Tài nguyên để tìm hiểu về Phân tích thống kê dữ liệu tài chính


8

Tôi nhận ra rằng phân tích thống kê dữ liệu tài chính là một chủ đề lớn, nhưng đó chính xác là lý do tại sao tôi cần phải đặt câu hỏi khi tôi cố gắng xâm nhập vào thế giới phân tích tài chính.

Vì tại thời điểm này tôi không biết gì về chủ đề này, kết quả tìm kiếm trên google của tôi là quá sức. Nhiều trận đấu ủng hộ việc học các công cụ chuyên dụng hoặc ngôn ngữ lập trình R. Mặc dù tôi sẽ tìm hiểu những điều này khi cần thiết, trước tiên tôi quan tâm đến sách, bài viết hoặc bất kỳ tài nguyên nào khác giải thích các phương pháp phân tích thống kê hiện đại cụ thể cho dữ liệu tài chính. Tôi giả sử có một số phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu, vì vậy lý tưởng nhất là tôi đang tìm kiếm một cái nhìn tổng quan về các phương pháp khác nhau có thể áp dụng thực tế. Tôi muốn một cái gì đó sử dụng các ví dụ trong thế giới thực mà người mới bắt đầu có khả năng nắm bắt nhưng điều đó không quá đơn giản.

Một số tài nguyên tốt cho việc học tập phân tích thống kê dữ liệu tài chính là gì?


Với tình trạng hiện tại của các nền kinh tế quốc gia do sự giải cứu của các tổ chức tài chính khác nhau, người ta có thể đặt câu hỏi về giá trị của kiến ​​thức được chấp nhận trong lĩnh vực này, tiết kiệm cho lý thuyết ngu ngốc hơn.
James

@James: Ngoài ra, điều này có thể tranh luận về giáo dục nhiều hơn trong lĩnh vực này, không ít hơn ...
Shane

@Shane: Vâng, hoàn toàn. Tôi đã hơi thờ ơ trong nhận xét của mình, nhưng tôi tin rằng những hiểu biết quan trọng đang bị cộng đồng khu vực tư nhân coi là lợi thế cạnh tranh, cuối cùng gây bất lợi cho nền kinh tế toàn cầu hiệu quả.
James

Câu trả lời:


14

Bạn có thể bắt đầu với loạt bài giảng này của Robert Shiller tại Yale . Ông đưa ra một cái nhìn tổng quan tốt về lĩnh vực này.

Những cuốn sách yêu thích của tôi về chủ đề này:

Ngoài ra, bạn có thể muốn một số tài nguyên chung và "kinh thánh" tài chính là Tùy chọn, Tương lai và Các công cụ phái sinh khác của John Hull.

Cuối cùng, về một số cuốn sách nói chung hay, bạn có thể bắt đầu với hai cuốn sách sau:



3

Ed Thorpe bắt đầu toàn bộ điều chênh lệch thống kê. Ông có một trang web, và một số bài viết tốt.

http://edwardothorp.com/

Bạn cũng nên đọc "Fooled By Randomness" của Nassim Taleb.

Ngoài ra, hãy truy cập Google Scholar và đọc các bài viết hàng đầu của Markowitz, Sharpe, Fama, Modigliani. Nếu bạn không có quyền truy cập đầy đủ, hãy đến trường đại học gần nhất và nhận thẻ thư viện cộng đồng.


1
Đây là những tài liệu tham khảo tốt, nhưng tôi không đồng ý với đánh giá của bạn về Ed Thrope là người sáng lập lĩnh vực này. Phân tích thống kê dữ liệu tài chính và chênh lệch thống kê không giống nhau: người ta sẽ thực hiện phân tích thống kê cho hầu hết các phân tích tài chính (ví dụ: lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại).
Shane

2
Tôi đồng ý, Markowitz chắc chắn đã phát minh ra lý thuyết danh mục đầu tư
Neil McGuigan

1
Có vẻ như Louis Bachelier đã bắt đầu tất cả vào năm 1900 en.wikipedia.org/wiki/Louis_Bachelier
Neil McGuigan

1

Cũng tốt là "Phân tích thống kê dữ liệu tài chính trong S-PLUS" của Rene A. Carmona


1

Kiểm tra Wilmott.com là tốt. Nó hướng tới các học viên tiên tiến hơn, nhưng nếu tôi phải chọn một người để học toán tài chính, đó sẽ là Paul Wilmott. Rực rỡ nhưng có căn cứ.


1

Thêm từ một quan điểm kinh tế Tôi nghĩ rằng hai bộ ghi chú bài giảng này là rất tốt:

http://home.datacomm.ch/paulsoderlind/Cifts/OldCifts/FinEcmt ALL.pdf

http://personal.lse.ac.uk/mele/files/fin_eco.pdf

Cách thứ nhất cung cấp các phương pháp kinh tế lượng để phân tích dữ liệu tài chính trong khi cách thứ hai cung cấp lý thuyết kinh tế tài chính đằng sau các mô hình đang được áp dụng. Cả hai đều là văn bản cấp độ ThS.


1

Oren, rất hữu ích để xác định các khía cạnh tài chính mà bạn dự định giải quyết. Thống kê là một công cụ khi nhìn từ góc độ kinh tế lượng (về mặt đánh giá tính hợp lý của một mô hình / lý thuyết được đề xuất) hoặc có thể là dòng tấn công đầu tiên hoặc chính khi nhìn từ phía máy học - đó là bạn đi thấp về miền kiến thức và dựa nhiều hơn vào việc xây dựng một không gian tính năng và áp dụng các thuật toán. (Tuy nhiên, nhiệm vụ xây dựng một không gian tính năng hữu ích phụ thuộc vào kiến ​​thức miền sâu).

Để nắm được các khía cạnh lý thuyết của tài chính - tôi khuyên bạn nên nói:

Để tìm hiểu cách áp dụng số liệu thống kê / kinh tế lượng kết hợp với lý thuyết:

Những cuốn sách được đề xuất ở trên, những cuốn của David Ruppert, Eric Z Pivot, Ruey Tsay đều hữu ích, tuy nhiên, tôi sẽ đề xuất các văn bản của Chris Brooks & & Ruppert trước, tiếp theo là của Taylor.

Ghi chú của Paul Soderlind và ghi chú của Kevin Sheppard (cả hai đều có sẵn trực tuyến) đều khá tốt.



0

Hướng dẫn về Kinh tế lượng của Kennedy là một khảo sát tốt về các kỹ thuật trong kinh tế lượng - không đủ chi tiết để làm bẩn tay bạn, nhưng rất tốt để khám phá những kỹ thuật nào đang được sử dụng.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.