金融分析工具比较
三大金融分析工具比较
提供很多常用统计方法，但是分析功能仍然有所欠缺
编程灵活性
使用S语言可以很方便编写自己的算法，得到你想要的结果
对于数据预处理、操作方面具有很强大的灵活性，但是对于统计分析功能灵活性不强，只能通过设置不同参数来改变输出结果。
三大金融分析工具比较：SAS、S-PLUS、SPSS
性能方面
S-PLUS
SAS
SPSS
价格
基本模块（涵盖了几乎所有功能）：1-2万人民币，
基本分析模块，包括SAS Base/Stat/等：第1年8万以上人民币。以后每年使用都必须缴纳第一年费用的55%作为年费。其余EM/OR/QC/AF等模块则需另外付费。
SPSS Trends强大的时间序列分析工具，用于预测分析
SPSS Exact Tests得到甚至是小规模数据的正确p-值
GOLDMineR顺序和分类变量回归
TextSmart快速、精确、完整地分析开放式文字问题
Amos用强大易用的结构化方程模型突破回归和因子分析的极限
DeltaGraph即刻得到世界级的图形
3.创新的S-Plus Graphlets技术让使用者能够对图形逐层下探观察数据。放大图像可以看到局部信息，将鼠标放在站点上，可以查看位置和标签，你还可以连接到Web上查看即时的读数。
SAS的图形功能一般
利用SPSS可以生成数十种基本图和交互图。交互图可有不同风格的二维、三维图。交互图包括条形交互图、点形交互图、线形交互图、带形交互图、饼形交互图、箱形交互图、误差条形交互图、直方交互图和散点交互图等。图形生成以后，可以进行编辑。
美股投资中的技术分析工具介绍
美股投资中的技术分析工具介绍在现代金融市场中，投资者采用各种不同的方法来预测股票价格的未来走势。
技术分析是其中一种常用的方法，它通过研究过去股票价格的走势，借助各种技术指标和图表模式来预测未来的股票走势。
在美国股票市场，有许多常用的技术分析工具，本文将介绍几个重要的工具。
一、移动平均线（Moving Average）移动平均线是技术分析中常用的工具之一，它通过计算股票价格在一定时间范围内的平均值来帮助分析股票的趋势。
常见的移动平均线有简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）两种。
简单移动平均线是将一定时间范围内的股票价格相加，再除以该时间范围的天数得到平均值。
例如，20日简单移动平均线是将过去20个交易日的收盘价相加，再除以20。
简单移动平均线能够帮助判断股票价格的长期趋势。
指数移动平均线与简单移动平均线类似，但是它给予了最近的交易日更高的权重，能够更敏感地反映最新的价格变动。
指数移动平均线通常用于短期预测。
二、相对强弱指标（Relative Strength Index，RSI）相对强弱指标是一种用于衡量股票价格超买超卖情况的技术指标。
RSI范围从0到100，当RSI大于70时，表示股票被过度买入，可能会面临调整；当RSI小于30时，表示股票被过度卖出，可能会面临反弹。
通过观察RSI的数值变化，投资者可以得到一些买入卖出的信号。
三、随机指标（Stochastic Oscillator）随机指标是一种衡量股票价格在一段时间内相对于其价位范围的位置的技术指标。
随机指标通常在0到100之间波动，它利用最高价和最低价之间的比例来计算一个相对指标。
当随机指标位于低位（一般为20以下）时，意味着股票可能被低估，投资者可以考虑买入；当随机指标位于高位（一般为80以上）时，意味着股票可能被高估，投资者可以考虑卖出。
四、MACD指标（Moving Average Convergence Divergence）MACD指标是一种通过计算两个移动平均线的差异来判断股票价格趋势状况的技术指标。
金融学常用数据库及其功能特点
金融学常用数据库及其功能特点金融学作为一个广泛的学科领域，其研究对象主要集中在金融市场、金融机构和金融工具等方面。
在研究过程中，金融学者需要大量的数据来支撑模型构建和实证研究。
因此，金融学常用的数据库成为了他们必不可少的工具之一。
本文将介绍几种金融学常用的数据库及其功能特点。
一、Thomson Reuters EikonThomson Reuters Eikon是一款金融分析和市场数据平台，为金融学者提供了全球范围内的金融数据和分析工具。
该数据库包含了超过300万种金融工具，5000多个指数和700多个交易所的实时数据。
此外，Eikon还提供了全球主要金融市场的新闻、分析和研究报告等内容，支持用户进行深入分析和研究。
二、Bloomberg TerminalBloomberg Terminal是一种全球性的金融数据平台，为金融学者提供了实时的市场数据、新闻、研究报告和分析工具等。
该数据库包含了全球超过400万种金融工具和市场数据，覆盖了股票、债券、期货、外汇、商品等各个领域。
Bloomberg Terminal还提供了各种数据图表和分析工具，帮助用户进行深入的数据分析和研究。
三、DatastreamDatastream是一款综合性的金融数据库，为金融学者提供了丰富的宏观经济数据、市场数据和公司财务数据等。
该数据库包含了全球150个国家和地区的经济数据和指标，以及超过45,000家上市公司的财务数据。
Datastream支持用户进行数据分析、图表绘制和报告撰写等功能。
四、Capital IQCapital IQ是一款全面的财务数据分析平台，为金融学者提供了大量的公司财务数据、市场数据和宏观经济数据等。
该数据库包含了全球超过60,000家上市公司的财务数据和分析工具，以及超过30,000个指标和数据系列。
Capital IQ支持用户进行公司和行业比较、财务模型构建和风险分析等功能。
综上所述，金融学常用的数据库具有全球范围内的数据覆盖和实时性的特点，为金融学者的研究提供了重要的支撑。
金融分析常用工具
金融分析常用工具概述金融分析是对财务状况和运营绩效进行评估的关键过程。
在金融领域，存在着许多不同的工具和技术，用于帮助分析师理解和评估不同的金融数据。
本文将介绍一些常见的金融分析工具，它们在金融行业中被广泛使用。
1.财务比率分析财务比率分析是金融分析中的重要部分。
它通过计算和比较不同财务指标的值，帮助分析师评估公司的财务状况和绩效。
常见的财务比率包括：流动比率：用于评估公司的支付能力，计算公式为流动资产除以流动负债。
速动比率：用于评估公司的流动资产中的现金和其他现金等价物相对于流动负债的比例。
利润率：用于评估公司的盈利能力，计算公式为净利润除以销售收入。
资产回报率：用于评估公司对投资的回报，计算公式为净利润除以总资产。
2.趋势分析趋势分析是通过对历史数据进行比较，确定金融数据的发展趋势，从而帮助分析师预测未来的表现。
常见的趋势分析工具包括：时间序列图表：通过绘制数据随时间变化的图表，分析数据的趋势和周期性。
移动平均线：通过计算数据的移动平均值，平滑数据并显示长期趋势。
季节调整指数：通过去除季节性因素，分析数据的真实趋势。
3.资本预算分析资本预算分析用于评估投资项目的可行性，帮助投资者决定是否值得进行投资。
常见的资本预算分析工具包括：内部回报率（IRR）：用于衡量投资项目的回报率，与项目的成本和收益相关。
净现值（NPV）：用于评估投资项目的现金流量，并计算项目的净现值。
收益期限：用于计算项目的回收期，即项目投资的成本需要多长时间才能收回。
4.市场调研工具市场调研是金融分析的重要组成部分，通过分析市场数据和趋势，帮助分析师了解市场和行业的情况，以及预测未来的变化。
常见的市场调研工具包括：市场调查问卷：通过收集数据和意见，了解消费者喜好和需求。
SWOT分析：分析公司的优势、劣势、机会和威胁，评估公司的竞争力和潜在风险。
Porter五力模型：通过评估行业的竞争力和市场结构，帮助分析师理解行业的竞争环境。
金融理财工具及其运用
财务计算器的运用原则-2
输入数字时，如投资、存款、生活费用支出、 房贷本息支出都是现金流出，输入符号为负； 收入、赎回投资、借入本金都是现金流入，输 入符号为正。
期数以月计算时，要输入月利率，年金部分也 要输入月现金流量。期数以年计算时，要输入 年利率，年金部分也要输入年现金流量。
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财务计算器的运用原则-3
假设发生在期初。收入的取得、每期房贷本息 的支出、利用储蓄来投资等等，通常都假设发 生在期末。若试题中特别注明发生在期初或期 末，则以试题中注明的条件为准。
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例题1：已知现值、市场利率、时间， 求每期支付PMT
你的客户向银行贷款100万元，房贷利率是6.5%，期限20年， 每月本息平均摊还，问他的月供额是多少?
9% 1.090 1.188 1.295 1.412 1.539 1.677 1.828 1.993 2.172 2.367 2.580 2.813 3.066 3.342 3.642
10% 1.100 1.210 1.331 1.464 1.611 1.772 1.949 2.144 2.358 2.594 2.853 3.138 3.452 3.797 4.177
3% 1.030 1.061 1.093 1.126 1.159 1.194 1.230 1.267 1.305 1.344 1.384 1.426 1.469 1.513 1.558
4% 1.040 1.082 1.125 1.170 1.217 1.265 1.316 1.369 1.423 1.480 1.539 1.601 1.665 1.732 1.801
一般都是 在期初支出
年 金 求期初年金现值系数,则查表时期数要减1期，系数+1
IAS39与IFRS9金融资产分类比较分析
IAS39与IFRS9金融资产分类比较分析国际会计准则委员会iasc于1999年5月出台ias39《金融工具：确认与计量》，2001年4月国际会计准则委员会iasc改组为国际会计准则理事会imsb iasc及imsb多次修订了ias39o 截止到2004年修订后的ias39将金融资产分为了以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产、持有至到期投资.贷款和应收款项.可供出售的金融资产四类。
迫于金融危机重大影响的压复杂性的要求及金融稳定理事会的建议国际会计准则理事会于2009年7月发布草案《金融工具：分类与计量》，继而于2009年月发布了国际财务报告准则第9号(ifrs9)《金融工具》。
力，并为响应二十国集领导人降低金融工具会计ifrs9将金融资产分为以摊余成本后续计量的金融资产和以公允价值后续计量的金融资产两粪本文旨在深入分析ias39与ifrs9尖于金融资产分类方法的不同，并为我国是否采用ifrs9金融资产分类方法提出建议。
一、ias39金融资产的四分类法(―)ias39金融资产的分类基础i“39金融资产的分类基础，是基于管理层持有金融资产的目的与能力并结合金融资产的特征与所処市场环境而判定的。
图1描述了据ias39如何以管理层持有金融资产的目的、能力、金融资产自身的特点及所処市场环境来判定金融资产类别的。
由图1 可知，金融资产分类标准以管理层持有金融资产的目的为主，并将此目的划分为四类，金融资产归入相应的四类同一标的金融资产在管理层不同的持有目的下划入不同的金融资产类另IJ,比如权益类的金融资产在以短期获利为目的下划入以公允价值计量变动计入当期损益的金融资产类否则划入可供出售金融资产类；债权类的金融资产在不同的持有目的下可以划入四类金融资产。
由此可见,ias39的金融资产分类标准具有主观性的特点,缺乏客观约束力。
而且分类标准复杂，界限模糊。
四类金融资产都具有各自的判定标准，但各判定标准之间的界限模糊。
经济分析工具
经济分析工具1.货币先行模型（Cash in advance model或CIA model）货币先行模型的概述当代西方宏观经济学中另一广泛使用的是货币先行(cash in advance或CIA)模型。
该模型由克拉奥(Clower，1967)首先提出，其前提是消费必须用货币来购买。
从技术上讲，这相当于给模型增加了一个现金约束。
克拉奥之后，大卫·斯托克曼(David Stockman，1981)发展了不仅消费品而且投资品也要用货币来购买的模型，罗伯特·卢卡斯（Robert E.Lucas）和斯道克曼(1983，1987)此后又将消费品分为必须用现金购买(现金物品)和可用信贷购买(信贷物品)的两部分。
CIA模型的优点在于它在保持动态最优分析的同时可以很容易地推导出货币需求。
该模型前提是消费必须使用货币来购买。
为了达到这一目的，克拉奥在模型中假设了一个货币在先约束，即物品购买量受先前换取的货币量的约束。
这是人们预算约束之外的另一约束。
它隐含着两种限制：其一，货币为购买物品的唯一媒介；其二，货币必须在物品交换之前换取。
Clower 之后，Stockman发展了不仅消费品而且投资品也要用货币来购买的模型。
货币先行模型的内容不考虑不确定性，代表性行为人的目标函数可写作：(1)式中，β为贴现率，效用函数u(·)为连续可微、严格递增的凹函数。
行为人通过消费和资产选择使目标函数极大化。
为简单起见，下面我们不考虑资本，假定债券是除货币外的惟一金融资产。
以名义量表示的该极大化问题的约束条件为：式中，T t为来自于政府的净转移收入，B t− 1是行为人在t—1期持有的t期到期的债券，I t− 1是t—1到t期的名义债券收益，其他变量的含义相同。
用t期物价水平去除上式，得到以实际量表示的约束：(3)式中，τt= T t/ Pt，，行为人在t+1期的全部资源为：(4)除了上述限制之外，CIA模型增加了1个货币先行约束：即t期的消费支出不能超过持有至t期的实际货币余额加期初得到的转移支付。
财务公司的金融市场分析工具介绍
财务公司的金融市场分析工具介绍在当今复杂多变的金融市场中，财务公司扮演着至关重要的角色。
为了更好地分析市场趋势，制定有效的投资策略，财务公司需要借助各种金融市场分析工具。
本文将介绍几种常见的金融市场分析工具，帮助财务公司了解如何利用这些工具提高市场分析能力。
一、技术分析工具1. 蜡烛图分析蜡烛图是一种显示金融市场价格走势的图表。
通过分析蜡烛图，财务公司可以了解到市场的价格波动情况、趋势转折点以及支撑阻力位等重要信息。
财务公司可以借助蜡烛图分析工具来判断市场的买入卖出时机。
2. 移动平均线移动平均线是一种通过计算一段时间内的平均价格来判断市场走势的工具。
财务公司可以使用不同时间段的移动平均线来分析市场长期趋势和短期波动情况，进而进行投资策略的制定。
3. 相对强弱指标（RSI）相对强弱指标是一种衡量市场买卖力量是否均衡的指标。
财务公司可以通过RSI指标来分析市场的超买超卖情况，以及市场价格的回调和反弹时机。
二、基本面分析工具1. 财务报表分析财务报表是一种反映公司财务状况和业绩的重要文件。
财务公司可以通过分析财务报表中的利润表、资产负债表和现金流量表等，全面了解公司的盈利能力、偿债能力以及经营活动情况，从而判断公司的投资价值。
2. 宏观经济数据分析财务公司还可以根据宏观经济数据来分析市场趋势。
比如国内生产总值、通货膨胀率、失业率等指标，这些数据可帮助财务公司了解当前经济状况及发展趋势，为投资决策提供参考依据。
三、量化分析工具1. 技术指标技术指标是一种通过对市场价格和成交量等数据进行运算得出的指标。
常见的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标、随机指标等。
财务公司可以根据技术指标的数值来判断市场的买入卖出时机。
2. 多因子模型多因子模型是一种通过考虑多个因素来预测资产收益的模型。
财务公司可以利用多因子模型来分析市场的整体走势，并据此调整投资组合的配置。
综上所述，财务公司在金融市场分析中可以借助各种工具来提高分析能力。
企业估值方法：DCF模型与相对估值法
企业估值方法：DCF模型与相对估值法企业估值是指确定一家公司或企业的价值的过程，是投资者、投资银行和企业管理者常用的金融分析工具之一。
企业估值方法有很多种，其中比较常用的包括DCF模型（现金流折现模型）和相对估值法。
本文将详细介绍这两种方法的步骤和应用。
一、DCF模型（现金流折现模型）：DCF模型是一种基于未来现金流量的估值方法，它通过将未来现金流量折现到当前的价值，来确定企业的估值。
步骤如下：1. 确定估值时间段：首先需要确定估值的时间段，通常是3-5年。
2. 估计未来现金流：在确定时间段内，需要对未来现金流进行估计。
这包括收入、支出、运营成本、税收等。
3. 选择适当的贴现率：贴现率是用于折现未来现金流的利率，通常是企业的加权平均资本成本（WACC）。
4. 计算现金流的现值：将未来现金流按照相应的贴现率折现到当前价值。
5. 估计企业持有期价值：持有期价值是指在估值时间段结束后，企业的价值。
6. 计算企业估值：将所有现金流的现值相加，并加上持有期价值，得出企业的估值。
二、相对估值法：相对估值法是一种通过比较一家公司与其他相似公司估值指标的方法来确定估值的方法。
步骤如下：1. 确定可比公司：首先需要选择与目标公司相似的可比公司，这些公司通常属于同一行业，规模相仿，并且面临相似的市场环境。
2. 选择估值指标：常用的估值指标包括市盈率（PE），市净率（PB），市销率（PS）等。
3. 收集数据：收集目标公司和可比公司的估值指标数据，并进行整理。
4. 计算相对估值：将目标公司的估值指标与可比公司的指标进行比较，并计算相对估值。
5. 修正因素：根据目标公司与可比公司之间的差异，调整目标公司的估值指标。
6. 估算企业估值：根据修正后的估值指标，计算出目标公司的估值。
DCF模型和相对估值法各有其优缺点。
DCF模型考虑了未来现金流的折现，更具科学性和准确性，但对于未来现金流的预测有很大的不确定性。
相对估值法更加简单和直观，但要求选择合适的可比公司，并且对被比较的公司进行适当的修正。
两种金融工具会计核算比较
浅谈两种金融工具会计核算比较摘要：《企业会计准则第22号—金融工具的确认和计量》对交易性金融资产以及可供出售金融资产做了具体的规定，这两种工具具有各自不同的会计处理方法。
本文以新会计准则为背景对交易性金融资产与可供出售金融资产进行了简单的分析与比较。
关键词：交易性金融资产；可供出售金融资产；会计核算；比较中图分类号：f830 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2012）08-0-01一、交易性金融资产与可供出售金融资产概述《企业会计准则第22号—金融工具的确认和计量》将金融资产分为了以下四类：以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产、持有至到期投资、贷款和应收款项、可供出售金融资产。
交易性金融资产便属于以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产，它主要是指企业为了近期内出售而持有的资产，企业持有该项资产以便从金融工具的短期价格波动中获利。
根据会计准则的规定，我们可以将划分为交易性金融工具的情形归纳为以下三种：1.准备在短期内出售的金融资产或准备在短期内回购的金融负债。
2.衍生工具包括衍生金融资产和衍生金融负债。
但是，被指定且为有效套用期工具的衍生工具、属于财务担保合同的衍生工具、与在活跃市场中没有报价且其公允价值不能可靠计量的权益工具投资挂钩并需通过交付该权益工具结算的衍生工具除外。
3.有客观证据表明企业采用短期获利方式进行集中管理的可辨认金融工具组合的一部分。
可供出售金融资产是指未被划分为“以公允价值计量且其变动计入当期损益的非衍生金融资产”或“持有至到期投资”或“贷款和应收款项”的其他非衍生金融资产，它们或是在初始确认时即被指定为可供出售金融资产，或是在初始确认以后因原本划分为“持有至到期投资”的金融资产不再符合该类的定义而被重新分类为可供出售金融资产。
该类金融资产主要分为两类：1.在活跃市场中没有报价且其公允价值不能可靠计量的权益工具投资，以及与该权益工具挂钩并需要通过交付该权益工具结算的衍生金融资产。
十大金融工具的分析与比较
十大金融工具的分析与比较一、引言金融工具作为金融市场的重要组成部分，对于实现资金的流动和风险的分散起到了重要的作用。
本文将对市场上常见的十大金融工具进行分析与比较，以便读者更好地了解这些金融工具的特点和优劣之处。
二、国债国债是国家政府作为筹集资金的一种债务工具。
与其他金融工具相比，国债具有安全性高、流动性好、利率相对稳定等优点。
然而，由于国债的收益较低，投资者的回报相对较少。
此外，国债也面临着市场利率上升导致的价格下降风险。
三、货币市场基金货币市场基金是一种由金融机构发行的、具有较低风险性的投资工具。
货币市场基金的主要特点是流动性好、收益稳定，适合短期资金管理和风险规避。
然而，由于货币市场基金的收益率通常低于通货膨胀率，对于长期投资来说回报较为有限。
四、股票股票是公司为筹集资金而发行的一种权益类金融工具。
投资股票具有较高的回报潜力，同时也伴随着较高的风险。
股票的价格波动较大，投资者可能面临资金亏损的风险。
此外，投资股票也需要对公司的业绩和市场信息有较好的把握能力。
五、债券债券是企业或政府以筹集资金为目的发行的债务工具，可以被视为借出资金的债权凭证。
相比于股票，债券的回报更为稳定，安全性也较高。
然而，由于债券的收益率一般较低，投资者的回报相对有限。
六、期货期货是指约定在未来某个时间以约定价格买卖标的物的金融合约。
期货市场具有较高的流动性和较高的交易量，投资者可以通过期货市场进行风险管理和套利交易。
但是，期货市场的交易风险较大，投资者需要具备较强的市场分析及风险控制能力。
七、期权期权是在约定的时间内，以约定的价格买入或卖出标的资产的权利。
与期货相比，期权的购买成本较低，可以通过期权市场来进行投资操作。
然而，期权市场的波动性较大，投资者需要对市场有较准确的判断，否则可能面临较大的投资风险。
八、外汇外汇市场是指各国货币兑换比例的交易市场。
外汇市场具有较高的流动性和较高的交易量，投资者可以通过外汇市场进行套利交易和风险管理。
金融数学学习计划软件推荐
金融数学学习计划软件推荐在当今社会，金融数学不仅是金融从业者必备的专业知识，也成为许多人提升自身财商的重要内容。
金融数学涉及到财务分析、风险管理、投资决策等方面的知识，对于金融从业者和投资者来说，学习金融数学是非常重要的。
因此，选择一款好的金融数学学习软件，对于提高金融数学知识水平是非常有帮助的。
下面我将为大家推荐几款优秀的金融数学学习软件，希望可以对大家有所帮助。
一、Bloomberg ProfessionalBloomberg Professional是全球金融业界最为权威的金融信息平台之一。
它提供了丰富的金融数据、行情、消息以及其他金融分析工具，非常适合金融从业者和投资者使用。
在学习金融数学的过程中，Bloomberg Professional可以帮助我们了解实时的市场行情和数据，帮助我们更好的理解金融数学知识。
同时，Bloomberg Professional平台也提供了丰富的金融分析工具，比如，财务模型分析、投资组合管理等，这对于学习金融数学也具有很大的帮助。
二、QuantLibQuantLib是一个开源的金融数学建模库，支持众多金融数学和衍生品定价的算法。
它使用C++编写，但同时也提供了Python和其他语言的接口，非常适合专业从事金融数学建模和定价分析的人员使用。
QuantLib提供了许多金融数学的模型和算法，比如，传统的期权定价模型、利率衍生品定价模型等。
对于深入研究金融数学的人员来说，可以通过QuantLib深入理解金融数学知识，并进行模型的实际应用。
三、R语言R语言是一个开源的统计计算和数据分析语言，也是金融数学分析的重要工具之一。
R语言提供了丰富的统计分析和数据可视化的函数，非常适合用于金融数学建模和定价分析。
在学习金融数学的过程中，可以通过R语言深入理解金融数学模型和算法，并且进行模型的应用实践。
同时，R语言也是一个非常适合进行金融数学研究和教学的工具。
许多大学和金融机构都会使用R语言来进行金融数学的教学和研究工作。
金融风险度量工具VaR和ES比较分析研究
金融风险度量工具VaR和ES的比较分析研究中图分类号：f832 文献标识：a 文章编号：1009-4202（2010）11-056-02摘要深受各金融机构及管理者青睐的var存在致命的缺陷——不具有次可加性，而es风险测度则满足一致性条件，且配合极值理论的发展，成为最具潜力的风险度量工具。
关键词金融风险度量 var es 一致性风险度量一、引言近二十多年来，由于受经济全球化、现代金融理论及信息技术等因素的影响，全球金融市场迅猛发展。
这导致各国金融市场的开放程度不断加深，资本在全球范围内大量、快速地自由流动。
风险特性不同的各类资本在全球金融市场的重新配置、重新组合，极大地改变了全球金融市场的运行方式和风险表现，金融市场呈现出前所未有的波动性。
同时，金融机构为规避金融风险、提高竞争力、逃避管制而展开的金融创新活动，在管制放松和技术进步的刺激下异常活跃。
金融创新导致了高风险衍生金融市场的快速扩大，而衍生产品本身就是金融市场风险加剧的产物，虽然其目的在于对基础金融资产存在的各种风险进行分解、剥离、组合、定价和交易，但事实上，金融创新加大了金融市场的易变性，从根本上增加了金融动荡的可能性。
一个风险因子的微小波动都有可能引起组合价值的极大震荡。
从而风险管理工作者对金融风险度量工具的研究工作也就日渐成为日常工作的重点。
二、var与es方法概述（一）var方法概述var（value-at-risk）的字面意思就是“在险价值”，是1994年由jpmorgan投资银行在其开发的风险管理系统 riskmetrics中引入的，它可以对金融机构的资产组合提供一个单一的风险度量。
现在var已经被巴塞尔委员会用来计算世界上不同地区的银行的资本金。
其定义为：在一定时期（n天）和正常的市场条件下，某一金融资产或投资组合在给定置信区间（）内，可能遭受的最大损失。
var是两个变量的函数：时间展望期及置信区间。
其数学表达式为：var 。
wind万得用法
wind万得用法
数据查询：Wind（万得）拥有庞大的金融数据库，包括股票、债券、期货、期权、外汇、宏观经济等多种数据类型。
用户可以通过Wind（万得）的数据查询功能，快速获取各种金融数据，帮助用户做出投资决策。
数据分析：除了基本的数据查询功能外，Wind（万得）还提供了多种数据分析工具和方法，如数据图表、技术指标、财务报表分析等。
这些工具可以帮助用户对数据进行更深入的分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势。
资讯获取：Wind（万得）还提供了丰富的金融资讯，包括新闻、研究报告、公告等。
用户可以通过Wind（万得）及时获取最新的市场动态和公司公告，了解市场的热点和风向。
自定义设置：Wind（万得）允许用户根据自己的需求进行自定义设置，如自选股、自定义指标等。
这些设置可以帮助用户更好地关注自己感兴趣的股票和指标，提高投资效率。
在使用Wind（万得）时，需要注意以下几点：
熟悉界面：Wind（万得）的界面比较复杂，初次使用时需要花费一些时间熟悉各个功能和模块的位置。
学会搜索：Wind（万得）的数据库非常庞大，学会使用搜索功能可以更快地找到需要的数据和资讯。
注意数据更新：金融数据是实时更新的，使用Wind（万得）时需要注意数据的更新时间和频率，以确保获取到最新的数据。
结合其他工具：虽然Wind（万得）功能强大，但也不能完全依赖它。
在做出投资决策时，还需要结合其他工具和分析方法，进行综合考虑。
金融行业的金融市场分析工具介绍
金融行业的金融市场分析工具介绍金融市场分析工具是金融行业中不可或缺的重要工具，它们通过收集、处理和分析大量的金融数据，帮助投资者做出明智的决策。
在本文中，我将介绍几种常用的金融市场分析工具，包括技术分析、基本面分析和量化分析。
1. 技术分析技术分析是根据市场历史数据来预测未来价格走势的一种方法。
它主要关注股票、商品、外汇等金融资产的价格和成交量图表，通过分析价格图表中的模式和形态来确定买卖时机。
技术分析常用的工具包括趋势线、移动平均线、相对强弱指数等。
例如，趋势线可以帮助判断市场的上升或下降趋势，移动平均线可以消除价格波动的噪音，相对强弱指数可以衡量资产的超买超卖情况。
2. 基本面分析基本面分析是通过研究金融市场中的宏观经济和公司基本数据来评估投资价值。
它主要关注基本面因素，如经济增长率、通货膨胀率、利率、企业盈利等。
基本面分析的目标是找到被低估或高估的金融资产，并据此进行投资决策。
常用的基本面分析工具包括财务报表分析、估值模型和比较分析。
例如，财务报表分析可以帮助投资者了解公司的盈利能力和财务状况，估值模型可以根据财务数据来估计资产的合理价值，比较分析可以将不同公司或行业进行对比，找出投资机会。
3. 量化分析量化分析是利用机器学习和统计模型来分析金融市场的一种方法。
它基于大量的历史数据，通过建立数学模型来预测市场走势或执行交易策略。
量化分析常用的工具包括回归分析、时间序列分析和机器学习算法。
例如，回归分析可以用来发现市场变量之间的关系，时间序列分析可以预测未来价格走势，机器学习算法可以自动识别模式和规律。
在金融行业中，以上介绍的金融市场分析工具被广泛应用于投资和交易决策。
它们的使用不仅需要对金融市场有深入的理解，还需要合理选择和组合各种工具，以适应不同的投资策略和市场状况。
总之，金融行业的金融市场分析工具能够帮助投资者更好地了解市场走势和资产价值，为投资决策提供有力的支持。
无论是技术分析、基本面分析还是量化分析，它们都在帮助金融从业人员把握市场机会、规避风险方面发挥着重要作用。
金融行业中的金融数据分析方法与工具指南
金融行业中的金融数据分析方法与工具指南金融数据分析是指通过收集、整理和分析金融领域的数据，以揭示潜在的趋势和模式，并为金融决策提供支持。
在当今金融行业中，越来越多的企业和机构依赖于数据分析来帮助他们做出更明智的决策。
本文将介绍一些常用的金融数据分析方法和工具，帮助读者更好地理解和应用金融数据分析。
一、金融数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是最常用的分析方法之一，它通过整理和汇总数据，计算平均值、标准差、中位数等统计指标，从而揭示数据的基本特征和分布情况。
这一方法可以帮助金融从业者对大量的数据进行简要的概括和理解。
2. 时间序列分析时间序列分析是一种基于时间维度的分析方法，主要用于研究时间相关的数据。
金融市场中的价格、利率和股票收益率等数据通常是时间序列数据。
通过时间序列分析，可以探索数据的趋势、周期性和季节性等特征，从而帮助金融决策者预测未来的趋势和风险。
3. 假设检验与回归分析假设检验和回归分析是用于检验统计关系和进行推断的常用方法。
在金融领域中，我们经常需要检验不同变量之间的关系，例如股票价格与收益率之间的关系，或者利率与经济增长之间的关系。
通过假设检验和回归分析，我们可以量化和验证这些关系，从而为决策提供依据。
4. 数据挖掘与机器学习随着科技的发展，数据挖掘和机器学习在金融领域的应用越来越广泛。
数据挖掘和机器学习可以通过分析大量的金融数据，发现其中的规律和模式，并用于预测和决策。
例如，通过机器学习算法可以帮助金融机构进行信用评分和风险评估，提高贷款决策的准确性。
二、金融数据分析工具1. 传统的统计软件在金融数据分析中，传统的统计软件如R、Python和MATLAB等依然被广泛使用。
这些软件在数据处理、统计分析和可视化方面具有丰富的功能和强大的能力，适用于各种复杂的金融数据分析场景。
2. 数据库和SQL数据库和SQL是金融数据管理和查询的重要工具。
通过建立数据库和使用SQL语言，金融从业者可以方便地存储和管理大量的金融数据，并利用SQL语言进行高效的数据查询和分析。
金融学常用数据库及其功能特点
金融学常用数据库及其功能特点金融学领域的数据库是非常重要的资源，它可以提供各种金融市场和经济活动的数据和信息，帮助金融学研究者和从业者进行数据分析和决策。
以下是金融学常用数据库及其功能特点的简要介绍：1. 财汇数据：该数据库是国内较早的金融数据提供商之一，提供全球股票、基金、期货、外汇等市场的数据，包括历史数据和实时数据。
数据可通过API接口或Excel插件获取，支持多种数据格式，如CSV、JSON等。
财汇数据具有数据更新快速、数据质量高、接口简单易用等特点。
2. Wind金融终端：Wind是国内最大的金融数据提供商之一，提供全球市场的金融数据和分析工具。
该数据库的数据涵盖股票、债券、期货、外汇、基金、宏观经济等领域，包括历史数据和实时数据。
Wind 金融终端具有数据收录全面、分析工具丰富、数据处理速度快等特点。
3. Bloomberg：Bloomberg是全球最大的金融信息服务公司之一，提供全球市场的金融数据和分析工具。
该数据库的数据涵盖股票、债券、期货、外汇、基金、宏观经济等领域，包括历史数据和实时数据。
Bloomberg具有数据深入、专业性强、信息更新快速等特点。
4. Thomson Reuters Eikon：Thomson Reuters是全球知名的金融信息服务公司之一，提供全球市场的金融数据和分析工具。
该数据库的数据涵盖股票、债券、期货、外汇、基金、宏观经济等领域，包括历史数据和实时数据。
Thomson Reuters Eikon具有数据全面、分析工具丰富、数据分析速度快等特点。
以上是金融学常用数据库及其功能特点的简要介绍，这些数据库都具有各自的特点和优势，选择适合自己的数据库可以帮助金融学研究者和从业者更好地进行数据分析和决策。
金融工具计量属性选择比较
国外对 公允价值的价值 相关性和 信 公 司样 本 ， 对新 会 计 准 则 颁 布 后我 国 企 业
阶段 实施 对 ＩＳ ９的替 代 计 划 。 ２０ Ａ３ ０ ９年 息含量的研 究结论大致分 为两类 ， 一类 认 会计信 息的价值相关性做 了全面的分析 。 １ １月 ， Ｓ Ｉ Ｂ颁 布 了 《 Ａ 国际 财 务 报 告 准 则 为公 允价 值具有价值相关性 和增量 的信 研 究认 为 ， 允价 值 信 息 是 新 会 计准 则 所 公
一
遇 的全 球 经 济危 机 ， 国企 业 也接 受 了 或减 去采 用实际利率法将 该初始确认 金 小的和信息环境不很透 明的银行来说 ， 我 历
巨大的挑战。在此次经济危机中， 国与 额与 到期 日金额之 间的差额 进行摊销 形 史成本 的信 息含量大于公允价 值 的信 息 我 国际趋 同的新 会计准则中全面 引入 的公 成的累计摊销额 ； 扣除 已发生的减值损失 含 量 。 允价 值计量模 式对 我国企业财务状 况 的 （ 仅适用于金融资产） 摊余成本实际利率 。 人们关注 的焦点。
量属性的选择进行对 比分析 ， 着重讨论公 并提 出相应的政策建议 。
关键 词 ： 量 属性 ； 允价 值 ； 余 成 本 计 公 摊
一
个 较为微观 的命题 ，在公允价值 计量 发现 当控制了银行所有表 内资产和 负债
允价值计量属性及摊余成本的计算方法， 下， 资产和 负债按照在公平交 易中， 熟悉 项 目的公允价值信息影响之后 ， 衍生金融
一
中图分类号： ２ 文献标识码： Ｆ３ Ａ 收录 日期 ：０ ２年 ２月 １ ２１ ６日
一
金融行业的金融市场分析工具提供实用工具与技巧
金融行业的金融市场分析工具提供实用工具与技巧金融市场是当今世界经济的核心，对经济的稳定和发展起着至关重要的作用。
而其中金融行业的分析工具在金融市场中起到了辅助决策的关键作用。
本文将介绍金融市场分析工具的种类，并提供一些实用工具和技巧。
一、金融市场分析工具的种类金融市场分析工具主要分为定量工具和定性工具两大类。
定量工具是指基于数字和统计数据的分析方法，通过数据的处理和计算来得出结论。
定性工具则是运用主观的观察和判断，通过分析金融市场的基本面和环境因素来作出决策。
下面将介绍几种常用的金融市场分析工具。
1. 走势图表：走势图表是一种直观展示价格和交易量的工具，常用的有K线图、折线图等。
通过观察图表，可以了解到价格的变动趋势和交易量的波动情况，从而判断市场的走势。
2. 技术分析：技术分析是一种通过观察价格和交易量的统计数据，运用数学和统计学的方法来预测市场走势的工具。
常用的技术指标有移动平均线、相对强弱指数等，通过分析这些指标的走势和交叉情况，可以判断市场的买卖信号。
3. 基本面分析：基本面分析是通过分析经济、公司财务等基本面因素来预测市场走势的工具。
通过分析公司的财务报表、行业的发展状况和宏观经济指标等，可以判断出市场的供需关系和行业的发展潜力。
二、金融市场分析工具的实用工具与技巧1. 多元化使用多种分析工具：金融市场分析工具并不是孤立存在的，它们可以相互辅助、相互验证。
因此，在进行金融市场分析时，应该综合使用多种工具，从不同的角度对市场进行分析，增加决策的准确性。
2. 量价关系的分析：市场的价格变动往往与交易量有密切的关系。
在分析市场时，可以观察价格的变动是否伴随着交易量的波动。
当价格上升，但交易量下降时，可能是市场即将见顶的信号；当价格下降，但交易量增加时，可能是市场即将见底的信号。
3. 适度的关注消息面：金融市场的波动往往受到各种消息的影响，如政策变化、公司盈利预警等。
因此，在进行金融市场分析时，应该适度关注消息面的动态，及时调整决策。
金融(市场)工具选择比较的三性分析
金融(市场)工具选择比较的三性分析金融工具的三性
（1）收益性
金融资产的总收益由资本利得和资本增益两部分组成，后者是持有金融资产期间获得的利息收入，前者为金融资产取得价格与卖出价格（或赎回价格）之间的差额。
（2）流动性
流动性是指金融资产的变现能力，通常可以从两种途径实现资产的变现，即市场转让和赎回（到期赎回或未到期提前赎回）。
（3）风险性
风险性是指金融资产所产生的现金流以及资产价格本身发生变动给投资者造成损失的可能性。
可以粗略地把金融资产所蕴含的风险区分为资本风险、收益风险和市场风险。
资本风险是指本金无法收回或无法全部收回的可能性
收益风险是指无法得到利息或无法按期足额地得到利息的可能性
市场风险则主要是由于金融资产市场价格波动导致资产按现价计算的账面价值变化的可能性。
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性能方面
S-PLUS
SAS
SPSS
价格
基本模块（涵盖了几乎所有功能）：1-2万人民币，
基本分析模块，包括SAS Base/Stat/等：第1年8万以上人民币。以后每年使用都必须缴纳第一年费用的55%作为年费。其余EM/OR/QC/AF等模块则需另外付费。
基本模块1-2万人民币，其余附加模块Regression / Advanced Models /Tables等）从六千到八千不等
社会科学（社会、教育、心理、政治、行政、传播…）
产品定位
统计研究人员
专业研究及编程人员
应用统计人员
扩展性
可自创或扩展分析方法，可从Web上下载分析方法。S-PLUS是全球的研究人员用来研发先进的统计方法，以解决新的数据分析问题。新的S-PLUS函数及程序，都可以由专业网站，或是S-PLUS自己的社区论坛上下载
SAS®Text Miner文本挖掘模块
SAS/AF：应用开发工具。采用面向对象的技术，开发用户自己的图形用户界面（GUI）的应用系统
SAS/EIS：行政管理系统或个人的信息系统
SAS/OR®运筹学和工程管理的软件，提供运筹学方法，是强有力的决策支持工具
SAS/QC®用于质量的专用软件，为全面质量管理提供一系列工具，进行标准的过程控制以及试验设计
3.创新的S-Plus Graphlets技术让使用者能够对图形逐层下探观察数据。放大图像可以看到局部信息，将鼠标放在站点上，可以查看位置和标签，你还可以连接到Web上查看即时的读数。
SAS的图形功能一般
利用SPSS可以生成数十种基本图和交互图。交互图可有不同风格的二维、三维图。交互图包括条形交互图、点形交互图、线形交互图、带形交互图、饼形交互图、箱形交互图、误差条形交互图、直方交互图和散点交互图等。图形生成以后，可以进行编辑。
分析方法
S-PLUS提供超过4200种包含传统及现代技巧的数据分析函数。方便的菜单、工具列及对话框，让你轻松地存取和分析数据。容易地选择能提供最佳结果的分析模型。面向对象环境，所有函数、数据及模型都视为对象，可以让你使用传统及现代的不同方法来符合不同的模型，并选择最佳结果的模型
SAS是确切地说是一套大型集成应用软件系统，具有完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现功能。
几乎是固定的用法，不具备灵活性
分析结果的演示
支持图形化、文字框或是HTML表格。.用鼠标轻松点击，就可以把分析结果自动生成为Word文档和PowerPoint文档中。
统计分析结果详细，支持Word和HTML格式，但是输出图形品质不高.
分析结果清晰、直观、易学易用。支持HTML格式报告.但是它很难与一般办公软件如Office直接兼容，在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表
版权
永久版权、永久使用
缴纳1年年费才能使用1年
永久版权
开发者
贝尔实验室
美国SAS软件研究所
美国SPSS公司
使用范围
适合应用范围
统计研究、临床药效显著性等
市场需求预测、销售预测、潜在客户开发、CRM、经营绩效分析等
典型的应用是民意调查、问卷分析；主要用于社会科学研究
适合领域
制造、金融、生物医药……
管理科学（企业、资料、财务、会计、经济……）
SPSS Tables用易于理解的方式表示分析结果，并包含35种统计功能
SPSS Regression Models:更好地预示和测度数据
SPSS Advanced Models用成熟的过程分析复杂关系
SPSS Conjoint一个包括三个相关过程的系统，用于全轮廓联合分析
SPSS Categories揭示消费者特性，改良产品并合理定价
SAS直接兼容较少的数据（库）格式，对于其它不直接兼容的数据格式需使用SAS Access将数据格式转换为SAS数据格式才能使用。
能打开Excel、DaBase、Foxbase、Lotus1-2-3、Access、文本编辑器等生成的数据文件。
数据的处理
利用S语言轻松获得数据的控制权，对数据进行各种操作，另一方面对于常规的操作比如复制、删除、聚合等提供菜单操作，简单明了
结果的配置
可以整合到几乎任何系统内。在Unix系统上，S-PLUS的Connect/Java界面，可以让S-PLUS整合到Java程序中。在Windows上，S-PLUS的Connect/C++界面，可以在你开发的C++程序内使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE自动化界面，可以使S-PLUS与其他Windows应用软件无缝集成，允许你从Excel或是Visual Basic应用软件中执行S-PLUS功能
SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等等，功能相当强大。
提供很多常用统计方法，但是分析功能仍然有所欠缺
编程灵活性
使用S语言可以很方便编写自己的算法，得到你想要的结果
对于数据预处理、操作方面具有很强大的灵活性，但是对于统计分析功能灵活性不强，只能通过设置不同参数来改变输出结果。
SPSS Trends强大的时间序列分析工具，用于预测分析
SPSS Exact Tests得到甚至是小规模数据的正确p-值
GOLDMineR顺序和分类变量回归
TextSmart快速、精确、完整地分析开放式文字问题
Amos用强大易用的结构化方程模型突破回归和因子分析的极限
DeltaGraph即刻得到世界级的图形
数据兼容
S-PLUS可以直接导入和保存几乎各种数据（库）格式，包括
SAS、Sysstat、FoxPro、SPSS、STATA、Epi Info、Excel、Gauss、Informix、Text（ASCII）、Access、Oracle、Quattro Pro、MATLAB、Sybase、Paradox、LIM、SQL Server、Lotus1-2-3、Bloomberg、ODBC、Dbase、Minitab等。
数据处理功能非常强大，SAS语言的优势所在
只能利用菜单进行一些数据的常规操作
多维数据的图形描述
强大的图形功能对数据从多个角度进行探索，包括：1.独一无二的Trellis图形引擎可视化多维度的数据，可以帮你发现数据间的关系；
2.支持多种高品质的图形及格式，你可以轻易地调整图形的属性，输出高品质的图形；
S+ArrayAnalyzer生物科技Microarray DNA分析
S+FinMetrics财经分析和金融风险控制
S+NuOPT数值计算优化
S+SeqTrial临床试验设计
S+Wavelets小波分析模块
S+SpatialStats空间统计模块
SAS WA®建立数据仓库的集成工具
Enterprise Miner™数据挖掘模块
可以承担OLE SERVER的功能，并支持所有对OLE进行支持的前端表现工具厂家
现在的SPSS软件支持OLE技术和ActiveX技术，使生成的表格或交互图对象可以与其他同样支持该技术的软件进行自动嵌入与链接。SPSS还有内置的VBA客户语言，可以通过Visual Basic编程来控制SPSS。
附加模块介绍
SAS语言具有强大的对数据处理的能力，但其不具有对新算法的集成功能，因此算法比较固定，需随着SAS软件的版本更新才能更新算法。
不具备扩展性，无法编写新算法，只能使用软件提供的固定功能
Easy to use
操作界面ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
可视化操作，同时提供command与script编辑窗口，支持编程
纯编程界面,操作困难
使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务