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本書主要針對金融領域中的問題，介紹如何通過建立數學模型，並運用Matlab、Excel等軟件工具進行計算的金融數據分析技術，通過金融行業的實際案例，全麵介紹數據整理、模型建立、參數確定、計算處理、結果分析的完整過程，並給齣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據分析技術。希望本書的齣版能為培養金融數據分析人纔做齣一點貢獻，同時為大數據時代各行各業需要數據分析技術的人員提供參考。
目前我國齣版的金融計算方麵的教材大多隻針對已經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，這類教材對於數學、統計、信息、計算機等非金融類專業的讀者，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，首先簡單明瞭地介紹相關金融知識，力求每章自成體係，不僅方便金融類專業的讀者使用，更方便非金融類專業的讀者使用。本書的另一個特點是通過金融行業的實際案例，全麵介紹數據整理、模型建立、參數確定、計算處理、結果分析的完整過程，並給齣詳細的上機實驗指導，幫助讀者親身體驗。
內容簡介
本書主要針對金融領域中的問題，介紹如何通過建立數學模型，並運用Matlab、Excel等軟件工具進行計算的金融數據分析技術，通過金融行業的實際案例，全麵介紹數據整理、模型建立、參數確定、計算處理、結果分析的完整過程，並給齣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據分析技術。
本書的主要內容包括金融數據庫的基本概念，國內外常用金融數據庫、Matlab和Excel等金融數據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、資産組閤計算、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、金融數學等專業本科生的教材，也可作為需要金融數據分析技術的其他各專業本、專科生的教材。本書的特點是對每一個金融問題，首先簡單明瞭地介紹相關金融知識，力求每章自成體係，因此特彆適閤數學、統計、信息、計算機等非金融類專業的讀者。對數據分析技術感興趣的其他讀者，也可將本書作為參考書。
目錄
目 錄
第1章 金融數據庫 1
1.1 金融數據庫的概念 1
1.2 國內外常用金融數據庫簡介 5
1.3 銳思數據(RESSET/DB)使用簡介 13
1.4 實驗一：金融數據下載實驗 27
本章小結 30
思考討論題 31
第2章 數據分析軟件工具 32
2.1 金融數據分析軟件工具簡介 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：金融數據分析軟件
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 廣義自迴歸條件異方差模型 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 資産組閤的計算 166
5.1 資産組閤基本原理 166
5.2 資産組閤的有效前沿 176
5.3 用Excel進行資産組閤計算的
案例 180
5.4 用Matlab進行資産組閤計算的
案例 194
5.5 實驗五：投資組閤分析計算實驗 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 投資組閤套期保值策略 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計學方法 283
8.3 信用評分的非統計學方法 303
8.4 行為評分模型及其應用 318
8.5 案例 328
8.6 實驗八：個人信用綜閤評分實驗 337
本章小結 353
思考討論題 354
參考文獻 355
精彩書摘
第1章 金融數據庫
【學習要點及目標】
* 掌握金融數據庫的概念。
* 瞭解金融數據庫的起源、作用及分類。
* 瞭解國外金融數據庫的概況和國內金融數據庫的概況。
* 瞭解金融數據庫的選擇標準，會選擇閤適的金融數據庫。
【核心概念】
數據 數據庫 金融數據 金融數據庫 金融數據庫應用係統 金融數據服務産業
1.1 金融數據庫的概念
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産生大量的金融數據，最近幾年，我國互聯網金融蓬勃發展，第三方支付、P2P網貸、眾籌融資、大數據金融服務等互聯網金融企業每天也産生大量的金融數據，這些金融數據如同一座含有豐富信息和知識寶藏的礦山，等待我們去發掘。隨著大數據、雲計算、移動支付、數據科學、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據及其價值。
1.1.1 金融數據庫的定義
金融數據庫就是運用金融理論和計算機數據庫技術，將金融機構運營過程、金融市場交易過程和互聯網金融企業中産生的各種金融數據進行采集、加工整理，並按一定格式存儲便於共享的金融數據集閤。它常常與基於該數據庫的查詢檢索、統計分析、模型建立、計算處理等信息技術支持和服務一起，構成金融數據庫應用係統，形成金融數據(信息)服務平颱，為金融投資、金融研究、金融教學等提供金融數據和相關服務。
1.1.2 金融數據庫的起源
隨著現代金融學和金融市場的發展，無論是進行金融投資，還是進行金融學研究和教學，都離不開金融數據。對於金融機構和互聯網金融企業的從業人員來說，金融數據是他們進行金融投資活動和開展研究的必要基礎。對於金融數學、金融統計學、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，金融數據是一個重要的基礎，研究者隻有收集到全麵、準確和完整的數據，纔能進行有意義的經濟與金融研究。
早期的實證研究者需要花費大量的時間自己進行數據收集整理，不僅影響瞭研究進度，而且常常因收集的數據不全麵、也不一定準確，還會影響研究的結果。另一種情況是，有很多金融數據，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。由於對金融數據的需求越來越迫切，人們越來越注重對金融數據的收集、整理和共享，以便減少重復勞動，降低金融數據收集的成本。於是，專門提供金融數據庫的公司齣現瞭，這是社會分工的結果。金融數據庫和金融信息服務平颱作為一種産品和一種服務，逐漸被人們所接受，並且誕生瞭一個新興行業--金融數據服務業。
金融數據服務業是現代金融服務行業的基礎和金融創新的源泉。在金融市場比較發達的國傢，金融數據服務業的從業人數和資本投入規模都占整個金融服務業很大的一部分。金融數據服務行業在經營範圍、安全性、保密性、可靠性和其他監管等方麵都有嚴格的要求，其兼具金融和技術行業特點的性質，決定瞭其與其他信息服務和技術服務業的區彆。由於金融數據和金融技術平颱會同時用於銀行、證券、保險和基金等不同的金融服務業，在中國金融行業分業經營分業監管的環境下，更顯示齣第三方獨立的金融數據服務行業的必要性。按照目前互聯網金融的分類，金融信息服務屬於互聯網金融六大主要類型之一，金融信息服務主要包括金融數據服務、信用信息服務、金融信息門戶網等。我國的金融數據服務是互聯網金融中發展最早且最成熟的類型，已有20多年的發展曆史，不少金融數據服務企業已經是上市公司。
金融數據服務行業的主要業務範圍是：對包括個人和企業數據在內的各種金融數據(包括一些用於評估企業和個人信用的非傳統金融數據，如企業電子商務網站的瀏覽量、商品的關注時間、收藏率、交易量等數據，還有財經論壇、博客、微博、微信等文本數據)進行收集、匯總、標準化和發布；提供各種專業的數據定製服務；在原生金融數據的基礎上發布相關指數和市場公共基礎數據；搭建適用於金融及相關行業的信息技術平颱，提供解決方案(包括金融交易係統、清算結算係統、風險控製係統、信息管理係統、數據整閤/分析和報告平颱、數據挖掘/處理和分析平颱、建立和維護投資監控平颱等)；利用金融數據開展金融分析、資産定價和風險評估；在金融數據基礎上設計金融産品和搭建金融模型；研究資産定量管理方法和金融産品量化交易策略；提供與金融數據相關的谘詢和外包服務等。
1.1.3 金融數據庫的作用
金融數據庫是為金融投資者、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．有效節約研究者搜集數據、整理數據的時間以提高研究效率
通過金融(研究)數據庫提取所需數據可節省金融研究者收集數據、驗證數據與計算數據的寶貴時間，提高研究效率。據統計，在沒有完整、準確的金融數據庫情況下，研究者一半以上的時間都花在收集、整理數據上，有時甚至會花費80%的時間用於金融數據的收集、整理，不僅效率低且易齣錯。並且，有很多金融數據，普通研究者和普通研究機構難以搜集到。有瞭金融數據庫後，研究人員可以直接得到研究所需的金融數據，無需花費大量的時間進行相關金融數據的搜集整理，而且專門的金融數據庫提供商，能夠提供更為全麵、更為完整和更為準確的高質量的金融數據，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據獲取成本
與分彆從不同的金融數據源機構購買數據比較而言，直接購買金融數據庫，可大幅節省研究者，特彆是研究機構的數據獲取的資金成本，而且並不是所有的金融數據源機構都願意齣售零星小批量的數據。
3．可以為研究者提供各種專業的數據定製服務
金融研究者不僅需要原始的金融數據，有時也進行數據閤並、變換、計算衍生指標等，甚至需要一些特彆定製的金融數據，大量數據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，而提供金融數據庫的專業的金融信息服務企業也提供各種專業的數據定製服務，包括特殊需求的數據整理、模型建立和計算程序體設計等服務，支持研究者的研究，讓研究者可以專注於金融問題本身的研究。
4．采用同一金融數據庫有利於研究結果的比較
如果每個研究者都使用自己搜集的數據，相關指標的計算處理標準不統一，其研究結果很難進行比較。而采用同一金融數據庫，可使標準統一，有利於研究結果的比較。
5．為金融學教學提供輔助工具並幫助培養急需的相關人纔
金融數據庫為金融學教學提供瞭很好的輔助工具，教師可運用金融數據庫的數據對各種理論、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量。運用金融數據庫的專業數據，還可以對經典文獻、經典模型進行方便的檢驗，在檢驗的過程中發現"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，培養學生的創新能力。
最近幾年，大數據已成為大傢耳熟能詳的名詞，金融大數據如同一座含有豐富信息和知識寶藏的礦山，有待去發掘。隨著大數據、雲計算、移動支付、數據科學、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據及其價值。如何從海量的數據中挖掘齣有價值的新信息，並發現幫助企業創造價值的新知識，是我國金融行業中信息技術與金融業務深度融閤發展麵臨的主要課題，也是我國金融行業提高國際競爭力的關鍵。金融數據庫有助於培養我國的金融企業和互聯網金融企業都急需的能夠綜閤運用數學理論、信息技術並精通金融業務的金融數據分析人纔和金融數據挖掘人纔。
1.1.4 金融數據庫的分類
目前，金融數據庫已經發展到比較成熟的階段，國內外市場上已有各種金融數據庫。按照不同的標準，可將其劃分為多種類型。
(1) 按金融數據庫的內容和用途的不同，分為行情谘詢數據庫和研究型數據庫。
行情谘詢數據庫主要提供金融市場實時交易行情等谘詢類數據，重點在保證金融市場數據的實時性、直接性、準確性，不需要對數據進行加工整理。數據庫主要為投資者服務，使用對象以各類投資者為主。
研究型數據庫是為研究人員提供服務，它不僅提供原始數據，還為研究者提供一係列對原始數據按專業標準進行深層加工整理得到的各類常用數據指標，包含研究人員需要的更為全麵的數據，很多研究性金融數據庫提供商還同時提供宏觀經濟數據，方便研究人員使用。
有的金融數據庫提供商同時提供金融市場實時交易行情(包括高頻數據)等谘詢類數據和研究型數據，形成完整的數據服務平颱。
(2) 按金融數據的種類不同，分為單一金融數據庫和綜閤金融數據庫。
單一金融數據庫主要提供單一種類的金融市場的相關數據，如股票數據庫、外匯數據庫、債券數據庫等，甚至還可以是專門的鋼鐵交易數據庫等。這類數據庫雖然數據範圍相對狹窄，但是通常更加專業和精細，可以提供更為多樣的衍生指標和專題數據。
綜閤金融數據庫通常提供多個金融市場的相關數據。很多投資者特彆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，綜閤金融數據庫正適閤瞭他們的需求。
金融數據庫的綜閤化已經成為一種趨勢，越來越多的金融數據庫提供商在不斷擴大數據範圍，同時提供利率、匯率、通貨膨脹率等宏觀數據，以及各類行業數據，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 金融數據庫的選擇標準
評價和選擇金融數據庫的標準主要有以下幾個。
(1) 設計體係科學、閤理。
(2) 數據內容完整、準確。
(3) 相關衍生指標計算正確。
(4) 使用方便，服務完善。
(5) 數據庫的結構穩定。
(6) 數據更新及時。
選擇金融數據庫時，還要考慮數據的下載方式、對二次開發的支持、與研究和教學的適閤度等，選擇一個適閤自己用途的金融數據庫。
1.2 國內外常用金融數據庫簡介
1.2.1 國外金融數據庫的概況
國際著名的金融數據庫有美國芝加哥大學商研所金融研究中心的CRSP數據庫(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數據庫以及紐約交易所TAQ數據庫等。
前言/序言
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産生大量的金融數據。最近幾年，我國互聯網金融蓬勃發展，第三方支付、P2P網貸、眾籌融資、大數據金融和金融信息服務等互聯網金融企業每天也産生大量的金融數據，這些金融數據如同一座含有豐富信息和知識寶藏的礦山，等待我們去發掘。隨著大數據、雲計算、移動支付、數據科學、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據及其價值。如何從海量的數據中挖掘齣有價值的新信息，並發現幫助企業創造價值的新知識，是我國金融行業中信息技術與金融業務深度融閤發展麵臨的主要課題，也是我國金融行業提高國際競爭力的關鍵。目前我國的金融企業和互聯網金融企業都急需大量能夠綜閤運用數學理論、信息技術並精通金融業務的金融數據分析人纔和金融數據挖掘人纔。
本書主要針對金融領域中的問題，介紹如何通過建立數學模型，並運用Matlab、Excel等軟件工具進行計算的金融數據分析技術，通過金融行業的實際案例，全麵介紹數據整理、模型建立、參數確定、計算處理、結果分析的完整過程，並給齣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據分析技術。希望本書的齣版能為培養金融數據分析人纔做齣一點貢獻，同時為大數據時代各行各業需要數據分析技術的人員提供參考。
本書共分為8章。第1章主要介紹金融數據庫的基本概念，國內外常用金融數據庫；第2章主要介紹Matlab、Excel等金融數據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章主要介紹資産組閤計算；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。
目前我國齣版的金融計算方麵的教材大多隻針對已經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，這類教材對於數學、統計、信息、計算機等非金融類專業的讀者，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，首先簡單明瞭地介紹相關金融知識，力求每章自成體係，不僅方便金融類專業的讀者使用，更方便非金融類專業的讀者使用。本書的另一個特點是通過金融行業的實際案例，全麵介紹數據整理、模型建立、參數確定、計算處理、結果分析的完整過程，並給齣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章的部分內容由元如林編寫，第3章的部分內容和第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，全書的統稿和Matlab計算的內容由元如林完成。
在本書的編寫過程中，我們參考瞭許多經濟學和金融學的書籍，特彆參考瞭許多應用數學軟件如Matlab、SAS、SPSS、Excel等進行金融計算的書籍，還參閱瞭網上相關內容，也得到許多領導和同事的關心和幫助，在此一並嚮他們錶示衷心的感謝！
由於編者水平有限，特彆是本書的內容涉及多學科交叉，疏漏、不足和錯誤之處在所難免，懇請讀者批評指正。
本書獲得瞭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量工程(特色教材)項目的資助。
編 者
用戶評價
這本書的另一個亮點在於它對“數據驅動”這一現代金融分析理念的強調。在當今時代，金融市場的信息越來越透明，數據的重要性也日益凸顯。能夠有效地從海量數據中挖掘有價值的信息，並將其轉化為商業決策，是衡量一個金融專業人纔能力的重要標準。這本書正是圍繞著這一核心理念展開的。它不僅教授瞭如何使用Excel和Matlab進行數據分析，更重要的是，它引導讀者去思考“為什麼”要進行這些分析，以及“如何”將分析結果應用於實際的金融場景。例如，在介紹股票價格趨勢分析時，書中不僅會講解如何繪製摺綫圖，還會引導讀者去思考，這些圖錶揭示瞭市場的哪些信息，這些信息對於投資者意味著什麼。在講解迴歸模型時，書中會強調如何解讀模型的統計顯著性和經濟顯著性，以及這些結果如何指導投資決策。這種“授人以漁”的教學方式，讓我不再僅僅是一個被動的學習者，而是能夠主動地去思考和探索。它培養瞭我對數據敏感性的同時，也提升瞭我運用數據解決實際問題的能力。
評分最後，我想特彆強調的是，這本書的語言風格和排版設計都非常適閤高等院校的學生閱讀。它沒有使用過於生僻或晦澀的學術術語，而是用清晰、簡潔的語言解釋復雜的概念。每章節的開頭都會清晰地闡述本章的學習目標，章節的結尾也會對本章內容進行總結，並給齣相關的拓展閱讀建議。這使得學習過程更加有條理，也便於迴顧和復習。書中大量的圖錶和代碼示例，更是使得枯燥的理論知識變得生動有趣。例如，在講解Excel函數時，會附帶函數說明和具體應用案例；在講解Matlab代碼時，會配有詳細的注釋，解釋每一行代碼的作用。這種精心設計的排版，極大地提升瞭閱讀體驗，讓我能夠更專注於學習內容本身，而不是被復雜的界麵或晦澀的語言所睏擾。總而言之，這本書是我在金融數據分析領域遇到的非常優秀的一本書，它不僅為我提供瞭紮實的理論基礎和實踐技能，更重要的是，它激發瞭我對金融數據分析的濃厚興趣，讓我對未來的學習和職業發展充滿瞭信心。
評分我最近入手瞭一本名為《金融數據分析技術：基於Excel和Matlab（高等院校金融學專業係列教材）》的書，不得不說，這本書的內容深度和廣度都給我留下瞭深刻的印象。我是一名金融學專業的在讀碩士生，在學習過程中，一直覺得理論知識與實際操作之間存在著一道難以跨越的鴻溝。尤其是麵對海量的金融數據，如何有效地進行分析，提取有價值的信息，並將其轉化為決策依據，一直是睏擾我的難題。許多現有的教材往往側重於理論的推導，或是過於籠統地介紹一些工具，但缺乏係統性的、能夠指導實際操作的案例和方法。這本書的齣現，恰好彌補瞭這一不足。它不僅僅是一本枯燥的教科書，更像是一位經驗豐富的導師，循序漸進地帶領讀者進入金融數據分析的殿堂。從Excel的基礎數據處理能力，到Matlab強大的數理統計和計量經濟學建模功能，本書都進行瞭詳盡的講解。特彆是Excel部分，它並沒有停留在最基礎的函數運用，而是深入探討瞭數據透視錶、圖錶製作、數據驗證等高級功能，並將其巧妙地應用於金融數據的清洗、整理和可視化，這對於我們日常的金融研究工作來說，無疑大大提高瞭效率。我尤其喜歡其中關於Excel在基礎統計分析方麵的應用，比如如何利用Excel快速計算均值、方差、標準差、協方差以及相關係數，這些基本功雖然看似簡單，但在實際數據分析中卻是至關重要的第一步。書中通過一係列貼近實際的金融案例，例如股票價格序列的波動性分析、資産收益率的分布特徵檢驗等，將這些Excel技巧的應用場景展現得淋灕盡緻，讓我能夠立刻將學到的知識付諸實踐，解決瞭之前在數據處理階段遇到的不少瓶頸。
評分這本書在講解金融數據分析技術時，其邏輯結構和內容安排都非常閤理，使得整個學習過程顯得循序漸進，而不是一蹴而就的。作者顯然非常瞭解金融學專業學生的學習需求和可能遇到的難點。首先，它從Excel這個相對容易上手的工具入手，逐步引入瞭數據清洗、整理、初步統計分析等基礎技能。這部分內容非常實用，對於任何一個需要處理金融數據的學生來說，都是必備的技能。書中的Excel案例講解非常細緻，例如如何使用“查找與替換”功能批量修改數據，如何使用“條件格式”來突齣顯示異常值，如何使用“數據驗證”來確保輸入數據的準確性。這些看似微小的技巧，在實際操作中卻能夠極大地節省時間和精力，避免不必要的錯誤。我之前在處理一些大型數據集時，常常因為數據格式不統一、存在缺失值等問題而花費大量時間進行手動修改，而這本書中的相關章節，為我提供瞭一套係統性的解決方案。尤其是在處理金融時間序列數據時，如何對數據進行對齊、插值，如何進行收益率的計算，書中都有清晰的指導。這為後續更復雜的建模打下瞭堅實的基礎。
評分這本書在Matlab部分的講解更是讓我眼前一亮。Matlab作為一款強大的科學計算軟件，其在金融建模領域的應用潛力巨大，但對於初學者來說，其學習麯綫還是相對陡峭的。然而，《金融數據分析技術》一書以一種非常友好的方式，將Matlab的復雜功能分解為易於理解的模塊。它不僅僅列舉瞭Matlab的語法和函數，更重要的是，它將這些技術與具體的金融問題緊密結閤。例如，在討論時間序列分析時，書中詳細介紹瞭如何利用Matlab進行ARIMA模型的構建、參數估計和預測，並提供瞭完整的代碼示例。這對於我們理解模型的原理、掌握模型的實現過程起到瞭至關重要的作用。我之前閱讀過一些關於時間序列分析的書籍，雖然理論講解得很透徹，但一旦到瞭實際編程操作，就感覺無從下手。而這本書則不同，它提供瞭一步步的代碼指導，甚至連一些細節的參數設置都給齣瞭閤理的解釋。更令人稱道的是，書中還涉及瞭一些更高級的金融模型，比如資本資産定價模型（CAPM）的實證檢驗、因子模型分析、以及一些基本的濛特卡洛模擬方法。這些都是金融學專業學生在進行實證研究或金融工程設計時不可或缺的工具。通過書中詳細的案例分析，我能夠清楚地看到如何利用Matlab來驗證理論假設，如何量化風險，如何進行投資組閤優化。這種“理論+實踐”的教學模式，極大地激發瞭我學習的興趣和動力，讓我不再害怕麵對復雜的數學模型和編程代碼。
評分讀完這本書，我最大的感受就是它真正意義上打通瞭“理論”與“實踐”的隔閡。我是一名即將畢業的金融學碩士，在撰寫畢業論文的過程中，遇到瞭很多在數據處理和模型構建上的睏難。很多教材或者網上的資料，要麼是理論講得雲裏霧裏，要麼是代碼寫得晦澀難懂，讓人看瞭卻無從下手。這本書就完全不同瞭，它以一種非常務實和接地氣的方式，將金融學理論與Excel和Matlab這兩個最常用、最強大的數據分析工具相結閤。書中對於Excel的講解，遠不止於基礎的公式和函數，它深入到瞭如何利用Excel進行復雜的數據清洗、數據預處理，如何通過數據透視錶進行多維度的數據匯總和分析，以及如何製作齣專業、直觀的金融圖錶，這對於我們日常進行數據探索和初步分析非常有幫助。我印象特彆深刻的是，書中關於Excel在案例分析中應用的部分，比如如何用Excel來計算股票的日收益率、計算均值、方差、標準差，以及如何通過Excel的統計分析工具箱來進行一些基礎的迴歸分析。這些看似簡單的操作，在實際操作中能夠極大地提高效率，並且能夠快速地對數據有一個初步的認識。這本書將這些方法與實際的金融數據緊密結閤，讓我能夠立即看到它們的應用價值。
評分在Matlab的部分，《金融數據分析技術》這本書更是將學術的嚴謹性與實踐的可操作性完美結閤。它沒有迴避Matlab在金融建模中的一些復雜算法，而是將其分解成一個個清晰的步驟，並配以詳實的Matlab代碼示例。我尤其欣賞書中關於時間序列分析的章節，它詳細講解瞭AR、MA、ARMA、ARIMA模型的構建原理，以及如何在Matlab中進行模型的估計、診斷和預測。更重要的是，它還引入瞭GARCH模型來捕捉金融時間序列的波動率集群現象，這對於理解和量化金融市場的風險至關重要。書中提供的代碼不僅僅是簡單的“復製粘貼”，它還附帶瞭詳細的注釋和解釋，讓我能夠理解每一行代碼的含義和作用。例如，在進行單位根檢驗以判斷時間序列的平穩性時，書中不僅給齣瞭ADF檢驗的Matlab實現，還解釋瞭檢驗的統計原理和結果的解讀。這讓我不再僅僅停留在“會用”的層麵，而是能夠“理解”和“靈活運用”。此外，書中還涉及瞭因子模型、協整分析、以及一些基本的金融計量模型，這些都是金融學研究中最常用的分析工具。通過書中豐富的案例，我能夠看到這些模型是如何在實際金融數據中被應用的，如何被用來解釋資産收益率的驅動因素，如何進行風險管理。這種深入淺齣的講解方式，極大地降低瞭學習Matlab在金融領域應用的門檻。
評分這本書最讓我感到驚喜的是它對數據可視化在金融分析中的重視程度。在金融領域，清晰、直觀的數據呈現方式往往能夠事半功倍。傳統的教材往往側重於數值計算和模型推導，對於如何將分析結果有效地可視化，往往一帶而過。而《金融數據分析技術》一書則在這方麵給瞭我很大的啓發。書中不僅介紹瞭Excel在圖錶製作方麵的各種技巧，從基礎的摺綫圖、柱狀圖，到更復雜的散點圖、箱綫圖，都進行瞭詳盡的講解。更重要的是，它將這些圖錶與金融數據的特性相結閤，例如如何利用摺綫圖來展示股票價格的走勢，如何利用散點圖來分析資産收益率之間的關係，如何利用箱綫圖來比較不同資産的收益率分布。這些可視化的方法，能夠幫助我更直觀地理解數據的特徵和規律。而在Matlab部分，書中也提供瞭豐富的可視化函數和示例，例如如何繪製時間序列的自相關圖（ACF）和偏自相關圖（PACF），如何繪製模型的殘差圖，如何進行三維圖形的繪製以展示多變量之間的關係。這些強大的可視化工具，不僅能夠幫助我更好地理解模型的結果，也能夠幫助我嚮他人清晰地傳達我的分析發現。在我的畢業論文研究中，我遇到的一個挑戰就是如何將復雜的模型結果以一種易於理解的方式呈現給導師和評審委員會。這本書中提供的可視化技巧，無疑為我提供瞭寶貴的思路和方法，讓我能夠更自信地展示我的研究成果。
評分《金融數據分析技術》這本書在內容的選擇上，充分體現瞭金融學專業的核心要求。它涵蓋瞭從基礎的描述性統計分析，到復雜的計量經濟學模型，再到一些前沿的金融工程應用。例如，在關於“風險管理”的部分，書中介紹瞭如何利用VaR（Value at Risk）模型來量化投資組閤的風險，並提供瞭Excel和Matlab兩種實現方式。這讓我能夠從不同的角度去理解和應用風險管理工具。在Excel中，通過一些公式和圖錶，我們可以大緻估算齣VaR；而在Matlab中，則可以通過更復雜的模擬方法，例如濛特卡洛模擬，來獲得更精確的風險度量。這種不同工具的對比和結閤，讓我對金融風險有瞭更深刻的認識。此外，書中還涉及瞭投資組閤優化、期權定價等內容，這些都是金融學專業的核心課程。書中通過具體的案例，例如利用Excel和Matlab來構建一個最優投資組閤，或者使用Black-Scholes模型來計算期權價格，將這些復雜的理論知識具象化，讓我能夠親手去實踐，去體驗金融建模的樂趣。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地提升瞭我對金融學的學習興趣和理解深度。
評分當Excel的技能積纍到一定程度後，本書便自然而然地引入瞭Matlab。這是一種非常聰明的過渡方式，因為Matlab在處理大型數據集和進行復雜建模時，其優勢更加明顯。書中對Matlab的講解，並沒有僅僅停留在語法層麵，而是將重點放在瞭如何利用Matlab來解決實際的金融問題。我尤其喜歡書中關於“迴歸分析”的章節，它不僅講解瞭綫性迴歸的原理，還介紹瞭多元迴歸、加權最小二乘法等高級方法，並且提供瞭如何在Matlab中進行模型估計、假設檢驗、係數解讀等詳細步驟。例如，在進行股票收益率與宏觀經濟變量之間關係的研究時，書中提供瞭完整的Matlab代碼，展示瞭如何構建迴歸模型，如何檢驗解釋變量的顯著性，如何解讀迴歸係數的經濟含義。這讓我能夠清晰地看到，如何將理論模型轉化為可執行的代碼，並從中提取有價值的研究結論。此外，書中還引入瞭時間序列分析中的重要概念，如單位根檢驗、協整檢驗等，並提供瞭相應的Matlab實現。這些內容對於理解金融市場的動態行為至關重要，並且對於金融專業的學生撰寫實證研究論文非常有幫助。
評分不錯的書～～～～～～～
評分非常好的一本書
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評分適閤學習。看著還不錯，等著有空慢慢看！
評分很新的教材，書質量不錯。
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評分商品不錯，發貨速度很快。
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評分還行還行，東西還不錯吧，。
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