金融數(shù)據(jù)分析技術 (基于Excel和Matlab)
定 價:48 元
叢書名:高等院校金融學專業(yè)系列教材
- 作者:元如林,李廣明,關莉莉,羅,遠 著
- 出版時間:2016/6/1
- ISBN:9787302435259
- 出 版 社:清華大學出版社
- 中圖法分類:F830.41
- 頁碼:364
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16K
本書主要針對金融領域中的問題,介紹如何通過建立數(shù)學模型,并運用Matlab、Excel等軟件工具進行計算的金融數(shù)據(jù)分析技術,通過金融行業(yè)的實際案例,全面介紹數(shù)據(jù)整理、模型建立、參數(shù)確定、計算處理、結果分析的完整過程,并給出詳細的上機實驗指導,幫助讀者親身體驗,以便讀者更好地掌握數(shù)據(jù)分析技術。
本書的主要內(nèi)容包括金融數(shù)據(jù)庫的基本概念,國內(nèi)外常用金融數(shù)據(jù)庫、Matlab和Excel等金融數(shù)據(jù)分析軟件工具的使用、金融時間序列分析、金融風險價值計算、資產(chǎn)組合計算、金融衍生品定價計算、固定收益證券計算、信用評分與行為評分等。
本書可以作為應用型高等院校的金融學、金融信息、金融工程、金融數(shù)學等專業(yè)本科生的教材,也可作為需要金融數(shù)據(jù)分析技術的其他各專業(yè)本、專科生的教材。本書的特點是對每一個金融問題,首先簡單明了地介紹相關金融知識,力求每章自成體系,因此特別適合數(shù)學、統(tǒng)計、信息、計算機等非金融類專業(yè)的讀者。對數(shù)據(jù)分析技術感興趣的其他讀者,也可將本書作為參考書。
本書主要針對金融領域中的問題,介紹如何通過建立數(shù)學模型,并運用Matlab、Excel等軟件工具進行計算的金融數(shù)據(jù)分析技術,通過金融行業(yè)的實際案例,全面介紹數(shù)據(jù)整理、模型建立、參數(shù)確定、計算處理、結果分析的完整過程,并給出詳細的上機實驗指導,幫助讀者自己親自體驗,以便讀者更好地掌握金融數(shù)據(jù)分析技術。希望本書的出版能為培養(yǎng)金融數(shù)據(jù)分析人才做出一點貢獻,同時為大數(shù)據(jù)時代各行各業(yè)需要數(shù)據(jù)分析技術的人員提供參考。
目前我國出版的金融計算方面的教材大多只針對已經(jīng)掌握金融知識的讀者,重點介紹如何使用Excel、SAS、Matlab等軟件進行計算,這類教材對于數(shù)學、統(tǒng)計、信息、計算機等非金融類專業(yè)的讀者,需要花費大量時間補充金融知識。本書的特點是對每一個金融問題,首先簡單明了地介紹相關金融知識,力求每章自成體系,不僅方便金融類專業(yè)的讀者使用,更方便非金融類專業(yè)的讀者使用。本書的另一個特點是通過金融行業(yè)的實際案例,全面介紹數(shù)據(jù)整理、模型建立、參數(shù)確定、計算處理、結果分析的完整過程,并給出詳細的上機實驗指導,幫助讀者親身體驗。
前 言
隨著我國金融信息化的不斷推進和金融市場的快速發(fā)展,銀行、保險公司、證券交易所、證劵公司、基金公司、期貨交易所、黃金交易所、金融期貨交易所等各類金融機構每天都產(chǎn)生大量的金融數(shù)據(jù)。最近幾年,我國互聯(lián)網(wǎng)金融蓬勃發(fā)展,第三方支付、P2P網(wǎng)貸、眾籌融資、大數(shù)據(jù)金融和金融信息服務等互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)每天也產(chǎn)生大量的金融數(shù)據(jù),這些金融數(shù)據(jù)如同一座含有豐富信息和知識寶藏的礦山,等待我們?nèi)グl(fā)掘。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、移動支付、數(shù)據(jù)科學、智慧金融等概念和技術的普及,使得人們越來越重視金融數(shù)據(jù)及其價值。如何從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的新信息,并發(fā)現(xiàn)幫助企業(yè)創(chuàng)造價值的新知識,是我國金融行業(yè)中信息技術與金融業(yè)務深度融合發(fā)展面臨的主要課題,也是我國金融行業(yè)提高國際競爭力的關鍵。目前我國的金融企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)都急需大量能夠綜合運用數(shù)學理論、信息技術并精通金融業(yè)務的金融數(shù)據(jù)分析人才和金融數(shù)據(jù)挖掘人才。
本書主要針對金融領域中的問題,介紹如何通過建立數(shù)學模型,并運用Matlab、Excel等軟件工具進行計算的金融數(shù)據(jù)分析技術,通過金融行業(yè)的實際案例,全面介紹數(shù)據(jù)整理、模型建立、參數(shù)確定、計算處理、結果分析的完整過程,并給出詳細的上機實驗指導,幫助讀者自己親自體驗,以便讀者更好地掌握金融數(shù)據(jù)分析技術。希望本書的出版能為培養(yǎng)金融數(shù)據(jù)分析人才做出一點貢獻,同時為大數(shù)據(jù)時代各行各業(yè)需要數(shù)據(jù)分析技術的人員提供參考。
本書共分為8章。第1章主要介紹金融數(shù)據(jù)庫的基本概念,國內(nèi)外常用金融數(shù)據(jù)庫;第2章主要介紹Matlab、Excel等金融數(shù)據(jù)分析軟件工具的使用方法;第3章主要介紹金融時間序列分析;第4章主要介紹金融風險價值計算;第5章主要介紹資產(chǎn)組合計算;第6章主要介紹金融衍生品定價計算;第7章主要介紹固定收益證券計算;第8章主要介紹信用評分與行為評分。
目前我國出版的金融計算方面的教材大多只針對已經(jīng)掌握金融知識的讀者,重點介紹如何使用Excel、SAS、Matlab等軟件進行計算,這類教材對于數(shù)學、統(tǒng)計、信息、計算機等非金融類專業(yè)的讀者,需要花費大量時間補充金融知識。本書的特點是對每一個金融問題,首先簡單明了地介紹相關金融知識,力求每章自成體系,不僅方便金融類專業(yè)的讀者使用,更方便非金融類專業(yè)的讀者使用。本書的另一個特點是通過金融行業(yè)的實際案例,全面介紹數(shù)據(jù)整理、模型建立、參數(shù)確定、計算處理、結果分析的完整過程,并給出詳細的上機實驗指導,幫助讀者親身體驗。
本書的第1、2、4、6章以及第3章的部分內(nèi)容由元如林編寫,第3章的部分內(nèi)容和第7章由李廣明編寫,第5章由羅遠編寫,第8章由關莉莉編寫,全書的統(tǒng)稿和Matlab計算的內(nèi)容由元如林完成。
在本書的編寫過程中,我們參考了許多經(jīng)濟學和金融學的書籍,特別參考了許多應用數(shù)學軟件如Matlab、SAS、SPSS、Excel等進行金融計算的書籍,還參閱了網(wǎng)上相關內(nèi)容,也得到許多領導和同事的關心和幫助,在此一并向他們表示衷心的感謝!
由于編者水平有限,特別是本書的內(nèi)容涉及多學科交叉,疏漏、不足和錯誤之處在所難免,懇請讀者批評指正。
本書獲得了中央與地方共建上海金融學院金融信息團隊建設項目和上海金融學院教學質(zhì)量工程(特色教材)項目的資助。
編 者
目 錄
第1章 金融數(shù)據(jù)庫 1
1.1 金融數(shù)據(jù)庫的概念 1
1.2 國內(nèi)外常用金融數(shù)據(jù)庫簡介 5
1.3 銳思數(shù)據(jù)(RESSET/DB)使用簡介 13
1.4 實驗一:金融數(shù)據(jù)下載實驗 27
本章小結 30
思考討論題 31
第2章 數(shù)據(jù)分析軟件工具 32
2.1 金融數(shù)據(jù)分析軟件工具簡介 32
2.2 Matlab及其金融工具箱 37
2.3 Matlab的基礎知識 40
2.4 實驗二:金融數(shù)據(jù)分析軟件
使用實驗 74
本章小結 75
思考討論題 76
第3章 金融時間序列分析 77
3.1 金融時間序列 78
3.2 確定性時間序列分析 82
3.3 隨機性時間序列分析 88
3.4 廣義自回歸條件異方差模型 107
3.5 實驗三:金融時間序列分析實驗 118
本章小結 119
思考討論題 120
第4章 金融風險價值的計算 121
4.1 金融風險價值VaR模型 121
4.2 使用Excel計算風險價值VaR的
案例 130
4.3 使用Matlab軟件計算
風險價值(VaR)的案例 135
4.4 實驗四:金融市場風險的
VaR計算實驗 162
本章小結 164
思考討論題 165
第5章 資產(chǎn)組合的計算 166
5.1 資產(chǎn)組合基本原理 166
5.2 資產(chǎn)組合的有效前沿 176
5.3 用Excel進行資產(chǎn)組合計算的
案例 180
5.4 用Matlab進行資產(chǎn)組合計算的
案例 194
5.5 實驗五:投資組合分析計算實驗 210
本章小結 212
思考討論題 213
第6章 金融衍生品的計算 214
6.1 金融衍生品 214
6.2 期權 220
6.3 Black-Scholes期權定價模型 227
6.4 Black-Scholes期權價格的
敏感性分析 233
6.5 期權定價的二叉樹法 237
6.6 投資組合套期保值策略 241
6.7 實驗六:金融衍生品定價
計算實驗 248
本章小結 249
思考討論題 250
第7章 固定收益證券計算 251
7.1 固定收益證券的基本概念 251
7.2 用Excel進行固定收益證
券分析案例 261
7.3 用Matlab進行固定收益證券計算 266
7.4 實驗七:固定收益證券計算實驗 276
本章小結 279
思考討論題 279
第8章 信用評分與行為評分 280
8.1 信用評分與行為評分的基本概念 280
8.2 建立信用評分卡的統(tǒng)計學方法 283
8.3 信用評分的非統(tǒng)計學方法 303
8.4 行為評分模型及其應用 318
8.5 案例 328
8.6 實驗八:個人信用綜合評分實驗 337
本章小結 353
思考討論題 354
參考文獻 355
第1章 金融數(shù)據(jù)庫
【學習要點及目標】
* 掌握金融數(shù)據(jù)庫的概念。
* 了解金融數(shù)據(jù)庫的起源、作用及分類。
* 了解國外金融數(shù)據(jù)庫的概況和國內(nèi)金融數(shù)據(jù)庫的概況。
* 了解金融數(shù)據(jù)庫的選擇標準,會選擇合適的金融數(shù)據(jù)庫。
【核心概念】
數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)庫 金融數(shù)據(jù) 金融數(shù)據(jù)庫 金融數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng) 金融數(shù)據(jù)服務產(chǎn)業(yè)
1.1 金融數(shù)據(jù)庫的概念
隨著我國金融信息化的不斷推進和金融市場的快速發(fā)展,銀行、證券交易所、證券公司、基金公司、期貨交易所、黃金交易所、金融期貨交易所等各類金融機構每天都產(chǎn)生大量的金融數(shù)據(jù),最近幾年,我國互聯(lián)網(wǎng)金融蓬勃發(fā)展,第三方支付、P2P網(wǎng)貸、眾籌融資、大數(shù)據(jù)金融服務等互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)每天也產(chǎn)生大量的金融數(shù)據(jù),這些金融數(shù)據(jù)如同一座含有豐富信息和知識寶藏的礦山,等待我們?nèi)グl(fā)掘。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、移動支付、數(shù)據(jù)科學、智慧金融等概念和技術的普及,使得人們越來越重視金融數(shù)據(jù)及其價值。
1.1.1 金融數(shù)據(jù)庫的定義
金融數(shù)據(jù)庫就是運用金融理論和計算機數(shù)據(jù)庫技術,將金融機構運營過程、金融市場交易過程和互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)中產(chǎn)生的各種金融數(shù)據(jù)進行采集、加工整理,并按一定格式存儲便于共享的金融數(shù)據(jù)集合。它常常與基于該數(shù)據(jù)庫的查詢檢索、統(tǒng)計分析、模型建立、計算處理等信息技術支持和服務一起,構成金融數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng),形成金融數(shù)據(jù)(信息)服務平臺,為金融投資、金融研究、金融教學等提供金融數(shù)據(jù)和相關服務。
1.1.2 金融數(shù)據(jù)庫的起源
隨著現(xiàn)代金融學和金融市場的發(fā)展,無論是進行金融投資,還是進行金融學研究和教學,都離不開金融數(shù)據(jù)。對于金融機構和互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的從業(yè)人員來說,金融數(shù)據(jù)是他們進行金融投資活動和開展研究的必要基礎。對于金融數(shù)學、金融統(tǒng)計學、金融工程學、金融信息學、計算金融學、實驗金融學等學科領域,金融數(shù)據(jù)是一個重要的基礎,研究者只有收集到全面、準確和完整的數(shù)據(jù),才能進行有意義的經(jīng)濟與金融研究。
早期的實證研究者需要花費大量的時間自己進行數(shù)據(jù)收集整理,不僅影響了研究進度,而且常常因收集的數(shù)據(jù)不全面、也不一定準確,還會影響研究的結果。另一種情況是,有很多金融數(shù)據(jù),普通研究者和普通研究機構難以搜集到,甚至根本無法搜集到,使相關研究無法進行。由于對金融數(shù)據(jù)的需求越來越迫切,人們越來越注重對金融數(shù)據(jù)的收集、整理和共享,以便減少重復勞動,降低金融數(shù)據(jù)收集的成本。于是,專門提供金融數(shù)據(jù)庫的公司出現(xiàn)了,這是社會分工的結果。金融數(shù)據(jù)庫和金融信息服務平臺作為一種產(chǎn)品和一種服務,逐漸被人們所接受,并且誕生了一個新興行業(yè)--金融數(shù)據(jù)服務業(yè)。
金融數(shù)據(jù)服務業(yè)是現(xiàn)代金融服務行業(yè)的基礎和金融創(chuàng)新的源泉。在金融市場比較發(fā)達的國家,金融數(shù)據(jù)服務業(yè)的從業(yè)人數(shù)和資本投入規(guī)模都占整個金融服務業(yè)很大的一部分。金融數(shù)據(jù)服務行業(yè)在經(jīng)營范圍、安全性、保密性、可靠性和其他監(jiān)管等方面都有嚴格的要求,其兼具金融和技術行業(yè)特點的性質(zhì),決定了其與其他信息服務和技術服務業(yè)的區(qū)別。由于金融數(shù)據(jù)和金融技術平臺會同時用于銀行、證券、保險和基金等不同的金融服務業(yè),在中國金融行業(yè)分業(yè)經(jīng)營分業(yè)監(jiān)管的環(huán)境下,更顯示出第三方獨立的金融數(shù)據(jù)服務行業(yè)的必要性。按照目前互聯(lián)網(wǎng)金融的分類,金融信息服務屬于互聯(lián)網(wǎng)金融六大主要類型之一,金融信息服務主要包括金融數(shù)據(jù)服務、信用信息服務、金融信息門戶網(wǎng)等。我國的金融數(shù)據(jù)服務是互聯(lián)網(wǎng)金融中發(fā)展最早且最成熟的類型,已有20多年的發(fā)展歷史,不少金融數(shù)據(jù)服務企業(yè)已經(jīng)是上市公司。
金融數(shù)據(jù)服務行業(yè)的主要業(yè)務范圍是:對包括個人和企業(yè)數(shù)據(jù)在內(nèi)的各種金融數(shù)據(jù)(包括一些用于評估企業(yè)和個人信用的非傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù),如企業(yè)電子商務網(wǎng)站的瀏覽量、商品的關注時間、收藏率、交易量等數(shù)據(jù),還有財經(jīng)論壇、博客、微博、微信等文本數(shù)據(jù))進行收集、匯總、標準化和發(fā)布;提供各種專業(yè)的數(shù)據(jù)定制服務;在原生金融數(shù)據(jù)的基礎上發(fā)布相關指數(shù)和市場公共基礎數(shù)據(jù);搭建適用于金融及相關行業(yè)的信息技術平臺,提供解決方案(包括金融交易系統(tǒng)、清算結算系統(tǒng)、風險控制系統(tǒng)、信息管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)整合/分析和報告平臺、數(shù)據(jù)挖掘/處理和分析平臺、建立和維護投資監(jiān)控平臺等);利用金融數(shù)據(jù)開展金融分析、資產(chǎn)定價和風險評估;在金融數(shù)據(jù)基礎上設計金融產(chǎn)品和搭建金融模型;研究資產(chǎn)定量管理方法和金融產(chǎn)品量化交易策略;提供與金融數(shù)據(jù)相關的咨詢和外包服務等。
1.1.3 金融數(shù)據(jù)庫的作用
金融數(shù)據(jù)庫是為金融投資者、金融研究者提供的金融信息服務的基礎,在金融投資活動和研究、金融實證研究和金融教學中都有十分重要的作用。
1.有效節(jié)約研究者搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)的時間以提高研究效率
通過金融(研究)數(shù)據(jù)庫提取所需數(shù)據(jù)可節(jié)省金融研究者收集數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的寶貴時間,提高研究效率。據(jù)統(tǒng)計,在沒有完整、準確的金融數(shù)據(jù)庫情況下,研究者一半以上的時間都花在收集、整理數(shù)據(jù)上,有時甚至會花費80%的時間用于金融數(shù)據(jù)的收集、整理,不僅效率低且易出錯。并且,有很多金融數(shù)據(jù),普通研究者和普通研究機構難以搜集到。有了金融數(shù)據(jù)庫后,研究人員可以直接得到研究所需的金融數(shù)據(jù),無需花費大量的時間進行相關金融數(shù)據(jù)的搜集整理,而且專門的金融數(shù)據(jù)庫提供商,能夠提供更為全面、更為完整和更為準確的高質(zhì)量的金融數(shù)據(jù),使學術研究尤其是實證研究的效率顯著提高,成果明顯增加。
2.降低研究者和研究機構的數(shù)據(jù)獲取成本
與分別從不同的金融數(shù)據(jù)源機構購買數(shù)據(jù)比較而言,直接購買金融數(shù)據(jù)庫,可大幅節(jié)省研究者,特別是研究機構的數(shù)據(jù)獲取的資金成本,而且并不是所有的金融數(shù)據(jù)源機構都愿意出售零星小批量的數(shù)據(jù)。
3.可以為研究者提供各種專業(yè)的數(shù)據(jù)定制服務
金融研究者不僅需要原始的金融數(shù)據(jù),有時也進行數(shù)據(jù)合并、變換、計算衍生指標等,甚至需要一些特別定制的金融數(shù)據(jù),大量數(shù)據(jù)的整理計算的難度往往很大,需要一些技術含量高的信息處理技術,這些信息處理技術的學習也需要大量的時間投入,而提供金融數(shù)據(jù)庫的專業(yè)的金融信息服務企業(yè)也提供各種專業(yè)的數(shù)據(jù)定制服務,包括特殊需求的數(shù)據(jù)整理、模型建立和計算程序體設計等服務,支持研究者的研究,讓研究者可以專注于金融問題本身的研究。
4.采用同一金融數(shù)據(jù)庫有利于研究結果的比較
如果每個研究者都使用自己搜集的數(shù)據(jù),相關指標的計算處理標準不統(tǒng)一,其研究結果很難進行比較。而采用同一金融數(shù)據(jù)庫,可使標準統(tǒng)一,有利于研究結果的比較。
5.為金融學教學提供輔助工具并幫助培養(yǎng)急需的相關人才
金融數(shù)據(jù)庫為金融學教學提供了很好的輔助工具,教師可運用金融數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)對各種理論、模型進行演示,使學生能夠比較直觀地掌握深奧的理論知識和分析方法,從而提高教學效率與質(zhì)量。運用金融數(shù)據(jù)庫的專業(yè)數(shù)據(jù),還可以對經(jīng)典文獻、經(jīng)典模型進行方便的檢驗,在檢驗的過程中發(fā)現(xiàn)"偏差"和不同市場的特色,從而構建自己的模型,在前人研究的基礎上進行新的嘗試,拓展研究思路,培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力。
最近幾年,大數(shù)據(jù)已成為大家耳熟能詳?shù)拿~,金融大數(shù)據(jù)如同一座含有豐富信息和知識寶藏的礦山,有待去發(fā)掘。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、移動支付、數(shù)據(jù)科學、智慧金融等概念和技術的普及,使得人們越來越重視金融數(shù)據(jù)及其價值。如何從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的新信息,并發(fā)現(xiàn)幫助企業(yè)創(chuàng)造價值的新知識,是我國金融行業(yè)中信息技術與金融業(yè)務深度融合發(fā)展面臨的主要課題,也是我國金融行業(yè)提高國際競爭力的關鍵。金融數(shù)據(jù)庫有助于培養(yǎng)我國的金融企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)都急需的能夠綜合運用數(shù)學理論、信息技術并精通金融業(yè)務的金融數(shù)據(jù)分析人才和金融數(shù)據(jù)挖掘人才。
1.1.4 金融數(shù)據(jù)庫的分類
目前,金融數(shù)據(jù)庫已經(jīng)發(fā)展到比較成熟的階段,國內(nèi)外市場上已有各種金融數(shù)據(jù)庫。按照不同的標準,可將其劃分為多種類型。
(1) 按金融數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容和用途的不同,分為行情咨詢數(shù)據(jù)庫和研究型數(shù)據(jù)庫。
行情咨詢數(shù)據(jù)庫主要提供金融市場實時交易行情等咨詢類數(shù)據(jù),重點在保證金融市場數(shù)據(jù)的實時性、直接性、準確性,不需要對數(shù)據(jù)進行加工整理。數(shù)據(jù)庫主要為投資者服務,使用對象以各類投資者為主。
研究型數(shù)據(jù)庫是為研究人員提供服務,它不僅提供原始數(shù)據(jù),還為研究者提供一系列對原始數(shù)據(jù)按專業(yè)標準進行深層加工整理得到的各類常用數(shù)據(jù)指標,包含研究人員需要的更為全面的數(shù)據(jù),很多研究性金融數(shù)據(jù)庫提供商還同時提供宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù),方便研究人員使用。
有的金融數(shù)據(jù)庫提供商同時提供金融市場實時交易行情(包括高頻數(shù)據(jù))等咨詢類數(shù)據(jù)和研究型數(shù)據(jù),形成完整的數(shù)據(jù)服務平臺。
(2) 按金融數(shù)據(jù)的種類不同,分為單一金融數(shù)據(jù)庫和綜合金融數(shù)據(jù)庫。
單一金融數(shù)據(jù)庫主要提供單一種類的金融市場的相關數(shù)據(jù),如股票數(shù)據(jù)庫、外匯數(shù)據(jù)庫、債券數(shù)據(jù)庫等,甚至還可以是專門的鋼鐵交易數(shù)據(jù)庫等。這類數(shù)據(jù)庫雖然數(shù)據(jù)范圍相對狹窄,但是通常更加專業(yè)和精細,可以提供更為多樣的衍生指標和專題數(shù)據(jù)。
綜合金融數(shù)據(jù)庫通常提供多個金融市場的相關數(shù)據(jù)。很多投資者特別是機構投資者都在多個金融市場進行投資,研究者也要進行跨市場研究,綜合金融數(shù)據(jù)庫正適合了他們的需求。
金融數(shù)據(jù)庫的綜合化已經(jīng)成為一種趨勢,越來越多的金融數(shù)據(jù)庫提供商在不斷擴大數(shù)據(jù)范圍,同時提供利率、匯率、通貨膨脹率等宏觀數(shù)據(jù),以及各類行業(yè)數(shù)據(jù),甚至法律信息和與金融有關的政治、社會和科技信息。
1.1.5 金融數(shù)據(jù)庫的選擇標準
評價和選擇金融數(shù)據(jù)庫的標準主要有以下幾個。
(1) 設計體系科學、合理。
(2) 數(shù)據(jù)內(nèi)容完整、準確。
(3) 相關衍生指標計算正確。
(4) 使用方便,服務完善。
(5) 數(shù)據(jù)庫的結構穩(wěn)定。
(6) 數(shù)據(jù)更新及時。
選擇金融數(shù)據(jù)庫時,還要考慮數(shù)據(jù)的下載方式、對二次開發(fā)的支持、與研究和教學的適合度等,選擇一個適合自己用途的金融數(shù)據(jù)庫。
1.2 國內(nèi)外常用金融數(shù)據(jù)庫簡介
1.2.1 國外金融數(shù)據(jù)庫的概況
國際著名的金融數(shù)據(jù)庫有美國芝加哥大學商研所金融研究中心的CRSP數(shù)據(jù)庫(The Center for Research in Security Prices)、美國著名的信用評級公司標準普爾(Standard & Poor's)的Compustat數(shù)據(jù)庫以及紐約交易所TAQ數(shù)據(jù)庫等。