固定资产投资统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国方正出版社

作者:付立忠

出品人:

页数:373

译者:

出版时间:2001年03月

价格:25.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810987912

丛书系列:

图书标签:

• 海
• 固定资产投资
• 统计学
• 经济管理
• 数据分析
• 投资决策
• 财务报表
• 数据收集
• 计量经济
• 企业运营
• 宏观经济

《固定资产投资统计学》 是一本深入探讨固定资产投资领域量化分析与统计方法的重要学术著作。本书聚焦于如何运用严谨的统计学理论与方法，来理解、衡量、分析和预测固定资产投资的规模、结构、动因及其对国民经济的影响。 本书内容涵盖了固定资产投资统计的方方面面，为读者提供了一个全面而系统的知识框架。 第一篇 理论基础与统计方法 固定资产投资的基本概念与统计口径： 本篇首先厘清固定资产投资的核心概念，包括其定义、构成要素（如房屋建筑物、构筑物、设备器具及工具、其他等），以及在不同经济统计体系下的统计口径差异。深入分析固定资产投资作为经济活动的重要组成部分，其在宏观经济运行中的地位与作用。 固定资产投资统计的原理与原则： 阐述固定资产投资统计工作的基本原理，如全面性、系统性、时效性、准确性等。详细介绍统计调查的组织形式、设计方法，以及数据采集、审核、汇总、整理等关键环节。 关键统计指标的构建与解释： 重点讲解固定资产投资领域的核心统计指标，例如： 固定资产投资总量： 包括完成额、到位资金等，及其计算方法和意义。 固定资产投资增长率： 衡量投资活动的扩张或收缩速度。 固定资产投资结构： 按不同维度（如产业、行业、地区、项目类型、资金来源、建设性质等）分析投资的分布情况，揭示投资重点和流向。 新增固定资产： 衡量实际新增生产能力的指标。 在建工程： 反映投资活动的活跃程度与持续性。 固定资产投资效益指标： 如投资回收期、投资利润率等，用以评估投资的经济效益。 统计分析方法在固定资产投资中的应用： 介绍一系列适合固定资产投资分析的统计方法，包括： 描述性统计： 运用均值、中位数、标准差、百分比等工具，概括和展示投资数据的基本特征。 时间序列分析： 通过分析历史数据，揭示固定资产投资的趋势、周期和季节性波动，并进行短期预测。 回归分析： 建立投资额与影响因素（如 GDP、消费、人口、技术进步、利率、政策等）之间的数量关系模型，量化各因素对投资的影响程度。 相关分析： 探究不同投资指标之间或投资与宏观经济变量之间的线性密切程度。 抽样调查方法： 当全面调查不可行时，介绍科学的抽样方法，以高效地获取具有代表性的投资数据。 第二篇 固定资产投资的实证分析与应用 固定资产投资的影响因素分析： 深入探讨影响固定资产投资的宏观和微观因素。宏观层面包括： 经济增长： GDP 增长对投资的拉动作用。 产业政策与结构调整： 国家及区域产业政策导向对投资方向的影响。 货币政策与金融环境： 利率、信贷可得性对投资成本和融资的影响。 财政政策： 政府投资、税收优惠对投资的激励作用。 技术进步与创新： 新技术、新产业对投资的驱动。 人口与社会因素： 人口结构变化、城镇化进程对投资需求的影响。 预期与信心： 市场主体对未来经济形势的预期对投资决策的塑造。 微观层面则可能涉及企业自身盈利能力、融资能力、管理水平等。 固定资产投资的地区差异与空间分析： 分析不同地区、不同发展水平的固定资产投资特征，运用空间统计方法（如空间自相关、空间回归）揭示投资的空间集聚、扩散规律及其原因。 固定资产投资对经济增长的贡献分析： 运用计量经济模型，实证检验固定资产投资对 GDP 增长、就业、产业结构升级的贡献度，并量化其乘数效应。 固定资产投资风险的统计度量与管理： 探讨在固定资产投资过程中可能面临的各类风险（如市场风险、技术风险、政策风险、管理风险、财务风险等），介绍如何运用统计方法（如风险概率、风险价值 VaR 等）对这些风险进行度量、评估和预警，并提出相应的风险管理策略。 固定资产投资预测模型与应用： 详细介绍构建固定资产投资预测模型的不同方法，包括基于时间序列的预测模型（如 ARIMA 模型）、基于回归的预测模型、以及一些更复杂的计量模型。重点讲解如何选择合适的模型、进行模型检验和参数估计，并展示预测结果在宏观经济决策、行业规划、企业投资决策中的实际应用。 案例分析与实践指导： 结合中国及其他国家（或地区）的实际固定资产投资数据，进行深入的案例分析。通过对具体投资项目、行业或区域的统计数据进行解读，展示本书所介绍的统计理论和方法在解决现实问题中的有效性。同时，为统计从业人员、经济研究者、政策制定者以及投资者提供实践操作的指导和建议。 本书旨在帮助读者建立起一套科学的思维方式和分析工具，能够运用统计学的力量，更准确地把握固定资产投资的脉搏，理解其内在规律，从而做出更明智的投资决策和更有效的宏观调控。本书适合经济学、统计学、金融学、管理学等相关专业的学生、教师、研究人员，以及从事统计、经济分析、投资决策、行业研究的专业人士阅读。

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这本书，说实话，拿到手里的时候，我本来是抱着一种“又是枯燥的教科书”的心态的。毕竟“投资统计学”这几个字摆在那儿，总让人联想到复杂的公式和密密麻麻的数据表格。但翻开第一章，我立刻意识到我的判断失误了。作者显然不是那种只会堆砌理论的学院派，他很懂得如何将抽象的统计概念与我们日常工作中能接触到的真实投资情境紧密结合起来。比如，在讲解时间序列分析时，他没有直接抛出ARIMA模型，而是先用了一个关于房地产市场波动性的案例，让我们直观感受到为什么需要这种工具。接着，他才逐步深入到模型的构建和检验，每一步都配有清晰的图示和详细的步骤说明。更让我惊喜的是，书中对数据的预处理和清洗部分着墨不少，这在很多同类书籍中往往是被一带而过的地方。这本书真正体现了“实践出真知”，它教的不仅是如何计算，更是如何带着批判性思维去解读那些冰冷数字背后的经济含义。阅读体验非常流畅，对于初学者来说，它搭建了一个坚实的知识阶梯，而对于有一定基础的人来说，它提供的深度分析框架也足以让人受益匪浅。

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坦白讲，我购买这本书时，最担心的是它会不会过于侧重于理论的推导而忽略了实际应用中的软件操作。毕竟，在现代投资分析中，Excel、R或者Python才是我们日常的武器。令人欣慰的是，这本书在这方面做得非常平衡。它在介绍完理论模型后，会紧接着提供一个或多个实际操作的演示。比如，讲解回归分析时，它会模拟一个企业进行产能扩张的决策过程，并展示如何在统计软件中输入数据、运行模型，以及最关键的——如何解读软件输出的结果，识别出哪些系数是显著的，哪些假设可能被违反了。这种“理论—工具—结果解读”三位一体的讲解方式，极大地提升了知识的转化效率。我尝试着用书中的方法和数据去复现了其中几个案例，发现按照书中的指引，即便是复杂的多元回归模型，也能被梳理得井井有条。对于那些渴望将统计知识迅速转化为工作能力的读者来说，这本书无疑提供了一套现成的、经过验证的“操作手册”。

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我个人对这本书的深度和广度感到非常满意。它不仅仅局限于传统的描述性统计和推断性统计，更难能可贵的是，它将视角拓展到了更前沿的领域。例如，书中有一部分内容专门讨论了如何将非结构化的文本数据，比如政府政策文件或者行业报告中的情绪指标，量化并纳入到固定资产投资的预测模型中去。这在当前的宏观经济分析中是极其重要的一个方向。此外，作者对“面板数据分析”的讲解也相当到位，他清晰地阐释了为什么在分析跨地区或跨行业的长期投资趋势时，简单的截面分析会产生偏差，并详细介绍了固定效应和随机效应模型的选择标准和应用场景。这种对方法论适用边界的深刻理解，是区分一本优秀教材和普通参考书的关键所在。读完这一部分，我感觉自己看待投资数据的方式都变得更加立体和全面了，不再是孤立地看待某一个时间点或某一个指标。

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这本书的行文风格简直是一股清流，完全颠覆了我对专业统计学著作的刻板印象。它不是那种高高在上、拒人千里的学术论述，反而更像是一位经验丰富的前辈，耐心地手把手带你走进固定资产投资这个复杂迷宫。我特别欣赏作者在解释概率分布和抽样理论时所采用的比喻，那些生活化的例子，比如排队买咖啡的顾客流量，或者工厂生产线上的次品率，一下子就把那些原本晦涩难懂的数学原理变得生动起来。我记得有一章专门讲了投资决策中的风险评估，作者没有仅仅停留在计算标准差和方差上，而是深入探讨了如何利用蒙特卡洛模拟来应对极端不确定性。他甚至提供了一段伪代码示例，虽然我不是专业的程序员，但光是看看那个逻辑结构，我就能体会到这种方法的强大威力。这本书的排版也非常考究，关键概念用醒目的颜色或字体标出，辅以大量的案例分析和“注意”栏目，让人在阅读过程中始终保持专注，不容易走神。可以说，这本书的价值，一半在于它传授的知识，另一半在于它构建的这种高效学习的阅读体验。

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这本书最让我感到“踏实”的地方在于其严谨的逻辑构建和对统计假设的强调。在很多快速入门的读物中，“假设检验”往往被简化成一个“p值小于0.05就是好结果”的口诀，但本书则花了大量的篇幅，循序渐进地讲解了零假设、备择假设的设定，以及I类错误和II类错误的实际业务含义。作者反复提醒我们，任何统计结论都必须在特定假设的前提下才成立，这对于避免我们在实际工作中做出过度自信的错误决策至关重要。例如，在检验某个新项目的投资回报率是否显著高于行业平均水平时，书中会引导读者去思考数据是否符合正态分布、方差是否齐性，如果这些前提不满足，应该采用哪种非参数检验方法。这种对方法论根基的坚守，使得整本书不仅是传授工具，更是在培养一种科学的、审慎的分析精神。它教会我的，是如何在不确定性中找到最可靠的立足点，这份严谨性，是任何快速技巧都无法替代的宝贵财富。

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