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出版者:

作者:洪文明 编

出品人:

页数:459

译者:

出版时间:2001-1

价格:22.60元

装帧:

isbn号码:9787505825635

丛书系列:

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深入探索金融数据分析与可视化：从理论到实践 一、本书定位与核心价值 本书并非专注于某一特定软件操作或单一技能的速成指南，而是旨在为有志于在金融领域深耕、从事数据驱动决策的专业人士和高阶学习者提供一套系统、深入且具备前瞻性的知识体系。我们聚焦于金融数据从采集、清洗、分析到最终洞察提炼的全流程，强调理解背后的经济学逻辑、统计学原理与现代计算工具的有效结合。 本书的读者对象是那些已经具备一定经济学或金融学基础，渴望将理论知识转化为实际分析能力的从业者，包括量化分析师的初级成员、风险管理专员、资产配置顾问，以及希望提升决策质量的金融机构中高层管理者。 我们摒弃了对基础概念的冗余介绍，直击金融分析中的痛点和难点，强调“理解驱动分析，分析指导决策”的核心理念。本书的价值在于构建一个坚实的知识桥梁，连接金融市场的复杂性与数据科学的严谨性。 二、内容深度与覆盖范围 本书内容结构围绕金融数据分析的完整生命周期展开，共划分为六大部分，总计约三十章。 第一部分：金融数据生态与基础架构（约15%内容） 本部分详尽解析了当前金融数据源的复杂性与异构性。我们不只是罗列数据类型，而是深入探讨了高频交易数据（Tick Data）与低频基本面数据的内在差异、微观结构对建模的影响。重点剖析了金融数据的时间序列特性，如非平稳性、尖峰厚尾现象、以及数据缺失与异常值处理在金融领域的特殊性（例如，市场停盘或数据源中断的处理策略）。 此外，本部分引入了现代金融数据基础设施的概念，包括数据湖在金融风控中的应用、云端计算资源（如GPU加速）在因子挖掘中的必要性，以及数据治理在确保合规性与模型稳定性的关键作用。 第二部分：高级计量经济学模型在金融中的应用（约25%内容） 本部分是本书的核心理论基石。我们超越了基础的回归分析，深入探讨了波动率建模的演进。 1. 波动率建模的精进： 系统讲解了经典的ARCH族模型（GARCH, EGARCH, GJR-GARCH），并重点引入了更适合刻画高频波动的随机波动模型（Stochastic Volatility Models）及其马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）估计方法。同时，探讨了时变参数模型（Time-Varying Parameter Models）在应对结构性变化市场中的有效性。 2. 时间序列的因果推断： 引入Granger因果检验的局限性，转而深入研究结构性向量自回归（SVAR）模型，着重于如何通过识别约束（Identification Restrictions）来分离宏观经济冲击（如货币政策冲击、供给冲击）对资产价格的影响路径。 3. 非线性与高维挑战： 介绍了非参数时间序列分析方法，如核回归在利率期限结构建模中的应用，并对高维时间序列模型（如因子模型）中的维度灾难问题，提供了基于惩罚回归（Lasso/Elastic Net）的解决方案。 第三部分：资产定价与投资组合优化（约25%内容） 本部分将理论模型与实际投资策略紧密结合。 1. 因子模型的超越： 详细对比了经典CAPM、APT模型与多因子模型（如Fama-French五因子、气候风险因子）的构建、检验和稳健性测试。重点在于如何利用机器学习技术（如主成分分析PCA、Autoencoders）从海量候选因子中自动提取正交的、具有经济学意义的风险因子。 2. 现代投资组合理论的深化： 不仅限于均值-方差优化，而是全面考察了风险约束下的投资组合构建。这包括考虑交易成本的约束优化、基于条件风险价值（CVaR）的优化方法，以及在因子暴露受限情况下的投资组合权重确定。 3. 另类数据驱动的Alpha挖掘： 探讨了如何将卫星图像数据、新闻情绪指数、供应链网络数据等另类信息，转化为可量化的投资信号。内容涵盖自然语言处理（NLP）在金融文本挖掘中的具体应用，如实体识别和事件驱动的情绪评分机制。 第四部分：风险管理与监管科技（RegTech）（约15%内容） 金融机构的核心在于风险控制。本部分聚焦于前沿的风险量化技术。 1. 信用风险建模： 深入讲解了从传统评分卡到机器学习的过渡。重点分析了逻辑回归、梯度提升机（GBM）在违约概率预测中的性能提升，并探讨了模型可解释性（XAI）在满足巴塞尔协议等监管要求中的关键地位。 2. 市场风险与压力测试： 详细介绍了历史模拟法、参数法（如VaR的修正GARCH估计）和蒙特卡洛模拟方法的优劣。针对极端事件，本书提供了基于Copula函数构造多变量依赖结构，以更准确地模拟尾部风险关联性的实战方法。 3. 流动性风险与操作风险量化： 介绍了基于市场微观结构指标（如有效价差、订单簿深度）来量化流动性风险的技术，并探讨了利用异常检测算法识别内部操作风险事件的流程。 第五部分：金融计算与高性能实现（约10%内容） 金融分析的效率决定了决策的时效性。本部分强调计算效率。 我们侧重于使用高级编程语言（如Python的数值计算库与R的统计包）来高效实现上述模型。内容涵盖并行计算在回测系统中的应用、利用JIT编译技术加速蒙特卡洛模拟，以及如何设计可扩展的因子数据库架构，确保模型能够在分钟级别内完成大规模资产的每日更新。 第六部分：模型评估、稳健性与未来趋势（约10%内容） 分析的终点是检验与应用。本部分关注模型的实际可靠性。 1. 样本外性能验证： 详细阐述了滚动窗口、前向验证等技术，以对抗数据挖掘偏差（Data Snooping Bias）。强调构建“公平的”测试集和“稳健的”性能指标（如夏普比率的统计显著性检验）。 2. 可解释性（XAI）的必要性： 在深度学习模型日益普及的背景下，我们系统介绍了SHAP值和LIME方法，用以解释复杂模型对特定资产价格波动的贡献度，确保模型决策过程的透明化和可审计性。 3. 前沿展望： 对因果推断在政策评估中的应用、量子计算对金融建模的潜在颠覆，以及数字资产市场的特殊数据结构和定价挑战进行了前瞻性讨论。 三、本书的独特视角 本书强调的是“金融直觉”与“计算能力”的辩证统一。我们不将模型视为黑箱，而是引导读者理解每一个数学假设背后的经济含义。在介绍技术时，我们总是首先追问：“这个技术解决了金融领域哪一个核心问题？” 这种自上而下的结构确保了读者不仅学会“如何做”，更能明白“为何而做”，从而在瞬息万变的金融市场中，建立起持续学习和批判性分析的能力。

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