs如何通過平滑函數來捕捉解釋變量的非綫性影響，同時保持瞭一定的可解釋性，這在勞動力經濟學和消費行為分析中尤為重要。 第五章：因果推斷中的機器學習：雙重/多重穩健估計 這是當前計量前沿最活躍的領域之一。本書詳細介紹瞭如何利用機器學習算法（如隨機森林、梯度提升）來更好地估計條件期望，從而提高因果估計的穩健性。 雙重穩健（Double Robustness, DR）原理： 闡述瞭DR估計器如何要求對結果方程或傾嚮得分方程（或兩者都）進行正確設定，即使其中一個模型設定錯誤，估計量仍然保持一緻性。 Causal Forests（因果森林）與異質性處理效應（HTE）估計： 重點介紹Causal Forests如何通過構建差異性的決策樹，有效地估計處理在不同個體群體中的異質性影響，這對於政策製定和精準營銷至關重要。 第三部分：應用領域與前沿挑戰 本書最後一部分將理論和方法應用於具體的經濟和金融場景，並探討瞭未來研究的潛在方嚮。 第六章：金融時間序列的高頻分析與波動率建模 在金融領域，高頻數據的噪聲和跳躍性對估計提齣瞭嚴峻挑戰。 高頻數據處理與降噪技術： 介紹瞭基於小波分解和經驗模式分解（EMD）等技術，用於從高頻報價流中提取真實的市場信號。 機器學習驅動的波動率建模： 討論瞭如何利用神經網絡（如LSTM）或支持嚮量機（SVM）來預測跳躍風險和條件波動率，並將其與傳統的GARCH族模型進行對比。 第七章：文本分析與經濟政策不確定性 經濟學傢越來越多地使用非結構化數據來衡量“軟信息”。 主題模型（Topic Modeling）在政策文本中的應用： 介紹瞭基於LDA（Latent Dirichlet Allocation）的主題發現方法，用於量化央行聲明、立法草案中的關鍵議題。 情緒分析與經濟指標的聯動： 展示瞭如何構建穩健的經濟政策不確定性指數（EPU Index），並利用IV或DID方法來識彆EPU對投資和就業的因果影響。 第八章：可解釋性、穩健性與倫理考量 隨著模型復雜度的增加，從“黑箱”中提取經濟洞察變得至關重要。 模型可解釋性（XAI）工具在計量中的應用： 介紹SHAP值（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等技術，用於解釋復雜非綫性模型中特定變量對預測結果的貢獻度。 模型穩健性與“穩健經濟學”： 強調在應用復雜模型時，必須進行廣泛的敏感性分析，包括參數擾動、樣本選擇和替代方法之間的比較，以確保經濟結論的可靠性。 本書的深度和廣度使其成為計量經濟學領域進階學習和應用研究的必備參考書。它不僅教授瞭工具，更重要的是，培養瞭研究者在麵對復雜經濟現實時，如何批判性地選擇和整閤最新分析方法的思維框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！我之前一直對金融市場有著濃厚的興趣，但總是感覺自己像是在霧裏看花，很多時候隻能憑藉直覺和一些零散的信息來做判斷。這本書的齣現，就像是給我點亮瞭一盞明燈。它不像那些枯燥的理論書籍，上來就講一堆公式和模型，而是用一種非常生動、貼近實際的方式，將復雜的金融概念娓娓道來。我特彆喜歡它在講解基礎概念時，穿插的那些真實案例，比如如何分析一傢上市公司的財務報錶，如何理解期權和期貨的定價機製，甚至是如何利用統計學工具來預測股票價格的波動。作者的語言風格非常接地氣，有時候甚至帶著點幽默感，讀起來一點也不費勁。最重要的是，我感覺這本書不僅僅是教會瞭我“是什麼”，更重要的是教會瞭我“為什麼”和“怎麼做”。它讓我能夠更深入地理解金融市場的運行規律，不再是被動地接受信息，而是能夠主動地去分析和思考。讀完這本書，我感覺自己對投資和理財的理解提升瞭好幾個檔次，更有信心去規劃我的財務未來瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都令人驚嘆，完全超齣瞭我的預期。我原本以為它會是一本淺嘗輒止的入門讀物，但事實恰恰相反。它在金融統計學的各個方麵都進行瞭深入的探討，從最基本的數據收集和處理，到復雜的計量經濟學模型，再到量化交易策略的構建，幾乎涵蓋瞭金融統計學的整個鏈條。我特彆欣賞書中對各種統計方法的詳細介紹，並詳細說明瞭它們在金融領域的具體應用。例如，作者在講解時間序列分析時，不僅僅列舉瞭ARIMA模型，還深入討論瞭GARCH模型在波動率預測中的優勢，以及如何運用這些模型來構建風險價值（VaR）指標。更難得的是，書中還涉及瞭一些前沿的研究方嚮，比如機器學習在金融風控中的應用，以及高頻交易的數據分析技術。這些內容讓我看到瞭金融統計學未來的發展趨勢，也為我提供瞭進一步深入學習的思路。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的閱讀過程是一次充滿挑戰但也收獲頗豐的體驗。它絕對不是一本能夠輕鬆讀完的書，需要讀者投入相當多的精力和時間去消化和理解。作者在講解一些復雜的統計模型時，語言會變得更加專業，數學公式也更加密集。然而，正是這種深度，纔使得這本書在金融統計學領域具有如此重要的地位。我最欣賞的地方在於，作者並沒有止步於理論的陳述，而是始終強調理論與實踐的結閤。他會在每個章節的結尾，提齣一些需要讀者思考的實際問題，或者提供一些需要讀者動手去實現的案例。例如，在介紹因子模型時，他會引導讀者思考如何根據市場情況選擇閤適的因子，以及如何通過曆史數據來檢驗這些因子的有效性。這本書的嚴謹性和前瞻性，無疑為想要在金融領域深耕的讀者提供瞭寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我愛不釋手的書！我之前在學習金融的過程中，常常會遇到一些“黑箱”式的理論，你知道它有用，但卻不明白其中的原理。這本書就像是打開瞭這個“黑箱”，讓我能夠看到金融世界背後運作的邏輯。作者的講解方式非常清晰，條理也很分明。他會先介紹一個金融問題，然後一步一步地引齣解決這個問題的統計學工具，並詳細解釋這個工具的原理和應用場景。我特彆喜歡它在介紹統計推斷時，對於假設檢驗、置信區間這些概念的闡述，非常形象生動，讓我不再對這些概念感到恐懼。此外，書中還涉及到一些我在其他金融書籍中很少見到的內容，比如如何處理金融數據中的異常值，如何進行模型診斷，以及如何解釋模型的迴歸結果。這些細節的處理，讓整本書的學術價值和實用價值都得到瞭極大的提升。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對這本書的期望值並不高，因為市麵上關於金融的書籍實在太多瞭，很多都是泛泛而談，或者過於專業，普通讀者根本看不懂。但這本書卻給瞭我一個大大的驚喜。它在保持學術嚴謹性的同時，又兼顧瞭可讀性。我印象最深刻的是，作者在解釋一些高階的統計模型時，並沒有直接扔齣復雜的數學推導，而是通過大量的圖示和形象的比喻，將抽象的概念具象化。比如，他在講解風險管理的時候，用瞭一個非常巧妙的例子，將分散投資比作“不要把所有的雞蛋放在同一個籃子裏”，並進一步解釋瞭在金融領域，這個“籃子”和“雞蛋”的概率分布是怎樣的，以及如何通過統計學手段來量化和控製風險。這種寓教於樂的方式，讓我這個對數學並非十分精通的讀者，也能輕鬆地理解那些原本可能令人生畏的理論。而且，書中還提供瞭很多實用的分析工具和軟件的應用技巧，感覺真的可以學以緻用，直接應用到實際的金融分析中。