从宏观金融统计分析和微观分析金融投资统计两个维度有机结合，详细研究了货币银行统计，保险统计，投资统计和稳健统计。从宏观金融统计分析和微观分析金融投资统计两个维度有机结合，详细研究了货币银行统计，保险统计，投资统计和稳健统计。从宏观金融统计分析和微观分析金融投资统计两个维度有机结合，详细研究了货币银行统计，保险统计，投资统计和稳健统计。
金融是国民经济的“血脉”，处于现代经济的核心地位，构成国家战略的核心竞争力。金融投资也成为现代人们生活的一个重要部分。如何测厦金融风险？如何规避金融风险？如何防控系统性金融风险？已成为现代社会，尤其是大数据时代不可回避的永恒课题。现代金融投资理论主要是起源于20世纪50年代，1952年，H.M.马科维茨（Harry M.Markowitz）在《金融杂志》上发表题为《资产组合选择——投资的有效分散化》一文，成为现代金融理论史上的里程碑，标志着现代组合投资理论的开端。1964年，W.F.夏普（William F.Sharpe）在《金融月刊》上发表论文《资本资产价格：风险条件下的市场均衡理论》在内容和标题两方面都为资本资产定价模型（CAPM）的理论提供了主要基础。为此H.M.马科维茨、W.F.夏普与M.米勒三人共同获得1990年第十三届诺贝尔经济学奖。
不过，金融问题的定量化研究，尤其是大数据时代的金融风险测度，是一个长期的艰巨课题。如何应用科学的方法，去定量测度和分析金融的现实问题，给无论是投资者，还是管理者都能提供一个较好的决策分析。这正是金融统计学需要解决的根本课题，这也是经济统计学当前的一个重要分支领域。
目前，我国金融统计的著作主要分为三类：一是以国际统计标准为基础的规范性金融统计学（如：蒋萍，杨仲山的《货币与金融统计学》，杜金富的《货币与金融统计学》等）；二是以描述金融市场指标体系为基础的金融统计学（如：宋光辉的《金融统计学》，刘红梅等的《金融统计学》等）；三是以数理分析为主的金融统计学（如：赵彦云的《金融统计分析》，徐国祥的《金融统计学》，李腊生等的《现代金融投资统计分析》等）。这些从不同角度对金融统计学进行了阐述。
在结合中外专家学者研究的基础上，进一步完善了《现代金融统计》。其特点主要体现在：首先，基于大数据时代的视角，将金融统计的宏观测度与微观分析有机结合，全面阐述了金融统计的核心内容；其次，基于最新的国际国内权威统计标准（如：《国民经济核算体系（2008）》《中国国民经济核算体系（2016）》）对金融统计基础理论和概念进行阐释；最后，基于最新的现实问题为主体，把定性和定量分析有机结合，描述性分析和数理分析有机结合，图表分析和模型分析相结合。
该书的主要内容涉及现代金融统计的主要方面。内容分为5章，其中：
第一章，货币与金融统计概论。基于宏观层面，从基本概念、统计标准和金融体系角度阐述。包括：货币与金融统计概念、货币与金融统计的国际统计标准和金融统计体系。
第二章，货币与银行统计。基于中观层面，从中央银行和商业银行视角分析。包括：中央银行统计分析和商业银行和政策性银行统计分析。
第三章，保险与精算统计。基于微观层面，从保险和精算的角度阐释。包括：保险统计概述、基本保险统计分析、保险精算。
第四章，证券市场统计。基于微观层面，从债券、股票、期货、期权和投资组合等方面进行论述。包括：证券市场统计概述、债券市场统计分析、股票市场统计分析、期货期权市场统计分析和资产投资组合模型。
第五章，金融稳健统计。基于宏观层面，从数据基础和指标体系对金融风险防控的视野角度去诠释。包括：金融稳健统计概述、金融稳健统计指标体系和数据公布系统。
本书在撰写过程中，汲取了众多学者的精华，承蒙多位同行专家学者的教诲。在此，表示深深的敬意！对该书的出版，得到刘怡斐编审、经济科学出版社和学院的大力支持，借此表示诚挚的谢意！最后，感谢家人的理解和支持！
本书研究部分获得国家社科基金一般项目（编号：14BTJ009）、重庆市教委人文社科重点项目（编号：13SKH06）、重庆市教委科技项目（编号：KJ120705）、重庆市教育规划项目（2012GXI40），重庆市网络舆情中心项目（2015YQ06），重庆工商大学项目（2015228）和经济社会应用统计重庆市重点实验室资助。
由于笔者的水平有限，更兼时间和精力有限，书中难免出现错谬，恳请专家和读者不吝赐教。
重庆工商大学统计系主任，重庆市重点学科统计学实验室主任，重庆市网络舆情数据挖掘与应用统计研究所所长，重庆允升科技大数据研究中心主任。
第一章 货币与金融统计概论
第一节 货币与金融统计概念
第二节 货币与金融统计的国际统计标准
第三节 金融统计体系
第二章 货币与银行统计
第一节 中央银行统计
第二节 商业银行和政策性银行统计
第三章 保险与精算统计
第一节 保险统计概述
第二节 基本保险统计
第三节 保险精算统计
第四章 证券市场统计
第一节 证券市场统计概述
第二节 债券市场统计
第三节 股票市场统计
第四节 期货期权市场统计
第五节 现代投资组合理论
第五章 金融稳健统计
第一节 金融稳健统计概述
第二节 金融稳健统计指标体系
第三节 数据公布系统
附录1：标准正态概率分布表
附录2：中国人寿保险业经验生命表（2000～2003年）
附录3：中国人身保险业经验生命表（2010～2013年）
主要参考文献
《现代金融统计》：
第一章 货币与金融统计概论
第一节 货币与金融统计概念
一、货币统计的概念
（一）货币的含义
货币的本质是什么？可以从不同的角度进行定义。
从经济学的角度，可以把货币定义为：在商品或劳务的支付中或债务的偿还中被普遍接受的东西。但对于测度货币的数量过于抽象。
从货币的功能角度，可以把货币定义为：计算单位（价值尺度）、交易媒介（流通手段）、价值储藏（贮藏手段）以及延迟支付的标准（支付手段）。但是，对于测度货币的数量标准难以把握。
从支付制度的演变来看，货币的形式发生了很多变化：从贵金属货币到纸币，从现金到支票，从有形货币到电子货币。货币的内涵和外延都在不断更新改变。当然，货币的主要特征是作为交易媒介，但哪些金融资产才属于货币的范畴呢？理论界没有统一的认识，各国货币统计对货币的定义也不一致，正是如此，《货币与金融统计手册》（Monetary and Financial Statistics Manual，2000）和《国民经济核算体系（2008）》（System of National Accounts，以下简称SNA2008）都没有对货币的概念和测算方法给出统一规定，而是由各国确定适合本国的货币计量定义。
确定货币总量的基本组成部分，必须解决i个基本问题。
（1）哪些金融资产属于货币？
（2）哪些部门持有货币？
（3）哪些部门发行货币？
对应的得到广义货币总量的组成部分包括三个基本方面。
（1）金融资产的种类；
（2）货币持有者的种类；
（3）货币发行者的种类。
从理论上，凡是能够执行货币职能（价值尺度、流通手段、贮藏手段和支付手段等）的金融资产，都可以称为货币。
SNA2008中的机构部门分为五个：非金融公司部门、金融公司部门、一般政府部门、为住户服务的非营利机构部门和住户部门。其中金融公司部门又分9个子部门：中央银行、中央银行以外的存款性公司、货币市场基金（MMF）、非MMF投资基金、保险公司和养老基金（ICPF）以外的其他金融中介机构、金融辅助机构、专属金融机构和贷款人、保险公司（IC）、养老基金（PF）。SNA1993把金融公司部门分为5个子部门：中央银行、其他存款性公司、保险公司和养老公司、其他金融中介（除保险公司和养老公司外）、金融辅助管理机构。《货币与金融手册》（2000）将SNA1993中的后面三个子部门合并起来，称为其他金融性公司，于是将金融公司部门分为3个子部门：中央银行、其他存款性公司、其他金融性公司。
SNA2008中对“资产”定义为：是一种价值储备，代表经济所有者在一定时期内通过持有或使用某实体所产生的一次性或连续性经济利益；它是价值从一个核算期向另一个核算期结转的载体。在SNA中，所有资产均是经济资产。金融资产是经济资产的一部分，特指金融债权。而金融债权是指债务人基于合约条款应向债权人所做的一次性或连续性支付。金融资产由企业的所有债权、股票或公司其他权益、再加上货币当局所持有的黄金储备所组成。
SNA2008中对金融资产分为：货币黄金和特别提款权、通货和存款、债务性证券、贷款、股权和投资基金份额，保险、养老金和标准化担保计划，金融衍生工具和雇员股票期权，以及其他应收／应付款共八大类。《货币与金融手册》（2000）对金融资产分为：货币黄金和特别提款权，通货和存款，非股票证券，贷款，回购协议和证券出借和其他非贷款资产，股票和其他股权，保险技术准备金，金融衍生产品，以及其他应收／应付款共八大类。
SNA2008中对“负债”定义为：当一个单位（债务人）在特定条件下有义务向另一个单位（债权人）提供一次性或连续性支付时，就形成负债。在SNA中，所有的负债都是金融负债。
（二）货币统计
货币统计是指包括一整套关于经济体中金融性公司部门的金融和非金融资产和负债的存量和流量数据。既包括在国内的流量和存量，也包括与国外单位之间的存量和流量。换句话说，货币统计就是统计货币的构成，主要指货币供应量统计。货币供应量主要由中央银行发行的通货和金融机构吸收的存款构成，通货和存款分别构成中央银行和金融机构的负债；而金融机构通过资产业务可以创造负债。因此，货币统计就是对金融性公司部门资产和负债的统计。
国际货币基金组织编制的《货币与金融统计手册》（2000）建议货币统计的组织和表述方式是以两个基本的数据框架（部门资产负债表和概览）为基础的分级方法。部门资产负债表是最基本的框架，包括金融性公司部门中一个次部门的各种资产和负债的分列存量和流量数据；概览是把一个或多个金融性公司次部门资产负债表数据合并成加总的资产和负债类别。
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