金融数据解密｜产业研究与策略分析的实用技术指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　利用IT技术洞烛投资先机

　　资讯技术能力是取得和解读金融资料的有力工具，它能给你华尔街最渴望的能力：洞烛机先。最棒的是，就算你不会写程式，也能从彭博、IHS Markit等机构取得各种财金资讯。

　　透过本书，您将学到使用Excel分析专业机构提供的财务资讯和编写专业报告的技巧。另外，本书也提供C#程式码，如果您具备程式撰写能力，也可透过撰写程式来解读这些财金资讯。

　　．深度解读彭博数据的技巧
　　．透过一张简单的一页式的报表呈现一家公司的重要财务状况，相对价值比较与价格趋势
　　．建立一份包含绩效、成长性、风险调整后收益与组合的投资组合报告
　　．挖掘公司债与借贷市场讯息
　　．透过相关性与回归分析找出两种证券或指数之间的关系
　　．透过变异数、标准差与夏普指数的计算评估投资组合的风险调整后收益
　　．从Markit的数据中找出趋势

名人推荐

　　分析师能否在同侪脱颖而出取决于对资讯的掌握能力。这本书提供你获得这项能力的方法。 —Thomas Majewski, 鹰点信贷管理合伙人

　　对于希望利用资讯技术提昇决策能力并取得竞争优势的专业人士来说，这是一本难得的实用指南 —David Trepanier, CFA, 某知名机构的CLO/结构化产品总监

银行风控实务与量化建模：从基础到前沿的实践指南 面向对象： 银行风险管理专业人士、金融工程和量化分析师、高校金融与统计学专业师生，以及希望深入了解现代银行风险控制体系和量化工具的行业从业者。 书籍概述： 本书全面、深入地剖析了现代商业银行风险管理体系的构建、运行机制及其核心的量化建模技术。在当前复杂多变的宏观经济环境与日益严格的监管要求下，传统的、依赖经验的风险管理方法已无法适应业务发展的需求。本书旨在提供一套系统化的、以数据驱动为核心的实务操作手册，覆盖了从基础的信用风险、市场风险到更复杂的流动性风险和操作风险的量化分析与管理全流程。 全书结构清晰，理论与实践紧密结合，不仅梳理了巴塞尔协议等国际监管框架下的核心要求，更侧重于如何在实际业务场景中落地先进的统计学、机器学习及深度学习技术，实现风险的精准识别、计量和控制。 --- 第一部分：现代银行风险管理框架与监管环境（基础奠基） 本部分为全书的理论基石，详细阐述了现代银行风险管理的基本架构、核心原则以及当前全球主流的监管要求，为后续的量化建模打下坚实的基础。 第一章：商业银行风险的本质与分类 1.1 风险管理在银行战略中的地位：从合规到价值创造。 1.2 核心风险类型辨析：信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险的内在联系与区别。 1.3 资本充足性与风险加权资产（RWA）的初步理解。 第二章：巴塞尔协议的演进与实践 2.1 巴塞尔 I、II、III 核心框架对比分析：从最低资本要求到全球系统性重要性银行（G-SIB）的特殊要求。 2.2 监管资本计量方法：标准化法（SA）与内部评级法（IRB）的原理与适用性探讨。 2.3 资本规划与压力测试（ICAAP/ILAAP）在风险管理中的角色。 第三章：风险数据治理与基础设施建设 3.1 风险数据的生命周期管理：采集、清洗、存储与调用的挑战。 3.2 建立统一的数据标准：指标口径、时间序列的一致性保障。 3.3 风险数据集成平台（RDP）的架构设计与实施要点。 --- 第二部分：信用风险的精细化管理与量化模型（核心业务） 信用风险是商业银行面临的首要风险。本部分深入剖析了从客户准入到贷后管理的各个环节中，如何应用统计和机器学习技术构建高准确度的风险预测模型。 第四章：信用风险计量模型的基础参数 4.1 违约概率（PD）模型构建：逻辑回归、Probit模型的应用与参数估计。 4.2 违约损失率（LGD）的建模：考虑抵押品、担保和回收流程对LGD的影响。 4.3 违约风险暴露（EAD）的预测：理解授信额度使用率的动态变化。 4.4 模型验证与性能评估：KS统计量、AUC、Gini系数的实战解读。 第五章：信用评分卡体系的开发与应用 5.1 传统评分卡（WOE/IV）的构建流程：变量筛选、WOE转换与分数转换。 5.2 行为评分卡与催收评分卡的差异化设计：关注客户生命周期不同阶段的需求。 5.3 评分卡在反欺诈、审批自动化中的集成策略。 第六章：前沿信用风险建模技术 6.1 机器学习在信用风险中的应用：梯度提升机（GBM）和随机森林在PD预测中的优势与局限。 6.2 深度学习在非结构化数据分析中的潜力：利用文本数据（如舆情、财报）辅助风险判断。 6.3 宏观经济情景分析与模型校准：如何将宏观变量嵌入LGD和PD模型。 --- 第三部分：市场风险与流动性风险的计量与对冲（资产端管理） 本部分聚焦于银行资产负债表两侧的价格波动风险和资金流动性风险，强调利用衍生品工具和先进的统计方法进行量化管理。 第七章：市场风险计量与VaR模型实战 7.1 市场风险的度量标准：敏感度分析（Delta、Gamma、Vega）与久期管理。 7.2 风险价值（VaR）模型详解：历史模拟法、蒙特卡洛模拟法与参数法（方差-协方差法）的比较。 7.3 从VaR到ES（期望亏损）：应对尾部风险的计量升级。 7.4 市场风险内部模型（IMM）的应用条件与监管要求。 第八章：流动性风险计量与监测 8.1 流动性风险的核心指标：LCR（流动性覆盖率）与NSFR（净稳定资金来源比率）的计算逻辑。 8.2 压力测试下的现金流预测：构建情景驱动的资金缺口模型。 8.3 资产负债匹配（ALM）与期限错配管理的技术实现。 第九章：金融衍生工具的估值与风险对冲 9.1 期权定价模型：Black-Scholes-Merton模型的应用边界。 9.2 利率互换、外汇远期等工具的风险敞口计算。 9.3 动态对冲策略的量化实施与风险再平衡。 --- 第四部分：操作风险、合规风险与前瞻性风险管理（体系完善） 本部分将视野从传统的财务风险拓展到组织运行、技术和合规层面的风险，并探讨如何利用大数据和人工智能提升风险管理的预见性。 第十章：操作风险计量与损失数据库 10.1 操作风险的分类与数据收集：RCSA（风险与控制自我评估）与损失事件数据库的构建。 10.2 操作风险资本的计量方法：总损失分布法（LDA）的原理与应用。 10.3 关键风险指标（KRI）的设计与实时监控体系。 第十一章：合规科技（RegTech）与反欺诈 11.1 客户身份识别（KYC）和反洗钱（AML）中的数据挖掘技术。 11.2 利用图数据库（Graph Database）识别复杂的关联交易网络。 11.3 交易监控中的异常检测算法：隔离森林、One-Class SVM在识别高风险交易中的应用。 第十二章：前瞻性风险分析与风险文化建设 12.1 情景分析与逆向压力测试：超越历史数据的风险情景构建。 12.2 风险模型的治理、维护与再验证（Model Validation）的标准化流程。 12.3 建立数据驱动的风险文化：从“合规要求”到“业务驱动力”的转变。 结语：面向未来的银行风险管理挑战 本书的最终目标是帮助读者从容应对日益复杂的金融环境，将风险管理从成本中心转化为决策支持的战略部门，实现稳健与创新的平衡发展。通过本书的学习，读者将掌握一套完整的、可落地执行的现代银行风险量化工具箱。

作者简介

Justin Pauley

　　Brigade资产管理公司的高级结构信用分析师，负责提出投资建议，执行交易以及开发用于分析和评估复杂投资的系统。在加入Brigade之前，Justin在苏格兰皇家银行领导CLO战略部门，负责提供投资者月度报告并开发债券分析系统。Justin在Wachovia的技术部门开始他的职业生涯，为分析师和交易员开发前台应用程序。他在《结构性金融》杂志发表的文章曾被《华尔街日报》和《彭博新闻》引用，曾在金融相关会议上发表过多次演讲。
 

第1章 绪论
第2章 组织金融数据
第3章 彭博
第4章 IHS Markit：公司大数据
第5章 金融数据分析
第6章 相对价值分析
第7章 投资组合风险分析
第8章 市场分析
第9章 制作报表
第10章 投资组合报表
第11章 结论

 

序

　　以下的说明，应该可以有助于了解这本书是否适合你：

　　．本书将帮助你将你的观点与来自彭博或IHS Markit 的金融数据结合起来，你无需自行登入彭博取得（但我们建议你这么做），分析结果并使用Excel 制作专业报表，无需任何程式设计或IT部门的协助。

　　．本书将逐步向你展示如何透过包括历史财务数据、比较分析和相对价值在内的市场数据快速制作专业报表，以增强你的观点。

　　．对于基金经理人而言，本书示范如何产生专业投资组合总结报表，其中包含对投资组合绩效表现、成长性、风险调整后回报和构成的高层次观点。

　　．如果你是程式设计师或潜在程式设计师，本书针对相同的议题也会利用C#示范。

　　．本书的诉求是“实用”。你需要具备的知识是对金融和Excel 的基本理解，不需要懂程式设计、VBA 或高级数学。

　　要理解我为什么写这本书，得先了解我的背景。我一直很喜欢电脑，我的第一份工作是设计程式，这并不奇怪。然而，在我职业生涯的早期，我意识到一件重要的事情会让我走上一条截然不同的职涯道路。我意识到，技术取得和分析资料的能力在其他领域（尤其是财务部门）中比在IT 部门的程式设计师中更有价值。

　　担任程式设计师工作三年之后，我转到了银行的研究小组，并利用我的电脑技能发掘了大量的市场赚钱机会和有可能是无法取得的内部资讯。相对于其他分析师，这些技能是我极大的优势，我在苏格兰皇家银行担任研究部主管后，转换跑道成为纽约资产管理公司Brigade Capital Management的高级结构化信贷分析师。在Brigade，我仍然利用我的技术在评价投资机会上取得优势。

　　在我的职业生涯中，我教过许多同事这些技术。这些技术可以帮助从彭博提供的资料中做很多有用的分析，这些分析都不需要用到程式技能，你只需要大部分金融从业人员都具备的能力：分析思维和Excel经验（当然还有本书）。

　　对我的程式设计师同行来说，本书并没有打算根据API 文件重新发明轮子。本书提供的C#范例，可以帮你从彭博和IHS Markit取得市场资料，使用Math.Net 开源函式执行财务分析，以及使用SQL Server报表服务实现专业报表的自动化。

　　我想写本书让更多的人可以学到这些技巧，让他们的履历可以更加亮眼。
 

简而言之，财务分析师的角色就是评估债券、贷款、股票，甚至是证券化的商业房地产贷款组合等的价值。换句话说，分析师必须确定他将买入或卖出证券的价格。没有统一的方法，模型或分析师用来确定价值的公式，因为每笔投资都不相同。然而，估值过程通常由两个重要步骤组成：
 
．分析师需要了解每笔潜在投资的内外情况，找出其中的细微差别以及赔钱或赚钱的可能性。
 
．由此产生的风险调整后回报将与其他潜在投资相比较，以确定投资是便宜、贵，还是公平价值。
 
每档证券不是只要执行一次评价就行；投资必须持续重新评价。在当今的全球经济中，投资风险不断变化，受商品价格变化、政府法规、自然灾害、消费者情绪以及无数其他变数的影响。同样地，即使这些变数不直接影响证券，但它们也可以使投资相对于其他受到影响的证券看起来便宜或贵。
 
评价一档证券的过程非常复杂、耗时，而且通常需要分析大量金融数据。大部分金融数据由发行公司或银行销售端提供，但无法完整、公正地描述状况。更重要的是，大多数公司可以获得大量有助于评价过程的金融数据，但很少有技术团队知道如何利用它，甚至知道它存在。
 
本书将告诉你如何释放彭博资料的真正潜力，而不仅仅是使用彭博终端机。只需利用Excel，而无需任何写程式经验，本书示范除了仅使用彭博进行筛选以外的取得资料方式，按照自己想要的方式进行组织取得资料，并将其与你的观点和见解连结起来，以做出投资决策。本书还讨论了如何从IHS Markit 取得资料，这是取得公司债券和贷款数据的最佳来源之一，尤其是报价部分。许多银行、资产管理公司和避险基金都已经订阅了Markit，但大部分资料都用于支持内部系统，并且很少能经由分析师的手而让它发挥效用。
 
除了示范如何取得金融资讯之外，本书的第二部分涵盖了资料分析、介绍如何使用金融数据确定相对价值、衡量证券组合的风险、计算证券之间的相关性，并透过分析贷款价格变动、发行和再融资来衡量市场趋势。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《金融數據解密｜產業研究與策略分析的實用技術指南》真的讓我很驚喜！身為一個在金融圈打滾多年的老鳥，看遍了市面上各種財經書籍，很多都淪於理論空談，不然就是太過學術，讓人讀了昏昏欲睡。但這本的標題就點出了核心，它不是教你那些遙不可及的數學模型，而是切實地告訴你，怎麼從海量的金融數據中挖出有用的資訊，並且應用在產業研究和策略制定上。我特別欣賞它強調的「實用技術指南」，這表示內容應該是可操作性很強的，而不是只停留在概念層面。想想看，如果我們能更精準地解讀市場動態，洞察產業趨勢，那在投資決策上就能少走多少冤枉路？尤其是在台灣這樣一個高度依賴外部經濟、產業結構又不斷變化的環境裡，精準的數據分析能力絕對是致勝關鍵。我非常期待它能分享一些實際的案例，甚至是作者親身經歷的解讀過程，讓我知道如何在瞬息萬變的金融市場中，掌握先機，做出明智的判斷。這本書的出現，感覺就像是為我們這些在實務前線奮鬥的人，送來了一把及時雨。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到這本書名，我還有點猶豫。畢竟「金融數據解密」聽起來有點深奧，再加上「產業研究與策略分析」，總覺得會是很硬核的學術著作，光是想像那些密密麻麻的圖表和公式就讓我頭皮發麻。但仔細翻了翻目錄，發現它並沒有一開始想像的那麼遙不可及。書裡提到的像是「數據清洗技巧」、「指標選擇原則」、「視覺化呈現方法」這些，聽起來就覺得很貼近實際操作，而不是純理論。我一直覺得，很多時候問題不在於數據本身，而在於我們有沒有能力把數據「讀懂」，有沒有辦法從雜亂無章的數字中，提煉出真正的洞見。尤其是在台灣，很多產業都面臨轉型升級的挑戰，像是我們熟知的電子製造業，或是正在崛起的綠能產業，都需要有紮實的數據基礎來支撐策略的制定。如果這本書能提供一套系統性的方法，教我們如何系統性地分析產業的健康狀況、預測未來的發展方向，那絕對是無價的。我特別希望能看到書中關於如何篩選關鍵數據、如何識別潛在風險，以及如何將分析結果轉化為具體的行動方案的詳細說明。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻閱《金融數據解密｜產業研究與策略分析的實用技術指南》這本書之前，我對「金融數據」的理解，大概僅止於每天看到的股價漲跌、營收數字。但這本書的標題，卻讓我意識到，原來金融數據的世界比我想像的要廣闊得多，而且它更是產業研究和策略分析的基石。我一直認為，做任何投資或研究，都必須基於對產業的深刻理解，而這種理解，離不開對相關數據的精準分析。在台灣，我們的產業發展常常會受到國際趨勢、技術革新、甚至是地緣政治等各種因素的影響，如果我們不能有效地掌握和解讀這些數據，就很容易錯失機會，甚至承擔不必要的風險。這本書「實用技術指南」的定位，讓我感到非常期待，我希望它能教我如何辨識數據的真偽，如何從眾多的數據中找出真正有意義的指標，並且如何將這些零散的數據，串聯成一個完整的產業圖像，最終指導我做出更具智慧的策略。我特別想知道，書中是否會分享一些獨特的數據解讀技巧，或是能幫助讀者建立更長遠視野的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，在金融投資領域，光有熱情和直覺是不夠的，最終還是要回歸到數據的理性分析。《金融數據解密｜產業研究與策略分析的實用技術指南》這個書名，恰好點出了我一直以來所追求的重點。這本書不僅僅是關於數據，更是關於如何利用數據來「解密」金融市場，進而指導我們的「產業研究」和「策略分析」。在台灣，我們很常看到很多投資人，尤其是散戶，容易被市場上的消息牽著鼻子走，卻缺乏自己獨立分析的能力。這本書的出現，正好可以填補這個市場的空白。我特別看重它「實用技術指南」的定位，這意味著它提供的應該是具體、可操作的工具和方法，而不是空泛的理論。我希望書中能深入淺出地解釋一些常見的金融數據指標的意義和解讀方法，例如P/E ratio、ROE、營收成長率等等，並且教導讀者如何結合產業特性來進行更細緻的分析。同時，我也期待它能分享一些在實際應用中，如何避免常見的數據陷阱，以及如何有效地將分析結果應用於投資決策的實例。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題「金融數據解密｜產業研究與策略分析的實用技術指南」，光聽就讓我覺得很有份量，而且非常貼近我日常工作中遇到的挑戰。身為一個在金融業工作的人，我每天都會接觸到大量的數據，但如何有效地從中提煉出有價值的資訊，進而進行深入的產業研究和策略分析，一直是個需要不斷學習和精進的課題。很多時候，我們會發現數據本身可能沒有問題，但如果解讀的視角不對，或者方法不夠系統，就很容易得出錯誤的結論，進而影響後續的決策。我非常欣賞這本書的「實用技術指南」的定位，這表示它不會是紙上談兵，而是會提供具體的工具和方法。我尤其對書中可能探討的「產業數據的標準化與可比性」、「不同數據源的整合與驗證」以及「如何建立一套標準化的產業分析框架」等內容感到好奇。在台灣，產業結構多元，各具特色，如何針對不同的產業，找到最適合的數據分析方法，是非常重要的。我希望這本書能提供一套清晰、系統的分析流程，讓我在面對不同產業時，都能更有信心地進行研究和分析。