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。

 

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  

目    录

 

第1章　金融数据库 1

1.1　金融数据库的概念 1

1.1.1　金融数据库的定义 1

1.1.2　金融数据库的起源 1

1.1.3　金融数据库的作用 2

1.1.4　金融数据库的分类 4

1.1.5　金融数据库的选择标准 4

1.2　国内外常用金融数据库简介 5

1.2.1　国外金融数据库的概况 5

1.2.2　国内金融数据库概况 8

1.2.3　选择合适的金融数据库 12

1.2.4　免费数据资源的获取渠道 12

1.3　锐思数据(RESSET/DB)使用简介 13

1.3.1　RESSET/DB的访问途径 13

1.3.2　用户类别以及相应的权限 15

1.3.3　数据查询与下载 15

1.4　实验一：金融数据下载实验 27

1.4.1　实验目的 27

1.4.2　实验原理 28

1.4.3　实验内容 28

1.4.4　实验步骤 28

1.4.5　实验报告要求 29

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

2.1.1　国外主要金融数据分析

软件简介 32

2.1.2　国产金融数据分析软件介绍 35

2.1.3　金融数据分析软件的选择 36

2.2　Matlab及其金融工具箱 37

2.2.1　Matlab简介 37

2.2.2　Matlab金融工具箱简介 39

2.2.3　Matlab在金融领域的应用 39

2.3　Matlab的基础知识 40

2.3.1　Matlab的系统开发环境 40

2.3.2　矩阵及其运算 42

2.3.3　数组及其运算 49

2.3.4　Matlab中的常用数学函数 51

2.3.5　图形绘制 55

2.3.6　编写M脚本文件 68

2.3.7　自定义函数 73

2.4　实验二：金融数据分析软件

使用实验 74

2.4.1　实验目的 74

2.4.2　实验原理 74

2.4.3　实验内容 75

2.4.4　实验步骤 75

2.4.5　实验报告要求 75

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

3.1.1　金融时间序列的概念 78

3.1.2　金融时间序列的构成因素 80

3.1.3　金融时间序列分析 80

3.1.4　金融时间序列的建立 81

3.2　确定性时间序列分析 82

3.2.1　长期趋势Tt 82

3.2.2　循环变动Ct 82

3.2.3　季节变动St 85

3.2.4　确定性时间序列分析小结 87

3.3　随机性时间序列分析 88

3.3.1　平稳时间序列 88

3.3.2　自回归移动平均模型 89

3.3.3　模型识别与参数估计 89

3.3.4　金融时间序列的预测 92

3.3.5　模型的检验 93

3.3.6　Matlab的时间序列工具箱 94

3.4　广义自回归条件异方差模型 107

3.4.1　广义自回归条件异

方差模型 107

3.4.2　GARCH工具箱 108

3.5  实验三：金融时间序列分析实验 118

3.5.1　实验目的 118

3.5.2　实验原理 118

3.5.3　实验内容 118

3.5.4　实验步骤 119

3.5.5　实验报告要求 119

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

4.1.1　金融市场风险概述 122

4.1.2　金融市场风险的

度量与管理 122

4.1.3　VaR模型 123

4.1.4　风险价值VaR的计算方法 125

4.1.5　模型的评价方法 130

4.2　使用Excel计算风险价值VaR的

案例 130

4.2.1　在Excel中用参数法的

直接法计算风险价值VaR 131

4.2.2　在Excel中用参数法的移动

平均法计算风险价值(VaR) 134

4.3　使用Matlab软件计算

风险价值(VaR)的案例 135

4.3.1　数据描述 135

4.3.2　采用的模型和方法 135

4.3.3　计算结果 140

4.3.4　模型评价和比较 156

4.3.5  主要结论 161

4.4　实验四：金融市场风险的

VaR计算实验 162

4.4.1　实验目的 162

4.4.2　实验原理 162

4.4.3　实验内容 162

4.4.4　实验步骤 163

4.4.5　实验报告要求 164

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

5.1.1　收益序列与价格序列间的

转换 167

5.1.2　协方差矩阵与相关系数

矩阵间的转换 169

5.1.3　资产组合收益率与方差 174

5.2　资产组合的有效前沿 176

5.2.1　两种风险资产组合收益

期望与方差 176

5.2.2　均值方差的有效前沿 177

5.2.3　带约束条件的资产组合的

有效前沿 178

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

5.4.1　投资组合常用函数 194

5.4.2　投资组合的有效前沿 203

5.4.3　投资组合的最优资产分配 206

5.5　实验五：投资组合分析计算实验 210

5.5.1　实验目的 210

5.5.2　实验原理 210

5.5.3　实验内容 211

5.5.4　实验步骤 212

5.5.5　实验报告要求 212

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

6.1.1　金融衍生品的基本概念 214

6.1.2　金融衍生品的种类 215

6.1.3　金融衍生品的功能 216

6.1.4　金融衍生品的风险管理 217

6.1.5　我国金融衍生品市场的

发展现状 219

6.2　期权 220

6.2.1　期权的概念 220

6.2.2　期权的分类 221

6.2.3　股票期权的利润函数 221

6.3　Black-Scholes期权定价模型 227

6.3.1　Black-Scholes方程 227

6.3.2　欧式期权价格函数 229

6.3.3　期货期权定价 231

6.3.4　隐含波动率 232

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

6.5.1　二叉树期权定价模型 237

6.5.2　二叉树定价函数 239

6.6　投资组合套期保值策略 241

6.6.1　套期保值的基本原理 242

6.6.2　利用保护性看跌期权策略

进行套期保值 242

6.6.3　利用期权敏感性参数

进行套期保值 246

6.7　实验六：金融衍生品定价

计算实验 248

6.7.1　实验目的 248

6.7.2　实验原理 248

6.7.3　实验内容 248

6.7.4　实验步骤 249

6.7.5　实验报告要求 249

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

7.1.1　固定收益证券 251

7.1.2　美国固定收益证券的种类 253

7.1.3　固定收益证券的定价 254

7.1.4　固定收益证券的

久期与凸性 258

7.1.5　利率的期限结构 259

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

7.3.1　现值和终值的计算 266

7.3.2　计算内部收益率 269

7.3.3　固定收益证券产品的定价 270

7.3.4　固定收益证券的

久期与凸性 273

7.3.5　利率的期限结构 274

7.4　实验七：固定收益证券计算实验 276

7.4.1　实验目的 276

7.4.2　实验原理 277

7.4.3　实验内容 277

7.4.4　实验步骤 278

7.4.5　实验报告要求 279

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

8.1.1　信用卡与信用卡管理 280

8.1.2　社会征信体系 281

8.1.3　信用评分与行为评分 283

8.2　建立信用评分卡的统计学方法 283

8.2.1　信用评分的统计学

方法简介 283

8.2.2　判别分析 284

8.2.3　回归分析 291

8.2.4　分类树法 295

8.2.5　最邻近法 301

8.3　信用评分的非统计学方法 303

8.3.1　线性规划 304

8.3.2　非线性规划--整数规划 308

8.3.3　人工神经网络 309

8.3.4　遗传算法 313

8.4　行为评分模型及其应用 318

8.4.1　行为评分简介 318

8.4.2　马尔可夫链方法 318

8.4.3　贝叶斯-马尔可夫链方法 324

8.5　案例 328

8.6　实验八：个人信用综合评分实验 337

8.6.1　实验目的 337

8.6.2　实验原理 337

8.6.3　实验内容 347

8.6.4　实验指导 349

8.6.5　实验报告要求 353

本章小结 353

思考讨论题 354

参考文献 355