우리는 생활 속에서 주가, 환율, 금리 등 많은 금융데이터를 접하며 이 데이터의 영향력은 점점 더 커지고 있다. 본 교재에서는 우리 생활에 밀접한 금융데이터가 무엇이고. 특성이 무엇인지 통계학적 측면에서 살펴보고자 한다.
이 교재는 8장으로 구성되어 있다. 제1장은 전반적인 개요를 정리하며, 제2∼3장은 환율, 채권수익률, 주가 등의 금융데이터를 소개하고, 제4∼5장은 금융데이터의 특성을 통계학으로 정리한다. 제6장에서는 금융위험에 대해서 살펴보고, 제7장은 CAPM을 비롯한 이론적 분석에 대해, 제8장은 금융데이터의 기술적 분석에 대해 살펴본다. 제4장 이후에는 R 프로그램을 이용한 분석이 예로 추가되어 있어 배웠던 내용을 실제 데이터를 이용하여 분석할 수 있도록 하였다. R 프로그램에 대한 일반적인 설명은 부록에 기술되어 있다.
본 교재에서 필요한 통계학 수준은 기초적이지만 확률의 개념과 응용, 통계학 개론 등의 교과목을 사전에 학습한다면 내용 이해에 도움이 되고, 투자론 등의 교과목과도 밀접한 관련이 있다.

제 1 장 생활 속의 금융데이터
1. 금융데이터와 생활
2. 돈과 금융
3. 금융상품
4. 금 리
5. 금융 위험
6. 금융데이터 분석방법

제 2 장 환율과 채권의 이해
1. 환 율
2. 채 권
3. 채권의 가치평가

제 3 장 주식과 파생상품의 이해
1. 주 식
2. 주식의 가치평가
3. 파생상품과 선물거래
4. 파생상품과 옵션거래

제 4 장 금융데이터의 측정과 확률분포
1. 금융데이터의 측정
2. 금융데이터의 변동요인
3. 금융데이터의 평활화와 차분
4. 금융데이터의 수익률
5. 확률분포와 기대값
6. 기대값과 분산을 통한 투자의 선택
7. R을 이용한 실습

제 5 장 금융데이터의 통계분석
1. 포트폴리오의 이해
2. 2개의 금융자산의 분포와 기대값
3. 포트폴리오의 기대값과 분산
4. 포트폴리오의 위험분산효과
5. 금융데이터의 통계분석
6. R을 이용한 실습

제 6 장 금융위험의 측정
1. 위험관리의 필요성
2. 금융위험의 정의와 유형
3. 금융위험의 측정：VaR
4. 포트폴리오의 위험의 측정
5. VaR에서의 변동성 측정
6. VaR의 장점과 단점
7. R을 이용한 실습

제 7 장 포트폴리오 이론과 CAPM
1. 체계적 위험과 시장베타
2. CAPM
3. 효율적 시장 가설
4. 사건연구
5. 시장이례현상과 시장의 효율성
6. R을 이용한 실습

제 8 장 금융데이터의 기술적 분석
1. 기술적 분석의 의의와 가정
2. 기간 중 주가변동의 요약
3. 추세의 개념과 종류
4. 이동평균
5. 주가 관련 지표
6. 거래량의 분석
7. R을 이용한 실습

| 부 록 | R 프로그램의 설치와 이용
1. R 프로그램의 역사
2. R의 설치
3. R의 시작과 끝
4. 자료의 입력과 분석
5. 그래프의 작성