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本书主要针对金融领域中的问题，介绍如何通过建立数学模型，并运用Matlab、Excel等软件工具进行计算的金融数据分析技术，通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者自己亲自体验，以便读者更好地掌握金融数据分析技术。希望本书的出版能为培养金融数据分析人才做出一点贡献，同时为大数据时代各行各业需要数据分析技术的人员提供参考。
目前我国出版的金融计算方面的教材大多只针对已经掌握金融知识的读者，重点介绍如何使用Excel、SAS、Matlab等软件进行计算，这类教材对于数学、统计、信息、计算机等非金融类专业的读者，需要花费大量时间补充金融知识。本书的特点是对每一个金融问题，首先简单明了地介绍相关金融知识，力求每章自成体系，不仅方便金融类专业的读者使用，更方便非金融类专业的读者使用。本书的另一个特点是通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者亲身体验。
内容简介
本书主要针对金融领域中的问题，介绍如何通过建立数学模型，并运用Matlab、Excel等软件工具进行计算的金融数据分析技术，通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者亲身体验，以便读者更好地掌握数据分析技术。
本书的主要内容包括金融数据库的基本概念，国内外常用金融数据库、Matlab和Excel等金融数据分析软件工具的使用、金融时间序列分析、金融风险价值计算、资产组合计算、金融衍生品定价计算、固定收益证券计算、信用评分与行为评分等。
本书可以作为应用型高等院校的金融学、金融信息、金融工程、金融数学等专业本科生的教材，也可作为需要金融数据分析技术的其他各专业本、专科生的教材。本书的特点是对每一个金融问题，首先简单明了地介绍相关金融知识，力求每章自成体系，因此特别适合数学、统计、信息、计算机等非金融类专业的读者。对数据分析技术感兴趣的其他读者，也可将本书作为参考书。
目录
目 录
第1章 金融数据库 1
1.1 金融数据库的概念 1
1.2 国内外常用金融数据库简介 5
1.3 锐思数据(RESSET/DB)使用简介 13
1.4 实验一：金融数据下载实验 27
本章小结 30
思考讨论题 31
第2章 数据分析软件工具 32
2.1 金融数据分析软件工具简介 32
2.2 Matlab及其金融工具箱 37
2.3 Matlab的基础知识 40
2.4 实验二：金融数据分析软件
使用实验 74
本章小结 75
思考讨论题 76
第3章 金融时间序列分析 77
3.1 金融时间序列 78
3.2 确定性时间序列分析 82
3.3 随机性时间序列分析 88
3.4 广义自回归条件异方差模型 107
3.5 实验三：金融时间序列分析实验 118
本章小结 119
思考讨论题 120
第4章 金融风险价值的计算 121
4.1 金融风险价值VaR模型 121
4.2 使用Excel计算风险价值VaR的
案例 130
4.3 使用Matlab软件计算
风险价值(VaR)的案例 135
4.4 实验四：金融市场风险的
VaR计算实验 162
本章小结 164
思考讨论题 165
第5章 资产组合的计算 166
5.1 资产组合基本原理 166
5.2 资产组合的有效前沿 176
5.3 用Excel进行资产组合计算的
案例 180
5.4 用Matlab进行资产组合计算的
案例 194
5.5 实验五：投资组合分析计算实验 210
本章小结 212
思考讨论题 213
第6章 金融衍生品的计算 214
6.1 金融衍生品 214
6.2 期权 220
6.3 Black-Scholes期权定价模型 227
6.4 Black-Scholes期权价格的
敏感性分析 233
6.5 期权定价的二叉树法 237
6.6 投资组合套期保值策略 241
6.7 实验六：金融衍生品定价
计算实验 248
本章小结 249
思考讨论题 250
第7章 固定收益证券计算 251
7.1 固定收益证券的基本概念 251
7.2 用Excel进行固定收益证
券分析案例 261
7.3 用Matlab进行固定收益证券计算 266
7.4 实验七：固定收益证券计算实验 276
本章小结 279
思考讨论题 279
第8章 信用评分与行为评分 280
8.1 信用评分与行为评分的基本概念 280
8.2 建立信用评分卡的统计学方法 283
8.3 信用评分的非统计学方法 303
8.4 行为评分模型及其应用 318
8.5 案例 328
8.6 实验八：个人信用综合评分实验 337
本章小结 353
思考讨论题 354
参考文献 355
精彩书摘
第1章 金融数据库
【学习要点及目标】
* 掌握金融数据库的概念。
* 了解金融数据库的起源、作用及分类。
* 了解国外金融数据库的概况和国内金融数据库的概况。
* 了解金融数据库的选择标准，会选择合适的金融数据库。
【核心概念】
数据 数据库 金融数据 金融数据库 金融数据库应用系统 金融数据服务产业
1.1 金融数据库的概念
随着我国金融信息化的不断推进和金融市场的快速发展，银行、证券交易所、证券公司、基金公司、期货交易所、黄金交易所、金融期货交易所等各类金融机构每天都产生大量的金融数据，最近几年，我国互联网金融蓬勃发展，第三方支付、P2P网贷、众筹融资、大数据金融服务等互联网金融企业每天也产生大量的金融数据，这些金融数据如同一座含有丰富信息和知识宝藏的矿山，等待我们去发掘。随着大数据、云计算、移动支付、数据科学、智慧金融等概念和技术的普及，使得人们越来越重视金融数据及其价值。
1.1.1 金融数据库的定义
金融数据库就是运用金融理论和计算机数据库技术，将金融机构运营过程、金融市场交易过程和互联网金融企业中产生的各种金融数据进行采集、加工整理，并按一定格式存储便于共享的金融数据集合。它常常与基于该数据库的查询检索、统计分析、模型建立、计算处理等信息技术支持和服务一起，构成金融数据库应用系统，形成金融数据(信息)服务平台，为金融投资、金融研究、金融教学等提供金融数据和相关服务。
1.1.2 金融数据库的起源
随着现代金融学和金融市场的发展，无论是进行金融投资，还是进行金融学研究和教学，都离不开金融数据。对于金融机构和互联网金融企业的从业人员来说，金融数据是他们进行金融投资活动和开展研究的必要基础。对于金融数学、金融统计学、金融工程学、金融信息学、计算金融学、实验金融学等学科领域，金融数据是一个重要的基础，研究者只有收集到全面、准确和完整的数据，才能进行有意义的经济与金融研究。
早期的实证研究者需要花费大量的时间自己进行数据收集整理，不仅影响了研究进度，而且常常因收集的数据不全面、也不一定准确，还会影响研究的结果。另一种情况是，有很多金融数据，普通研究者和普通研究机构难以搜集到，甚至根本无法搜集到，使相关研究无法进行。由于对金融数据的需求越来越迫切，人们越来越注重对金融数据的收集、整理和共享，以便减少重复劳动，降低金融数据收集的成本。于是，专门提供金融数据库的公司出现了，这是社会分工的结果。金融数据库和金融信息服务平台作为一种产品和一种服务，逐渐被人们所接受，并且诞生了一个新兴行业--金融数据服务业。
金融数据服务业是现代金融服务行业的基础和金融创新的源泉。在金融市场比较发达的国家，金融数据服务业的从业人数和资本投入规模都占整个金融服务业很大的一部分。金融数据服务行业在经营范围、安全性、保密性、可靠性和其他监管等方面都有严格的要求，其兼具金融和技术行业特点的性质，决定了其与其他信息服务和技术服务业的区别。由于金融数据和金融技术平台会同时用于银行、证券、保险和基金等不同的金融服务业，在中国金融行业分业经营分业监管的环境下，更显示出第三方独立的金融数据服务行业的必要性。按照目前互联网金融的分类，金融信息服务属于互联网金融六大主要类型之一，金融信息服务主要包括金融数据服务、信用信息服务、金融信息门户网等。我国的金融数据服务是互联网金融中发展最早且最成熟的类型，已有20多年的发展历史，不少金融数据服务企业已经是上市公司。
金融数据服务行业的主要业务范围是：对包括个人和企业数据在内的各种金融数据(包括一些用于评估企业和个人信用的非传统金融数据，如企业电子商务网站的浏览量、商品的关注时间、收藏率、交易量等数据，还有财经论坛、博客、微博、微信等文本数据)进行收集、汇总、标准化和发布；提供各种专业的数据定制服务；在原生金融数据的基础上发布相关指数和市场公共基础数据；搭建适用于金融及相关行业的信息技术平台，提供解决方案(包括金融交易系统、清算结算系统、风险控制系统、信息管理系统、数据整合/分析和报告平台、数据挖掘/处理和分析平台、建立和维护投资监控平台等)；利用金融数据开展金融分析、资产定价和风险评估；在金融数据基础上设计金融产品和搭建金融模型；研究资产定量管理方法和金融产品量化交易策略；提供与金融数据相关的咨询和外包服务等。
1.1.3 金融数据库的作用
金融数据库是为金融投资者、金融研究者提供的金融信息服务的基础，在金融投资活动和研究、金融实证研究和金融教学中都有十分重要的作用。
1．有效节约研究者搜集数据、整理数据的时间以提高研究效率
通过金融(研究)数据库提取所需数据可节省金融研究者收集数据、验证数据与计算数据的宝贵时间，提高研究效率。据统计，在没有完整、准确的金融数据库情况下，研究者一半以上的时间都花在收集、整理数据上，有时甚至会花费80%的时间用于金融数据的收集、整理，不仅效率低且易出错。并且，有很多金融数据，普通研究者和普通研究机构难以搜集到。有了金融数据库后，研究人员可以直接得到研究所需的金融数据，无需花费大量的时间进行相关金融数据的搜集整理，而且专门的金融数据库提供商，能够提供更为全面、更为完整和更为准确的高质量的金融数据，使学术研究尤其是实证研究的效率显著提高，成果明显增加。
2．降低研究者和研究机构的数据获取成本
与分别从不同的金融数据源机构购买数据比较而言，直接购买金融数据库，可大幅节省研究者，特别是研究机构的数据获取的资金成本，而且并不是所有的金融数据源机构都愿意出售零星小批量的数据。
3．可以为研究者提供各种专业的数据定制服务
金融研究者不仅需要原始的金融数据，有时也进行数据合并、变换、计算衍生指标等，甚至需要一些特别定制的金融数据，大量数据的整理计算的难度往往很大，需要一些技术含量高的信息处理技术，这些信息处理技术的学习也需要大量的时间投入，而提供金融数据库的专业的金融信息服务企业也提供各种专业的数据定制服务，包括特殊需求的数据整理、模型建立和计算程序体设计等服务，支持研究者的研究，让研究者可以专注于金融问题本身的研究。
4．采用同一金融数据库有利于研究结果的比较
如果每个研究者都使用自己搜集的数据，相关指标的计算处理标准不统一，其研究结果很难进行比较。而采用同一金融数据库，可使标准统一，有利于研究结果的比较。
5．为金融学教学提供辅助工具并帮助培养急需的相关人才
金融数据库为金融学教学提供了很好的辅助工具，教师可运用金融数据库的数据对各种理论、模型进行演示，使学生能够比较直观地掌握深奥的理论知识和分析方法，从而提高教学效率与质量。运用金融数据库的专业数据，还可以对经典文献、经典模型进行方便的检验，在检验的过程中发现"偏差"和不同市场的特色，从而构建自己的模型，在前人研究的基础上进行新的尝试，拓展研究思路，培养学生的创新能力。
最近几年，大数据已成为大家耳熟能详的名词，金融大数据如同一座含有丰富信息和知识宝藏的矿山，有待去发掘。随着大数据、云计算、移动支付、数据科学、智慧金融等概念和技术的普及，使得人们越来越重视金融数据及其价值。如何从海量的数据中挖掘出有价值的新信息，并发现帮助企业创造价值的新知识，是我国金融行业中信息技术与金融业务深度融合发展面临的主要课题，也是我国金融行业提高国际竞争力的关键。金融数据库有助于培养我国的金融企业和互联网金融企业都急需的能够综合运用数学理论、信息技术并精通金融业务的金融数据分析人才和金融数据挖掘人才。
1.1.4 金融数据库的分类
目前，金融数据库已经发展到比较成熟的阶段，国内外市场上已有各种金融数据库。按照不同的标准，可将其划分为多种类型。
(1) 按金融数据库的内容和用途的不同，分为行情咨询数据库和研究型数据库。
行情咨询数据库主要提供金融市场实时交易行情等咨询类数据，重点在保证金融市场数据的实时性、直接性、准确性，不需要对数据进行加工整理。数据库主要为投资者服务，使用对象以各类投资者为主。
研究型数据库是为研究人员提供服务，它不仅提供原始数据，还为研究者提供一系列对原始数据按专业标准进行深层加工整理得到的各类常用数据指标，包含研究人员需要的更为全面的数据，很多研究性金融数据库提供商还同时提供宏观经济数据，方便研究人员使用。
有的金融数据库提供商同时提供金融市场实时交易行情(包括高频数据)等咨询类数据和研究型数据，形成完整的数据服务平台。
(2) 按金融数据的种类不同，分为单一金融数据库和综合金融数据库。
单一金融数据库主要提供单一种类的金融市场的相关数据，如股票数据库、外汇数据库、债券数据库等，甚至还可以是专门的钢铁交易数据库等。这类数据库虽然数据范围相对狭窄，但是通常更加专业和精细，可以提供更为多样的衍生指标和专题数据。
综合金融数据库通常提供多个金融市场的相关数据。很多投资者特别是机构投资者都在多个金融市场进行投资，研究者也要进行跨市场研究，综合金融数据库正适合了他们的需求。
金融数据库的综合化已经成为一种趋势，越来越多的金融数据库提供商在不断扩大数据范围，同时提供利率、汇率、通货膨胀率等宏观数据，以及各类行业数据，甚至法律信息和与金融有关的政治、社会和科技信息。
1.1.5 金融数据库的选择标准
评价和选择金融数据库的标准主要有以下几个。
(1) 设计体系科学、合理。
(2) 数据内容完整、准确。
(3) 相关衍生指标计算正确。
(4) 使用方便，服务完善。
(5) 数据库的结构稳定。
(6) 数据更新及时。
选择金融数据库时，还要考虑数据的下载方式、对二次开发的支持、与研究和教学的适合度等，选择一个适合自己用途的金融数据库。
1.2 国内外常用金融数据库简介
1.2.1 国外金融数据库的概况
国际著名的金融数据库有美国芝加哥大学商研所金融研究中心的CRSP数据库(The Center for Research in Security Prices)、美国著名的信用评级公司标准普尔(Standard & Poor's)的Compustat数据库以及纽约交易所TAQ数据库等。
前言/序言
前 言
随着我国金融信息化的不断推进和金融市场的快速发展，银行、保险公司、证券交易所、证劵公司、基金公司、期货交易所、黄金交易所、金融期货交易所等各类金融机构每天都产生大量的金融数据。最近几年，我国互联网金融蓬勃发展，第三方支付、P2P网贷、众筹融资、大数据金融和金融信息服务等互联网金融企业每天也产生大量的金融数据，这些金融数据如同一座含有丰富信息和知识宝藏的矿山，等待我们去发掘。随着大数据、云计算、移动支付、数据科学、智慧金融等概念和技术的普及，使得人们越来越重视金融数据及其价值。如何从海量的数据中挖掘出有价值的新信息，并发现帮助企业创造价值的新知识，是我国金融行业中信息技术与金融业务深度融合发展面临的主要课题，也是我国金融行业提高国际竞争力的关键。目前我国的金融企业和互联网金融企业都急需大量能够综合运用数学理论、信息技术并精通金融业务的金融数据分析人才和金融数据挖掘人才。
本书主要针对金融领域中的问题，介绍如何通过建立数学模型，并运用Matlab、Excel等软件工具进行计算的金融数据分析技术，通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者自己亲自体验，以便读者更好地掌握金融数据分析技术。希望本书的出版能为培养金融数据分析人才做出一点贡献，同时为大数据时代各行各业需要数据分析技术的人员提供参考。
本书共分为8章。第1章主要介绍金融数据库的基本概念，国内外常用金融数据库；第2章主要介绍Matlab、Excel等金融数据分析软件工具的使用方法；第3章主要介绍金融时间序列分析；第4章主要介绍金融风险价值计算；第5章主要介绍资产组合计算；第6章主要介绍金融衍生品定价计算；第7章主要介绍固定收益证券计算；第8章主要介绍信用评分与行为评分。
目前我国出版的金融计算方面的教材大多只针对已经掌握金融知识的读者，重点介绍如何使用Excel、SAS、Matlab等软件进行计算，这类教材对于数学、统计、信息、计算机等非金融类专业的读者，需要花费大量时间补充金融知识。本书的特点是对每一个金融问题，首先简单明了地介绍相关金融知识，力求每章自成体系，不仅方便金融类专业的读者使用，更方便非金融类专业的读者使用。本书的另一个特点是通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者亲身体验。
本书的第1、2、4、6章以及第3章的部分内容由元如林编写，第3章的部分内容和第7章由李广明编写，第5章由罗远编写，第8章由关莉莉编写，全书的统稿和Matlab计算的内容由元如林完成。
在本书的编写过程中，我们参考了许多经济学和金融学的书籍，特别参考了许多应用数学软件如Matlab、SAS、SPSS、Excel等进行金融计算的书籍，还参阅了网上相关内容，也得到许多领导和同事的关心和帮助，在此一并向他们表示衷心的感谢！
由于编者水平有限，特别是本书的内容涉及多学科交叉，疏漏、不足和错误之处在所难免，恳请读者批评指正。
本书获得了中央与地方共建上海金融学院金融信息团队建设项目和上海金融学院教学质量工程(特色教材)项目的资助。
编 者
用户评价
最后，我想特别强调的是，这本书的语言风格和排版设计都非常适合高等院校的学生阅读。它没有使用过于生僻或晦涩的学术术语，而是用清晰、简洁的语言解释复杂的概念。每章节的开头都会清晰地阐述本章的学习目标，章节的结尾也会对本章内容进行总结，并给出相关的拓展阅读建议。这使得学习过程更加有条理，也便于回顾和复习。书中大量的图表和代码示例，更是使得枯燥的理论知识变得生动有趣。例如，在讲解Excel函数时，会附带函数说明和具体应用案例；在讲解Matlab代码时，会配有详细的注释，解释每一行代码的作用。这种精心设计的排版，极大地提升了阅读体验，让我能够更专注于学习内容本身，而不是被复杂的界面或晦涩的语言所困扰。总而言之，这本书是我在金融数据分析领域遇到的非常优秀的一本书，它不仅为我提供了扎实的理论基础和实践技能，更重要的是，它激发了我对金融数据分析的浓厚兴趣，让我对未来的学习和职业发展充满了信心。
评分这本书在讲解金融数据分析技术时，其逻辑结构和内容安排都非常合理，使得整个学习过程显得循序渐进，而不是一蹴而就的。作者显然非常了解金融学专业学生的学习需求和可能遇到的难点。首先，它从Excel这个相对容易上手的工具入手，逐步引入了数据清洗、整理、初步统计分析等基础技能。这部分内容非常实用，对于任何一个需要处理金融数据的学生来说，都是必备的技能。书中的Excel案例讲解非常细致，例如如何使用“查找与替换”功能批量修改数据，如何使用“条件格式”来突出显示异常值，如何使用“数据验证”来确保输入数据的准确性。这些看似微小的技巧，在实际操作中却能够极大地节省时间和精力，避免不必要的错误。我之前在处理一些大型数据集时，常常因为数据格式不统一、存在缺失值等问题而花费大量时间进行手动修改，而这本书中的相关章节，为我提供了一套系统性的解决方案。尤其是在处理金融时间序列数据时，如何对数据进行对齐、插值，如何进行收益率的计算，书中都有清晰的指导。这为后续更复杂的建模打下了坚实的基础。
评分这本书在Matlab部分的讲解更是让我眼前一亮。Matlab作为一款强大的科学计算软件，其在金融建模领域的应用潜力巨大，但对于初学者来说，其学习曲线还是相对陡峭的。然而，《金融数据分析技术》一书以一种非常友好的方式，将Matlab的复杂功能分解为易于理解的模块。它不仅仅列举了Matlab的语法和函数，更重要的是，它将这些技术与具体的金融问题紧密结合。例如，在讨论时间序列分析时，书中详细介绍了如何利用Matlab进行ARIMA模型的构建、参数估计和预测，并提供了完整的代码示例。这对于我们理解模型的原理、掌握模型的实现过程起到了至关重要的作用。我之前阅读过一些关于时间序列分析的书籍，虽然理论讲解得很透彻，但一旦到了实际编程操作，就感觉无从下手。而这本书则不同，它提供了一步步的代码指导，甚至连一些细节的参数设置都给出了合理的解释。更令人称道的是，书中还涉及了一些更高级的金融模型，比如资本资产定价模型（CAPM）的实证检验、因子模型分析、以及一些基本的蒙特卡洛模拟方法。这些都是金融学专业学生在进行实证研究或金融工程设计时不可或缺的工具。通过书中详细的案例分析，我能够清楚地看到如何利用Matlab来验证理论假设，如何量化风险，如何进行投资组合优化。这种“理论+实践”的教学模式，极大地激发了我学习的兴趣和动力，让我不再害怕面对复杂的数学模型和编程代码。
评分这本书最让我感到惊喜的是它对数据可视化在金融分析中的重视程度。在金融领域，清晰、直观的数据呈现方式往往能够事半功倍。传统的教材往往侧重于数值计算和模型推导，对于如何将分析结果有效地可视化，往往一带而过。而《金融数据分析技术》一书则在这方面给了我很大的启发。书中不仅介绍了Excel在图表制作方面的各种技巧，从基础的折线图、柱状图，到更复杂的散点图、箱线图，都进行了详尽的讲解。更重要的是，它将这些图表与金融数据的特性相结合，例如如何利用折线图来展示股票价格的走势，如何利用散点图来分析资产收益率之间的关系，如何利用箱线图来比较不同资产的收益率分布。这些可视化的方法，能够帮助我更直观地理解数据的特征和规律。而在Matlab部分，书中也提供了丰富的可视化函数和示例，例如如何绘制时间序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF），如何绘制模型的残差图，如何进行三维图形的绘制以展示多变量之间的关系。这些强大的可视化工具，不仅能够帮助我更好地理解模型的结果，也能够帮助我向他人清晰地传达我的分析发现。在我的毕业论文研究中，我遇到的一个挑战就是如何将复杂的模型结果以一种易于理解的方式呈现给导师和评审委员会。这本书中提供的可视化技巧，无疑为我提供了宝贵的思路和方法，让我能够更自信地展示我的研究成果。
评分在Matlab的部分，《金融数据分析技术》这本书更是将学术的严谨性与实践的可操作性完美结合。它没有回避Matlab在金融建模中的一些复杂算法，而是将其分解成一个个清晰的步骤，并配以详实的Matlab代码示例。我尤其欣赏书中关于时间序列分析的章节，它详细讲解了AR、MA、ARMA、ARIMA模型的构建原理，以及如何在Matlab中进行模型的估计、诊断和预测。更重要的是，它还引入了GARCH模型来捕捉金融时间序列的波动率集群现象，这对于理解和量化金融市场的风险至关重要。书中提供的代码不仅仅是简单的“复制粘贴”，它还附带了详细的注释和解释，让我能够理解每一行代码的含义和作用。例如，在进行单位根检验以判断时间序列的平稳性时，书中不仅给出了ADF检验的Matlab实现，还解释了检验的统计原理和结果的解读。这让我不再仅仅停留在“会用”的层面，而是能够“理解”和“灵活运用”。此外，书中还涉及了因子模型、协整分析、以及一些基本的金融计量模型，这些都是金融学研究中最常用的分析工具。通过书中丰富的案例，我能够看到这些模型是如何在实际金融数据中被应用的，如何被用来解释资产收益率的驱动因素，如何进行风险管理。这种深入浅出的讲解方式，极大地降低了学习Matlab在金融领域应用的门槛。
评分读完这本书，我最大的感受就是它真正意义上打通了“理论”与“实践”的隔阂。我是一名即将毕业的金融学硕士，在撰写毕业论文的过程中，遇到了很多在数据处理和模型构建上的困难。很多教材或者网上的资料，要么是理论讲得云里雾里，要么是代码写得晦涩难懂，让人看了却无从下手。这本书就完全不同了，它以一种非常务实和接地气的方式，将金融学理论与Excel和Matlab这两个最常用、最强大的数据分析工具相结合。书中对于Excel的讲解，远不止于基础的公式和函数，它深入到了如何利用Excel进行复杂的数据清洗、数据预处理，如何通过数据透视表进行多维度的数据汇总和分析，以及如何制作出专业、直观的金融图表，这对于我们日常进行数据探索和初步分析非常有帮助。我印象特别深刻的是，书中关于Excel在案例分析中应用的部分，比如如何用Excel来计算股票的日收益率、计算均值、方差、标准差，以及如何通过Excel的统计分析工具箱来进行一些基础的回归分析。这些看似简单的操作，在实际操作中能够极大地提高效率，并且能够快速地对数据有一个初步的认识。这本书将这些方法与实际的金融数据紧密结合，让我能够立即看到它们的应用价值。
评分当Excel的技能积累到一定程度后，本书便自然而然地引入了Matlab。这是一种非常聪明的过渡方式，因为Matlab在处理大型数据集和进行复杂建模时，其优势更加明显。书中对Matlab的讲解，并没有仅仅停留在语法层面，而是将重点放在了如何利用Matlab来解决实际的金融问题。我尤其喜欢书中关于“回归分析”的章节，它不仅讲解了线性回归的原理，还介绍了多元回归、加权最小二乘法等高级方法，并且提供了如何在Matlab中进行模型估计、假设检验、系数解读等详细步骤。例如，在进行股票收益率与宏观经济变量之间关系的研究时，书中提供了完整的Matlab代码，展示了如何构建回归模型，如何检验解释变量的显著性，如何解读回归系数的经济含义。这让我能够清晰地看到，如何将理论模型转化为可执行的代码，并从中提取有价值的研究结论。此外，书中还引入了时间序列分析中的重要概念，如单位根检验、协整检验等，并提供了相应的Matlab实现。这些内容对于理解金融市场的动态行为至关重要，并且对于金融专业的学生撰写实证研究论文非常有帮助。
评分《金融数据分析技术》这本书在内容的选择上，充分体现了金融学专业的核心要求。它涵盖了从基础的描述性统计分析，到复杂的计量经济学模型，再到一些前沿的金融工程应用。例如，在关于“风险管理”的部分，书中介绍了如何利用VaR（Value at Risk）模型来量化投资组合的风险，并提供了Excel和Matlab两种实现方式。这让我能够从不同的角度去理解和应用风险管理工具。在Excel中，通过一些公式和图表，我们可以大致估算出VaR；而在Matlab中，则可以通过更复杂的模拟方法，例如蒙特卡洛模拟，来获得更精确的风险度量。这种不同工具的对比和结合，让我对金融风险有了更深刻的认识。此外，书中还涉及了投资组合优化、期权定价等内容，这些都是金融学专业的核心课程。书中通过具体的案例，例如利用Excel和Matlab来构建一个最优投资组合，或者使用Black-Scholes模型来计算期权价格，将这些复杂的理论知识具象化，让我能够亲手去实践，去体验金融建模的乐趣。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我对金融学的学习兴趣和理解深度。
评分我最近入手了一本名为《金融数据分析技术：基于Excel和Matlab（高等院校金融学专业系列教材）》的书，不得不说，这本书的内容深度和广度都给我留下了深刻的印象。我是一名金融学专业的在读硕士生，在学习过程中，一直觉得理论知识与实际操作之间存在着一道难以跨越的鸿沟。尤其是面对海量的金融数据，如何有效地进行分析，提取有价值的信息，并将其转化为决策依据，一直是困扰我的难题。许多现有的教材往往侧重于理论的推导，或是过于笼统地介绍一些工具，但缺乏系统性的、能够指导实际操作的案例和方法。这本书的出现，恰好弥补了这一不足。它不仅仅是一本枯燥的教科书，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地带领读者进入金融数据分析的殿堂。从Excel的基础数据处理能力，到Matlab强大的数理统计和计量经济学建模功能，本书都进行了详尽的讲解。特别是Excel部分，它并没有停留在最基础的函数运用，而是深入探讨了数据透视表、图表制作、数据验证等高级功能，并将其巧妙地应用于金融数据的清洗、整理和可视化，这对于我们日常的金融研究工作来说，无疑大大提高了效率。我尤其喜欢其中关于Excel在基础统计分析方面的应用，比如如何利用Excel快速计算均值、方差、标准差、协方差以及相关系数，这些基本功虽然看似简单，但在实际数据分析中却是至关重要的第一步。书中通过一系列贴近实际的金融案例，例如股票价格序列的波动性分析、资产收益率的分布特征检验等，将这些Excel技巧的应用场景展现得淋漓尽致，让我能够立刻将学到的知识付诸实践，解决了之前在数据处理阶段遇到的不少瓶颈。
评分这本书的另一个亮点在于它对“数据驱动”这一现代金融分析理念的强调。在当今时代，金融市场的信息越来越透明，数据的重要性也日益凸显。能够有效地从海量数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为商业决策，是衡量一个金融专业人才能力的重要标准。这本书正是围绕着这一核心理念展开的。它不仅教授了如何使用Excel和Matlab进行数据分析，更重要的是，它引导读者去思考“为什么”要进行这些分析，以及“如何”将分析结果应用于实际的金融场景。例如，在介绍股票价格趋势分析时，书中不仅会讲解如何绘制折线图，还会引导读者去思考，这些图表揭示了市场的哪些信息，这些信息对于投资者意味着什么。在讲解回归模型时，书中会强调如何解读模型的统计显著性和经济显著性，以及这些结果如何指导投资决策。这种“授人以渔”的教学方式，让我不再仅仅是一个被动的学习者，而是能够主动地去思考和探索。它培养了我对数据敏感性的同时，也提升了我运用数据解决实际问题的能力。
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