下面是小编为大家整理的统计学金融方面应用,优秀专业论文,供大家参考。
统计学在金融方面的应用 1 、绪论 1.1 研究的背景及意义 经济发展是永恒的主题。随着中国经济与世界经济联系的越来越紧密，闭关锁国已经一去不复返了。在中国经济高速发展的同时，也出现了诸如通货膨胀、股市萎靡不振等复杂的经济现象和市场风险。同时，也要防范外来的经济风险比如欧债危机、美国的次贷泡沫、推出的量化宽松货币政策对我国经济的影响和冲击。以上所有这些都需要我们用经济的视角看世界，以世界的眼光看中国。以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。直观，科学的体现各个因素在经济现象的变量关系，以此来科学的分析、研究货币政策，为经济大发展保驾护航。
要实现金融对经济的引导支撑效用，使之健康有序更好更快前行，采用现代统计学的预测、分析及研究其中存在的规律，对症下药，有的放矢采取各种措施，有效预防、化解和去除各种风险，进而采取有力调控措施，引导金融市场及国民经济在稳健、健康的轨道上运行是摆在我国政府面前迫在眉睫的一个严峻课题和紧要任务。下大力气规范金融市场从源头治理已经成为了全社会和政府部门的共识，是一个利国、利企、利民之举。结合自己的学习和思考，论文我的研究主要针对统计学在金融领域的广泛应用，从中找出存在的问题，从而提出自己的建议，以期能对统计学在金融方面的应用研究有所裨益，实现金融运行与国民经济的和谐发展。
1.2 研究的方法和目标 文献收集法：通过文献检索，收集、查阅与本研究有关的文献资料，并对文献进行整理、分析和提炼，理清做好统计学在金融方面应用研究的基本条件和应用的具体领域，为随后的调查和实验研究奠定基础。
描述性研究法。该方法结合自身在专业课中学到的金融学、统计学的理论知识，收集相关的数据，深入金融机构诸如银行、证劵公司、保险公司、信托公司等进行实地调查研究，提出研究中发现的各种问题，探讨进一步完善的办法和举措。
比较研究法：是将调查数据中的主要项目、指标进行做比较，并据以判断、衡量各个指标的优劣。比较分析法依据不同的分析标准可以再细分。运用同类比较、纵、
横向比较等方式，通过比较找出差距探求完善改进的具体举措。
上门访谈法：上门走访专家、教授和理论工作者，就统计学在金融方面应用研究中疑难或不懂问题求教和学习；向辛勤的老师特别是论文指导老师就相关问题求教及问答，以求使自己的论文更丰富，错误更少、更有可操作性，顺利通过论文答辩。
数理统计分析法：本课题主要利用回归分析解决两个问题：一是确定几个特定的变量之间是否存在相关关系，将要调查的几个项目指标等定义为自变量。二是因素分析，在对于共同影响心理状态的因素中，找出哪些是重要因素。再利用多种软件如Excel，SPSS 进行回归分析。
论文研究的目标是通过对统计学在金融方面应用研究的分析比较，找出产生这些问题的原因，在此基础上，结合自己所学的知识融会贯通，提出具体改进措施和对策，以期能对统计学在金融方面应用的理论研究有所裨益和帮助。重点解决统计学在金融方面应用过程中如何做到发挥其的优势和长处，以及对应用效果的量化。
2 、统计学及金融学的涵义 2.1 统计学涵义 统计学是运用形形色色的数理研究等办法，对各种经济数据和现象进行预测分析判断，用以达到指导各种经济行为，防范风险的一种综合性科学。随着社会经济的不断发展，统计学已经深入了人类经济和生活的方方面面，覆盖了人文科学及自然科学的众多领域。统计学被学术界分为描述性统计学及推断统计学两种。
在经济发展突飞猛进、科学技术日新月异的今天，统计在科学管理及经济社会发展中的地位和作用越加重要和突出，对于政府进行宏观经济调控、企业进行发展风险的预防和控制中发挥着越来越大的作用。
2.2 金融学涵义 金融学是随着现代经济的不断发展由经济学细分出来的一个分支。在经济一体化，资本市场全球深度融合的今天，金融的杠杆调节作用与日俱增，金融对经济的影响和促进作用越来越明显。现在，人类已经进入了一个高度发达的金融时代，金融的健康发展与人们的生活、企业的发展、社会的进步关系越来越大。随着经济的层次和发展的进程加快，金融学的研究方向也在不断拓展和延伸。金融学的主要包括范围具体见下图 2-1。
图 2-1. 金融学包括主要范围 3 、金融学在银行方面的应用 3.1 在货币方面的运用 货币政策通俗的讲就是各国政府或者央行通过增加及降低货币发行量、调高或者降低利率等各种手段，来达到诸如控制通货膨胀、增加就业机会、促进经济增长的目的。各个国家根据本国经济发展的现状及需要，可以有的放矢的采取相应的货币政策。具体货币政策的分类见下图 3-1。
图 3-1 货币政策分类 3.1.1 投资性货币需求理论
英国著名的经济学大师凯恩斯在其创建的经济学理论中把对货币的需求归纳为有三个最基本的动机，第一为交易动机，第二为预防动机，第三为投机动机。在这三个基本动机中，投机性货币需求理论是这许多理论的核心及精髓所在。这个理论指出了人们会在预测市场利率发生变化的基础上通过储蓄或者支付货币达到从中获取利益的目的。从该理论我们可以看出，假设在整个经济运行体系里面只剩有货币及债券两大类资产，它们通过进行投资活动所取得的收益由利益收入及资本利得两块组成。当利率上升时，人们就会用货币去购买债券来进行投资营利活动，从而使得债券价格一路走高，反之就下降。根据上面的描述，我们可以得出结论，我们可以通过控制货货币政策分类 扩张性货币政策 通过调低利率，增加货币发行，达到刺激投资增加需求的目的 紧缩性货币政策 通过调高利率，控制货币发行达到使投资及物价回归至正常水平 金融学包括主要范围 银 行 学 信 托 学 保 险 学 证 券 学
银
行 外汇管理 投资理财 国际收支 资本市场 贸易金融 地产金融 风险管理 各类基金 财政管理
货
币
证
劵
保
险
币发行量的货币政策，来调节利率，从而达到控制和影响资本市场价格变化的宗旨。
3.1.2 新货币数量理论 2006 年去世的美国著名经济学、货币主义大师米尔顿·弗里德曼创立了对后世经济学理论有重大影响的新货币数量理论，曾经轰动一时，成为了许多高等学府讲授经济学的教材之一。他在上世纪六十年代，第一个系统提出了对于货币资产的组合模型。在这个组合模型中他阐述了这样的经济学思想，即货币虽然是众多资产中的一项，但如果它同其他资产一道形成投资者的投资组合的时候，假设这时货币供应量突然发生改变，可能会造成原有组合的平衡被破坏，使得投资者的货币和其他资产的持有量产生一定的变化。另外，许多投资者在作出投资决策时由于方方面面的原因肯定慢于货币政策的变化。这就从另一方面反映，采取对货币供应量的分析判断可以预测将来一段时间内市场上的股票走向。这个模型的建立，为运用从货币供应量的角度预测股票市场的变化实证研究奠定了深厚的理论基础及积淀，亦会对证劵投资的实践操作起到指导功效。
3.1.3 托宾的 Q 理论 著名的经济学家托宾在总结了英国著名经济学大师凯恩斯提出的投资性货币需求理论的基础上，通过潜心研究和实践，于上世纪六十年代晚期提出了著名经济学理论 Q 理论。这个理论的核心就是货币政策的变化可以影响股票市场，对其有一定的作用。产生的变化可以影响投资者对于股票市场环境的预测产生变化，从而使得实体经济也一并产生变化。在托宾的 Q 理论中，Q 是专指企业的市场价值与企业资本中的重置成本的一个比值。当 Q 等于 1 时，则表示在均衡的状态下资本将会自然的促进经济增长；当 Q 小于 1 时，则表示重置成本偏重，在此情况下，投资一个新项目比不上直接收购现有成熟企业，采取这种办法使得投资会比以前大大减少；当 Q 大于 1时，正好与前面相反，企业只要通过股票证劵市场发行很小一部分股票就可以筹得足够的资金来确保投资需求，这种办法适用范围是在实行扩张性货币政策的时期。通俗的讲，即通过增加货币供应量使得利率走低，股票价格走高，Q 值发生变化，这时企业的投资支出开始逐步增大，从而推动企业向前发展。
3.1.4 理性预期学派 上世纪六十年代初期，著名的美国经济学家穆思通过大量、连续而又系统的研究，发表了引起当时经济学界轰动的文章《合理预期和价格变动理论》，在这篇文章中，针对适应期预期中的非最优特性，第一个率先提出了理性预期思想。又过了近十年，
以美国芝加哥大学的卢卡斯为代表的数名教授经过一段时间的研究，又对穆思理性预期思想进行系统、理论的深入阐述，将此理论大大向前推动了一大步，使得理性预期思想成为了著名的经济学理论。
理性预期思想就是指人们在进行具体的经济行为时，结合以前的价格变化系统资料，对将来市场的价格作一个预期判断。市场瞬息万变，突如其来的变化会对预期产生影响，成为不确定因素。这时，我们可以采用预先算出它的概率分布，根据结果择优选出风险最小的计划方案，以确保不发生不利后果。针对货币政策对股市的影响，卢卡斯认为需要从二个方面进行探讨，第一是经济当事人如果在经济活动中能够预期到货币存量可能产生变动，这个时候的货币为中性，货币的政策不可能影响到资本市场及实体经济；第二，经济当事人如果在经济活动中没有能够预期到货币存量可能产生变动，这个时候的货币为非中性，货币政策对资本市场及实体经济将会产生重大而深远的影响。理性预期学派主张经济要发展保持稳定，市场的主动调节最重要，反对国家进行干预。所以，把理性预期学派同货币学派进行比较，前一个学派比后一个学派更加主张经济自由主义。
3.1.5 货币政策溢出效应实证模型
图 3-2 货币政策溢出效应实证模型汇总
1、平稳性检验 上世纪八十年代后半期，Granger 及 Engle 为了由非平稳变量构成的关系式中长期解决均衡参数估计的问题，通过反复的研究提出了著名的协整理论。在实际使用过程中，分三个步骤见图 3-3。
图 3-3 协整理论的三个步骤 上世纪八十年代后半期，Granger 及 Engle 为了由非平稳变量构成的关系式中长期解决均衡参数估计的问题，通过反复的研究提出了著名的协整理论。在实际使用过 对 时 间 变 量 序 列 及其 一 阶 差 分 序 列 的平稳性进行检验 检 验 变 量 间 协 整 关系 ， 并 建 立 修 正 误差模型(ECM) 对具有协整关系的时间变量序列的因果关系进一步检验分析 货币政策溢出效应实证模型 平稳性 检验 向量误差 修正模型 格兰杰 因果检验 协整 检验
在协整理论中，平稳性检验方法有许多种，其中的 ADF 检验法就是其中的一种。它的具体回归方程如下：假设进行检验下列两个关系式，H0：a2=0 或者 H1：a2≠0，如果我们承认假设 H0 存在，而不承认假设 H1 存在，那么就反映了序列 xt 有单位根，所以是非稳定的；相反的就证明序列 xt 没有单位根，所以是稳定的。
2、协整检验 协整的作用就在于用来检验它们的回归方程指出的因果关系有没有出现假的回归，也就是检验所有变量的关系是否稳定。协整检验就是用来检验非平稳序列之间存在的因果关系。
JOHANSEN,JUSELIUS 两位经济学家分别在上世纪八十年代末期及九十年代初期提出了一种用极大或然法进行检验的方法。学术界又把这种方法叫做 JJ 检验。
协整检验模型的思路与步骤如下：
（1）K 个时间序列 Y t =（Y 1t +Y 2t +Y 3t 。。。。。。。。。， Y Kt ）
, 其中 T=1，2，3…………. t （2）建立基本模型 Y t =A 1 Y
t-1 + A 2 Y
t-2 + A 3 Y
t-3 + 。。。。。。。。。
+ A P Y
t-P +BX
t +ɛ
t 其中 Y 1t +Y 2t +Y 3t 。。。。。。。。。， Y Kt 均是非平稳的 I （1）变量 X
t 指已确定的 d 维外生向量 ɛ
t 指 K 维扰动向量
（3）将上面（1）、（2）方程经过差分变换及代换可以得到向量矩阵的公式。
（4）协整检验：假设有 K 个特征根存在，并且λ 1 ＞ λ 2 ＞ λ 3 。。。。。。。。。
λ K 符合关系式，我们得到原假设及备择假设为下式
H r0 ：λ r ＞ 0, λ r+1 =0
H r1 ：λ r+1 ＞ 0, r=0,1,2,3 。。。。。。。。。
k-1
根据检验统计量的公式进行计算求得检验统计量的数值
当检验统计量小于临界值，存在 H 10 ， 证明只有一个协整向量；
当检验统计量大于临界值，不存在 H 10 ， 证明最少存在两个协整向量。
3、格兰杰因果检验 2003 年诺贝尔经济学奖获得者英国著名的计量经济学家克莱夫·格兰杰提出了一种对变量之间存在的因果关系进行分析的检验办法。后被人称作格兰杰因果检验。
假定在时间序列条件下，在两个变量 x,y 的全部过去信息的前提下，针对变量 Y的进行预测和单独由 Y 的过去信息对 Y 进行的预测两相比较，前一个效果要更好，也就是说变量 X 对解释变量 Y 的未来变化有帮助。我们就认为变量 X 是导致变量 Y 的格兰杰原因。格兰杰因果关系检验必须具备一定的首要条件，即时间序列有平稳性，否则就会产生虚假回归错误。正因为这个原因，格兰杰因果关系检验之前首先要做的工作就是对各指标时间序列的平稳性开展单位根检验步骤。
我们设定 y 及 x 每一变量预测的信息所有都存在上面这些变量的时间序列里面。格兰杰因果关系检验要求做到估计下面的回归：
（1）
（2）
公式中的 u1t 及 u2t 我们暂定为不相关的。
公式（1）假设现在 y 和 y 本身以及 x 的过去值有联系，公式（2）同样对 x 依样...
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