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金融數據分析關注金融領域的數據獲取、分析、展示及其在數據可視化、風險管理、投資組合優化、金融建模等方面的應用，在大數據時代，它的重要性將日益凸顯。本書在內容上以金融時間序列分析、面板和空間計量、大數據金融為主線展開，包括金融時間序列線性模型，協整與向量自回歸模型，GARCH 族模型，極值事件、分位數回歸與金融風險計量，市場有效性與事件分析法，Copula函數及其應用，面板數據模型與檢驗，空間計量模型與檢驗，機器學習與數據分析，深度學習與數據分析，文本數據分析等內容。本書具有如下特點： ‧強調課程思政。本書內容融合思政元素，努力做到理論與實踐、中國與外國、知識傳授與科研訓練、思政教育與專業素養提升的“四個結合”。 ‧課程內容具有前沿性。本書納入了金融學領域前沿的研究成果，如金融文本挖掘、機器學習等。 ‧課程學習具有可模仿性和可操作性。本書的所有案例、專題數據和程序均可下載使用，便於使用者模仿、學習和操作。 ‧增設了“學習中心”數字平臺輔助學習。讀者只需掃碼激活封底二維碼，即可免費獲取延伸案例、數據包、代碼、實操視頻等資源，供學習和進一步研究之用。本書可作為金融學、經濟學、統計學等專業高年級本科生和相關專業的研究生教材，亦可作為相關領域研究人員的參考書。對於希望進一步加強對金融數據和當今金融市場理解的研究人員以及金融、商業和經濟領域的從業者來說，本書也是極佳的選擇。

金融計量學是一門對金融數據進行統計分析和計量建模的課程，是高等學校金融學專業本科生的專業核心課。本書在內容上以金融時間序列分析、金融空間計量、大數據金融為主線展開。具體包括金融時間序列的線性模型、協整與向量自回歸(VAR)模型、GARCH族模型、Copula與金融計量、金融風險計量模型及其應用、極值事件突發事件與金融風險計量模型、分位數回歸與金融計量、空間計量方法與金融計量、機器學習與金融計量、金融文本挖掘與金融大數據計量等，共計10章。本書可作為金融學、經濟學等專業高年級本科生和相關專業的研究生教材，亦可作為相關領域研究人員的參考書。對於希望進一步加強對金融數據和當今金融市場理解的研究人員以及金融、商業和經濟領域的從業者，該書也是極佳的選擇。