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金融统计分析知识点总结金融统计学是金融学和统计学互动的产物，通过建立模型和应用统计方法来研究和解决金融领域中的问题。
在实际应用中，金融统计分析是衡量金融市场和经济活动的重要工具。
一、回归分析回归分析是一种通过建立数学模型来分析变量相互关系的方法。
在金融统计分析中，回归分析常用于预测市场的走势和预测股票价格的变化。
通过收集历史数据，建立数学模型，然后加以分析，可以获得有用的预测结果。
二、时间序列分析时间序列分析是用于研究时间序列数据的统计方法。
在金融领域中，时间序列分析主要用于预测金融市场价格的变化。
在时间序列分析中，需要注意一些基本概念，如平稳性、白噪声、自相关、偏自相关等。
三、方差分析方差分析是用于比较多组数据之间的差异的方法。
在金融领域中，方差分析常用于比较不同投资组合的效果。
通过方差分析，可以确定影响不同投资组合效果的因素，进而进行理性投资决策。
四、协方差分析协方差分析是用于研究两个变量之间相关性的统计方法。
在金融领域中，协方差分析常用于研究股票之间的相关性。
通过计算不同股票的协方差，可以了解不同股票的相关性及其对组合投资的影响。
五、蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种利用概率分布和函数模型进行大量随机数计算的方法，用于对金融市场未来的情况进行模拟。
通过蒙特卡洛模拟，可以估计不同投资组合的风险和收益，并制定合理的投资策略。
六、贝叶斯分析贝叶斯分析是一种基于数据和先验知识来进行推断的方法。
在金融领域中，贝叶斯分析可以用于研究金融市场的走势和预测股票价格的波动。
通过建立贝叶斯模型，可以提高预测的准确率。
七、统计套利统计套利是通过利用市场机会进行投资的一种策略。
在金融领域中，统计套利主要是通过分析不同证券的价格差异来进行投资。
通过对数据进行统计分析，可以发现价格的不合理差异，并进而进行投资。
总的来说，金融统计分析是一个非常重要的工具，可以帮助人们理解金融市场和经济活动。
通过应用金融统计分析方法，可以制定出合理的投资策略，为实现财富增值提供有力支持。
金融统计分析学习指导金融统计分析是金融专业的一门基础课。
作为经济统计分析的重要分支，金融统计分析覆盖了实证金融理论、金融统计指标、现实金融问题、统计分析方法运用等方面的内容，是一个系统的知识体系。
课程主要框架分为6个部分：第一部分（第1章），介绍金融统计分析的基本问题；第二部分(第2章)，是货币与银行统计分析，主要介绍货币与银行统计体系、交易主体分类、货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、货币概览与银行概览等；第三部分（第3、4章），是金融市场统计分析，主要介绍证券市场统计分析、外汇市场与汇率统计分析；第四部分（第6、7章），是金融企业运营统计分析，主要介绍商业银行统计分析、保险运营统计分析；第五部分（第5、8章），是金融统计分析的综合技术分析，主要介绍国际收支统计分析、资金流量统计分析；第六部分（第9章），是金融统计分析的新领域，即金融体系国际竞争力分析。
这六个部分，涵盖了课程的9个章节，依照由上至下的逻辑顺序展开。
这些章节所包括的具体内容如下：第一章：金融统计分析基本问题1、了解（1）经济分析方法：静态经济分析；比较静态经济分析；动态经济分析；比较动态经济分析。
（2）经济统计分析方法：描述性分析方法；应用回归和多元统计分析方法。
（3）常用经济统计分析方法：计量经济模型；投入产出分析；经济周期分析方法。
2、掌握（1）货币供应量统计；现金收支统计；对外金融统计；金融市场统计；中央银行专项统计调查；保险统计；资金流量统计。
（2）金融统计分析的工作方法；金融统计分析的工作方法主要步骤。
3、重点掌握（1）基本概念：货币流通；信用；金融；金融体系；金融制度；金融机构；金融工具；金融市场；金融调控机制；金融统计指标；金融账户。
（2）金融统计分析的主要任务。
（3）如何做好金融统计分析工作。
第二章：货币银行统计分析1、了解（1）货币与银行统计的一般结构。
（2）交易主体分类。
（3）货币与银行统计分析的理论依据。
第一章金融统计分析的基本问题第一节金融活动与金融统计分析一、货币、信用、金融货币作为购买手段不断地从一个商品所有者转给另一个商品所有者就构成了货币流通，货币流通是在商品流通过程中产生的货币的运动形式。
信用是商品买卖的延期付款或货币的借贷。
货币流通与信用活动密不可分地结合在一起就构成了金融。
二、金融体系金融体系包括以下五个方面：1.金融制度：涉及金融活动的各个方面和环节，体现为有关的国家成文法和非成文法，政府法规、规章、条例，以及行业公约和惯例的制度系统，具体包括货币制度、汇率制度、信用制度等。
2.金融机构：是国民经济机构部门分类的重要组成部分，通常被分为银行和非银行金融机构两类。
3.金融工具：一般解释为信用关系的书面证明、债权债务的契约文书；常被称为金融产品或金融商品在金融市场上进行交易；在统计中，常以金融资产和金融负债来具体体现。
4.金融市场：是金融工具发行和流转的场所。
随着现代电子技术的广泛应用和大量无形市场的出现，人们更倾向于将其理解为金融商品供求关系或交易活动的总和。
5.金融调控机制：是指政府在遵守市场规律的基础上，对市场体系所进行的政策性调节的机制，一般包括决策执行机构、金融法令法规和货币政策三部分内容。
三、金融统计分析金融统计分析的主要任务是运用统计学的理论和方法，对金融活动进行分类、量化、数据收集和整理及进行描述和分析，反映金融活动规律，揭示其基本的数量关系，为金融制度的设计和理论研究以及金融调控机制的实施提供客观和科学的依据。
金融统计工作是金融统计分析的基础。
做好金融统计分析工作取决于三个方面：一是科学扎实的金融统计工作；二是捕捉重要的现实金融问题；三是运用科学的统计分析方法。
一般可将实际统计工作分为两类，即制度化的统计分析和专题性的统计分析。
第二节金融统计分析基础一、金融统计指标和金融账户金融统计指标是连接金融理论和统计工作的最基本的内容，前者是理论基础，又是后者的工作起点。
具体的金融统计工作都要求对金融统计指标有明确的统计口径范围说明。
1．什么是金融统计分析？它与社会经济统计学原理，经济统计学及其他部门统计学有何区别?答：（1）金融统计分析包含基金组织关于货币与金融的统计内容，不拘泥于货币与金融统计数据的生成过程。
它偏重于分析金融数据，用统计数的原理和方法处理统计数据，为宏微观决策提供参照依据。
（2）金融统计分析的主要任务是运用统计学的原理和方法，对金融活动进行分类、量化、数据收集和整理及进行描述和分析，反映金融活动规律，揭示其基本的数量关系，为金融制度的设计和理论研究以及金融调控机制的实施提供客观和科学的依据。
社会经济统计学是研究社会经济统计活动的规律和方法的学科，是一门方法论科学。
社会经济统计是对社会经济现象的一种调查研究活动。
它密切联系事物的质的方面，调查研究社会经济现象的数量方面，并用数字语言尽可能精确地表述出来。
社会经济统计学就是研究如何进行这种调查研究活动的一门社会科学。
社会经济统计学原理包括:社会经济统计的性质;社会经济统计的基本范畴;统计标准化;社会经济统计的指标理论;统计调查的基本理论;统计整理的基本问题;统计估算的基本理论与方法;统计分析的理论与方法;统计指数的理论与方法;经济统计的综合评价的理论与方法;统计组织的基本理论。
统计学是一门工具学科，各行各业都离不开统计。
统计学搜集和处理数据，并且运用数理的方法对数据进行分析，然后帮助人们根据数据做出决策或者预测。
经济统计学的话，顾名思义，更侧重于统计学对于经济学领域的运用。
经济学研究需要运用大量的数据，对其加以分析以后寻找规律，分析对策，这都需要统计学的工具来帮忙。
2．金融统计在经济发展中的作用表现在哪些方面？答：金融统计是针对金融活动要素和金融运行过程与结果形成的数据的统计。
金融要素包括融资主体、金融工具、融资方式、金融服务中介、金融市场等。
金融统计从不同的角度，对上述要素相对应的数据信息进行统计、处理和储存，就是对经济中所有部门的金融资产与金融负债的存量与流量的统计。
第一章金融统计分析的基本问题1.在商品流通过程中产生货币的运动形式属于（ D ）A．产品流通B.物资流通C.资金流通D.货币流通2.下列中哪一个不属于金融制度?( C )A.支付清算制度B.汇率C.汇率机构部门分类D.金融监管制度3.下列哪一项属于非银行金融机构?A.邮政储蓄机构B.国家开发银行C.商业银行D.中信实业银行4.下列哪一个是商业银行( B )A.中国进出口银行B.中国银行C.邮政储蓄机构D.国家开发银行5.中国金融体系包括几大部分?( D )A.四大部分B.六大部分C.十大部分D.八大部分6.货币供应量统计严格按照( C )的货币供应量统计方法进行.A.世界银行B.联合国C.国际货币基金组织D.自行设计7.非货币金融机构包括( A ).A.信托投资公司、证券公司B.中国农业银行、城乡信用合作社等C.中国建设银行、交通银行等D.存款货币银行、企业集团财务公司等。
8.《中国统计年鉴》自（ D ）开始公布货币概览数据。
A.1999年B.1980年C.1990年D.1989年9.根据中国人民银行金融统计制度要求，银行现金收支统计是（ C ）统计。
A.抽样调查B.月度C.全面D.年度10.金融市场统计是指以（ D ）为交易对象的市场的统计。
A.证券B.股票C.信贷D.金融商品第二章货币与银行统计分析11.货币与银行统计中是以（ D ）为主要标志定义某种金融工具是否为货币的。
A.流通能力B.支付能力C.保值能力D.流动性12.货币与银行统计体系的立足点和切入点是（ B ）A.政府部门 B.金融机构部门C.非金融部门D.国外部门13.国际货币基金组织推荐的货币与银行统计体系的三个基本组成部分是（ A ）A.货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、非货币金融机构资产负债表B.货币当局资产负债表、银行银行资产负债表、非货币金融机构资产负债表C.货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、保险公司资产负债表D.货币当局负债表、存款货币银行资产负债表、政策性银行资产负债表14.我国货币与银行统计体系的三基本组成部分是（ D ）A.货币当局资产负债表、国有商业银行资产负债表、特定存款机构资产负债表B.货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、保险公司资产负债表C.货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、政策性银行资产负债表D.货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、特定存款机构资产负债表15.我国货币与银行统计体系中的货币概览是（ C ）合并后得到的账户A.存款货币银行的资产负债表与特定存款机构的资产负债表B.货币当局的资产负债表与特定存款机构的资产负债表C.货币当局的资产负债表与存款货币银行的资产负债表D.货币概览与非货币金融机构的资产负债表16.我国货币与银行统计体系中的银行概览是（ B ）合并后得到的账户。
《金融统计分析》补充知识
1、均值：均值又称算术平均数，是所有观察值的和除以观察值的个数，是集中趋势的最主
要测度值。
N
X N X X X X N
i i
N ∑==+++=121Λ
2、方差：方差是个变量与其均值离差平方的平均数，是测度数据离散程度的主要方法。
N
X X
K
i i
∑=-=
1
2
)(2
σ
3、标准差：方差的平方根即为标准差。
N
X X
K
i i
∑=-=
1
2
)(σ
4、相关系数：设（i i y x ,）,i=1,2,…,n 是（x ，y ）的n 组样本观测值，我们称yy
xx xy L L L r =为x 与y 的相关系数，表示x 和y 的线性关系的密切程度。
其中
∑∑∑===-=--=-=n
i i yy i n i i xy n i i xx y y L y y x x L x x L 1
21
1
2
)(),()(,)(
相关系数的取值范围1≤r 。
5、一元线性回归
直线回归分析的任务就是根据若干观测值（x i ,y i ）i=1,2…n 找出两个变量x 、y 之间的
关系的直线回归方程bx a y
+=ˆ，其中a 称为截距，b 为回归直线的斜率，也称回归系数。
其中y
ˆ是变量y 的估计值。
求直线回归方程bx a y +=ˆ，实际上是用回归直线拟合散点图中的各观测点。
常用的方法是最小二乘法，也就是使该直线与各点的垂直距离最小，即求使观
察值y 与回归直线y
ˆ之差的平方和∑-2
)ˆ(y
y 达到最小时的a 和b 的问题。
在判定一个线
性回归方程的拟合优度时，R 2系数是一个重要的判定指标，公式为∑∑--=
2
22
)
()ˆ(y y
y y
R
i
i 。
从
公式中可以看出，判定系数等于回归平方和在总平方和总所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。
如果R 2=0.775，说明变量y 的变异性中有77.5%是由自变量x 引起的；如果R 2=1，表示所有的观测点全部落在回归直线上；如果R 2=0，则表示自变量与因变量无线性关系。
6、多元线性回归
根据多个自变量的最优组合建立回归方程来预测因变量的回归分析称为多元回归分
析。
模型为n n x b x b x b b y
++++=Λ22110ˆ，其中y ˆ为根据所有自变量计算出来的估计值，0b 为常数项，n b b Λ21b 、称为y 对应于x 1、x 2…x n 的偏回归系数。
偏回归系数是假设在其
他所有自变量保持不变的情况下，某一个自变量的变化引起因变量变化的比重。
在判定一个线性回归方程的拟合优度时，R 2系数是一个重要的判定指标，公式为∑∑--=
2
2
2
)
()ˆ(y y
y y R
i i。
从公式中可以看出，判定系数等于回归平方和在总平方和总所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。
如果R 2=0.775，说明变量y 的变异性中有77.5%是由自变量x 引起的；如果R 2=1，表示所有的观测点全部落在回归直线上；如果R 2=0，则表示自变量与因变量无线性关系。
7、因子分析
在各个领域的研究中往往需要对反映事物的多个变量进行预测，收集大量的数据以便进行分析寻找规律。
多变量大样本无疑会为研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。
由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息，而综合指标间彼此不相关，即各指标代表的信息不重叠。
这样就可以对综合指标根据专业知识和指标所反映的独特含义给与命名。
这种分析方法称为因子分析，综合指标称为因子或主成份。
因子应该比原始变量少，但还要尽可能少损失信息。
原始变量：m x x x Λ21、 主成份：n z z z Λ21、
则各因子（主成份）与原始变量之间的关系可表达为：
112121111e z b z b z b x n n ++++=Λ 2122221212e z b z b z b x n n ++++=Λ
m n mn m m m e z b z b z b x ++++=Λ2211
则主成份分析的数学模型可写成：
m m x a x a x a z 12121111+++=Λ m m x a x a x a z 22221212+++=Λ
m nm n n n x a x a x a z +++=Λ2211
从理论上讲m=n ，即有多少原始变量就有多少个因子（主成份），但实际上前面几个主成份集中了大部分方差，因此主成份的数目远远小于原始变量的数目，但信息损失较少。
