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金融数据统计分析(第二版)

金融数据统计分析(第二版)

出版社:中国金融出版社出版时间:2022-09-01
开本: 16开 页数: 187
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金融数据统计分析(第二版) 版权信息

  • ISBN:9787522017129
  • 条形码:9787522017129 ; 978-7-5220-1712-9
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

金融数据统计分析(第二版) 内容简介

《金融数据统计分析》以应用为导向,从基本的金融数据出发,利用统计学的概念和方法来处理金融、商务和经济领域的各种问题。全书分为七个项目,前六个项目是基本知识的学习和实践,每个项目由三个以上的实验环节构成。第七个项目是综合实训项目,融合所学的知识结合实际任务进行实践演练。项目以金融科技发展的主题为背景,明确项目任务,使得读者能够带着问题从知识点中寻找答案,再通过操作示范掌握Excel软件环境下的问题解决过程,*后通过能力拓展开拓相关知识视野。

金融数据统计分析(第二版) 目录

目录

项目一 基本概率/1

一、学习目标/1

二、项目背景:量化投资和概率论/1

(一)资产收益率/2

(二)货币的时间价值/4

(三)投资与随机变量/5

三、知识要点/6

(一)概率/6

(二)随机变量/8

(三)概率分布/9

四、项目任务/12

任务1 计算投资组合的数字期望和

方差/12

任务2 根据统计数据计算事件发生的

概率/13

任务3 条件概率计算/14

任务4 二项分布概率计算/15

任务5 正态分布基础计算/16

五、能力拓展:金融风险事件——— “黑天鹅

与“灰犀牛” /17

项目二 由数据找关键/19

一、学习目标/19

二、项目背景:大数据背景下的企业风险

管理/19

(一)大数据技术在企业风险管理中的

应用/19

(二)大数据技术和风险管理流程的结合/20

三、知识要点/20

(一)数据的采集和清洗/20

(二)数据的排序和分组/24

(三)数据的特征和测度/26

(四)数据的可视化分析/30

四、项目任务/36

任务1 调查问卷评价/36

任务2 网络爬虫/41

任务3 数据清洗/45

任务4 数据的组别/56

任务5 刻画数据的集中趋势和离散程度/64

五、能力拓展/66

项目三 从数据看总体/67

一、学习目标/67

二、项目背景:大模型+小样本数据,人工智

能赋能金融/67

三、知识要点/68

(一)总体和样本/68

(二)由样本估计总体参数/73

(三)假设检验/78

四、项目任务/83

任务1 从总体中抽样/83

任务2 总体标准差已知的总体均值

估计/87

任务3 总体标准差未知的总体均值

估计/89

任务4 总体比率的估计/89

任务5 样本容量的确定/92

任务6 从样本作推断/93

五、能力拓展/95

项目四 从数据看差距/98

一、学习目标/98

二、项目背景:数字人民币与第三方支付的关

系/98

三、知识要点/99

(一)两个总体均值之间的差距/99

(二)匹配样本方案下的总体均值差距/101

(三)两个总体比率之间的差距/102

(四)两个总体方差之间的差距/102

(五)两个总体参数差距的检验/102

四、项目任务/105

任务1 方差已知条件下的两个总体均值的

比较/105

任务2 方差未知条件下的两个总体均值的

比较/107

任务3 匹配样本方案下的两个总体均值的

比较/109

任务4 两个总体比率的比较/112

任务5 两个总体差距的假设检验/113

五、能力拓展:单侧检验原假设的选择

疑问/117

项目五 从数据找关联/120

一、学习目标/120

二、项目背景:区块链技术对金融业的

影响/120

三、知识要点/122

(一)相关分析/122

(二)回归分析/126

四、项目任务/129

任务1 数据的相关性表达/129

任务2 简单线性回归方程的建立、检验和

预测/131

任务3 多元线性回归方程的建立、检验和

预测/136

五、能力拓展:国家税收分析/139

项目六 从数据看未来/141

一、学习目标/141

二、项目背景:金融科技投资规模预测/141

三、知识要点/142

(一)时间序列/142

(二)时间序列分析/144

四、项目任务/154

任务1 移动平均法预测时间序列/155

任务2 长期趋势的分析方法/157

任务3 季节周期性数据的分析/159

五、能力拓展/165

项目七 综合实训/167

综合实训目标/167

综合项目一 货币的时间价值/167

知识要点/167

(一)货币的时间价值/167

(二)投资项目决策/170

实训任务/175

任务1 利率、现值、终值和年金/175

任务2 收益率计算/178

综合项目二 金融风险价值评估/180

知识要点/180

(一)VaR模型的定义/181

(二)VaR的计算方法/182

(三)回溯检验/183

(四)VaR模型的优劣/184

实训任务/184


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金融数据统计分析(第二版) 作者简介

陈文婷,曾就职于渣打银行(中国)有限公司,现任职于浙江金融职业学院,高等职业教育金融科技应用专业国家教学资源库子项目负责人,主要承担“金融数据统计”“金融大数据处理”课程,取得公司金融顾问(CFC)、金融风险监管(FFR)认证,获得1+X金融大数据处理职业等级证书考评员认证。

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