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金融统计与数据分析

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作者:
出版社: 经济科学出版社
2023-09
版次: 1
ISBN: 9787521848892
定价: 49.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 624页
字数: 370千字
分类: 经济
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  • 第一章为金融基础知识，给出了金融学的相关术语及其概念，使我们在后续章节的对话中有统一的平台；第二章为金融统计数学基础知识，提供了后续章节中金融数据分析模型的数理基础，省去了我们在浩如烟海的数学世界中查找所需知识的时间；第三章为金融数据可视化与数据性质探索，为后续截面数据和时间序列数据分析奠定基础；第四章、第五章分别从多元统计模型和回归及诊断两个方面探索截面数据的回归分析和检验，使我们对截面数据的分析有初步的了解；第六章至第八章主要围绕常见的金融数据时间序列分析模型展开，由浅入深，从时间序列数据的平稳性检验入手，逐步到建立ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型，使我们了解金融时间序列数据常见模型的建模过程。第九章为R语言应用，为我们介绍了一个数据分析软件，同时给出了R语言的自主学习和成长路径；另外，全书数据分析结果的复现也可在此找到答案。为便于读者掌握，全书最后的附录部分为大家提供了各章节实例的数据及R语言常见错误汇总。 陈南旭，男，1985年生，汉族，甘肃庄浪人，中共党员，经济学博士，兰州大学经济学院副教授，硕士生导师，中国数量经济学会常务理事，中国经济学年会企业与产业经济学专业委员会委员，全国投入产出与大数据研究会常务理事，现任兰州大学数量经济研究所执行所长、金融专业学位研究生教育指导委员会办公室主任。长期从事数量经济学、经济统计学、产业经济学、金融学的教学与科研工作，研究方向和兴趣包括宏观经济计量分析、投入产出分析方法、数字经济与技术创新、产业转型与区域协调发展、财税计量建模、公司金融等。近年来，在《数量经济技术经济研究》《Journal of Innovation & Knowledge》等CSSCI、SSCI学术刊物发表论文20余篇，主持、参与省部级以上科研项目5项。 ●第1章 金融基础知识

    1．1 金融在经济中的作用

    1．2 金融市场

    1．3 复利

    1．4 资产定价理论

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第2章 金融统计数学基础知识

    2．1 微积分概述

    2．2 矩阵知识概述

    2．3 概率论知识概述

    2．4 随机过程

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第3章 金融数据可视化与数据性质探索

    3．1 金融数据概述

    3．2 直方图

    3．3 密度估计图

    3．4 样本分位数图

    3．5 概率图

    3．6 案例分析

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第4章 多元统计模型

    4．1 协方差矩阵和相关矩阵

    4．2 随机变量的线性函数

    4．3 多元正态分布

    4．4 多元t分布

    4．5 主成分分析

    4．6 因子分析

    4．7 聚类分析

    4．8 判别分析

    4．9 案例分析

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第5章 回归及诊断

    5．1 一元线性回归

    5．2 多元线性回归

    5．3 回归诊断简介

    5．4 检验模型假设

    5．5 案例分析

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第6章 时间序列模型

    6．1 数据的平稳过程

    6．2 协整

    ……

    第7章 ARMA模型

    第8章 ARCH/GARCH模型

    第9章 R语言应用

    附录

    参考文献
  • 内容简介:
    第一章为金融基础知识，给出了金融学的相关术语及其概念，使我们在后续章节的对话中有统一的平台；第二章为金融统计数学基础知识，提供了后续章节中金融数据分析模型的数理基础，省去了我们在浩如烟海的数学世界中查找所需知识的时间；第三章为金融数据可视化与数据性质探索，为后续截面数据和时间序列数据分析奠定基础；第四章、第五章分别从多元统计模型和回归及诊断两个方面探索截面数据的回归分析和检验，使我们对截面数据的分析有初步的了解；第六章至第八章主要围绕常见的金融数据时间序列分析模型展开，由浅入深，从时间序列数据的平稳性检验入手，逐步到建立ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型，使我们了解金融时间序列数据常见模型的建模过程。第九章为R语言应用，为我们介绍了一个数据分析软件，同时给出了R语言的自主学习和成长路径；另外，全书数据分析结果的复现也可在此找到答案。为便于读者掌握，全书最后的附录部分为大家提供了各章节实例的数据及R语言常见错误汇总。
  • 作者简介:
    陈南旭，男，1985年生，汉族，甘肃庄浪人，中共党员，经济学博士，兰州大学经济学院副教授，硕士生导师，中国数量经济学会常务理事，中国经济学年会企业与产业经济学专业委员会委员，全国投入产出与大数据研究会常务理事，现任兰州大学数量经济研究所执行所长、金融专业学位研究生教育指导委员会办公室主任。长期从事数量经济学、经济统计学、产业经济学、金融学的教学与科研工作，研究方向和兴趣包括宏观经济计量分析、投入产出分析方法、数字经济与技术创新、产业转型与区域协调发展、财税计量建模、公司金融等。近年来，在《数量经济技术经济研究》《Journal of Innovation & Knowledge》等CSSCI、SSCI学术刊物发表论文20余篇，主持、参与省部级以上科研项目5项。
  • 目录:
    ●第1章 金融基础知识

    1．1 金融在经济中的作用

    1．2 金融市场

    1．3 复利

    1．4 资产定价理论

    本章小结

    课后习题

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    第2章 金融统计数学基础知识

    2．1 微积分概述

    2．2 矩阵知识概述

    2．3 概率论知识概述

    2．4 随机过程

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第3章 金融数据可视化与数据性质探索

    3．1 金融数据概述

    3．2 直方图

    3．3 密度估计图

    3．4 样本分位数图

    3．5 概率图

    3．6 案例分析

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第4章 多元统计模型

    4．1 协方差矩阵和相关矩阵

    4．2 随机变量的线性函数

    4．3 多元正态分布

    4．4 多元t分布

    4．5 主成分分析

    4．6 因子分析

    4．7 聚类分析

    4．8 判别分析

    4．9 案例分析

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第5章 回归及诊断

    5．1 一元线性回归

    5．2 多元线性回归

    5．3 回归诊断简介

    5．4 检验模型假设

    5．5 案例分析

    本章小结

    课后习题

    拓展阅读

    第6章 时间序列模型

    6．1 数据的平稳过程

    6．2 协整

    ……

    第7章 ARMA模型

    第8章 ARCH/GARCH模型

    第9章 R语言应用

    附录

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