证券行业数据模型

『壹』 证券市场分析的内容简介

《证券市场分析》以证券市场为关注对象，旨在全面、细致地介绍证券市场的相关理论、市场现象以及实务知识。《证券市场分析》的特点在于：①囊括多个微观金融子学科，最大限度地将投资理论与证券市场实务相结合；②重点突出、体系完整、具有前沿性，对近年来理论的最新进展进行了介绍和评价，使学生不仅对经典理论和模型有扎实的掌握，还能够把握理论的前沿和最新动态；③易于理解、便于教学、适用面广。《证券市场分析》结合作者多年的成功教学经验和中国学生的实际情况，对结构作了不同于国内外其他教材的全新调整，另外设计、搜集和整理了大量的例题、案例、阅读资料和附录，有助于各种层次的学生加深理解所学内容。
《证券市场分析》配备有多媒体电子课件，可为高等院校金融、投资等专业学生使用，同时有助于实务工作者在实际工作中进一步提升理论的应用能力。

『贰』 证券投资分析有哪些方法

证券投资分析方法答题可分为六类：技术分析法、投资组合分析法、基础分析法、行为金融分析法、量化分析法、演化分析法。

一、技术分析法

技术分析法是对证券市场过去和现在的市场行为进行分析，运用图形表态、逻辑和数学的方法，探索证券市场已有的一些典型变化规律，以此来预测证券市场中各类证券价格变动趋势。

常见的技术分析方法有：图示分析法分为切线分析法、k线分析法，还有指标分析法、形态分析法等。

二、投资组合分析法

投资组合分析法是根据不同证券不同的风险收益特征，通过构建多种证券的组合投资以达到投资收益和投资风险平衡的分析方法。

在处理上，通过求解在特定的风险条件下实现收益的最大化或在特定的收益条件下使得风险最低，来求得组合内各个证券的组合系数，进而进行组合投资的分析方法。

三、基础分析法

基础分析法又叫做基础面分析，是根据经济学、金融学、投资学及会计学等基本原理，对影响证券市场供应关系的宏观经济指标、经济政策走势、行业发展状况、产品市场状况等进行分析，以此来评估证券的投资价值，为证券投资提供依据。

四、行为金融分析法

行为金融分析法源于20世纪80年代证券市场上不断出现了一些与经典理论相悖而经典理论无法解释的”异象“。该方法就是以这些“异象”为研究对象,从对标准金融理论的质疑开始,以行为科学为基础研究投资者的心理行为,进行投资决策的分析方法。

五、量化分析法

量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。

六、演化分析法

演化分析是由中国吴家俊在2010年“股市真面目”一书中创立的方法论体系，以生命科学原理和生物进化思想为基础，运用生物学范式深入解析股市运行的内在动力机制，将股市波动的生命运动本质属性作为主要研究对象及分析视角。

从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性和周期性等方面入手，归纳总结出高胜算博弈的精髓，对市场的中期或重大波动行情做出正确判断，为投资决策提供机会和风险评估的方法总和。

『叁』 数据仓库在证券业如何应用

那么究竟数据仓库的“行”在何处：它可以为我们带来什么？为什么“不行”：它的应用为什么不能达到其预期的效果？怎样才能使数据仓库从“不行”的模式转到到“行”的模式？本文试对此进行探讨，并认为数据的集中统一是数据仓库应用的基础；确立合理的数据模型是数据仓库应用的核心；高效的应用系统是数据仓库应用的动力；良好的外部环境是数据仓库成功应用的外部保障。 数据仓库的“行” 这里所说的数据仓库的“行”主要是指数据仓库可以做什么，它的使用能为证券业带来哪些好处，为什么对券商来说是一个行之有效的工具。 数据仓库（Data Warehouse）是在数据库基础上发展而来的，是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时期的数据集合，用以支持企业经营管理中的决策过程。它通常由三个部分构成：数据仓库、联机分析处理及数据挖掘，它们之间具有极强的互补关系。数据仓库用来对大量的数据按一定的结构进行组织存储；联机分析处理则可进行灵活丰富的多维分析与查询，可以从不同的角度去分析企业的运作情况，并对未来进行预测；数据挖掘则是对现有数据进行深层次的研究分析，从中找出对经营管理有用的结论。 由上述对数据仓库的叙述，不难看出特别是对券商这种数据密集型的企业而言，数据仓库技术的应用在以下三个方面有其得天独厚之处和现实的意义： 提升客户服务 虽然大部分券商已积累了大量的客户信息和交易数据，但现在还没有办法对客户的贡献度、盈亏情况、持仓情况及操作习惯等进行统计和分析，为客户提供针对其个人习惯的投资组合建议。而通过建立数据仓库，为客户资料的统计分析提供基本的信息源和辅助工具，已成为券商提高市场竞争能力和客户服务水平的关键。 提高资产质量 数据仓库中强大的分析和预测功能为此提供了有力的支持，可根据股市行情走势、上市公司的资料以及宏观微观经济数据等对未来市场进行预测，为客户和自有资产的经营管理提供合理的建议，从而有效地提高资产质量、防范经营风险。 降低成本 数据仓库的建立可使券商更加及时、准确地掌握自身的经营状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息，从而能有效地提高管理水平、降低经营成本，使整个证券公司的经营管理更加高效、科学、规范。 数据仓库的“不行” 虽然从理论上说数据仓库技术的应用可以为券商带来很大的收益，但实际情况却并不尽如人意，完全意义上的数据仓库的应用在证券业中还鲜有成功的案例，这也使得相当部分券商对它“望而却步”，为什么数据仓库从“行”变成了“不行”，不能有效发挥其应有的作用呢？究其主要原因就是数据仓库技术没有做到与证券业务的有机融合 。 系统平台不统一 目前大部分券商所用的业务系统平台并不统一，如交易系统用一种软件，清算系统又用另一种软件，还有的证券公司中各家营业部所采用的业务系统的平台也不一样，而且大部分采用的都是分布的管理模式，这种情况造成了数据的分散、数据结构的多样。而数据仓库的基础是大量集中的、丰富的、按统一规则组织存放的数据，分散的、结构不同的数据使得数据采集困难，数据仓库不能有效地发挥其作用。 技术与业务部门欠协调 数据仓库的提出和应用通常都是技术部门在其中扮演重要角色，业务部门参与得较少，但实际上没有业务部门与技术部门之间的很好协调，数据仓库是不可能应用成功的。因为数据仓库技术是管理科学、计算机科学、网络科学和分析手段的大融合，从技术上来说数据库技术的发展已使数据仓库的实现并不困难，而关键在于怎样使用它。数据仓库的成功使用离不开管理思想和业务经验的完美结合，在有了相应的技术支持以后，只有同时具备丰富的业务经验和先进的管理思想的使用者才能成功使用数据仓库，得到有用的信息。 缺乏管理经验 数据仓库不乏失败的案例，如美国在对越战争中根据越军对美军攻击的时间和次数而得出了一个“越军在有月亮的晚上最易展开攻击”的无用结论。数据仓库使用时一个重要问题是建立模型，数据仓库的产品一般可使用多种建模方法，如关联法、依赖法、时序法、神经网络以及利用统计分析等等，然后利用模型去对问题进行分析得出相应结论，建立在数据仓库之上的系统都是决策支持系统。而要进行决策，针对一个具体的问题怎样分析，从什么角度进行分析，何种因素是主要的、何种因素是次要的，采用何种方法建模以及怎样建模都要依使用者的经验而定，这就要求使用者对相关的业务非常熟悉并具备相应的管理和分析能力，否则得出的结论就很可能是无用的。而对我国大部分券商而言，缺少的恰好就是这种经验，而且券商经营管理中的不规范也为数据仓库的成功应用增加了难度。 受政策影响较大 人们将市场对经济的自动调节比喻为“一只看不见的手”，而股市则是反映经济情况的晴雨表，经济学家一直试图通过对市场的研究找出经济发展的规律，数据仓库的主要效用之一也就是通过对已有数据的分析借以揭示市场内在的发展规律，从而得出市场可能的走向。但纵观中国证券市场十多年的风风雨雨，国家政策与宏观调控这只“看得见的手”在其中起了举足轻重的作用，当然这是由于我国证券市场先天基础不好，发展不规范使得国家不得不采取措施加以调整，但这也使得证券市场无可避免地打上了国家政策的烙印。这种情况下，单纯根据市场规律，用数据仓库进行分析得到的预测结果与实际情况就会有所偏差。 从“不行”到“行” 如何将数据仓库的“不行”变为“行”，使其在我国的证券业发展中发挥巨大的作用，是广大券商普遍关心的一个问题 。那么在找出“不行”的原因之后我们就可“对症下药”采取相应的措施了。 数据的集中统一是数据仓库应用的基础。首先要统一券商所用信息系统的平台，各营业部均应采用统一的系统平台，同时各业务系统也采用统一的平台，统一数据结构。并采用集中的经营管理模式，使所有的数据都按相同的结构集中存放在一起，方便数据采集，做好数据仓库应用的基础工作。 确立合理的数据模型是数据仓库应用的核心。电脑技术人员知道数据仓库可以“做什么”，业务人员则知道具体的分析要“怎么做”，为此应将技术部门与相关的业务部门进行很好的协调，充分发挥技术人员和业务人员的优势，根据证券业和本公司的具体情况选用合适的方法建立模型，这些模型经过检验正确后就可作为整个数据仓库的核心，为经营管理提供决策建议。 高效的应用系统是数据仓库应用的动力。数据模型建好以后，要使其发挥应有的作用就应在其上建立相应的应用系统，包括客户关系管理系统、市场分析和风险控制系统等等，只有当建立于数据仓库基础之上的应用系统在券商的发展中起了很好的作用以后，证券公司的老总们才能充分意识到数据仓库的重要性，这就是数据仓库应用发展的动力所在。 良好的外部环境是数据仓库成功应用的外部保障。令人欣慰的是国家已意识到证券市场健康稳定的重要性，证监会等领导机构对券商和上市公司的要求越来越严格，监管力度不断加强，这一切都促使中国股市朝健康稳定的方向发展。我们有理由相信随着我国证券市场的逐步规范，股市也必将按市场规律进行发展，数据仓库就会发挥越来越大的作用。 结束语 数据仓库的应用在国外取得了很大的成功，但中国与外国在数据仓库的应用环境方面有很大的区别，所以数据仓库在中国的应用成功的案例并不多。为了促进这项技术在证券业的成功应用，除了证监会等领导机构对证券市场进行规范为其创造良好的外部环境之外，更重要的是各证券公司注意业务系统平台的集中统一和技术与业务的有机融合，做好数据仓库应用的准备，勇敢面对加入WTO所带来的挑战。

『肆』 好！ 本人从事的是证券行业，想寻求一种软件，属于数据统计分析类的软件，相似的有SPSS SAS 这一类。

装个SAS太大啦
建议用stata、eviews或则spss就可以啦
网络上很有教程，相信以你的天赋很容易学会的
不会的再找我

『伍』 SPSS统计分析：在证券市场为了研究市场结构和市场绩效之间的关系,现建立如下回归模型

可以做的，你的数据呢？发过来吧
我经常帮别人做这类的数据分析

『陆』 论述四种主要的证券分析方法。

基本分析法、技术分析法、投资组合分析法和行为金融分析法。
基本分析方法又叫基本面分析,是根据经济学、金融学、会计学及投资学等基本原理，对决定证券价值和价格的基本要素进行分析,从而评估证券的投资价值,判断证券的合理价位,最终提出相应的投资建议的一种分析方法。任何资产都有其内在价值,当市场价格与其内在价值不相等时就会出现“定价错误”。基本分析方法的主要内容就是对能够影响证券价格的因素,如宏观经济、行业因素和公司具体因素三个层次进行分析。基本分析方法的优点主要是能够比较全面地把握证券价格的基本走势,适用于波动周期比较长的证券价格预测;缺点是对短线投资者的指导作用比较弱,预测的精度比较低。这些基本走势若能够预测出来,便不能够被轻易左右,可见基本分析方法适合于长线投资。
技术分析方法是以证券市场过去和现在的市场行为为分析对象,运用图表形态、逻辑和数学的方法,探索证券市场已有的一些典型变化规律,并据此预测证券市场的未来变化趋势的技术方法。该方法的基本假定是“历史会重演”。它以证券市场已有的价、量为基础,运用图示分析法,如K线类、切线类、波浪类;指标分析法,如趋向指标(DMI)、能量潮(OBV，又称平衡成交量法，是由格兰维尔于1963年提出。能量潮是将成交量数量化，制成趋势线，配合股价趋势线，从价格的变动及成交量的增减关系，推测市场气氛。)及乖离率(BIAS，是测量股价偏离均线大小程度的指标。)等;量价关系分析法,如古典量价关系理论、葛兰碧量价关系理论等。技术分析方法的优点是以市场数据为基础,对市场的反应比较直接,其结果也更接近市场实际,分析的结论时效性强对短线投资有很强的指导意义。其缺点是考虑问题的范围较窄,对市场的长远趋势不能进行有效判断。
对广大个人投资者来说，基本面分析和技术分析是最常见和最重要的方法，下面将这两种方法做一下比较。基本分析能够从逻辑的角度说明价格涨跌的原因,而技术分析在入市时机的选择上更有优势。一般相对而言,技术分析和基本分析相比,具有自身独特的优势:第一,技术分析可提前反映价格趋势的变化,具有领先优势。历史上一些最为著名的牛市或熊市在开始的时候,几乎找不到任何表明经济基础已改变了的资料,等到好消息或坏消息出笼的时候,新趋势早已形成。第二,技术分析可确定出入市时机。基本分析得出的结论虽带有预见性,但容易造成过早入市,技术分析法在这方面却可以充分发挥作用,当图表发出买入信号时,技术分析者可随时买入。尤其是在期货市场,其杠杆作用注定了时机的选择是交易成败的关键。时机不对,即使交易者对大趋势把握准确,仍然可能赔钱。第三,技术分析比较灵活,适用于任何交易媒介和任何时间尺度，并且技术分析法的适用面极广，它既可应用于股票市场,也可运用于期货、期权市场,外汇、黄金市场等。而基本分析在这一点上却很受限制,由于它进行的是因素分析,在分析某一市场之前,分析者必须成为这个市场的专家,了解这些市场的基本面情况,而经济基本面的资料太繁杂了,因此,基本分析者往往顾此失彼。第四,技术分析可以反映市场的心理和情绪。纯粹的基本分析法是一种逻辑方法,它假设投资者是理性的,而事实上金融市场的交易者在许多时候往往是非理性的,存在心理偏误,这些心理偏误会影响投资者的行为,从而对价格走势产生重要的影响。由于这些情绪的发展需要时间来完成,所以,技术分析者有机会在趋势的早期阶段辨识这些心理的变化,满怀信心地买进或卖出。
投资组合分析法是根据不同的证券具有不同的风险收益特征,通过构建多种证券的组合投资以达到投资收益和投资风险平衡的分析方法,在处理上，它通过求解在特定的风险条件下实现收益的最大化或在特定的收益条件下使得风险最低，来求得组合内各个证券的组合系数，进而进行组合投资的分析方法。它可以分为传统的证券组合分析方法和现代证券组合分析方法。传统分析方法是根据不同证券对相同的系统性风险的不同反应,来降低非系统性风险;而现代组合分析方法是一种数量化的组合管理方法,以实现投资收益和风险的最佳平衡,如马克维茨的均值方差模型、夏普和林特纳的资本资产定价模型和罗斯的套利定价理论。投资组合分析方法的优点是在投资分析中对风险进行分类和定量化描述,寻求收益和风险的制衡(trade-off),在理论上证明了组合投资可以有效降低非系统风险的同时,还能够运用定量化的方法来求解证券组合中各个证券的最佳比例关系,这样就克服了传统证券组合方法在确定各组合证券比例中的盲目性,从而实现投资收益和风险的最佳平衡。缺点是需要计算复杂模型；对证券市场的假定条件过于苛刻,甚至这些条件与实际市场存在很大差距，如果证券市场的发展不是很成熟的话,一些条件不可能满足;计算组合比例需要大量的数据支撑,而且模型没有考虑到有的证券之间根本无法构建投资组合。投资组合分析方法由于受到市场条件的限制,如交易成本的存在、对信息的了解度等,因此该方法比较适合于机构投资者,并且在配合基本面分析的情况下进行。由于考虑到了风险和收益的制衡,使证券组合的收益有时较低,但收益较稳定,比较适合于基金公司和社保公司资本的运作。
行为金融分析法源于20世纪80年代证券市场上不断出现了一些与经典理论相悖而经典理论无法解释的“异象问题,如周末现象(一些下个周一的信息提前反映到本周五的股票价格上)、假日现象等,一些投资者利用这些“异象”进行投资确实获得了超常收益。因此该方法是以这些“异象”为研究对象,从对标准金融理论的质疑开始,以行为科学为基础研究投资者的心理行为,进行投资决策的分析方法。该方法以古典金融理论的严格假定与现实市场相悖为出发点,如市场无摩擦、投资者是完全理性的,而在证券市场中并不是每一个投资者都会用投资理论中的复杂数学方法来推导所谓的理性与均衡价格来指导自己的投资行为,投资者并不总是根据基本面来进行投资决策,有时会根据噪音来决策,成为所谓的噪音交易者(noise traders)。行为金融分析方法的优点是能够使投资者在证券投资过程中保证正确的观察视角,特别是在市场重大转折点的心理分析上,往往具有很好的效果;缺点是该方法基于人的不同理性行为和心理假设,很难得到一个统一的结论用于指导投资者的行为。
总之，以上四种分析方法的使用都是有条件的，并且各有优缺点，要想在证券市场中获得稳定的利润,只靠一种分析方法来指导投资决策是不行的,甚至是要冒很大风险的,必须把上述几种方法结合起来使用。相信随着证券市场的不断发展,投资者会变得越来越成熟,对市场的洞察力也会越来越强,进而娴熟地综合运用各种分析方法，以最小的损失获取更大的收益。

『柒』 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。

『捌』 金融行业有哪些领域需要运用数据分析

您好，我也是金融行业的，之前在做数据采集和分析的时候也是找了很多方法，后来是找的前嗅，他们公司自己的数据分析系统，还是很好用的，你不妨试试，他是从几方面给我分析的：

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。
希望对你有用。

『玖』 对证券进行行业分析应该运用什么模型对其进行分析

现金流折现模型