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解密金融數據 版權信息
- ISBN：9787111607885
- 條形碼：9787111607885 ; 978-7-111-60788-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
解密金融數據 本書特色
《解密金融數據》是一本內容系統、淺顯易懂、關注實操的書。1.全書講解方式簡單直接，非計算機專業的人士，即使只有比較初步的Microsoft Excel或Access知識，在閱讀學習本書后也能很容易地掌握在Bloomberg和IHS Markit等金融數據系統中搜索有用信息，并進行分析匯總的方法。針對有計算機技術基礎的人，本書還提供了C#編碼。本書極具實操性，方便自學，從如何導入數據到如何編碼，書中都給出了具體的操作步驟和實例，可以直接拿來使用。本書3.內容全面豐富，涉及數據搜索、分析到編制相關報告，深度和廣度兼顧，是一本金融數據分析“工具”。
解密金融數據 內容簡介
本書分為三大部分: 獲取金融數據、金融數據分析和創建金融報告。每一部分都有一些操作性比較強的目標。部分（第2~4章) 介紹如何用彭博（Bloomberg）和Markit獲取和存儲與股票、指數、債券和銀行貸款有關的金融數據。第二部分(第5~8章),本部分將部分收集到的金融數據放入具體的背景環境中進行金融分析。第三部分(第9章和第10章) 整合了部分和第二部分的內容，教你如何對各個公司和投資組合創建分析報告。本書關注三個重要金融市場: 股票、企業債券和企業貸款。盡管如此,你可以將在本書中學到的內容直接應用到其他市場，比如結構化產品、市政債券等.
解密金融數據 目錄
前言1
第1章 簡介5
1.1 概覽6
1.1.1 **部分：獲取金融數據6
1.1.2 第二部分：金融數據分析7
1.1.3 第三部分：創建金融報告7
1.2 金融市場8
1.2.1 股票8
1.2.2 企業貸款（銀行貸款、杠桿貸款）9
1.2.3 企業債券9
1.3 三種途徑10
1.3.1 途徑1：Microsoft Excel10
1.3.2 途徑2：Microsoft Access11
1.3.3 途徑3： C#12
1.4 線上文件12
1.5 本章小結12
第2章 組織金融數據13
2.1 途徑1： Excel14
2.1.1 Excel區域與Excel表14
2.1.2 增加引用列16
2.1.3數據驗證17
2.2 途徑2和3：Access中的表格18
2.3 本章小結21
第3章 彭博22
3.1 確定字段22
3.1.1 鼠標滑動23
3.1.2 FLDS屏幕23
3.1.3 彭博函數構造器和在Excel中發現字段25
3.1.4 如果其他都失敗了……26
3.2 Excel案例26
3.2.1 提取單一字段（BDP）26
3.2.2 提取批量數據（BDS）29
3.2.3 提取歷史數據（BDH）31
3.3 用于比較的有價證券34
3.3.1 指數34
3.3.2 對等有價證券35
3.3.3 關于有價證券36
3.4 途徑1和2： Excel和Access37
3.4.1 企業債券、貸款和指數37
3.4.2 公司工作表42
3.4.3 引用和重寫45
3.5 途徑3：彭博C# API46
3.5.1 設置Microsoft Access 以用于C#46
3.5.2 彭博C# API51
3.5.3 基本引用示例52
3.5.4 基本歷史示例56
3.5.5 填入Access數據庫60
3.6 本章小結70
第4章 IHS Markit：大企業數據71
4.1 企業貸款71
4.1.1數據請求71
4.1.2 貸款信息72
4.1.3 貸款定價、金融和分析77
4.2 企業和主權債券80
4.3 途徑 1：在Excel中存儲Markit信息81
4.4 途徑2：將Markit數據導入Microsoft Access82
4.5 途徑3：用C#導入Markit數據83
4.6 本章小結88
第5章 金融數據分析89
5.1數據真實性90
5.1.1 檢查數據90
5.1.2 樣本規模90
5.1.3 異常值91
5.2 投資組合92
5.2.1 投資組合工作表93
5.2.2 投資組合數據庫表95
5.3 連接Excel工作表和Microsoft Access96
5.4 留存記錄97
5.4.1 途徑1： Excel97
5.4.2 途徑2：Microsoft Access100
5.4.3 途徑3：C#102
5.5 本章小結104
第6章 相對價值分析105
6.1 途徑1：Excel106
6.1.1 Excel中的相關性與回歸106
6.1.2 對等組111
6.1.3 評級112
6.1.4 統計工作表113
6.1.5 并排比較115
6.1.6 指數117
6.1.7 加權Z值117
6.2 途徑2：Access120
6.2.1 Access中的相關性和回歸120
6.2.2 Access中的中位數121
6.3 途徑3：C#123
6.3.1 相關性和回歸124
6.3.2 對等組127
6.3.3 評級127
6.3.4 統計表128
6.3.5 并排比較136
6.3.6 加權Z值136
6.4 本章小結137
第7章 組合風險分析138
7.1 途徑1：Excel138
7.1.1 方差、波動性和標準差139
7.1.2 帶歷史或預期收益的夏普比率145
7.1.3 投資組合分解149
7.1.4 警告標志160
7.2 途徑2：Access162
7.2.1 投資組合分解162
7.2.2 警告標志167
7.3 途徑3：C#168
7.3.1 歷史或預測收益的夏普比率168
7.3.2 投資組合分解和警告標志176
7.4 本章小結177
第8章 市場分析178
8.1 途徑1：Excel179
8.1.1 新發放貸款分析179
8.1.2 再融資182
8.1.3 價格歷史184
8.2 途徑2和3： Access和C#190
8.2.1 新發放貸款分析190
8.2.2 再融資191
8.2.3 價格歷史192
8.2.4 更進一步194
8.3 本章小結197
第9章 創建報告198
9.1 途徑1：Excel199
9.2 途徑2：Microsoft Access209
9.3 途徑3：C#和SSRS213
9.4 本章小結225
第10章 投資組合報告226
10.1 監測業績和風險226
10.2 途徑1：Microsoft Excel227
10.2.1 計算收益227
10.2.2 投資組合報告235
10.3 途徑3：C#和SSRS241
10.4 本章小結247
第11章 結論248
附錄A 表格參考249
展開全部
解密金融數據 作者簡介
賈斯汀;保利（Jstin Pauley）是Brigade Capital Management公司的一名高級結構化信貸分析師。他在該公司的工作職責包括進行投資推薦、執行交易、開發用于分析和評估復雜投資的系統。在加入Brigade公司之前,他是蘇格蘭皇家銀行的策略總監，負責向投資者發布月度報告和開發債券分析系統。《結構化金融期刊》曾對他進行了報道，后被《華爾街日報》和《彭博新聞》引用，他還在眾多金融會議中進行過演講。 譯者簡介 朱軒彤：清華大學碩士，中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所博士生，專注于技術經濟及管理研究。在政府及國際組織有豐富的工作經驗。 董寧：智鏈ChainNova CEO，北京大學新一代信息技術研究院金融科技研究中心主任。原IBM大中華區IT經濟學負責人，IBM區塊鏈社區發起人。
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