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| 內容簡介： |
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《金融数据统计分析》以应用为导向，从基本的金融数据出发，利用统计学的概念和方法来处理金融、商务和经济领域的各种问题。全书分为七个项目，前六个项目是基本知识的学习和实践，每个项目由三个以上的实验环节构成。第七个项目是综合实训项目，融合所学的知识结合实际任务进行实践演练。项目以金融科技发展的主题为背景，明确项目任务，使得读者能够带着问题从知识点中寻找答案，再通过操作示范掌握Excel软件环境下的问题解决过程，最后通过能力拓展开拓相关知识视野。
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| 關於作者： |
陈文婷，曾就职于渣打银行（中国）有限公司，现任职于浙江金融职业学院，高等职业教育金融科技应用专业国家教学资源库子项目负责人，主要承担“金融数据统计”“金融大数据处理”课程，取得公司金融顾问（CFC）、金融风险监管（FFR）认证，获得1 X金融大数据处理职业等级证书考评员认证。
何岩，博士，宁波大学科学技术学院讲师。
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| 目錄：
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目录
项目一 基本概率／１
一、学习目标／１
二、项目背景：量化投资和概率论／１
（一）资产收益率／２
（二）货币的时间价值／４
（三）投资与随机变量／５
三、知识要点／６
（一）概率／６
（二）随机变量／８
（三）概率分布／９
四、项目任务／１２
任务１ 计算投资组合的数字期望和
方差／１２
任务２ 根据统计数据计算事件发生的
概率／１３
任务３ 条件概率计算／１４
任务４ 二项分布概率计算／１５
任务５ 正态分布基础计算／１６
五、能力拓展：金融风险事件——— “黑天鹅”
与“灰犀牛” ／１７
项目二 由数据找关键／１９
一、学习目标／１９
二、项目背景：大数据背景下的企业风险
管理／１９
（一）大数据技术在企业风险管理中的
应用／１９
（二）大数据技术和风险管理流程的结合／２０
三、知识要点／２０
（一）数据的采集和清洗／２０
（二）数据的排序和分组／２４
（三）数据的特征和测度／２６
（四）数据的可视化分析／３０
四、项目任务／３６
任务１ 调查问卷评价／３６
任务２ 网络爬虫／４１
任务３ 数据清洗／４５
任务４ 数据的组别／５６
任务５ 刻画数据的集中趋势和离散程度／６４
五、能力拓展／６６
项目三 从数据看总体／６７
一、学习目标／６７
二、项目背景：大模型＋小样本数据，人工智
能赋能金融／６７
三、知识要点／６８
（一）总体和样本／６８
（二）由样本估计总体参数／７３
（三）假设检验／７８
四、项目任务／８３
任务１ 从总体中抽样／８３
任务２ 总体标准差已知的总体均值
估计／８７
任务３ 总体标准差未知的总体均值
估计／８９
任务４ 总体比率的估计／８９
任务５ 样本容量的确定／９２
任务６ 从样本作推断／９３
五、能力拓展／９５
项目四 从数据看差距／９８
一、学习目标／９８
二、项目背景：数字人民币与第三方支付的关
系／９８
三、知识要点／９９
（一）两个总体均值之间的差距／９９
（二）匹配样本方案下的总体均值差距／１０１
（三）两个总体比率之间的差距／１０２
（四）两个总体方差之间的差距／１０２
（五）两个总体参数差距的检验／１０２
四、项目任务／１０５
任务１ 方差已知条件下的两个总体均值的
比较／１０５
任务２ 方差未知条件下的两个总体均值的
比较／１０７
任务３ 匹配样本方案下的两个总体均值的
比较／１０９
任务４ 两个总体比率的比较／１１２
任务５ 两个总体差距的假设检验／１１３
五、能力拓展：单侧检验原假设的选择
疑问／１１７
项目五 从数据找关联／１２０
一、学习目标／１２０
二、项目背景：区块链技术对金融业的
影响／１２０
三、知识要点／１２２
（一）相关分析／１２２
（二）回归分析／１２６
四、项目任务／１２９
任务１ 数据的相关性表达／１２９
任务２ 简单线性回归方程的建立、检验和
预测／１３１
任务３ 多元线性回归方程的建立、检验和
预测／１３６
五、能力拓展：国家税收分析／１３９
项目六 从数据看未来／１４１
一、学习目标／１４１
二、项目背景：金融科技投资规模预测／１４１
三、知识要点／１４２
（一）时间序列／１４２
（二）时间序列分析／１４４
四、项目任务／１５４
任务１ 移动平均法预测时间序列／１５５
任务２ 长期趋势的分析方法／１５７
任务３ 季节周期性数据的分析／１５９
五、能力拓展／１６５
项目七 综合实训／１６７
综合实训目标／１６７
综合项目一 货币的时间价值／１６７
知识要点／１６７
（一）货币的时间价值／１６７
（二）投资项目决策／１７０
实训任务／１７５
任务１ 利率、现值、终值和年金／１７５
任务２ 收益率计算／１７８
综合项目二 金融风险价值评估／１８０
知识要点／１８０
（一）ＶａＲ模型的定义／１８１
（二）ＶａＲ的计算方法／１８２
（三）回溯检验／１８３
（四）ＶａＲ模型的优劣／１８４
实训任务／１８４
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