證券行業數據模型

『壹』 證券市場分析的內容簡介

《證券市場分析》以證券市場為關注對象，旨在全面、細致地介紹證券市場的相關理論、市場現象以及實務知識。《證券市場分析》的特點在於：①囊括多個微觀金融子學科，最大限度地將投資理論與證券市場實務相結合；②重點突出、體系完整、具有前沿性，對近年來理論的最新進展進行了介紹和評價，使學生不僅對經典理論和模型有扎實的掌握，還能夠把握理論的前沿和最新動態；③易於理解、便於教學、適用面廣。《證券市場分析》結合作者多年的成功教學經驗和中國學生的實際情況，對結構作了不同於國內外其他教材的全新調整，另外設計、搜集和整理了大量的例題、案例、閱讀資料和附錄，有助於各種層次的學生加深理解所學內容。
《證券市場分析》配備有多媒體電子課件，可為高等院校金融、投資等專業學生使用，同時有助於實務工作者在實際工作中進一步提升理論的應用能力。

『貳』 證券投資分析有哪些方法

證券投資分析方法答題可分為六類：技術分析法、投資組合分析法、基礎分析法、行為金融分析法、量化分析法、演化分析法。

一、技術分析法

技術分析法是對證券市場過去和現在的市場行為進行分析，運用圖形表態、邏輯和數學的方法，探索證券市場已有的一些典型變化規律，以此來預測證券市場中各類證券價格變動趨勢。

常見的技術分析方法有：圖示分析法分為切線分析法、k線分析法，還有指標分析法、形態分析法等。

二、投資組合分析法

投資組合分析法是根據不同證券不同的風險收益特徵，通過構建多種證券的組合投資以達到投資收益和投資風險平衡的分析方法。

在處理上，通過求解在特定的風險條件下實現收益的最大化或在特定的收益條件下使得風險最低，來求得組合內各個證券的組合系數，進而進行組合投資的分析方法。

三、基礎分析法

基礎分析法又叫做基礎面分析，是根據經濟學、金融學、投資學及會計學等基本原理，對影響證券市場供應關系的宏觀經濟指標、經濟政策走勢、行業發展狀況、產品市場狀況等進行分析，以此來評估證券的投資價值，為證券投資提供依據。

四、行為金融分析法

行為金融分析法源於20世紀80年代證券市場上不斷出現了一些與經典理論相悖而經典理論無法解釋的」異象「。該方法就是以這些「異象」為研究對象,從對標准金融理論的質疑開始,以行為科學為基礎研究投資者的心理行為,進行投資決策的分析方法。

五、量化分析法

量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。

六、演化分析法

演化分析是由中國吳家俊在2010年「股市真面目」一書中創立的方法論體系，以生命科學原理和生物進化思想為基礎，運用生物學範式深入解析股市運行的內在動力機制，將股市波動的生命運動本質屬性作為主要研究對象及分析視角。

從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性和周期性等方面入手，歸納總結出高勝算博弈的精髓，對市場的中期或重大波動行情做出正確判斷，為投資決策提供機會和風險評估的方法總和。

『叄』 數據倉庫在證券業如何應用

那麼究竟數據倉庫的「行」在何處：它可以為我們帶來什麼？為什麼「不行」：它的應用為什麼不能達到其預期的效果？怎樣才能使數據倉庫從「不行」的模式轉到到「行」的模式？本文試對此進行探討，並認為數據的集中統一是數據倉庫應用的基礎；確立合理的數據模型是數據倉庫應用的核心；高效的應用系統是數據倉庫應用的動力；良好的外部環境是數據倉庫成功應用的外部保障。 數據倉庫的「行」 這里所說的數據倉庫的「行」主要是指數據倉庫可以做什麼，它的使用能為證券業帶來哪些好處，為什麼對券商來說是一個行之有效的工具。 數據倉庫（Data Warehouse）是在資料庫基礎上發展而來的，是一個面向主題的、集成的、穩定的、不同時期的數據集合，用以支持企業經營管理中的決策過程。它通常由三個部分構成：數據倉庫、聯機分析處理及數據挖掘，它們之間具有極強的互補關系。數據倉庫用來對大量的數據按一定的結構進行組織存儲；聯機分析處理則可進行靈活豐富的多維分析與查詢，可以從不同的角度去分析企業的運作情況，並對未來進行預測；數據挖掘則是對現有數據進行深層次的研究分析，從中找出對經營管理有用的結論。 由上述對數據倉庫的敘述，不難看出特別是對券商這種數據密集型的企業而言，數據倉庫技術的應用在以下三個方面有其得天獨厚之處和現實的意義： 提升客戶服務 雖然大部分券商已積累了大量的客戶信息和交易數據，但現在還沒有辦法對客戶的貢獻度、盈虧情況、持倉情況及操作習慣等進行統計和分析，為客戶提供針對其個人習慣的投資組合建議。而通過建立數據倉庫，為客戶資料的統計分析提供基本的信息源和輔助工具，已成為券商提高市場競爭能力和客戶服務水平的關鍵。 提高資產質量 數據倉庫中強大的分析和預測功能為此提供了有力的支持，可根據股市行情走勢、上市公司的資料以及宏觀微觀經濟數據等對未來市場進行預測，為客戶和自有資產的經營管理提供合理的建議，從而有效地提高資產質量、防範經營風險。 降低成本 數據倉庫的建立可使券商更加及時、准確地掌握自身的經營狀況、資金情況、利潤情況、客戶群分布等重要的信息，從而能有效地提高管理水平、降低經營成本，使整個證券公司的經營管理更加高效、科學、規范。 數據倉庫的「不行」 雖然從理論上說數據倉庫技術的應用可以為券商帶來很大的收益，但實際情況卻並不盡如人意，完全意義上的數據倉庫的應用在證券業中還鮮有成功的案例，這也使得相當部分券商對它「望而卻步」，為什麼數據倉庫從「行」變成了「不行」，不能有效發揮其應有的作用呢？究其主要原因就是數據倉庫技術沒有做到與證券業務的有機融合 。 系統平台不統一 目前大部分券商所用的業務系統平台並不統一，如交易系統用一種軟體，清算系統又用另一種軟體，還有的證券公司中各家營業部所採用的業務系統的平台也不一樣，而且大部分採用的都是分布的管理模式，這種情況造成了數據的分散、數據結構的多樣。而數據倉庫的基礎是大量集中的、豐富的、按統一規則組織存放的數據，分散的、結構不同的數據使得數據採集困難，數據倉庫不能有效地發揮其作用。 技術與業務部門欠協調 數據倉庫的提出和應用通常都是技術部門在其中扮演重要角色，業務部門參與得較少，但實際上沒有業務部門與技術部門之間的很好協調，數據倉庫是不可能應用成功的。因為數據倉庫技術是管理科學、計算機科學、網路科學和分析手段的大融合，從技術上來說資料庫技術的發展已使數據倉庫的實現並不困難，而關鍵在於怎樣使用它。數據倉庫的成功使用離不開管理思想和業務經驗的完美結合，在有了相應的技術支持以後，只有同時具備豐富的業務經驗和先進的管理思想的使用者才能成功使用數據倉庫，得到有用的信息。 缺乏管理經驗 數據倉庫不乏失敗的案例，如美國在對越戰爭中根據越軍對美軍攻擊的時間和次數而得出了一個「越軍在有月亮的晚上最易展開攻擊」的無用結論。數據倉庫使用時一個重要問題是建立模型，數據倉庫的產品一般可使用多種建模方法，如關聯法、依賴法、時序法、神經網路以及利用統計分析等等，然後利用模型去對問題進行分析得出相應結論，建立在數據倉庫之上的系統都是決策支持系統。而要進行決策，針對一個具體的問題怎樣分析，從什麼角度進行分析，何種因素是主要的、何種因素是次要的，採用何種方法建模以及怎樣建模都要依使用者的經驗而定，這就要求使用者對相關的業務非常熟悉並具備相應的管理和分析能力，否則得出的結論就很可能是無用的。而對我國大部分券商而言，缺少的恰好就是這種經驗，而且券商經營管理中的不規范也為數據倉庫的成功應用增加了難度。 受政策影響較大 人們將市場對經濟的自動調節比喻為「一隻看不見的手」，而股市則是反映經濟情況的晴雨表，經濟學家一直試圖通過對市場的研究找出經濟發展的規律，數據倉庫的主要效用之一也就是通過對已有數據的分析藉以揭示市場內在的發展規律，從而得出市場可能的走向。但縱觀中國證券市場十多年的風風雨雨，國家政策與宏觀調控這只「看得見的手」在其中起了舉足輕重的作用，當然這是由於我國證券市場先天基礎不好，發展不規范使得國家不得不採取措施加以調整，但這也使得證券市場無可避免地打上了國家政策的烙印。這種情況下，單純根據市場規律，用數據倉庫進行分析得到的預測結果與實際情況就會有所偏差。 從「不行」到「行」 如何將數據倉庫的「不行」變為「行」，使其在我國的證券業發展中發揮巨大的作用，是廣大券商普遍關心的一個問題 。那麼在找出「不行」的原因之後我們就可「對症下葯」採取相應的措施了。 數據的集中統一是數據倉庫應用的基礎。首先要統一券商所用信息系統的平台，各營業部均應採用統一的系統平台，同時各業務系統也採用統一的平台，統一數據結構。並採用集中的經營管理模式，使所有的數據都按相同的結構集中存放在一起，方便數據採集，做好數據倉庫應用的基礎工作。 確立合理的數據模型是數據倉庫應用的核心。電腦技術人員知道數據倉庫可以「做什麼」，業務人員則知道具體的分析要「怎麼做」，為此應將技術部門與相關的業務部門進行很好的協調，充分發揮技術人員和業務人員的優勢，根據證券業和本公司的具體情況選用合適的方法建立模型，這些模型經過檢驗正確後就可作為整個數據倉庫的核心，為經營管理提供決策建議。 高效的應用系統是數據倉庫應用的動力。數據模型建好以後，要使其發揮應有的作用就應在其上建立相應的應用系統，包括客戶關系管理系統、市場分析和風險控制系統等等，只有當建立於數據倉庫基礎之上的應用系統在券商的發展中起了很好的作用以後，證券公司的老總們才能充分意識到數據倉庫的重要性，這就是數據倉庫應用發展的動力所在。 良好的外部環境是數據倉庫成功應用的外部保障。令人欣慰的是國家已意識到證券市場健康穩定的重要性，證監會等領導機構對券商和上市公司的要求越來越嚴格，監管力度不斷加強，這一切都促使中國股市朝健康穩定的方向發展。我們有理由相信隨著我國證券市場的逐步規范，股市也必將按市場規律進行發展，數據倉庫就會發揮越來越大的作用。 結束語 數據倉庫的應用在國外取得了很大的成功，但中國與外國在數據倉庫的應用環境方面有很大的區別，所以數據倉庫在中國的應用成功的案例並不多。為了促進這項技術在證券業的成功應用，除了證監會等領導機構對證券市場進行規范為其創造良好的外部環境之外，更重要的是各證券公司注意業務系統平台的集中統一和技術與業務的有機融合，做好數據倉庫應用的准備，勇敢面對加入WTO所帶來的挑戰。

『肆』 好！ 本人從事的是證券行業，想尋求一種軟體，屬於數據統計分析類的軟體，相似的有SPSS SAS 這一類。

裝個SAS太大啦
建議用stata、eviews或則spss就可以啦
網路上很有教程，相信以你的天賦很容易學會的
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『伍』 SPSS統計分析：在證券市場為了研究市場結構和市場績效之間的關系,現建立如下回歸模型

可以做的，你的數據呢？發過來吧
我經常幫別人做這類的數據分析

『陸』 論述四種主要的證券分析方法。

基本分析法、技術分析法、投資組合分析法和行為金融分析法。
基本分析方法又叫基本面分析,是根據經濟學、金融學、會計學及投資學等基本原理，對決定證券價值和價格的基本要素進行分析,從而評估證券的投資價值,判斷證券的合理價位,最終提出相應的投資建議的一種分析方法。任何資產都有其內在價值,當市場價格與其內在價值不相等時就會出現「定價錯誤」。基本分析方法的主要內容就是對能夠影響證券價格的因素,如宏觀經濟、行業因素和公司具體因素三個層次進行分析。基本分析方法的優點主要是能夠比較全面地把握證券價格的基本走勢,適用於波動周期比較長的證券價格預測;缺點是對短線投資者的指導作用比較弱,預測的精度比較低。這些基本走勢若能夠預測出來,便不能夠被輕易左右,可見基本分析方法適合於長線投資。
技術分析方法是以證券市場過去和現在的市場行為為分析對象,運用圖表形態、邏輯和數學的方法,探索證券市場已有的一些典型變化規律,並據此預測證券市場的未來變化趨勢的技術方法。該方法的基本假定是「歷史會重演」。它以證券市場已有的價、量為基礎,運用圖示分析法,如K線類、切線類、波浪類;指標分析法,如趨向指標(DMI)、能量潮(OBV，又稱平衡成交量法，是由格蘭維爾於1963年提出。能量潮是將成交量數量化，製成趨勢線，配合股價趨勢線，從價格的變動及成交量的增減關系，推測市場氣氛。)及乖離率(BIAS，是測量股價偏離均線大小程度的指標。)等;量價關系分析法,如古典量價關系理論、葛蘭碧量價關系理論等。技術分析方法的優點是以市場數據為基礎,對市場的反應比較直接,其結果也更接近市場實際,分析的結論時效性強對短線投資有很強的指導意義。其缺點是考慮問題的范圍較窄,對市場的長遠趨勢不能進行有效判斷。
對廣大個人投資者來說，基本面分析和技術分析是最常見和最重要的方法，下面將這兩種方法做一下比較。基本分析能夠從邏輯的角度說明價格漲跌的原因,而技術分析在入市時機的選擇上更有優勢。一般相對而言,技術分析和基本分析相比,具有自身獨特的優勢:第一,技術分析可提前反映價格趨勢的變化,具有領先優勢。歷史上一些最為著名的牛市或熊市在開始的時候,幾乎找不到任何錶明經濟基礎已改變了的資料,等到好消息或壞消息出籠的時候,新趨勢早已形成。第二,技術分析可確定出入市時機。基本分析得出的結論雖帶有預見性,但容易造成過早入市,技術分析法在這方面卻可以充分發揮作用,當圖表發出買入信號時,技術分析者可隨時買入。尤其是在期貨市場,其杠桿作用註定了時機的選擇是交易成敗的關鍵。時機不對,即使交易者對大趨勢把握准確,仍然可能賠錢。第三,技術分析比較靈活,適用於任何交易媒介和任何時間尺度，並且技術分析法的適用面極廣，它既可應用於股票市場,也可運用於期貨、期權市場,外匯、黃金市場等。而基本分析在這一點上卻很受限制,由於它進行的是因素分析,在分析某一市場之前,分析者必須成為這個市場的專家,了解這些市場的基本面情況,而經濟基本面的資料太繁雜了,因此,基本分析者往往顧此失彼。第四,技術分析可以反映市場的心理和情緒。純粹的基本分析法是一種邏輯方法,它假設投資者是理性的,而事實上金融市場的交易者在許多時候往往是非理性的,存在心理偏誤,這些心理偏誤會影響投資者的行為,從而對價格走勢產生重要的影響。由於這些情緒的發展需要時間來完成,所以,技術分析者有機會在趨勢的早期階段辨識這些心理的變化,滿懷信心地買進或賣出。
投資組合分析法是根據不同的證券具有不同的風險收益特徵,通過構建多種證券的組合投資以達到投資收益和投資風險平衡的分析方法,在處理上，它通過求解在特定的風險條件下實現收益的最大化或在特定的收益條件下使得風險最低，來求得組合內各個證券的組合系數，進而進行組合投資的分析方法。它可以分為傳統的證券組合分析方法和現代證券組合分析方法。傳統分析方法是根據不同證券對相同的系統性風險的不同反應,來降低非系統性風險;而現代組合分析方法是一種數量化的組合管理方法,以實現投資收益和風險的最佳平衡,如馬克維茨的均值方差模型、夏普和林特納的資本資產定價模型和羅斯的套利定價理論。投資組合分析方法的優點是在投資分析中對風險進行分類和定量化描述,尋求收益和風險的制衡(trade-off),在理論上證明了組合投資可以有效降低非系統風險的同時,還能夠運用定量化的方法來求解證券組合中各個證券的最佳比例關系,這樣就克服了傳統證券組合方法在確定各組合證券比例中的盲目性,從而實現投資收益和風險的最佳平衡。缺點是需要計算復雜模型；對證券市場的假定條件過於苛刻,甚至這些條件與實際市場存在很大差距，如果證券市場的發展不是很成熟的話,一些條件不可能滿足;計算組合比例需要大量的數據支撐,而且模型沒有考慮到有的證券之間根本無法構建投資組合。投資組合分析方法由於受到市場條件的限制,如交易成本的存在、對信息的了解度等,因此該方法比較適合於機構投資者,並且在配合基本面分析的情況下進行。由於考慮到了風險和收益的制衡,使證券組合的收益有時較低,但收益較穩定,比較適合於基金公司和社保公司資本的運作。
行為金融分析法源於20世紀80年代證券市場上不斷出現了一些與經典理論相悖而經典理論無法解釋的「異象問題,如周末現象(一些下個周一的信息提前反映到本周五的股票價格上)、假日現象等,一些投資者利用這些「異象」進行投資確實獲得了超常收益。因此該方法是以這些「異象」為研究對象,從對標准金融理論的質疑開始,以行為科學為基礎研究投資者的心理行為,進行投資決策的分析方法。該方法以古典金融理論的嚴格假定與現實市場相悖為出發點,如市場無摩擦、投資者是完全理性的,而在證券市場中並不是每一個投資者都會用投資理論中的復雜數學方法來推導所謂的理性與均衡價格來指導自己的投資行為,投資者並不總是根據基本面來進行投資決策,有時會根據噪音來決策,成為所謂的噪音交易者(noise traders)。行為金融分析方法的優點是能夠使投資者在證券投資過程中保證正確的觀察視角,特別是在市場重大轉折點的心理分析上,往往具有很好的效果;缺點是該方法基於人的不同理性行為和心理假設,很難得到一個統一的結論用於指導投資者的行為。
總之，以上四種分析方法的使用都是有條件的，並且各有優缺點，要想在證券市場中獲得穩定的利潤,只靠一種分析方法來指導投資決策是不行的,甚至是要冒很大風險的,必須把上述幾種方法結合起來使用。相信隨著證券市場的不斷發展,投資者會變得越來越成熟,對市場的洞察力也會越來越強,進而嫻熟地綜合運用各種分析方法，以最小的損失獲取更大的收益。

『柒』 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。

『捌』 金融行業有哪些領域需要運用數據分析

您好，我也是金融行業的，之前在做數據採集和分析的時候也是找了很多方法，後來是找的前嗅，他們公司自己的數據分析系統，還是很好用的，你不妨試試，他是從幾方面給我分析的：

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。
希望對你有用。

『玖』 對證券進行行業分析應該運用什麼模型對其進行分析

現金流折現模型