本期节目由纽约摩根大通银行的执行董事Steven Li 讲读《统计思维》下。
主讲人曾在《见闻阅读》中讲读《货币霸权》、《金融科技创新》、《大衰退：宏观经济学的圣杯》、《美国金融制度的历史变迁》、《关于贝叶斯理论，你终于彻底能懂了》
《统计思维》一书中学习运用因子分析和聚类分析的方法，将数量庞大的数据项目巧妙转换为少量数据项目，这些方法是如何应用到金融风险管理中的？
- 因子分析的作用是把多维的数据总结和归纳为几个主要的因子，从而使原来复杂的数据得以用简化的少量信息得以表达，降低数据表达的冗余性。在金融风险管理中的应用更是不胜枚举。
- 分析市场上交易的上千种股票的价格数据，最有效的方法便是首先将这上千种股票价格数据进行因子分析，提炼出它们某些显著的共性，比如地域，行业，价值型或成长型等等，另外一个例子是债券的收益率曲线……
- 聚类分析在金融中也有不少应用，比如对一组股票进行分类，从中可以发现某些具有某些共性的股票组。
在本期阅读中，你将获得：
- 回归分析、因子分析、聚类分析的原理及其应用场景
- 对选债券收益率曲线的历史数据进行因子分析，会得到的3个最主要因子。
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