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金融數據統計分析(第二版) 版權信息
- ISBN：9787522017129
- 條形碼：9787522017129 ; 978-7-5220-1712-9
- 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(第二版) 內容簡介
《金融數據統計分析》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。全書分為七個項目，前六個項目是基本知識的學習和實踐，每個項目由三個以上的實驗環節構成。第七個項目是綜合實訓項目，融合所學的知識結合實際任務進行實踐演練。項目以金融科技發展的主題為背景，明確項目任務，使得讀者能夠帶著問題從知識點中尋找答案，再通過操作示范掌握Excel軟件環境下的問題解決過程，*后通過能力拓展開拓相關知識視野。
金融數據統計分析(第二版) 目錄
目錄
項目一 基本概率／1
一、學習目標／1
二、項目背景：量化投資和概率論／1
（一）資產收益率／2
（二）貨幣的時間價值／4
（三）投資與隨機變量／5
三、知識要點／6
（一）概率／6
（二）隨機變量／8
（三）概率分布／9
四、項目任務／12
任務1 計算投資組合的數字期望和
方差／12
任務2 根據統計數據計算事件發生的
概率／13
任務3 條件概率計算／14
任務4 二項分布概率計算／15
任務5 正態分布基礎計算／16
五、能力拓展：金融風險事件——— “黑天鵝
與“灰犀牛” ／17
項目二 由數據找關鍵／19
一、學習目標／19
二、項目背景：大數據背景下的企業風險
管理／19
（一）大數據技術在企業風險管理中的
應用／19
（二）大數據技術和風險管理流程的結合／20
三、知識要點／20
（一）數據的采集和清洗／20
（二）數據的排序和分組／24
（三）數據的特征和測度／26
（四）數據的可視化分析／30
四、項目任務／36
任務1 調查問卷評價／36
任務2 網絡爬蟲／41
任務3 數據清洗／45
任務4 數據的組別／56
任務5 刻畫數據的集中趨勢和離散程度／64
五、能力拓展／66
項目三 從數據看總體／67
一、學習目標／67
二、項目背景：大模型＋小樣本數據，人工智
能賦能金融／67
三、知識要點／68
（一）總體和樣本／68
（二）由樣本估計總體參數／73
（三）假設檢驗／78
四、項目任務／83
任務1 從總體中抽樣／83
任務2 總體標準差已知的總體均值
估計／87
任務3 總體標準差未知的總體均值
估計／89
任務4 總體比率的估計／89
任務5 樣本容量的確定／92
任務6 從樣本作推斷／93
五、能力拓展／95
項目四 從數據看差距／98
一、學習目標／98
二、項目背景：數字人民幣與第三方支付的關
系／98
三、知識要點／99
（一）兩個總體均值之間的差距／99
（二）匹配樣本方案下的總體均值差距／101
（三）兩個總體比率之間的差距／102
（四）兩個總體方差之間的差距／102
（五）兩個總體參數差距的檢驗／102
四、項目任務／105
任務1 方差已知條件下的兩個總體均值的
比較／105
任務2 方差未知條件下的兩個總體均值的
比較／107
任務3 匹配樣本方案下的兩個總體均值的
比較／109
任務4 兩個總體比率的比較／112
任務5 兩個總體差距的假設檢驗／113
五、能力拓展：單側檢驗原假設的選擇
疑問／117
項目五 從數據找關聯／120
一、學習目標／120
二、項目背景：區塊鏈技術對金融業的
影響／120
三、知識要點／122
（一）相關分析／122
（二）回歸分析／126
四、項目任務／129
任務1 數據的相關性表達／129
任務2 簡單線性回歸方程的建立、檢驗和
預測／131
任務3 多元線性回歸方程的建立、檢驗和
預測／136
五、能力拓展：國家稅收分析／139
項目六 從數據看未來／141
一、學習目標／141
二、項目背景：金融科技投資規模預測／141
三、知識要點／142
（一）時間序列／142
（二）時間序列分析／144
四、項目任務／154
任務1 移動平均法預測時間序列／155
任務2 長期趨勢的分析方法／157
任務3 季節周期性數據的分析／159
五、能力拓展／165
項目七 綜合實訓／167
綜合實訓目標／167
綜合項目一 貨幣的時間價值／167
知識要點／167
（一）貨幣的時間價值／167
（二）投資項目決策／170
實訓任務／175
任務1 利率、現值、終值和年金／175
任務2 收益率計算／178
綜合項目二 金融風險價值評估／180
知識要點／180
（一）ＶａＲ模型的定義／181
（二）ＶａＲ的計算方法／182
（三）回溯檢驗／183
（四）ＶａＲ模型的優劣／184
實訓任務／184
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金融數據統計分析(第二版) 作者簡介
陳文婷，曾就職于渣打銀行（中國）有限公司，現任職于浙江金融職業學院，高等職業教育金融科技應用專業國家教學資源庫子項目負責人，主要承擔“金融數據統計”“金融大數據處理”課程，取得公司金融顧問（CFC）、金融風險監管（FFR）認證，獲得1+X金融大數據處理職業等級證書考評員認證。
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