具体描述
本书主要针对金融领域中的问题，介绍如何通过建立数学模型，并运用Matlab、Excel等软件工具进行计算的金融数据分析技术，通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者亲身体验，以便读者更好地掌握数据分析技术。本书的主要内容包括金融数据库的基本概念，国内外常用金融数据库、Matlab和Excel等金融数据分析软件工具的使用、金融时间序列分析、金融风险价值计算、资产组合计算、金融衍生品定价计算、固定收益证券计算、信用评分与行为评分等。本书可以作为应用型高等院校的金融学、金融信息、金融工程、金融数学等专业本科生的教材，也可作为需要金融数据分析技术的其他各专业本、专科生的教材。本书的特点是对每一个金融问题，首先简单明了地介绍相关金融知识，力求每章自成体系，因此特别适合数学、统计、信息、计算机等非金融类专业的读者。对数据分析技术感兴趣的其他读者，也可将本书作为参考书。
好的，这是一份为您量身定制的图书简介，旨在清晰阐述本书所覆盖的核心内容，同时严格避免提及您所提供的书名《金融数据分析技术（基于Excel和Matlab）》中的任何特定技术或软件名称，以确保内容具有普适性和吸引力。 --- 图书简介：洞察金融脉络——现代量化分析方法与实践指南 导言：数字时代的金融决策核心 在当今高度互联且瞬息万变的金融市场中，数据已成为驱动决策、识别风险与挖掘机遇的核心资产。传统的基于经验和直觉的金融分析模式正加速向数据驱动的量化范式转型。成功的金融专业人士不再仅依赖对宏观经济理论的深刻理解，更需要掌握将海量原始数据转化为可执行洞察力的技术。本书正是为填补这一技能鸿沟而作，它不是一本纯粹的理论教材，而是一部面向实战、强调工具与方法论结合的深度实践指南。 本书将引导读者从金融数据分析的底层逻辑出发，系统性地构建从数据获取、清洗、建模、回测到最终报告的全流程分析能力。我们深信，掌握一套扎实的、跨工具的分析框架，远比熟悉单一软件的操作更具价值。因此，本书的重点在于分析思想的传递和通用建模技术的应用，而非特定平台的按钮点击指南。 第一部分：金融数据的基石与预处理 金融数据的复杂性是分析工作的第一道门槛。本部分旨在为读者打下坚实的数据基础，确保后续的分析建立在准确、可靠的数据之上。 第一章：金融数据的类型、特性与获取挑战 我们将深入探讨各类金融数据的本质区别，包括高频交易数据（Tick Data）、日线收盘价、基本面数据、另类数据（Alternative Data）等。重点分析金融时间序列数据特有的属性，如非平稳性、尖峰厚尾现象（Kurtosis and Fat Tails）以及序列相关性。随后，将详细讲解如何利用专业数据源接口（如API或专业终端）进行高效的数据抓取，并讨论在处理大规模数据集时，数据存储和初步检验的最佳实践。 第二章：数据清洗、转换与特征工程的艺术 原始金融数据往往充斥着缺失值、异常点（Outliers）和不一致性。本章是实现高质量分析的关键。我们将教授一套严谨的缺失值处理流程（插值法、多重插补等），并针对金融领域的特定异常值，如市场脉冲、数据录入错误，提供识别与修正的策略。 特征工程是提升模型预测能力的秘诀。本章将聚焦于金融变量的衍生和转化，包括但不限于：计算波动率指标、技术分析指标的标准化构建、多周期特征的构建，以及如何构建时间序列分析所需的滞后项（Lags）和滑动窗口（Rolling Windows）特征。 第二部分：核心量化分析模型与统计推断 理解数据背后的统计规律是进行有效预测的前提。本部分将引入一系列经过金融领域验证的统计和计量经济学模型，强调模型的选择标准和结果的金融解释。 第三章：时间序列分析基础与平稳性检验 金融数据本质上是时间序列。本章从理论与实践相结合的角度，介绍时间序列的基本概念。我们将详细讲解平稳性的重要性，并演示如何运用统计检验方法来判断序列的平稳性。随后，我们将系统性地介绍和应用自回归移动平均模型（ARMA）及其扩展模型，如ARIMA和SARIMA，以捕捉时间序列的内在依赖结构。 第四章：波动率建模：风险度量的核心 金融分析中，预测资产价格的变动幅度（波动率）比预测价格方向本身更为重要，尤其在风险管理和期权定价中。本章将专门剖析波动率的异方差性，并系统地介绍广义自回归条件异方差模型（GARCH）系列，包括标准GARCH、EGARCH和GJR-GARCH模型。读者将学会如何拟合这些模型，评估其对未来风险的预测能力，并将模型结果应用于风险价值（VaR）的估计。 第五章：回归分析的深化与金融计量经济学的应用 回归分析是金融量化分析的基石。本章超越基础的普通最小二乘法（OLS），深入探讨更复杂的回归场景： 1. 多重共线性与稳健性回归： 解决金融变量间高度相关带来的模型不稳定性。 2. 异方差与自相关处理： 采用加权最小二乘法（WLS）或Newey-West标准误来确保推断的有效性。 3. 面板数据模型简介： 针对跨资产、跨时间点的综合数据，引入固定效应与随机效应模型的选择与应用。 第三部分：投资组合优化与绩效评估 理论分析的最终目的是指导投资实践。本部分将引导读者将数据分析成果转化为可操作的投资策略。 第六章：现代投资组合理论（MPT）的实践构建 本书将重现马科维茨的经典模型，但重点在于如何利用实际数据构建高效前沿（Efficient Frontier）。我们将详细介绍如何计算协方差矩阵的估计方法，并讨论在估计不确定性下，如何应用收缩估计（Shrinkage Estimation）方法来稳定协方差矩阵，从而获得更稳健的资产权重配置。 第七章：绩效归因与风险分解 构建投资组合后，必须对其表现进行科学、客观的评估。本章介绍多维度绩效评估框架： 1. 风险调整后收益指标： 深入解读夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）的计算和适用场景。 2. 基准比较与归因分析： 学习如何分解投资组合超额收益的来源（如资产配置、行业选择、个股选择），为基金经理提供清晰的改进方向。 3. 回测的科学性： 讨论前视偏差（Look-Ahead Bias）和过度拟合（Overfitting）等回测陷阱，并提供构建无偏、稳健回测环境的框架。 第四部分：高级分析技术与数据可视化 本部分着眼于提升分析的深度和报告的清晰度，引入前沿的思维方式和有效的沟通工具。 第八章：金融数据可视化与叙事构建 数据可视化不仅仅是绘图，更是一种强大的沟通语言。本章教授如何选择最恰当的图表类型来揭示金融数据的特定特征：例如，使用热力图（Heatmaps）展示相关性结构，使用K线图和容积图（Volume Profile）展示市场深度，以及利用交互式图表来探索时间序列的局部行为。重点强调清晰度和无歧义性在专业报告中的重要性。 第九章：机器学习在金融中的初步应用概述（聚焦于监督学习） 本章将简要介绍监督学习模型在金融预测任务中的角色，重点在于理解其与传统计量模型的区别与联系。我们将探讨如何将分类问题（如预测资产上涨或下跌）和回归问题（如预测收益率）转化为机器学习模型可以处理的输入和输出格式。讨论模型的泛化能力，以及如何通过交叉验证（Cross-Validation）来评估模型在未见过数据上的表现，强调在金融领域中，可解释性的重要性往往高于单纯的预测精度。 总结与展望 本书旨在提供一个完整的、可操作的金融数据分析技术栈。通过学习本书内容，读者将能够独立完成从原始数据到量化策略验证的全过程，有效提升在资产管理、风险控制、金融工程等领域的工作能力。掌握这些分析框架，意味着您能够用数据和逻辑武装自己的决策过程，成为金融市场中的敏锐洞察者。 --- 目标读者： 金融学、经济学、统计学相关专业的高年级本科生与研究生；初级至中级量化分析师、风险管理人员、金融建模师以及希望通过数据提升决策能力的投资经理。
作者简介
目录信息
第1章金融数据库1
1.1金融数据库的概念1
1.1.1金融数据库的定义1
1.1.2金融数据库的起源1
1.1.3金融数据库的作用2
1.1.4金融数据库的分类4
1.1.5金融数据库的选择标准4
1.2国内外常用金融数据库简介5
1.2.1国外金融数据库的概况5
1.2.2国内金融数据库概况8
1.2.3选择合适的金融数据库12
1.2.4免费数据资源的获取渠道12
1.3锐思数据(RESSET/DB)使用简介13
1.3.1RESSET/DB的访问途径13
1.3.2用户类别以及相应的权限15
1.3.3数据查询与下载15
1.4实验一：金融数据下载实验27
1.4.1实验目的27
1.4.2实验原理28
1.4.3实验内容28
1.4.4实验步骤28
1.4.5实验报告要求29
本章小结30
思考讨论题31
第2章数据分析软件工具32
2.1金融数据分析软件工具简介32
2.1.1国外主要金融数据分析软件简介32
2.1.2国产金融数据分析软件介绍35
2.1.3金融数据分析软件的选择36
2.2Matlab及其金融工具箱37
2.2.1Matlab简介37
2.2.2Matlab金融工具箱简介39
2.2.3Matlab在金融领域的应用39
2.3Matlab的基础知识40
2.3.1Matlab的系统开发环境40
2.3.2矩阵及其运算42
2.3.3数组及其运算49
2.3.4Matlab中的常用数学函数51
2.3.5图形绘制55
2.3.6编写M脚本文件68
2.3.7自定义函数73
2.4实验二：金融数据分析软件使用实验74
2.4.1实验目的74
2.4.2实验原理74
2.4.3实验内容75
2.4.4实验步骤75
2.4.5实验报告要求75
本章小结75
思考讨论题76
第3章金融时间序列分析77
3.1金融时间序列78
3.1.1金融时间序列的概念78
3.1.2金融时间序列的构成因素80
3.1.3金融时间序列分析80
3.1.4金融时间序列的建立81
3.2确定性时间序列分析82
3.2.1长期趋势Tt82
3.2.2循环变动Ct82
3.2.3季节变动St85
3.2.4确定性时间序列分析小结87
3.3随机性时间序列分析88
3.3.1平稳时间序列88
3.3.2自回归移动平均模型89
3.3.3模型识别与参数估计89
3.3.4金融时间序列的预测92
3.3.5模型的检验93
3.3.6Matlab的时间序列工具箱94
3.4广义自回归条件异方差模型107
3.4.1广义自回归条件异方差模型107
3.4.2GARCH工具箱108
3.5实验三：金融时间序列分析实验118
3.5.1实验目的118
3.5.2实验原理118
3.5.3实验内容118
3.5.4实验步骤119
3.5.5实验报告要求119
本章小结119
思考讨论题120
第4章金融风险价值的计算121
4.1金融风险价值VaR模型121
4.1.1金融市场风险概述122
4.1.2金融市场风险的度量与管理122
4.1.3VaR模型123
4.1.4风险价值VaR的计算方法125
4.1.5模型的评价方法130
4.2使用Excel计算风险价值VaR的案例130
4.2.1在Excel中用参数法的直接法计算风险价值VaR131
4.2.2在Excel中用参数法的移动平均法计算风险价值(VaR)134
4.3使用Matlab软件计算风险价值(VaR)的案例135
4.3.1数据描述135
4.3.2采用的模型和方法135
4.3.3计算结果140
4.3.4模型评价和比较156
4.3.5主要结论161
4.4实验四：金融市场风险的
VaR计算实验162
4.4.1实验目的162
4.4.2实验原理162
4.4.3实验内容162
4.4.4实验步骤163
4.4.5实验报告要求164
本章小结164
思考讨论题165
第5章资产组合的计算166
5.1资产组合基本原理166
5.1.1收益序列与价格序列间的转换167
5.1.2协方差矩阵与相关系数矩阵间的转换169
5.1.3资产组合收益率与方差174
5.2资产组合的有效前沿176
5.2.1两种风险资产组合收益期望与方差176
5.2.2均值方差的有效前沿177
5.2.3带约束条件的资产组合的有效前沿178
5.3用Excel进行资产组合计算的案例180
5.4用Matlab进行资产组合计算的案例194
5.4.1投资组合常用函数194
5.4.2投资组合的有效前沿203
5.4.3投资组合的XX资产分配206
5.5实验五：投资组合分析计算实验210
5.5.1实验目的210
5.5.2实验原理210
5.5.3实验内容211
5.5.4实验步骤212
5.5.5实验报告要求212
本章小结212
思考讨论题213
第6章金融衍生品的计算214
6.1金融衍生品214
6.1.1金融衍生品的基本概念214
6.1.2金融衍生品的种类215
6.1.3金融衍生品的功能216
6.1.4金融衍生品的风险管理217
6.1.5我国金融衍生品市场的发展现状219
6.2期权220
6.2.1期权的概念220
6.2.2期权的分类221
6.2.3股票期权的利润函数221
6.3Black-Scholes期权定价模型227
6.3.1Black-Scholes方程227
6.3.2欧式期权价格函数229
6.3.3期货期权定价231
6.3.4隐含波动率232
6.4Black-Scholes期权价格的敏感性分析233
6.5期权定价的二叉树法237
6.5.1二叉树期权定价模型237
6.5.2二叉树定价函数239
6.6投资组合套期保值策略241
6.6.1套期保值的基本原理242
6.6.2利用保护性看跌期权策略进行套期保值242
6.6.3利用期权敏感性参数进行套期保值246
6.7实验六：金融衍生品定价计算实验248
6.7.1实验目的248
6.7.2实验原理248
6.7.3实验内容248
6.7.4实验步骤249
6.7.5实验报告要求249
本章小结249
思考讨论题250
第7章固定收益证券计算251
7.1固定收益证券的基本概念251
7.1.1固定收益证券251
7.1.2美国固定收益证券的种类253
7.1.3固定收益证券的定价254
7.1.4固定收益证券的久期与凸性258
7.1.5利率的期限结构259
7.2用Excel进行固定收益证券分析案例261
7.3用Matlab进行固定收益证券计算266
7.3.1现值和终值的计算266
7.3.2计算内部收益率269
7.3.3固定收益证券产品的定价270
7.3.4固定收益证券的久期与凸性273
7.3.5利率的期限结构274
7.4实验七：固定收益证券计算实验276
7.4.1实验目的276
7.4.2实验原理277
7.4.3实验内容277
7.4.4实验步骤278
7.4.5实验报告要求279
本章小结279
思考讨论题279
第8章信用评分与行为评分280
8.1信用评分与行为评分的基本概念280
8.1.1信用卡与信用卡管理280
8.1.2社会征信体系281
8.1.3信用评分与行为评分283
8.2建立信用评分卡的统计学方法283
8.2.1信用评分的统计学方法简介283
8.2.2判别分析284
8.2.3回归分析291
8.2.4分类树法295
8.2.5x邻近法301
8.3信用评分的非统计学方法303
8.3.1线性规划304
8.3.2非线性规划--整数规划308
8.3.3人工神经网络309
8.3.4遗传算法313
8.4行为评分模型及其应用318
8.4.1行为评分简介318
8.4.2马尔可夫链方法318
8.4.3贝叶斯-马尔可夫链方法324
8.5案例328
8.6实验八：个人信用综合评分实验337
8.6.1实验目的337
8.6.2实验原理337
8.6.3实验内容347
8.6.4实验指导349
8.6.5实验报告要求353
本章小结353
思考讨论题354
参考文献355
· · · · · · (收起)
1.1金融数据库的概念1
1.1.1金融数据库的定义1
1.1.2金融数据库的起源1
1.1.3金融数据库的作用2
1.1.4金融数据库的分类4
1.1.5金融数据库的选择标准4
1.2国内外常用金融数据库简介5
1.2.1国外金融数据库的概况5
1.2.2国内金融数据库概况8
1.2.3选择合适的金融数据库12
1.2.4免费数据资源的获取渠道12
1.3锐思数据(RESSET/DB)使用简介13
1.3.1RESSET/DB的访问途径13
1.3.2用户类别以及相应的权限15
1.3.3数据查询与下载15
1.4实验一：金融数据下载实验27
1.4.1实验目的27
1.4.2实验原理28
1.4.3实验内容28
1.4.4实验步骤28
1.4.5实验报告要求29
本章小结30
思考讨论题31
第2章数据分析软件工具32
2.1金融数据分析软件工具简介32
2.1.1国外主要金融数据分析软件简介32
2.1.2国产金融数据分析软件介绍35
2.1.3金融数据分析软件的选择36
2.2Matlab及其金融工具箱37
2.2.1Matlab简介37
2.2.2Matlab金融工具箱简介39
2.2.3Matlab在金融领域的应用39
2.3Matlab的基础知识40
2.3.1Matlab的系统开发环境40
2.3.2矩阵及其运算42
2.3.3数组及其运算49
2.3.4Matlab中的常用数学函数51
2.3.5图形绘制55
2.3.6编写M脚本文件68
2.3.7自定义函数73
2.4实验二：金融数据分析软件使用实验74
2.4.1实验目的74
2.4.2实验原理74
2.4.3实验内容75
2.4.4实验步骤75
2.4.5实验报告要求75
本章小结75
思考讨论题76
第3章金融时间序列分析77
3.1金融时间序列78
3.1.1金融时间序列的概念78
3.1.2金融时间序列的构成因素80
3.1.3金融时间序列分析80
3.1.4金融时间序列的建立81
3.2确定性时间序列分析82
3.2.1长期趋势Tt82
3.2.2循环变动Ct82
3.2.3季节变动St85
3.2.4确定性时间序列分析小结87
3.3随机性时间序列分析88
3.3.1平稳时间序列88
3.3.2自回归移动平均模型89
3.3.3模型识别与参数估计89
3.3.4金融时间序列的预测92
3.3.5模型的检验93
3.3.6Matlab的时间序列工具箱94
3.4广义自回归条件异方差模型107
3.4.1广义自回归条件异方差模型107
3.4.2GARCH工具箱108
3.5实验三：金融时间序列分析实验118
3.5.1实验目的118
3.5.2实验原理118
3.5.3实验内容118
3.5.4实验步骤119
3.5.5实验报告要求119
本章小结119
思考讨论题120
第4章金融风险价值的计算121
4.1金融风险价值VaR模型121
4.1.1金融市场风险概述122
4.1.2金融市场风险的度量与管理122
4.1.3VaR模型123
4.1.4风险价值VaR的计算方法125
4.1.5模型的评价方法130
4.2使用Excel计算风险价值VaR的案例130
4.2.1在Excel中用参数法的直接法计算风险价值VaR131
4.2.2在Excel中用参数法的移动平均法计算风险价值(VaR)134
4.3使用Matlab软件计算风险价值(VaR)的案例135
4.3.1数据描述135
4.3.2采用的模型和方法135
4.3.3计算结果140
4.3.4模型评价和比较156
4.3.5主要结论161
4.4实验四：金融市场风险的
VaR计算实验162
4.4.1实验目的162
4.4.2实验原理162
4.4.3实验内容162
4.4.4实验步骤163
4.4.5实验报告要求164
本章小结164
思考讨论题165
第5章资产组合的计算166
5.1资产组合基本原理166
5.1.1收益序列与价格序列间的转换167
5.1.2协方差矩阵与相关系数矩阵间的转换169
5.1.3资产组合收益率与方差174
5.2资产组合的有效前沿176
5.2.1两种风险资产组合收益期望与方差176
5.2.2均值方差的有效前沿177
5.2.3带约束条件的资产组合的有效前沿178
5.3用Excel进行资产组合计算的案例180
5.4用Matlab进行资产组合计算的案例194
5.4.1投资组合常用函数194
5.4.2投资组合的有效前沿203
5.4.3投资组合的XX资产分配206
5.5实验五：投资组合分析计算实验210
5.5.1实验目的210
5.5.2实验原理210
5.5.3实验内容211
5.5.4实验步骤212
5.5.5实验报告要求212
本章小结212
思考讨论题213
第6章金融衍生品的计算214
6.1金融衍生品214
6.1.1金融衍生品的基本概念214
6.1.2金融衍生品的种类215
6.1.3金融衍生品的功能216
6.1.4金融衍生品的风险管理217
6.1.5我国金融衍生品市场的发展现状219
6.2期权220
6.2.1期权的概念220
6.2.2期权的分类221
6.2.3股票期权的利润函数221
6.3Black-Scholes期权定价模型227
6.3.1Black-Scholes方程227
6.3.2欧式期权价格函数229
6.3.3期货期权定价231
6.3.4隐含波动率232
6.4Black-Scholes期权价格的敏感性分析233
6.5期权定价的二叉树法237
6.5.1二叉树期权定价模型237
6.5.2二叉树定价函数239
6.6投资组合套期保值策略241
6.6.1套期保值的基本原理242
6.6.2利用保护性看跌期权策略进行套期保值242
6.6.3利用期权敏感性参数进行套期保值246
6.7实验六：金融衍生品定价计算实验248
6.7.1实验目的248
6.7.2实验原理248
6.7.3实验内容248
6.7.4实验步骤249
6.7.5实验报告要求249
本章小结249
思考讨论题250
第7章固定收益证券计算251
7.1固定收益证券的基本概念251
7.1.1固定收益证券251
7.1.2美国固定收益证券的种类253
7.1.3固定收益证券的定价254
7.1.4固定收益证券的久期与凸性258
7.1.5利率的期限结构259
7.2用Excel进行固定收益证券分析案例261
7.3用Matlab进行固定收益证券计算266
7.3.1现值和终值的计算266
7.3.2计算内部收益率269
7.3.3固定收益证券产品的定价270
7.3.4固定收益证券的久期与凸性273
7.3.5利率的期限结构274
7.4实验七：固定收益证券计算实验276
7.4.1实验目的276
7.4.2实验原理277
7.4.3实验内容277
7.4.4实验步骤278
7.4.5实验报告要求279
本章小结279
思考讨论题279
第8章信用评分与行为评分280
8.1信用评分与行为评分的基本概念280
8.1.1信用卡与信用卡管理280
8.1.2社会征信体系281
8.1.3信用评分与行为评分283
8.2建立信用评分卡的统计学方法283
8.2.1信用评分的统计学方法简介283
8.2.2判别分析284
8.2.3回归分析291
8.2.4分类树法295
8.2.5x邻近法301
8.3信用评分的非统计学方法303
8.3.1线性规划304
8.3.2非线性规划--整数规划308
8.3.3人工神经网络309
8.3.4遗传算法313
8.4行为评分模型及其应用318
8.4.1行为评分简介318
8.4.2马尔可夫链方法318
8.4.3贝叶斯-马尔可夫链方法324
8.5案例328
8.6实验八：个人信用综合评分实验337
8.6.1实验目的337
8.6.2实验原理337
8.6.3实验内容347
8.6.4实验指导349
8.6.5实验报告要求353
本章小结353
思考讨论题354
参考文献355
· · · · · · (收起)
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