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《金融统计学》ppt课件•金融统计学概述•金融数据收集与整理•金融数据描述性统计•金融时间序列分析目•金融回归分析•金融风险度量与管理录contents01金融统计学概述定义与特点定义金融统计学是一门应用统计学的方法来研究金融领域的学科,它涉及到金融数据的收集、整理、分析和推断等方面的知识特点金融统计学具有数据量大、涉及面广、分析方法多样等特点,它不仅要求掌握统计学的基础知识,还需要了解金融市场的运作机制和金融产品的特点金融统计学的重要性提供决策依据揭示市场规律防范金融风险通过对金融数据的统计分析,可通过对金融市场的数据进行分析,金融统计学在防范金融风险方面以为投资者、金融机构和政府等可以揭示市场的运行规律和趋势,也具有重要作用,通过对金融数提供决策依据,帮助其做出更加预测未来的市场变化,为投资者据的监测和分析,可以及时发现科学、合理的决策提供参考潜在的风险点,为防范和化解风险提供支持金融统计学的应用领域投资分析政府监管投资者可以利用金融统计学的方法对政府可以利用金融统计学的方法对金股票、债券、基金等金融产品进行统融市场进行监管,以维护市场的公平、计分析,以做出更加理性的投资决策公正和稳定风险管理金融机构可以利用金融统计学的方法对各种风险进行监测、评估和控制,以降低风险损失02金融数据收集与整理数据来源与分类数据来源金融机构、政府机构、市场数据供应商、社交媒体等数据分类结构化数据(如财务报表)、非结构化数据(如新闻报道)、时序数据等数据收集方法直接收集通过问卷调查、实地考察等方式直接从数据源获取数据间接收集自动化收集通过公开出版物、网络爬虫等方式获取数据利用软件工具自动采集金融市场数据数据整理与展示数据清洗01去除重复、错误或不完整的数据数据转换02将数据转换为适合分析的格式或模型数据可视化03利用图表、图像等形式展示金融数据数据质量评估准确性评估检查数据是否真实反映实际情况完整性评估检查数据是否全面,没有遗漏及时性评估检查数据是否最新,是否及时更新一致性评估检查数据在不同来源或时间点上是否一致03金融数据描述性统计均值、中位数、众数均值表示数据的平均水平,计算方法是所有数值相加后除以数值的数量中位数将数据按大小排序后,位于中间位置的数值如果数据数量是偶数,则中位数是中间两个数的平均值众数出现次数最多的数值方差、标准差、变异系数方差表示数据离散程度的指标,计算方法是每个数据点与均值之差的平方和的平均值标准差方差的平方根,也是衡量数据离散程度的重要指标变异系数标准差与均值的比值,用于比较不同均值的数据集的离散程度偏度、峰度、分布形态偏度描述数据分布不对称性的指标,正偏度表示数据1向右偏移,负偏度表示数据向左偏移峰度描述数据分布形态陡峭程度的指标,峰度大于32时表示分布比正态分布更陡峭,峰度小于3时表示分布比正态分布更平缓分布形态根据偏度和峰度的值判断数据分布形态,如正态3分布、偏态分布、尖峰分布和扁平分布等数据分布的检验与拟合优度数据分布的检验通过图形和统计检验方法判断数据是否符合某种理论分布,如正态分布、泊松分布等拟合优度评估实际数据与理论分布之间的拟合程度,通过拟合优度检验判断实际数据是否符合理论分布,不符合则需调整模型或重新考虑数据的处理方式04金融时间序列分析时间序列的平稳性检验单位根检验用于检验时间序列是否存在单位根,判断其是否平稳常用的单位根检验方法有ADF检验和PP检验季节性检验通过观察时间序列的季节性波动,判断其是否具有周期性变化规律常用的季节性检验方法有季节性自相关图和季节性偏自相关图趋势性检验通过观察时间序列的趋势性变化,判断其是否存在长期趋势或周期性趋势常用的趋势性检验方法有移动平均线和指数平滑法时间序列的季节性分析季节性自相关图用于观察时间序列的季节性波动,通过计算季节性自相关系数,可以判断季节性波动的规律和周期季节性偏自相关图用于观察时间序列的季节性偏态变化,通过计算季节性偏自相关系数,可以判断季节性偏态变化的规律和周期季节性指数用于量化时间序列的季节性波动程度,通过计算季节性指数,可以对季节性波动进行比较和评价时间序列的预测方法线性回归模型01通过建立时间序列与其影响因素之间的线性回归模型,预测未来发展趋势常用的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型指数平滑法02通过计算指数平滑系数,对时间序列进行加权平均,预测未来发展趋势常用的指数平滑法有简单指数平滑法和Holt-Winters指数平滑法神经网络模型03通过建立神经网络模型,对时间序列进行非线性拟合和预测常用的神经网络模型有多层感知器、支持向量机和深度学习模型等时间序列的分解与合成时间序列的分解将时间序列分解为趋势成分、季节性成分和随机成分,以便更好地理解其内在结构和规律常用的分解方法有加法分解和乘法分解时间序列的合成根据时间序列的内在结构和规律,合成一个新的时间序列常用的合成方法有基于趋势和季节性成分的合成以及基于历史数据的合成05金融回归分析一元线性回归分析总结词一元线性回归分析是金融统计分析中常用的方法,用于研究一个因变量与一个自变量之间的线性关系详细描述一元线性回归分析通过最小二乘法拟合一条直线,使得因变量能够根据自变量进行预测这种方法在金融领域中常用于预测股票价格、利率等金融指标多元线性回归分析总结词多元线性回归分析是研究多个自变量与一个因变量之间线性关系的统计方法详细描述在金融领域中,多元线性回归分析常用于分析多种因素对金融指标的影响,例如研究通货膨胀、失业率、GDP等多个经济指标对股票价格的影响回归模型的检验与优化总结词详细描述为了确保回归分析的准确性和可靠性,常见的检验包括拟合优度检验、显著性检需要对回归模型进行各种检验和优化验和残差分析等,用于评估模型的拟合效VS果和预测准确性优化方法包括增加或删除自变量、改变模型形式等,以提高模型的预测能力和解释能力回归分析的应用场景总结词回归分析在金融领域中具有广泛的应用,包括股票价格预测、风险评估、投资组合优化等详细描述例如,通过回归分析可以预测股票价格的走势,为投资者提供参考;同时,回归分析也可以用于评估投资组合的风险,帮助投资者制定更加合理的投资策略此外,回归分析还可以用于研究金融市场的各种经济指标之间的关系,为政策制定者和市场参与者提供有价值的决策依据06金融风险度量与管理金融风险的分类与特点市场风险信用风险流动性风险由价格波动引起的资产价值变化借款人违约导致贷款或债券价值资产难以迅速出售或融资的风险的风险下降的风险声誉风险法律风险操作风险对机构声誉造成负面影响的风险与法律或监管规定相关的风险由于内部流程、人员或系统不完善导致的风险风险度量指标VaR、ES要点一要点二VaR(Value atRisk)ES(Expected Shortfall)在给定置信水平下,某一金融资产或投资组合在未来特定在给定置信水平下,某一金融资产或投资组合在未来特定时间段内的最大可能损失时间段内的平均损失风险分散与对冲策略多样化投资对冲策略将资金分散投资于不同市场、资产类型和行通过购买与原始投资相反的衍生品或其他金业,以降低整体风险融工具,对冲掉原始投资的风险风险管理工具与技术风险限额管理设定各类风险的限额,如止损限额、止盈限额等,以控制风险敞口压力测试模拟极端市场环境,评估机构在不利情况下的风险承受能力风险敞口分析分析机构在不同市场、产品、地区等方面的风险敞口,以便进行风险管理决策THANKS FORWATCHING感谢您的观看。