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金融數據統計分析 版權信息
- ISBN：9787504993069
- 條形碼：9787504993069 ; 978-7-5049-9306-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
金融數據統計分析 本書特色
本書介紹了金融數據統計的基本方法。項目一幫助學生掌握二項分布、正態分布在Excel中的計算方法，理解正態分布的特點。項目二從數據收集開始，包含數據的采集方法、數據的整理和清洗、數據的基本描述和繪圖。項目三針對總體和抽樣之間的關系，既包含從總體進行抽樣，進而得到總體參數和抽樣指標的關系，又包含從抽樣到總體，利用點估計和區間估計的方法預測總體參數值。項目四通過抽樣調查的數據，對兩個總體的均值或比率進行比較，在給定置信系數的條件下計算兩個總體均值之差或比率之差的置信區間。項目五通過樣本數據，對兩個總體的之間的相關程度分別用散點圖、相關系數進行表示，通過圖示或數據給出數據之間相關程度的準確表達，并對其進行可靠性檢驗。利用線性回歸方法根據樣本數據做出回歸方程，再利用方程進行預測。項目六通過樣本數據，對兩個總體的之間的相關程度分別用散點圖、相關系數進行表示，通過圖示或數據給出數據之間相關程度的準確表達，并對其進行可靠性檢驗。利用線性回歸方法根據樣本數據做出回歸方程，再利用方程進行預測。
金融數據統計分析 內容簡介
本書以應用為導向, 從基本的金融數據出發, 利用統計學的概念和方法來處理金融、商務和經濟領域的各種問題。主要內容包括: 基本概率 ; 由數據找關鍵 ; 從數據看總體等。
金融數據統計分析 目錄
項目一 基本概率
一、學習目標
二、項目背景量化投資和概率論
(一)資產收益率
(二)貨幣的時間價值
(三)投資與隨機變量
三、知識要點
(一)概率
(二)幾種概率分布
四、項目任務
任務1根據統計數據計算事件發生的概率
任務2條件概率計算
任務3二項分布概率計算
任務4正態分布基礎計算
五、能力拓展：期權定價的二叉樹法
項目二 由數據找關鍵
一、學習目標
二、項目背景P2P網貸
(一)P2P網貸的操作方式
(二)目前中國的P2P網貸存在的問題
(三)投資者面對P2P網貸
三、知識要點
(一)數據分析的準備工作
(二)數據的排序和分組
(三)數據的圖形描述
(四)數據的集中趨勢和離散程度
四、項目任務
任務1調查問卷評價
任務2從網站爬取數據
任務3數據清洗
任務4數據的組別
任務5刻畫數據的集中趨勢和離散程度
五、能力拓展
項目三 從數據看總體
一、學習目標
二、項目背景移動互聯網營銷
(一)移動互聯網營銷的特征
(二)移動互聯網營銷模式
(三)基于數據的移動互聯網營銷
三、知識要點
(一)總體和樣本
(二)由樣本估計總體參數
(三)假設檢驗
四、項目任務
任務1從總體中抽樣
任務2總體標準差已知的總體均值估計
任務3總體標準差未知的總體均值估計
任務4總體比率的估計
任務5樣本容量的確定
任務6從樣本作推斷
五、能力拓展
項目四 從數據看差距
一、學習目標
二、項目背景第三方支仲
(一)第三方支付的發展
(二)第三方支付的特點
(三)第三方支付與商業銀行的競爭關系
(四)第三方支付與商業銀行之間的合作
三、知識要點
(一)兩個總體均值之間的差距
(二)匹配樣本方案下的總體均值差距
(三)兩個總體比率之間的差距
(四)兩個總體方差之間的差距
(五)兩個總體參數差距的檢驗
四、項目任務
任務1方差已知條件下的兩個總體均值的
比較
任務2方差未知條件下的兩個總體均值的
比較
任務3匹配樣本方案下的兩個總體均值的
比較
任務4兩個總體比率的比辛乏
任務5兩個總體差距的假設檢驗
五、能力拓展：單側檢驗原假設的選擇疑問
項目五 從數據找關聯
一、學習目標
二、項目背景眾籌和數據關聯
(一)眾籌模式的主體框架
(二)眾籌的融資流程
(三)國內外典型眾籌融資平臺
(四)眾籌項目成功的相關因素
三、知識要點
(一)相關分析
(二)回歸分析
四、項目任務
任務1數據的相關性表達
任務2簡單線性回歸方程的建立、檢驗和預測
任務3多元線性回歸方程的建立、檢驗和預測
五、能力拓展：國家稅收分析
項目六 從數據看未來
一、學習目標
二、項目背景互聯網金融的趨勢
(一)互聯網金融規范化發展
(二)金融科技引領互聯網金融的新發展
(三)場景金融是互聯網金融的重要發展方向
(四)移動支付的趨勢不可逆轉
(五)互聯網金融資產交易蓬勃發展
三、知識要點
(一)時間序列
(二)時間序列分析
四、項目任務
任務1移動平均法預測時間序列
任務2長期趨勢的分析方法
任務3季節周期性數據的分析
五、能力拓展
項目七 綜合實訓
綜合實訓目標
綜合項目一貨幣的時間價值
知識要點
(一)貨幣的時間價值
(二)投資項目決策
實訓任務
綜合項目二金融風險價值評估
知識要點
(一)VaR模型的定義
(二)VaR的計算方法
(三)回溯檢驗
(四)VaR模型的優劣
實訓任務
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