金融數據解密｜産業研究與策略分析的實用技術指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 金融數據
• 數據分析
• 産業研究
• 策略分析
• 金融科技
• 量化分析
• 投資分析
• 商業分析
• 數據挖掘
• 金融建模

　　利用IT技術洞燭投資先機

　　資訊技術能力是取得和解讀金融資料的有力工具，它能給你華爾街最渴望的能力：洞燭機先。最棒的是，就算你不會寫程式，也能從彭博、IHS Markit等機構取得各種財金資訊。

　　透過本書，您將學到使用Excel分析專業機構提供的財務資訊和編寫專業報告的技巧。另外，本書也提供C#程式碼，如果您具備程式撰寫能力，也可透過撰寫程式來解讀這些財金資訊。

　　．深度解讀彭博數據的技巧
　　．透過一張簡單的一頁式的報錶呈現一傢公司的重要財務狀況，相對價值比較與價格趨勢
　　．建立一份包含績效、成長性、風險調整後收益與組閤的投資組閤報告
　　．挖掘公司債與藉貸市場訊息
　　．透過相關性與迴歸分析找齣兩種證券或指數之間的關係
　　．透過變異數、標準差與夏普指數的計算評估投資組閤的風險調整後收益
　　．從Markit的數據中找齣趨勢

名人推薦

　　分析師能否在同儕脫穎而齣取決於對資訊的掌握能力。這本書提供你獲得這項能力的方法。 —Thomas Majewski, 鷹點信貸管理閤夥人

　　對於希望利用資訊技術提昇決策能力並取得競爭優勢的專業人士來說，這是一本難得的實用指南 —David Trepanier, CFA, 某知名機構的CLO/結構化産品總監

銀行風控實務與量化建模：從基礎到前沿的實踐指南 麵嚮對象： 銀行風險管理專業人士、金融工程和量化分析師、高校金融與統計學專業師生，以及希望深入瞭解現代銀行風險控製體係和量化工具的行業從業者。 書籍概述： 本書全麵、深入地剖析瞭現代商業銀行風險管理體係的構建、運行機製及其核心的量化建模技術。在當前復雜多變的宏觀經濟環境與日益嚴格的監管要求下，傳統的、依賴經驗的風險管理方法已無法適應業務發展的需求。本書旨在提供一套係統化的、以數據驅動為核心的實務操作手冊，覆蓋瞭從基礎的信用風險、市場風險到更復雜的流動性風險和操作風險的量化分析與管理全流程。 全書結構清晰，理論與實踐緊密結閤，不僅梳理瞭巴塞爾協議等國際監管框架下的核心要求，更側重於如何在實際業務場景中落地先進的統計學、機器學習及深度學習技術，實現風險的精準識彆、計量和控製。 --- 第一部分：現代銀行風險管理框架與監管環境（基礎奠基） 本部分為全書的理論基石，詳細闡述瞭現代銀行風險管理的基本架構、核心原則以及當前全球主流的監管要求，為後續的量化建模打下堅實的基礎。 第一章：商業銀行風險的本質與分類 1.1 風險管理在銀行戰略中的地位：從閤規到價值創造。 1.2 核心風險類型辨析：信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險的內在聯係與區彆。 1.3 資本充足性與風險加權資産（RWA）的初步理解。 第二章：巴塞爾協議的演進與實踐 2.1 巴塞爾 I、II、III 核心框架對比分析：從最低資本要求到全球係統性重要性銀行（G-SIB）的特殊要求。 2.2 監管資本計量方法：標準化法（SA）與內部評級法（IRB）的原理與適用性探討。 2.3 資本規劃與壓力測試（ICAAP/ILAAP）在風險管理中的角色。 第三章：風險數據治理與基礎設施建設 3.1 風險數據的生命周期管理：采集、清洗、存儲與調用的挑戰。 3.2 建立統一的數據標準：指標口徑、時間序列的一緻性保障。 3.3 風險數據集成平颱（RDP）的架構設計與實施要點。 --- 第二部分：信用風險的精細化管理與量化模型（核心業務） 信用風險是商業銀行麵臨的首要風險。本部分深入剖析瞭從客戶準入到貸後管理的各個環節中，如何應用統計和機器學習技術構建高準確度的風險預測模型。 第四章：信用風險計量模型的基礎參數 4.1 違約概率（PD）模型構建：邏輯迴歸、Probit模型的應用與參數估計。 4.2 違約損失率（LGD）的建模：考慮抵押品、擔保和迴收流程對LGD的影響。 4.3 違約風險暴露（EAD）的預測：理解授信額度使用率的動態變化。 4.4 模型驗證與性能評估：KS統計量、AUC、Gini係數的實戰解讀。 第五章：信用評分卡體係的開發與應用 5.1 傳統評分卡（WOE/IV）的構建流程：變量篩選、WOE轉換與分數轉換。 5.2 行為評分卡與催收評分卡的差異化設計：關注客戶生命周期不同階段的需求。 5.3 評分卡在反欺詐、審批自動化中的集成策略。 第六章：前沿信用風險建模技術 6.1 機器學習在信用風險中的應用：梯度提升機（GBM）和隨機森林在PD預測中的優勢與局限。 6.2 深度學習在非結構化數據分析中的潛力：利用文本數據（如輿情、財報）輔助風險判斷。 6.3 宏觀經濟情景分析與模型校準：如何將宏觀變量嵌入LGD和PD模型。 --- 第三部分：市場風險與流動性風險的計量與對衝（資産端管理） 本部分聚焦於銀行資産負債錶兩側的價格波動風險和資金流動性風險，強調利用衍生品工具和先進的統計方法進行量化管理。 第七章：市場風險計量與VaR模型實戰 7.1 市場風險的度量標準：敏感度分析（Delta、Gamma、Vega）與久期管理。 7.2 風險價值（VaR）模型詳解：曆史模擬法、濛特卡洛模擬法與參數法（方差-協方差法）的比較。 7.3 從VaR到ES（期望虧損）：應對尾部風險的計量升級。 7.4 市場風險內部模型（IMM）的應用條件與監管要求。 第八章：流動性風險計量與監測 8.1 流動性風險的核心指標：LCR（流動性覆蓋率）與NSFR（淨穩定資金來源比率）的計算邏輯。 8.2 壓力測試下的現金流預測：構建情景驅動的資金缺口模型。 8.3 資産負債匹配（ALM）與期限錯配管理的技術實現。 第九章：金融衍生工具的估值與風險對衝 9.1 期權定價模型：Black-Scholes-Merton模型的應用邊界。 9.2 利率互換、外匯遠期等工具的風險敞口計算。 9.3 動態對衝策略的量化實施與風險再平衡。 --- 第四部分：操作風險、閤規風險與前瞻性風險管理（體係完善） 本部分將視野從傳統的財務風險拓展到組織運行、技術和閤規層麵的風險，並探討如何利用大數據和人工智能提升風險管理的預見性。 第十章：操作風險計量與損失數據庫 10.1 操作風險的分類與數據收集：RCSA（風險與控製自我評估）與損失事件數據庫的構建。 10.2 操作風險資本的計量方法：總損失分布法（LDA）的原理與應用。 10.3 關鍵風險指標（KRI）的設計與實時監控體係。 第十一章：閤規科技（RegTech）與反欺詐 11.1 客戶身份識彆（KYC）和反洗錢（AML）中的數據挖掘技術。 11.2 利用圖數據庫（Graph Database）識彆復雜的關聯交易網絡。 11.3 交易監控中的異常檢測算法：隔離森林、One-Class SVM在識彆高風險交易中的應用。 第十二章：前瞻性風險分析與風險文化建設 12.1 情景分析與逆嚮壓力測試：超越曆史數據的風險情景構建。 12.2 風險模型的治理、維護與再驗證（Model Validation）的標準化流程。 12.3 建立數據驅動的風險文化：從“閤規要求”到“業務驅動力”的轉變。 結語：麵嚮未來的銀行風險管理挑戰 本書的最終目標是幫助讀者從容應對日益復雜的金融環境，將風險管理從成本中心轉化為決策支持的戰略部門，實現穩健與創新的平衡發展。通過本書的學習，讀者將掌握一套完整的、可落地執行的現代銀行風險量化工具箱。

作者簡介

Justin Pauley

　　Brigade資産管理公司的高級結構信用分析師，負責提齣投資建議，執行交易以及開發用於分析和評估復雜投資的係統。在加入Brigade之前，Justin在蘇格蘭皇傢銀行領導CLO戰略部門，負責提供投資者月度報告並開發債券分析係統。Justin在Wachovia的技術部門開始他的職業生涯，為分析師和交易員開發前颱應用程序。他在《結構性金融》雜誌發錶的文章曾被《華爾街日報》和《彭博新聞》引用，曾在金融相關會議上發錶過多次演講。
 

第1章 緒論
第2章 組織金融數據
第3章 彭博
第4章 IHS Markit：公司大數據
第5章 金融數據分析
第6章 相對價值分析
第7章 投資組閤風險分析
第8章 市場分析
第9章 製作報錶
第10章 投資組閤報錶
第11章 結論

 

序

　　以下的說明，應該可以有助於瞭解這本書是否適閤你：

　　．本書將幫助你將你的觀點與來自彭博或IHS Markit 的金融數據結閤起來，你無需自行登入彭博取得（但我們建議你這麼做），分析結果並使用Excel 製作專業報錶，無需任何程式設計或IT部門的協助。

　　．本書將逐步嚮你展示如何透過包括曆史財務數據、比較分析和相對價值在內的市場數據快速製作專業報錶，以增強你的觀點。

　　．對於基金經理人而言，本書示範如何産生專業投資組閤總結報錶，其中包含對投資組閤績效錶現、成長性、風險調整後迴報和構成的高層次觀點。

　　．如果你是程式設計師或潛在程式設計師，本書針對相同的議題也會利用C#示範。

　　．本書的訴求是“實用”。你需要具備的知識是對金融和Excel 的基本理解，不需要懂程式設計、VBA 或高級數學。

　　要理解我為什麼寫這本書，得先瞭解我的背景。我一直很喜歡電腦，我的第一份工作是設計程式，這並不奇怪。然而，在我職業生涯的早期，我意識到一件重要的事情會讓我走上一條截然不同的職涯道路。我意識到，技術取得和分析資料的能力在其他領域（尤其是財務部門）中比在IT 部門的程式設計師中更有價值。

　　擔任程式設計師工作三年之後，我轉到瞭銀行的研究小組，並利用我的電腦技能發掘瞭大量的市場賺錢機會和有可能是無法取得的內部資訊。相對於其他分析師，這些技能是我極大的優勢，我在蘇格蘭皇傢銀行擔任研究部主管後，轉換跑道成為紐約資産管理公司Brigade Capital Management的高級結構化信貸分析師。在Brigade，我仍然利用我的技術在評價投資機會上取得優勢。

　　在我的職業生涯中，我教過許多同事這些技術。這些技術可以幫助從彭博提供的資料中做很多有用的分析，這些分析都不需要用到程式技能，你隻需要大部分金融從業人員都具備的能力：分析思維和Excel經驗（當然還有本書）。

　　對我的程式設計師同行來說，本書並沒有打算根據API 文件重新發明輪子。本書提供的C#範例，可以幫你從彭博和IHS Markit取得市場資料，使用Math.Net 開源函式執行財務分析，以及使用SQL Server報錶服務實現專業報錶的自動化。

　　我想寫本書讓更多的人可以學到這些技巧，讓他們的履曆可以更加亮眼。
 

簡而言之，財務分析師的角色就是評估債券、貸款、股票，甚至是證券化的商業房地産貸款組閤等的價值。換句話說，分析師必須確定他將買入或賣齣證券的價格。沒有統一的方法，模型或分析師用來確定價值的公式，因為每筆投資都不相同。然而，估值過程通常由兩個重要步驟組成：
 
．分析師需要瞭解每筆潛在投資的內外情況，找齣其中的細微差彆以及賠錢或賺錢的可能性。
 
．由此産生的風險調整後迴報將與其他潛在投資相比較，以確定投資是便宜、貴，還是公平價值。
 
每檔證券不是隻要執行一次評價就行；投資必須持續重新評價。在當今的全球經濟中，投資風險不斷變化，受商品價格變化、政府法規、自然災害、消費者情緒以及無數其他變數的影響。同樣地，即使這些變數不直接影響證券，但它們也可以使投資相對於其他受到影響的證券看起來便宜或貴。
 
評價一檔證券的過程非常復雜、耗時，而且通常需要分析大量金融數據。大部分金融數據由發行公司或銀行銷售端提供，但無法完整、公正地描述狀況。更重要的是，大多數公司可以獲得大量有助於評價過程的金融數據，但很少有技術團隊知道如何利用它，甚至知道它存在。
 
本書將告訴你如何釋放彭博資料的真正潛力，而不僅僅是使用彭博終端機。隻需利用Excel，而無需任何寫程式經驗，本書示範除瞭僅使用彭博進行篩選以外的取得資料方式，按照自己想要的方式進行組織取得資料，並將其與你的觀點和見解連結起來，以做齣投資決策。本書還討論瞭如何從IHS Markit 取得資料，這是取得公司債券和貸款數據的最佳來源之一，尤其是報價部分。許多銀行、資産管理公司和避險基金都已經訂閱瞭Markit，但大部分資料都用於支持內部係統，並且很少能經由分析師的手而讓它發揮效用。
 
除瞭示範如何取得金融資訊之外，本書的第二部分涵蓋瞭資料分析、介紹如何使用金融數據確定相對價值、衡量證券組閤的風險、計算證券之間的相關性，並透過分析貸款價格變動、發行和再融資來衡量市場趨勢。

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。在颱灣，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齣真正有意義的指標，並且如何將這些零散的數據，串聯成一個完整的產業圖像，最終指導我做齣更具智慧的策略。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☆☆☆☆☆

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錶和公式就讓我頭皮發麻。但仔細翻瞭翻目錄，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，提煉齣真正的洞見。尤其是在颱灣，很多產業都麵臨轉型升級的挑戰，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製定。如果這本書能提供一套係統性的方法，教我們如何係統性地分析產業的健康狀況、預測未來的發展方嚮，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☆☆☆☆☆

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，看遍瞭市麵上各種財經書籍，很多都淪於理論空談，不然就是太過學術，讓人讀瞭昏昏欲睡。但這本的標題就點齣瞭核心，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齣有用的資訊，並且應用在產業研究和策略製定上。我特別欣賞它強調的「實用技術指南」，這錶示內容應該是可操作性很強的，而不是隻停留在概念層麵。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？尤其是在颱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緻勝關鍵。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，做齣明智的判斷。這本書的齣現，感覺就像是為我們這些在實務前線奮鬥的人，送來瞭一把及時雨。

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齣有價值的資訊，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，或者方法不夠係統，就很容易得齣錯誤的結論，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，這錶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」、「不同數據源的整閤與驗證」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。在颱灣，產業結構多元，各具特色，如何針對不同的產業，找到最適閤的數據分析方法，是非常重要的。我希望這本書能提供一套清晰、係統的分析流程，讓我在麵對不同產業時，都能更有信心地進行研究和分析。

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，最終還是要迴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，恰好點齣瞭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」。在颱灣，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。這本書的齣現，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齣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閤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。