金融時間係列分析--保險的視角 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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吳祥佑 編

圖書標籤:

• 金融時間序列
• 保險
• 風險管理
• 計量經濟學
• 精算
• 時間序列分析
• 金融工程
• 預測
• 建模
• 投資

店鋪： 木垛圖書旗艦店

齣版社： 中國財經

ISBN：9787509576625

商品編碼：29697253403

開本：16

齣版時間：2017-09-01

基本信息

• 商品名稱：金融時間係列分析--保險的視角
• 作者：吳祥佑
• 定價：58
• 齣版社：中國財經
• ISBN號：9787509576625

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-09-01
• 印刷時間：2017-09-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：197
• 字數：220韆字

內容提要

吳祥佑著的《金融時間係列分析--保險的視角》 先介紹保險時間序列數據分析的基本理論，然後以我 國保險經營實際數據為例說明理論的具體應用，對模 型推導過程作基本介紹，對模型運用、變量引入、結 論分析做重點分析。保險時間序列數據的分解：趨勢 、周期和擾動；保險時間序列的ARIMA模型，季節因 素的考慮；保險時間序列VAR與VECM模型；保險時間 序列的GARCH模型族；保險時間序列的多元GARCH模型 ；基於Copula函數的保險時間序列的相依性分析。
    

目錄

第1章 基於Logistic模型的壽險需求實證研究
1.1 文獻迴顧
1.2 基於Logistic模型的實證分析
1.3 計量結果分析
1.4 結論與啓示
第2章 數據的分解和平滑
2.1 時間序列數據的分解
2.2 移動平均方法
2.3 指數平滑方法
第3章 保險社會管理功能論爭鳴述評
3.1 引言
3.2 本質未變功能增加的理論睏惑
3.3 曆史屬性與社會管理功能的産生
3.4 社會屬性與社會管理功能的存在
3.5 保險公司是否社會管理主體
3.6 結論
第4章 非平穩時間序列模型
4.1 非平穩形式
4.2 趨勢的消除
4.3 ARIMA模型
4.4 ARIMA模型的預測
4.5 我國保險業經營管理費用ARIMA模型的建模
第5章 季節時間序列模型研究：以財産險為例
5.1 簡單季節ARMA模型
5.2 乘積季節ARMA模型
5.3 非平穩季節ARIMA模型
5.4 我國財産保險季節時間序列模型
5.5 SARIMA模型預測
5.6 基於GARCH模型的我田財産險賠付率分析
第6章 保險本質的再認識：一個産權經濟學的視角
6.1 引言
6.2 保險本質的爭鳴及其共識
6.3 保險風險的低相關性與保險賠付的低或然性
6.4 保險本質的産權經濟學分析
6.5 創新型壽險投資收益的産權屬性
6.6 結淪與啓示
第7章 我國上市保險公司股價研究
7.1 基於GARCH模型的中國平安股價研究
7.2 中國人壽股票日收益率：基於GARCH族模型的分析
第8章 我國保險業發展影響因素的實證研究
8.1 引言
8.2 文獻同順
8.3 模型設定數據來源與處理
8.4 實證結果及其解釋
8.5 結論與啓示
第9章 基於ARIMA模型的“銀保新政”製度衝擊測度
9.1 文獻迴顧
9.2 預測保費收入的ARIMA模型
9.3 數據來源與模型識彆
9.4 模型預測與衝擊評估

金融時間序列分析：穿越波動，洞悉風險 在瞬息萬變的金融世界中，時間是衡量價值、預測趨勢、評估風險的基石。從股票市場的每日漲跌，到宏觀經濟數據的季度波動，再到貨幣匯率的瞬息萬變，一切金融活動都以時間為軸綫展開，形成一係列相互關聯的數據點，我們稱之為“時間序列”。《金融時間序列分析：保險的視角》一書，正是從一個獨特而關鍵的維度——保險業，深入剖析金融時間序列的內在規律與應用價值。 本書並非僅僅羅列枯燥的數學公式或晦澀的統計模型，而是以一種引人入勝的方式，帶領讀者一同探索金融時間序列分析的奧秘，並將其與保險業的實際需求相結閤。金融機構，尤其是保險公司，每天都在與各種形式的風險打交道。這些風險，無論是市場風險、信用風險、操作風險，還是巨災風險，都深深地烙印在金融時間序列的波動之中。理解和預測這些波動，對於保險公司進行風險定價、資本配置、産品設計、償付能力評估以及製定有效的風險管理策略至關重要。 時間序列分析的基石：理解數據的脈絡 本書首先會為你奠定堅實的時間序列分析基礎。你將瞭解到，任何金融時間序列都蘊含著豐富的信息，這些信息可以通過不同的統計方法加以挖掘。我們將從最基本的時間序列分解入手，揭示數據中潛在的趨勢（長期性變化）、季節性（周期性規律）和隨機性（不可預測的波動）。這就像偵探在犯罪現場尋找蛛絲馬跡，通過分析不同綫索，逐漸拼湊齣事件的真相。 你將深入學習如何識彆和處理時間序列中的各種統計特性，例如： 平穩性 (Stationarity)：這是許多時間序列模型有效性的前提。我們將探討什麼是嚴平穩和弱平穩，以及如何通過差分、變換等手段來達到平穩性。這對於理解數據在不同時間段內的統計行為至關重要。 自相關性 (Autocorrelation)：金融數據往往錶現齣強烈的自我依賴性，即當前值與過去值之間存在著關聯。本書將詳細講解自相關函數 (ACF) 和偏自相關函數 (PACF) 的概念及其應用，幫助你理解數據是如何受到自身曆史影響的。 異方差性 (Heteroskedasticity)：金融市場常常錶現齣“波動率聚集”現象，即大波動之後往往伴隨著大波動，小波動之後則伴隨著小波動。我們將深入研究 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 等模型，這是衡量和預測風險的關鍵工具。 構建模型的藝術：從經典到前沿 在掌握瞭時間序列的基本特性後，本書將引導你進入模型構建的領域。你將接觸到一係列經典的、被廣泛應用的金融時間序列模型，並學習如何選擇最適閤特定場景的模型： ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 模型傢族：這是時間序列建模的“瑞士軍刀”。你將深入理解 AR (Autoregressive) 部分如何捕捉曆史值的影響，MA (Moving Average) 部分如何捕捉曆史誤差的影響，以及 I (Integrated) 部分如何通過差分來使非平穩序列變得平穩。我們將探討其各種變體，如 SARIMA (Seasonal ARIMA) 以處理季節性因素，以及 ARIMAX/SARIMAX 以引入外部解釋變量。 狀態空間模型 (State Space Models)：這些模型提供瞭一種更靈活的框架來描述時間序列的動態變化，尤其適用於處理存在潛變量或狀態轉移的情況。 馬爾可夫鏈 (Markov Chains)：在描述係統狀態轉移的可能性時，馬爾可夫鏈是不可或缺的工具。我們將探討其在信用評級轉移、利率路徑模擬等方麵的應用。 保險業的獨特視角：風險與機遇並存 本書的獨特之處在於，它將時間序列分析的理論與保險業的實踐緊密聯係起來。保險公司的工作核心是對未來風險進行定價和管理，而時間序列分析正是實現這一目標的有力武器。 風險建模與定價： 市場風險：股票、債券、匯率等金融資産價格的波動直接影響保險公司的投資組閤收益，也可能引發巨災風險。本書將講解如何利用時間序列模型預測這些資産的未來走勢，以及如何評估市場風險的 VaR (Value at Risk) 和 ES (Expected Shortfall)，為保險資産配置和風險對衝提供依據。 信用風險：藉款人的違約概率會隨著時間的推移而變化。通過分析宏觀經濟指標、企業財務數據等時間序列，可以構建信用違約模型，預測藉款人的違約風險，這對再保險、信用保險等業務尤為重要。 操作風險：盡管操作風險的根源可能並非純粹的金融市場波動，但其造成的財務損失往往會體現在公司財務報錶的波動中，也可以通過時間序列分析來識彆潛在的模式和異常。 巨災風險：地震、洪水、颶風等自然災害的發生頻率和強度，雖然具有一定的隨機性，但其影響的經濟損失可以通過曆史數據的時間序列進行分析，從而為巨災保險的定價和承保提供信息。 償付能力與資本管理：保險公司的償付能力是其生存和穩健運營的基石。通過時間序列模型預測未來潛在的損失，可以更準確地評估資本需求，確保公司在各種市場環境下都能滿足監管要求，並保持充足的償付能力。 産品設計與精算：保險産品的定價需要對未來幾十年的現金流進行預測，其中包含對利率、死亡率、發病率等關鍵因素的時間序列分析。本書將展示如何利用先進的時間序列技術，更精確地預測這些關鍵精算變量，從而設計齣更具競爭力和可持續性的保險産品。 投資策略與資産負債管理 (ALM)：保險公司需要管理其龐大的資産和負債。時間序列分析可以幫助預測資産的收益率和負債的現金流，從而優化投資組閤，實現資産與負債的匹配，降低利率風險和流動性風險。 超越傳統：前沿技術與實際應用 除瞭經典的統計模型，本書還將目光投嚮瞭金融時間序列分析的前沿領域，並著重探討其在保險業的應用： 機器學習在時間序列分析中的應用：例如，利用神經網絡 (Neural Networks)、支持嚮量機 (Support Machines) 等技術來捕捉非綫性關係和復雜模式，它們在異常檢測、欺詐識彆以及更復雜的風險預測任務中展現齣強大的潛力。 高頻數據分析：對於一些需要實時風險監控的業務，如量化交易、高頻交易等，本書將介紹如何處理和分析海量的高頻金融時間序列數據。 非參數方法：在模型假設較為嚴格的情況下，非參數方法可以提供更靈活的分析框架，尤其適用於數據中存在未知分布或復雜結構的場景。 模擬與迴測：構建模型後，如何驗證模型的有效性至關重要。本書將詳細介紹各種模擬技術，如濛特卡洛模擬 (Monte Carlo Simulation)，以及如何進行嚴謹的曆史迴測，以評估模型的預測能力和魯棒性。 本書的學習體驗 《金融時間序列分析：保險的視角》並非一本“照本宣科”的書。它鼓勵讀者在學習理論的同時，積極動手實踐。每一章都將配以相關的案例研究，這些案例均取材於真實的保險業務場景，讓你能夠清晰地看到抽象的理論如何轉化為解決實際問題的工具。通過書中提供的代碼示例和練習題，你將能夠逐步掌握各項分析技術，並能夠獨立運用它們來解決自己的問題。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤以下人群： 保險公司的精算師、風險管理師、投資經理、産品開發人員：他們是本書最直接的目標讀者，能夠將書中的知識直接應用於日常工作中，提升工作效率和決策質量。 金融機構的量化分析師、數據科學傢：他們可以從中獲得更深入的時間序列分析理論，並學習如何將其應用於保險這一特殊的金融領域。 對金融風險管理和時間序列分析感興趣的研究生和學者：本書可以為他們的研究提供堅實的理論基礎和豐富的實踐指導。 任何希望深入理解金融市場波動規律，並從中發現投資和風險管理機會的金融從業者。 結語 金融時間序列分析是理解和駕馭金融市場不確定性的關鍵。當我們將這一強大的分析工具應用於保險業這一風險管理的核心領域時，便能解鎖前所未有的洞察力。《金融時間序列分析：保險的視角》，將是你在這段旅程中不可或缺的嚮導。它將幫助你穿越金融市場的重重迷霧，洞悉風險的真實麵貌，並最終做齣更明智、更具前瞻性的決策，為保險事業的穩健發展注入源源不斷的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《金融時間係列分析--保險的視角》給我一種既專業又具實踐導嚮的感覺。時間序列分析本身就是金融領域的一門核心技術，而將其聚焦於保險行業，這讓我看到瞭它在風險管理、資産定價、以及産品創新方麵的巨大潛力。我迫切地想知道，作者將如何將抽象的時間序列模型與保險業的具體業務場景相結閤。比如，在壽險領域，如何利用死亡率、發病率等時間序列數據來預測未來的賠付壓力？在財險領域，如何通過分析曆史災害數據來評估特定區域的風險水平？此外，保險公司的投資策略也離不開對市場波動的預測，書中是否會介紹如何運用時間序列模型來分析股票、債券、匯率等資産的價格走勢，並將其應用於保險資金的投資決策？我特彆關注書中是否會探討一些更具挑戰性的問題，例如如何處理極端事件（黑天鵝事件）對時間序列的影響，以及如何構建能夠適應市場變化的自適應模型。如果書中能提供一些算法實現和模型優化的具體指導，那將大大提升其可操作性。總的來說，我期待這本書能夠為保險從業者提供一套堅實的理論基礎和實用的分析工具，幫助他們更有效地應對不斷變化的金融市場和日益復雜的風險環境。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的書名，我立刻被“保險的視角”這個詞組所吸引。作為一個對保險行業運作機製略有瞭解的人，我知道保險的核心在於對未來不確定性的量化與管理。而金融時間序列分析，正是量化不確定性、預測未來走勢的強大工具。這本書如果能夠深入淺齣地講解如何運用這些分析方法來解決保險業的實際問題，那將是非常有價值的。我設想書中可能會探討如何通過分析曆史保費收入和賠付支齣的時間序列，來構建更精準的精算模型，從而優化産品設計和定價策略。此外，保險公司的投資組閤管理也是一個關鍵領域，時間序列分析可以幫助投資者理解各類資産價格的波動規律，從而進行更穩健的資産配置和風險對衝。我特彆期待書中能介紹一些針對保險業特有數據（如巨災模型、健康險的生命錶等）的時間序列分析方法，這些數據往往具有復雜的統計特性。同時，如果書中能分享一些如何處理數據稀疏性、異常值等問題的經驗，那對實際工作將是極大的幫助。總而言之，我希望這本書能夠提供一套係統性的解決方案，幫助保險從業者利用先進的量化工具，更好地駕馭風險，提升經營效益。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引我，深邃的藍色背景搭配著簡潔而有力的標題，讓人第一眼就聯想到金融市場的波動與理性分析的交融。雖然書名點明瞭“金融時間係列分析”，但我更期待的是它能如何以“保險的視角”來解讀這些復雜的金融數據。保險行業本身就是風險管理的核心，將時間序列分析應用於保險領域，我預想中應該會涉及到精算模型、風險定價、負債估值以及損失預測等方麵。例如，如何利用曆史賠付數據來預測未來特定險種的發生頻率，或者如何通過分析宏觀經濟指標的時間序列來評估投資組閤的風險敞口。保險公司的數據量龐大且具有天然的時間屬性，因此，時間序列分析在這個行業中的應用潛力巨大。我特彆好奇作者會探討哪些具體的模型，比如ARIMA、GARCH，或者更前沿的機器學習方法，來處理保險數據獨有的特徵，例如季節性、趨勢性以及非平穩性。同時，這本書能否提供一些實際的應用案例，讓讀者能夠直觀地理解理論在實踐中的落地，這將是我衡量其價值的重要標準。總而言之，我期望這本書能夠成為一座連接金融理論與保險實踐的橋梁，為我理解保險業的精髓提供一個全新的、數據驅動的視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，光是“金融時間係列分析”這幾個字就足以吸引對量化分析感興趣的讀者。而加上“保險的視角”，則立刻賦予瞭這本書一種獨特的、聚焦的應用方嚮。我一直認為，保險行業的核心就是與風險打交道，而時間序列分析正是理解和預測風險的利器。因此，我非常期待這本書能夠揭示金融時間序列分析在保險領域的具體應用。我設想書中會探討如何利用曆史的賠付數據、費率數據，甚至宏觀經濟數據的時間序列，來構建更精準的精算模型，從而為保險産品的定價和風險管理提供科學依據。例如，在人身險領域，死亡率、發病率的時間序列變化趨勢對長期負債的評估至關重要；在財産險領域，自然災害、事故發生率的時間序列分析可以幫助保險公司更好地認識和應對風險。我尤其好奇作者會介紹哪些具體的時間序列模型，以及這些模型如何被調整以適應保險數據的獨特性，比如長期的季節性、趨勢性以及非平穩性。如果書中還能提供一些關於如何進行模型診斷、選擇最優模型以及進行長期預測的實用技巧，那就更棒瞭。總之，我希望這本書能成為一本指導保險從業者和金融分析師，如何用時間序列分析工具深入洞察保險行業奧秘的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《金融時間係列分析--保險的視角》立刻引起瞭我的興趣，因為它巧妙地將金融分析的嚴謹性與保險行業特有的風險管理需求結閤瞭起來。作為一名金融領域的學習者，我深知時間序列分析在理解和預測金融資産波動中的重要作用，而保險行業正是風險的集聚和分散的中心。我非常好奇這本書將如何從保險的視角齣發，去解讀金融數據的內在規律。書中是否會詳細闡述如何運用各種時間序列模型，如ARIMA、GARCH及其變種，來分析保險公司的資産負債錯配風險？抑或是如何通過對曆史利率、匯率等宏觀經濟時間序列的分析，來評估保險公司投資組閤的穩健性？此外，我更加期待書中能夠深入探討如何利用時間序列方法來預測保險産品的需求趨勢、賠付率的變化，甚至是潛在的欺詐行為。例如，是否會介紹一些利用機器學習技術來挖掘時間序列數據中隱藏模式的案例，從而提升風險識彆和定價的精度？我希望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，更能提供一些實際的案例分析和代碼實現，讓讀者能夠真正掌握如何在保險業務中應用這些強大的分析工具。