金融數據分析(2024年中國人民大學出版社出版的圖書)

內容簡介

　　金融數據分析關注金融領域的數據獲取、分析、展示及其在數據可視化、風險管理、投資組合最佳化、金融建模等方面的套用，在大數據時代，它的重要性將日益凸顯。

　　《金融數據分析》在內容上以金融時間序列分析、面板和空間計量、大數據金融為主線展開，包括金融時間序列線性模型、金融風險計量、機器學習與數據分析、深度學習與數據分析、文本數據分析等內容。

　　《金融數據分析》具有如下特點：

　　強調課程思政。《金融數據分析》內容融合了思政元素，努力做到理論與實踐、中國與外國、知識傳授與科研訓練、思政教育與專業素養提升的“四個結合”。

　　課程內容具有前沿性。《金融數據分析》納入了金融學領域前沿的研究成果，如金融文本挖掘、機器學習等。

　　課程學習具有可模仿性和可操作性。《金融數據分析》所有案例、專題數據和程式代碼均可下載使用，便於使用者模仿、學習和操作。

　　增設了“學習中心”數字平台輔助學習。讀者只需掃描封底二維碼並激活使用，即可免費獲取資源，供學習和進一步研究之用。

圖書目錄

第1章導論

1.1 金融數據分析概述

1.2 常見的統計分布

1.3 收益率及其分布特徵

1.4 R軟體和Python軟體介紹

1.5 專題1：金融數據的可視化——基於新冠疫情期間中美股市波動的對比分析

第2章金融時間序列線性模型

2.1 相關性和平穩性

2.2 簡單自回歸模型

2.3 簡單移動平均模型

2.4 簡單ARMA模型

2.5 單位根非平穩時間序列

2.6 季節模型

2.7 長記憶時間序列模型

2.8 專題2：基於ARIMA模型的中國居民消費價格指數預測

第3章協整與向量自回歸模型

3.1 協整分析

3.2 向量自回歸模型

3.3 格蘭傑因果關係檢驗

3.4 VAR模型與脈衝回響函式

3.5 VAR模型與方差分解

3.6 結構向量自回歸模型

3.7 TVP-VAR模型

3.8 專題3：中國資本市場與貨幣政策的協同關係研究

第4章 GARCH族模型

4.1 波動率模型的特徵及結構

4.2 ARCH模型

4.3 GARCH模型

4.4 IGARCH模型

4.5 GARCH-M模型

4.6 指數GARCH模型

4.7 TGARCH模型

4.8 APARCH模型

4.9 專題4：基於GARCH模型的人民幣匯率建模與套用

第5章極值事件、分位數回歸與金融風險計量

5.1 極值事件概述

5.2 金融風險計量指標VaR和ES

5.3 風險度量制

金融數據分析(2024年中國人民大學出版社出版的圖書)

基本介紹

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