金融时间系列分析--保险的视角 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴祥佑 编

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出版社： 中国财经

ISBN：9787509576625

商品编码：29697253403

开本：16

出版时间：2017-09-01

基本信息

• 商品名称：金融时间系列分析--保险的视角
• 作者：吴祥佑
• 定价：58
• 出版社：中国财经
• ISBN号：9787509576625

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-09-01
• 印刷时间：2017-09-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：197
• 字数：220千字

内容提要

吴祥佑著的《金融时间系列分析--保险的视角》 先介绍保险时间序列数据分析的基本理论，然后以我 国保险经营实际数据为例说明理论的具体应用，对模 型推导过程作基本介绍，对模型运用、变量引入、结 论分析做重点分析。保险时间序列数据的分解：趋势 、周期和扰动；保险时间序列的ARIMA模型，季节因 素的考虑；保险时间序列VAR与VECM模型；保险时间 序列的GARCH模型族；保险时间序列的多元GARCH模型 ；基于Copula函数的保险时间序列的相依性分析。
    

目录

第1章 基于Logistic模型的寿险需求实证研究
1.1 文献回顾
1.2 基于Logistic模型的实证分析
1.3 计量结果分析
1.4 结论与启示
第2章 数据的分解和平滑
2.1 时间序列数据的分解
2.2 移动平均方法
2.3 指数平滑方法
第3章 保险社会管理功能论争鸣述评
3.1 引言
3.2 本质未变功能增加的理论困惑
3.3 历史属性与社会管理功能的产生
3.4 社会属性与社会管理功能的存在
3.5 保险公司是否社会管理主体
3.6 结论
第4章 非平稳时间序列模型
4.1 非平稳形式
4.2 趋势的消除
4.3 ARIMA模型
4.4 ARIMA模型的预测
4.5 我国保险业经营管理费用ARIMA模型的建模
第5章 季节时间序列模型研究：以财产险为例
5.1 简单季节ARMA模型
5.2 乘积季节ARMA模型
5.3 非平稳季节ARIMA模型
5.4 我国财产保险季节时间序列模型
5.5 SARIMA模型预测
5.6 基于GARCH模型的我田财产险赔付率分析
第6章 保险本质的再认识：一个产权经济学的视角
6.1 引言
6.2 保险本质的争鸣及其共识
6.3 保险风险的低相关性与保险赔付的低或然性
6.4 保险本质的产权经济学分析
6.5 创新型寿险投资收益的产权属性
6.6 结沦与启示
第7章 我国上市保险公司股价研究
7.1 基于GARCH模型的中国平安股价研究
7.2 中国人寿股票日收益率：基于GARCH族模型的分析
第8章 我国保险业发展影响因素的实证研究
8.1 引言
8.2 文献同顺
8.3 模型设定数据来源与处理
8.4 实证结果及其解释
8.5 结论与启示
第9章 基于ARIMA模型的“银保新政”制度冲击测度
9.1 文献回顾
9.2 预测保费收入的ARIMA模型
9.3 数据来源与模型识别
9.4 模型预测与冲击评估

金融时间序列分析：穿越波动，洞悉风险 在瞬息万变的金融世界中，时间是衡量价值、预测趋势、评估风险的基石。从股票市场的每日涨跌，到宏观经济数据的季度波动，再到货币汇率的瞬息万变，一切金融活动都以时间为轴线展开，形成一系列相互关联的数据点，我们称之为“时间序列”。《金融时间序列分析：保险的视角》一书，正是从一个独特而关键的维度——保险业，深入剖析金融时间序列的内在规律与应用价值。 本书并非仅仅罗列枯燥的数学公式或晦涩的统计模型，而是以一种引人入胜的方式，带领读者一同探索金融时间序列分析的奥秘，并将其与保险业的实际需求相结合。金融机构，尤其是保险公司，每天都在与各种形式的风险打交道。这些风险，无论是市场风险、信用风险、操作风险，还是巨灾风险，都深深地烙印在金融时间序列的波动之中。理解和预测这些波动，对于保险公司进行风险定价、资本配置、产品设计、偿付能力评估以及制定有效的风险管理策略至关重要。 时间序列分析的基石：理解数据的脉络 本书首先会为你奠定坚实的时间序列分析基础。你将了解到，任何金融时间序列都蕴含着丰富的信息，这些信息可以通过不同的统计方法加以挖掘。我们将从最基本的时间序列分解入手，揭示数据中潜在的趋势（长期性变化）、季节性（周期性规律）和随机性（不可预测的波动）。这就像侦探在犯罪现场寻找蛛丝马迹，通过分析不同线索，逐渐拼凑出事件的真相。 你将深入学习如何识别和处理时间序列中的各种统计特性，例如： 平稳性 (Stationarity)：这是许多时间序列模型有效性的前提。我们将探讨什么是严平稳和弱平稳，以及如何通过差分、变换等手段来达到平稳性。这对于理解数据在不同时间段内的统计行为至关重要。 自相关性 (Autocorrelation)：金融数据往往表现出强烈的自我依赖性，即当前值与过去值之间存在着关联。本书将详细讲解自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF) 的概念及其应用，帮助你理解数据是如何受到自身历史影响的。 异方差性 (Heteroskedasticity)：金融市场常常表现出“波动率聚集”现象，即大波动之后往往伴随着大波动，小波动之后则伴随着小波动。我们将深入研究 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 等模型，这是衡量和预测风险的关键工具。 构建模型的艺术：从经典到前沿 在掌握了时间序列的基本特性后，本书将引导你进入模型构建的领域。你将接触到一系列经典的、被广泛应用的金融时间序列模型，并学习如何选择最适合特定场景的模型： ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 模型家族：这是时间序列建模的“瑞士军刀”。你将深入理解 AR (Autoregressive) 部分如何捕捉历史值的影响，MA (Moving Average) 部分如何捕捉历史误差的影响，以及 I (Integrated) 部分如何通过差分来使非平稳序列变得平稳。我们将探讨其各种变体，如 SARIMA (Seasonal ARIMA) 以处理季节性因素，以及 ARIMAX/SARIMAX 以引入外部解释变量。 状态空间模型 (State Space Models)：这些模型提供了一种更灵活的框架来描述时间序列的动态变化，尤其适用于处理存在潜变量或状态转移的情况。 马尔可夫链 (Markov Chains)：在描述系统状态转移的可能性时，马尔可夫链是不可或缺的工具。我们将探讨其在信用评级转移、利率路径模拟等方面的应用。 保险业的独特视角：风险与机遇并存 本书的独特之处在于，它将时间序列分析的理论与保险业的实践紧密联系起来。保险公司的工作核心是对未来风险进行定价和管理，而时间序列分析正是实现这一目标的有力武器。 风险建模与定价： 市场风险：股票、债券、汇率等金融资产价格的波动直接影响保险公司的投资组合收益，也可能引发巨灾风险。本书将讲解如何利用时间序列模型预测这些资产的未来走势，以及如何评估市场风险的 VaR (Value at Risk) 和 ES (Expected Shortfall)，为保险资产配置和风险对冲提供依据。 信用风险：借款人的违约概率会随着时间的推移而变化。通过分析宏观经济指标、企业财务数据等时间序列，可以构建信用违约模型，预测借款人的违约风险，这对再保险、信用保险等业务尤为重要。 操作风险：尽管操作风险的根源可能并非纯粹的金融市场波动，但其造成的财务损失往往会体现在公司财务报表的波动中，也可以通过时间序列分析来识别潜在的模式和异常。 巨灾风险：地震、洪水、飓风等自然灾害的发生频率和强度，虽然具有一定的随机性，但其影响的经济损失可以通过历史数据的时间序列进行分析，从而为巨灾保险的定价和承保提供信息。 偿付能力与资本管理：保险公司的偿付能力是其生存和稳健运营的基石。通过时间序列模型预测未来潜在的损失，可以更准确地评估资本需求，确保公司在各种市场环境下都能满足监管要求，并保持充足的偿付能力。 产品设计与精算：保险产品的定价需要对未来几十年的现金流进行预测，其中包含对利率、死亡率、发病率等关键因素的时间序列分析。本书将展示如何利用先进的时间序列技术，更精确地预测这些关键精算变量，从而设计出更具竞争力和可持续性的保险产品。 投资策略与资产负债管理 (ALM)：保险公司需要管理其庞大的资产和负债。时间序列分析可以帮助预测资产的收益率和负债的现金流，从而优化投资组合，实现资产与负债的匹配，降低利率风险和流动性风险。 超越传统：前沿技术与实际应用 除了经典的统计模型，本书还将目光投向了金融时间序列分析的前沿领域，并着重探讨其在保险业的应用： 机器学习在时间序列分析中的应用：例如，利用神经网络 (Neural Networks)、支持向量机 (Support Machines) 等技术来捕捉非线性关系和复杂模式，它们在异常检测、欺诈识别以及更复杂的风险预测任务中展现出强大的潜力。 高频数据分析：对于一些需要实时风险监控的业务，如量化交易、高频交易等，本书将介绍如何处理和分析海量的高频金融时间序列数据。 非参数方法：在模型假设较为严格的情况下，非参数方法可以提供更灵活的分析框架，尤其适用于数据中存在未知分布或复杂结构的场景。 模拟与回测：构建模型后，如何验证模型的有效性至关重要。本书将详细介绍各种模拟技术，如蒙特卡洛模拟 (Monte Carlo Simulation)，以及如何进行严谨的历史回测，以评估模型的预测能力和鲁棒性。 本书的学习体验 《金融时间序列分析：保险的视角》并非一本“照本宣科”的书。它鼓励读者在学习理论的同时，积极动手实践。每一章都将配以相关的案例研究，这些案例均取材于真实的保险业务场景，让你能够清晰地看到抽象的理论如何转化为解决实际问题的工具。通过书中提供的代码示例和练习题，你将能够逐步掌握各项分析技术，并能够独立运用它们来解决自己的问题。 谁适合阅读本书？ 本书适合以下人群： 保险公司的精算师、风险管理师、投资经理、产品开发人员：他们是本书最直接的目标读者，能够将书中的知识直接应用于日常工作中，提升工作效率和决策质量。 金融机构的量化分析师、数据科学家：他们可以从中获得更深入的时间序列分析理论，并学习如何将其应用于保险这一特殊的金融领域。 对金融风险管理和时间序列分析感兴趣的研究生和学者：本书可以为他们的研究提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。 任何希望深入理解金融市场波动规律，并从中发现投资和风险管理机会的金融从业者。 结语 金融时间序列分析是理解和驾驭金融市场不确定性的关键。当我们将这一强大的分析工具应用于保险业这一风险管理的核心领域时，便能解锁前所未有的洞察力。《金融时间序列分析：保险的视角》，将是你在这段旅程中不可或缺的向导。它将帮助你穿越金融市场的重重迷雾，洞悉风险的真实面貌，并最终做出更明智、更具前瞻性的决策，为保险事业的稳健发展注入源源不断的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《金融时间系列分析--保险的视角》立刻引起了我的兴趣，因为它巧妙地将金融分析的严谨性与保险行业特有的风险管理需求结合了起来。作为一名金融领域的学习者，我深知时间序列分析在理解和预测金融资产波动中的重要作用，而保险行业正是风险的集聚和分散的中心。我非常好奇这本书将如何从保险的视角出发，去解读金融数据的内在规律。书中是否会详细阐述如何运用各种时间序列模型，如ARIMA、GARCH及其变种，来分析保险公司的资产负债错配风险？抑或是如何通过对历史利率、汇率等宏观经济时间序列的分析，来评估保险公司投资组合的稳健性？此外，我更加期待书中能够深入探讨如何利用时间序列方法来预测保险产品的需求趋势、赔付率的变化，甚至是潜在的欺诈行为。例如，是否会介绍一些利用机器学习技术来挖掘时间序列数据中隐藏模式的案例，从而提升风险识别和定价的精度？我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，更能提供一些实际的案例分析和代码实现，让读者能够真正掌握如何在保险业务中应用这些强大的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《金融时间系列分析--保险的视角》给我一种既专业又具实践导向的感觉。时间序列分析本身就是金融领域的一门核心技术，而将其聚焦于保险行业，这让我看到了它在风险管理、资产定价、以及产品创新方面的巨大潜力。我迫切地想知道，作者将如何将抽象的时间序列模型与保险业的具体业务场景相结合。比如，在寿险领域，如何利用死亡率、发病率等时间序列数据来预测未来的赔付压力？在财险领域，如何通过分析历史灾害数据来评估特定区域的风险水平？此外，保险公司的投资策略也离不开对市场波动的预测，书中是否会介绍如何运用时间序列模型来分析股票、债券、汇率等资产的价格走势，并将其应用于保险资金的投资决策？我特别关注书中是否会探讨一些更具挑战性的问题，例如如何处理极端事件（黑天鹅事件）对时间序列的影响，以及如何构建能够适应市场变化的自适应模型。如果书中能提供一些算法实现和模型优化的具体指导，那将大大提升其可操作性。总的来说，我期待这本书能够为保险从业者提供一套坚实的理论基础和实用的分析工具，帮助他们更有效地应对不断变化的金融市场和日益复杂的风险环境。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引我，深邃的蓝色背景搭配着简洁而有力的标题，让人第一眼就联想到金融市场的波动与理性分析的交融。虽然书名点明了“金融时间系列分析”，但我更期待的是它能如何以“保险的视角”来解读这些复杂的金融数据。保险行业本身就是风险管理的核心，将时间序列分析应用于保险领域，我预想中应该会涉及到精算模型、风险定价、负债估值以及损失预测等方面。例如，如何利用历史赔付数据来预测未来特定险种的发生频率，或者如何通过分析宏观经济指标的时间序列来评估投资组合的风险敞口。保险公司的数据量庞大且具有天然的时间属性，因此，时间序列分析在这个行业中的应用潜力巨大。我特别好奇作者会探讨哪些具体的模型，比如ARIMA、GARCH，或者更前沿的机器学习方法，来处理保险数据独有的特征，例如季节性、趋势性以及非平稳性。同时，这本书能否提供一些实际的应用案例，让读者能够直观地理解理论在实践中的落地，这将是我衡量其价值的重要标准。总而言之，我期望这本书能够成为一座连接金融理论与保险实践的桥梁，为我理解保险业的精髓提供一个全新的、数据驱动的视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，光是“金融时间系列分析”这几个字就足以吸引对量化分析感兴趣的读者。而加上“保险的视角”，则立刻赋予了这本书一种独特的、聚焦的应用方向。我一直认为，保险行业的核心就是与风险打交道，而时间序列分析正是理解和预测风险的利器。因此，我非常期待这本书能够揭示金融时间序列分析在保险领域的具体应用。我设想书中会探讨如何利用历史的赔付数据、费率数据，甚至宏观经济数据的时间序列，来构建更精准的精算模型，从而为保险产品的定价和风险管理提供科学依据。例如，在人身险领域，死亡率、发病率的时间序列变化趋势对长期负债的评估至关重要；在财产险领域，自然灾害、事故发生率的时间序列分析可以帮助保险公司更好地认识和应对风险。我尤其好奇作者会介绍哪些具体的时间序列模型，以及这些模型如何被调整以适应保险数据的独特性，比如长期的季节性、趋势性以及非平稳性。如果书中还能提供一些关于如何进行模型诊断、选择最优模型以及进行长期预测的实用技巧，那就更棒了。总之，我希望这本书能成为一本指导保险从业者和金融分析师，如何用时间序列分析工具深入洞察保险行业奥秘的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名，我立刻被“保险的视角”这个词组所吸引。作为一个对保险行业运作机制略有了解的人，我知道保险的核心在于对未来不确定性的量化与管理。而金融时间序列分析，正是量化不确定性、预测未来走势的强大工具。这本书如果能够深入浅出地讲解如何运用这些分析方法来解决保险业的实际问题，那将是非常有价值的。我设想书中可能会探讨如何通过分析历史保费收入和赔付支出的时间序列，来构建更精准的精算模型，从而优化产品设计和定价策略。此外，保险公司的投资组合管理也是一个关键领域，时间序列分析可以帮助投资者理解各类资产价格的波动规律，从而进行更稳健的资产配置和风险对冲。我特别期待书中能介绍一些针对保险业特有数据（如巨灾模型、健康险的生命表等）的时间序列分析方法，这些数据往往具有复杂的统计特性。同时，如果书中能分享一些如何处理数据稀疏性、异常值等问题的经验，那对实际工作将是极大的帮助。总而言之，我希望这本书能够提供一套系统性的解决方案，帮助保险从业者利用先进的量化工具，更好地驾驭风险，提升经营效益。