具体描述
《金融统计学》按照我国金融体系的运行现状和特点，运用各种统计方法对我国金融中的理论问题和现实问题作了翔实的分析和研究。主要阐述货币市场和资本市场统计、有价证券的价值分析、通货膨胀的统计、外债监测统计指标体系、证券价格指数体系、证券投资组合研究、VaR模型及其实证分析、金融高频数据及其实证分析、金融风险预警指标体系及其预警方法等。
动态模型在经济预测中的应用 本书深入探讨了动态模型在经济预测领域中的核心地位与实际应用。我们不再局限于静态的、一次性的数据分析，而是将目光聚焦于时间序列数据所蕴含的丰富动态信息，并致力于构建能够捕捉这些动态变化的预测模型。 第一部分：动态建模理论基础 本部分将为您构建坚实的理论基石。我们将从时间序列分析的基本概念出发，详细介绍平稳性、自相关性、偏自相关性等关键特性，这些特性是理解和构建动态模型的基础。随后，我们将系统介绍经典的时间序列模型，包括： AR (自回归) 模型： 解释如何利用过去观测值来预测未来值，深入分析其阶数选择、参数估计和模型检验方法。 MA (移动平均) 模型： 阐述如何利用过去的预测误差来改进当前预测，揭示其结构特征和识别准则。 ARMA (自回归移动平均) 模型： 融合AR和MA模型的优势，构建更具弹性的预测框架，详细讲解其建模流程和应用场景。 ARIMA (自回归积分移动平均) 模型： 引入差分运算，处理非平稳时间序列，使其能够适用于更广泛的经济数据。我们将详细介绍差分阶数的选择、模型的辨识、参数估计和模型检验。 在掌握了基础模型之后，我们将进一步拓展到更复杂的动态模型： 季节性ARIMA (SARIMA) 模型： 针对具有季节性模式的时间序列，如零售销售、旅游出行等，介绍如何构建能够有效捕捉周期性波动的SARIMA模型。 GARCH (广义自回归条件异方差) 模型系列： 专注于波动性预测。我们将详细介绍ARCH模型及其演进 GARCH 模型，以及 EGARCH、GJR-GARCH 等变种，它们能够有效地捕捉金融市场中常见的波动率聚集现象，对于风险管理和资产定价至关重要。 向量自回归 (VAR) 模型： 将分析从单一时间序列扩展到多个相互关联的时间序列。VAR模型能够捕捉变量之间的动态反馈机制，非常适合分析宏观经济指标之间的传导关系，如通货膨胀、利率、产出等。我们将详细介绍VAR模型的阶数选择、因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 引入一种更为灵活和强大的建模框架。状态空间模型能够将可观测变量与潜在的、不可观测的状态变量联系起来，而卡尔曼滤波则提供了一种高效的在线估计和预测方法。我们将介绍状态空间模型的构建、参数估计以及卡尔曼滤波在经济预测中的实际应用，例如宏观经济的实时监测和短期预测。 第二部分：动态模型在经济预测中的实践应用 理论与实践相结合是本书的另一大特色。在这一部分，我们将把前面介绍的理论模型应用于真实的经济预测场景，并提供丰富的案例分析。 宏观经济预测： GDP 增长预测： 如何利用ARIMA、VAR等模型结合宏观经济指标（如消费、投资、政府支出、净出口）来预测未来GDP增长率。 通货膨胀预测： 探讨如何利用包含货币供应量、失业率、大宗商品价格等变量的动态模型来预测 CPI、PPI 等通胀指标。 利率预测： 分析中央银行政策利率、市场利率之间的动态关系，以及如何利用VAR、状态空间模型等进行预测。 失业率预测： 结合经济周期、劳动力市场数据，构建能够预测失业率变化的动态模型。 金融市场预测： 股票价格预测： 尽管股票市场存在高度随机性，本书将探讨如何利用 GARCH 系列模型捕捉波动性，以及如何结合基本面信息和技术指标构建更复杂的预测模型。 汇率预测： 分析不同国家经济基本面、利率差异、国际收支等因素对汇率的动态影响，并介绍相应的预测模型。 商品价格预测： 涉及石油、黄金、农产品等大宗商品的价格波动，将应用 GARCH 系列模型和 VAR 模型分析供需关系、地缘政治等因素的影响。 波动率和风险预测： GARCH 系列模型在衡量和预测金融资产的风险（如VaR, Conditional VaR）方面具有核心作用。 微观经济与行业预测： 销售预测： 针对具体产品或服务，如何利用SARIMA模型捕捉季节性、趋势性，以及结合促销活动、竞争对手信息进行精准预测。 生产计划与库存管理： 基于销售预测，如何利用动态模型指导生产安排和库存水平，以最小化成本和满足需求。 房地产市场预测： 分析影响房地产价格和交易量的宏观经济因素、政策因素以及局部市场特征，构建相应的预测模型。 第三部分：模型评估与选择 一个好的预测模型不仅在于其复杂性，更在于其预测的准确性和可靠性。本部分将重点介绍： 模型诊断与残差分析： 如何通过检验模型的残差是否满足白噪声假设来判断模型拟合的好坏。 预测精度评估指标： 详细介绍 RMSE (均方根误差)、MAE (平均绝对误差)、MAPE (平均绝对百分比误差) 等常用指标，并讨论它们各自的优缺点。 信息准则： AIC (赤池信息准则) 和 BIC (贝叶斯信息准则) 等信息准则在模型选择中的应用，帮助我们在模型拟合度和复杂性之间找到最佳平衡。 交叉验证技术： 介绍时间序列交叉验证方法，以更客观地评估模型在未知数据上的表现。 第四部分：高级主题与前沿展望 为了帮助读者站在更高的起点，本书还将涉及一些高级主题和未来发展方向： 非线性时间序列模型： 介绍如何处理具有非线性特征的时间序列数据，例如 Threshold Autoregressive (TAR) 模型等。 机器学习与时间序列的结合： 探讨如何利用机器学习算法（如神经网络、支持向量机）来增强动态模型的预测能力，尤其是在处理高维度、复杂数据时。 大数据与实时预测： 面对海量、高速增长的数据，如何构建能够进行实时或近实时预测的动态模型。 模型不确定性与情景分析： 认识到预测总伴随不确定性，如何量化模型的不确定性，并通过情景分析来探索不同未来可能性。 本书力求理论严谨，案例翔实，逻辑清晰，旨在为读者提供一套系统而实用的动态模型构建与应用方法论，帮助您在复杂多变的经济环境中做出更明智的决策。
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