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金融统计学论文摘要范文金融统计学论文摘要写 文章在分析国外统计在金融领域应用研究新动向的基础上,提出我国金融统计学教材的编写可以以金融体系为经,以金融要素为纬,以我国金融现实问题为突破点,对构成金融体系的金融制度、金融机构、金融工具、金融市场及金融调控机制的有关问题进行统计测定、模型分析及实证研究,以构建一个适合大学统计学专业硕士研究生所必须具备的理论体系和知识结构. 货币与金融统计学是宏观经济统计分析的重要分支,根据网络教学的特点,深入探讨了货币与金融统计学网络教学平台开发的必要性和原则,并结合亲身的教学实践,研究设计了货币与金融统计学网络教学平台,以期为货币与金融统计学课程教学改革作一些有益的探索. 随着金融创新的不断加深,金融学与数学、尤其是统计学的结合越来越紧密,金融模型日趋复杂.具备良好的统计学理论基础和应用技能成为金融研究和实务的必备条件.分析了金融统计学在金融工程专业本科教学中存在的问题,提出改进教学方法的途径. 货币与金融统计学是高等院校经济类学科统计专业的主干课程,也是金融类专业的必修业务课程.本文结合笔者亲身的教学实践,设计了货币与金融统计学自主学习型多媒体课件,以期为货币与金融统计学课程教学改革作一些有益的探索. 随着金融市场的繁荣与发展,以及统计学相关理论的不断进步和发展,统计学在金融领域中的应用越来越受到重视.金融学作为立足于经济现象之上的一门学科,与统计学之间有着千丝万缕的联系.随着金融工具的不断创新发展,金融市场的复杂程度也不断加深,越来越多的统计方法被运用到金融领域当中,金融统计学这一新兴边缘学科也由此应运而生.一、统计学在金融领域的相关应用1、统计方法在金融研究中的应用.近 创造性地构建了科学的货币与金融统计学科体系与以往版本相比,货币与金融统计学的创新之处在于：摒弃了“统计学原理+银行业务统计”或“金融理论+金融业务统计”的范式结构,构建了从“经济单位金融资产/负债流量与存量货币、信贷和债务. 要培养出新型的21世纪的人才,统计教育必须高瞻远瞩.统计学的发展趋势要求金融统计教学急需改革,要从教学目标、教学方法、教学手段和课程考核四方面进行探讨,提出相应的措施. 但瑕不掩瑜,此书仍是目前一本优秀的金融统计学著作,不仅可作为高等院校经济学专业、统计学专业和金融学专业的教学用书,而且也是广大经济、金融工作者的一本重要参考书. 随着中国金融业的快速发展,如何培养适应社会发展的金融人才已成为高校面临的迫切需要解决的问题.文章基于重庆大学数理学院六年的专业建设实践,阐释了其所开设的统计学(精算与金融方向)本科专业的特色,并探讨了该专业的发展思路. 近年来,随着我国金融服务业全球化以及利率市场化进程的不断推进,银行与证券业职能相互交融,市场规模迅速膨胀,金融风险结构日趋复杂,市场风险测量难度不断加大.金融创新进一步加剧了金融机构风险管理的难度.如何充分利用现有信息,准确地测度金融风险,进而对金融风险进行有效控制和管理,对于我国金融服务业的健康发展具有重大的理论意义和现实指导意义. 风险管理（Risk Management）是指对风险进行辩识、测量（包括预测）以及对风险优先处理次序进行排序的过程,通过对资源的调整和应用,实现对不利事件影响的最小化,并进行相应的监督和控制,从而达到规避风险的目的.金融风险则是指金融市场的不确定性所导致的风险.按照不确定性不同,金融风险粗略地可以划分为：市场风险、信用风险、操作风险和流动性风险等. 金融风险有效控制与管理的核心问题是如何对风险进行测量.现有的文献对如何测量金融风险提出了许多不同的风险测量方法和风险预测模型,但遗憾的是,近几年发生的重大金融事件,很少能够通过现有的模型加以预测.究其原因,主要是市场波动原因复杂,许多模型的假设条件得不到满足.另一个不可否认的原因是,任何一种统计方法或计量模型均存在一定的局限性.因此,探索新的、科学合理的统计模型来预测和防范可能遇到的风险,就显得十分必要.本文正是在上述背景下展开研究,探索贝叶斯统计对金融市场风险测度分析的模型方法,并据此对我国金融市场中的三类主要风险：市场风险、信用风险及操作风险进行实证分析,并针对我国金融市场风险成因进行分析,进而提出防范化解金融风险的对策建议. 本文基于贝叶斯统计对我国金融市场若干风险进行测度分析是金融风险测度分析方法上的研究与探索.主要内容及主要结论为： 第一部分（第2章）,系统地分析了中国金融市场及市场风险构成、资本收益率分布特征,阐明市场风险、信用风险及操作风险的收益率分布均具有尖峰厚尾特征,详细介绍了测度金融市场若干风险的度量方法,尤其是对VaR的半参数法和极值理论的论述,为后续研究奠定理论基础. 第二部分（第3章）,金融市场风险测度分析理论基础,在现有的模型假定基础上提出度量金融市场若干风险的贝叶斯模型假定,包括度量市场风险的GARCH-POT模型、度量信用风险的SW-GARCH-POT模型、度量操作风险的Weibull-POT模型,并从贝叶斯统计角度对模型的适用性进行论证,为后续风险度量提供量化工具. 第三部分（包括第4,5,6三章）,在基础理论和模型方法的支持下对具体的金融市场风险进行实证分析.包括第4章贝叶斯GARCH-POT模型对股票市场风险、第5章贝叶斯SW-GARCH-POT模型对信用风险、第6章贝叶斯Weibull-POT模型对操作风险的实证分析.主要结论是,目前我国股票市场风险上证综指VaR0.99值为0.0354261,商业银行信用风险VaR0.99值为41.11,操作风险VaR0.99值为3934.43；同一置信水平下贝叶斯统计方法测算的VaR较经典统计方法测算的VaR值偏大；贝叶斯模型方法解决了现有模型方法信用调级的繁琐以及金融市场风险度量损失数据缺失问题；贝叶斯风险测度分析方法具有一定的科学性和借鉴性. 第四部分（包括第7、8两章）,对金融市场若干风险的主要成因进行分析,得出市场机制不健全和政策性因素是影响各类风险的主要原因；并提出防范化解金融市场风险的对策建议. 论文研究主要采用理论分析和实证分析相结合、定性分析和定量分析相结合的研究方法,尤其注重贝叶斯统计方法的运用.理论分析综合运用了金融学、金融统计学、计量经济学、贝叶斯统计学的相关理论.实证分析以贝叶斯方法为主.贝叶斯方法的应用,一弥补了现有传统度量方法低估风险的不足,二解决了金融风险分析过程中数据缺失问题.模型中参数估计采用MCMC方法中的Gibbs抽样；数值分析和实证分析的计算采用WinBUGS软件、SAS软件以及Eviews5.1、6.0软件. 论文主要创新点体现在： 1.股票市场风险度量中的贝叶斯GARCH-POT模型应用属于首创.股市风险测度的贝叶斯分析方法弥补了经典统计方法低估市场风险的不足. 2.贝叶斯SW-GARCH-POT模型对商业银行信用风险测度分析是信用风险测度方法上的探索.将信用等级的跃迁以转移变量的形式引入SW-GARCH模型实现对信用风险的测算是一种新的尝试. 3.对商业银行操作风险的测度分析中,Weibull分布选择有别于现有其他研究成果.实证结果表明,风险测度的贝叶斯分析方法是可行的,具有可操作性. 4.系统应用贝叶斯统计方法度量金融风险在国内还不多见,本文研究为风险度量提供了方法上的选择.在一定意义上弥补国内该领域的欠缺. 论文不足之处： 1.由于时间所限,金融市场流动性风险未作