定 價：56 元
叢書名：高等學(xué)校新文科教材·金融科技系列
- 作者：歐陽資生 陽旸 馬倚虹
- 出版時間：2024/5/1
- ISBN：9787300324722
- 出 版 社：中國人民大學(xué)出版社
- 中圖法分類：F830.41-39
- 頁碼：368
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：16
金融數(shù)據(jù)分析是一門對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析和建模的課程，是高等學(xué)校金融學(xué)專業(yè)本科生的核心課。本書是筆者在多年來從事金融數(shù)據(jù)分析方面的教學(xué)和科研的基礎(chǔ)上編寫而成的，在內(nèi)容上以金融時間序列分析、金融空間數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)金融為主線展開，具體包括金融時間序列線性模型、協(xié)整與向量自回歸模型、GARCH族模型等。本書可作為金融學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等專業(yè)高年級本科生和相關(guān)專業(yè)的研究生教材，亦可作為相關(guān)領(lǐng)域研究人員的參考書。對于希望進(jìn)一步加強對金融數(shù)據(jù)和當(dāng)今金融市場理解的研究人員以及金融、商業(yè)和經(jīng)濟領(lǐng)域的從業(yè)者，該書也是極佳的選擇。
歐陽資生，湖南師范大學(xué)“瀟湘學(xué)者”特聘教授、二級教授、博士生導(dǎo)師，享受國務(wù)院政府特殊津貼專家，教育部高等學(xué)校金融學(xué)類教學(xué)指導(dǎo)委員會委員，湖南省學(xué)科帶頭人，湖南省高�？萍紕�(chuàng)新團(tuán)隊“開放經(jīng)濟條件下金融風(fēng)險度量、控制與政策”負(fù)責(zé)人，湖南省區(qū)域戰(zhàn)略與規(guī)劃研究基地首席專家，《統(tǒng)計研究》編委。主要研究方向為金融風(fēng)險管理、金融科技與金融統(tǒng)計。
陽旸，湖南師范大學(xué)商學(xué)院副教授、博士。研究方向：金融管理與金融數(shù)據(jù)分析。
馬倚虹，湖南師范大學(xué)商學(xué)院金融系講師、博士。研究方向：金融風(fēng)險與機器學(xué)習(xí)。
第1章 導(dǎo)論 001
1.1 金融數(shù)據(jù)分析概述 001
1.2 常見的統(tǒng)計分布 004
1.3 收益率及其分布特征 007
1.4 R軟件和Python軟件介紹 012
1.5 專題1: 金融數(shù)據(jù)的可視化 ——基于新冠疫情期間中美股市波動的對比分析 018
第2章 金融時間序列線性模型 024
2.1 相關(guān)性和平穩(wěn)性 024
2.2 簡單自回歸模型 031
2.3 簡單移動平均模型 042
2.4 簡單ARMA模型 048
2.5 單位根非平穩(wěn)時間序列 053
2.6 季節(jié)模型 057
2.7 長記憶時間序列模型 060
2.8 專題2: 基于ARIMA模型的中國居民消費價格指數(shù)預(yù)測 062
第3章 協(xié)整與向量自回歸模型 067
3.1 協(xié)整分析 067
3.2 向量自回歸模型 074
3.3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗 078
3.4 VAR模型與脈沖響應(yīng)函數(shù) 079
3.5 VAR模型與方差分解 082
3.6 結(jié)構(gòu)向量自回歸模型 084
3.7 TVP VAR模型 087
3.8 專題3: 中國資本市場與貨幣政策的協(xié)同關(guān)系研究 088
第4章 GARCH族模型 095
4.1 波動率模型的特征及結(jié)構(gòu) 095
4.2 ARCH模型 098
4.3 GARCH模型 103
4.4 IGARCH模型 108
4.5 GARCH M模型 109
4.6 指數(shù)GARCH模型 111
4.7 TGARCH模型 114
4.8 APARCH模型 115
4.9 專題4: 基于GARCH模型的人民幣匯率建模與應(yīng)用 116
第5章 極值事件、分位數(shù)回歸與金融風(fēng)險計量 122
5.1 極值事件概述 122
5.2 金融風(fēng)險計量指標(biāo)VaR和ES 125
5.3 風(fēng)險度量制 127
5.4 基于GARCH模型的VaR計算 130
5.5 基于極值理論的VaR計算 133
5.6 分位數(shù)回歸模型與金融風(fēng)險計量 142
5.7 系統(tǒng)性金融風(fēng)險計量模型 150
5.8 專題5: 中國系統(tǒng)性金融風(fēng)險評估報告 157
第6章 市場有效性與事件分析法 163
6.1 有效市場假說 163
6.2 有效市場假說的實證檢驗 167
6.3 事件分析法 177
6.4 專題6: 康美藥業(yè)財務(wù)造假事件分析 182
第7章 Copula函數(shù)及其應(yīng)用 188
7.1 Copula函數(shù)的定義及性質(zhì) 188
7.2 Copula函數(shù)與相關(guān)性 190
7.3 常用的Copula函數(shù) 191
7.4 Copula函數(shù)的估計方法 203
7.5 Copula函數(shù)與金融風(fēng)險計量 206
7.6 專題7: 基于GARCH Copula模型的綠色債券投資組合風(fēng)險測度 210
第8章 面板數(shù)據(jù)模型與檢驗 214
8.1 面板數(shù)據(jù)的基本界定 214
8.2 面板數(shù)據(jù)的設(shè)定和加載 217
8.3 面板數(shù)據(jù)回歸模型 220
8.4 面板數(shù)據(jù)模型的檢驗 226
8.5 動態(tài)面板數(shù)據(jù)與廣義矩GMM估計 236
8.6 專題8:數(shù)字金融對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響研究 241
第9章 空間計量模型與檢驗 248
9.1 空間權(quán)重矩陣 248
9.2 空間自回歸模型 252
9.3 空間杜賓模型 261
9.4 空間誤差模型 266
9.5 專題9: 中國金融風(fēng)險的空間集聚與溢出效應(yīng) 269
第10章 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析 278
10.1 機器學(xué)習(xí)概述 278
10.2 分類分析 280
10.3 回歸分析 285
10.4 聚類分析 292
10.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法 296
10.6 模型評估與選擇 299
10.7 專題10: 基于機器學(xué)習(xí)的上證指數(shù)走勢預(yù)測研究 302
第11章 深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析 309
11.1 神經(jīng)元 309
11.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 311
11.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 315
11.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 319
11.5 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化策略 322
11.6 專題11: 基于深度學(xué)習(xí)的上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究 324
第12章 文本數(shù)據(jù)分析 331
12.1 文本獲取 332
12.2 文本預(yù)處理 335
12.3 文本表示 336
12.4 文本特征選擇 344
12.5 模式挖掘 346
12.6 專題12: 金融網(wǎng)絡(luò)輿情指數(shù)構(gòu)建與應(yīng)用 350
參考文獻(xiàn) 355
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