金融數據價格

① 中信證券：怎樣看待7月金融數據定向降準是否會落地

報告要點

2019年8月12日，央行發布7月金融數據，中國7月新增人民幣貸款10600億元，預期12423億元，前值16600億元；社會融資規模增量10100億元，前值22600億元；7月M2同比8.1%，預期8.46%，前值8.5%，M1貨幣供應同比3.1%，前值4.4%，M0貨幣供應同比4.5%，前值4.3%。

弱需求得到驗證，票據沖貸再現。 7月信貸數據全面遜於預期，各期限信貸均同比少增，其中短期信貸對信貸增速拖累最大，印證了我們「實體經濟弱需求+貨幣投放中性化」的觀點。考慮到目前銀行准備金增速水平較低，使得銀行信用擴張受到一定製約。觀察中長期信貸增速，2019年以來企業中長期貸款增速多數時間表現不良，居民部門購房需求依然是中長期信貸的支撐，而企業中長期投資需求低迷預計持續。觀察短期信貸，生產活動趨弱拉低企業短貸增速，票據沖量7月再現。結合各項指標來看，生產擴張、需求收縮、庫存收縮、價格上升的組合存在一定矛盾，但進一步看，改善較多的主要是生產和原材料價格指數，需求收縮則和出廠價格收縮對應，因此主要的拉動力仍在供給側，我們認為這種組合並不穩定且更可能的情況是供給向需求靠攏。7月M1增速僅錄得3.1%，同時企業短貸增速大降，結合7月PMI數據，三者相互印證經濟運行較為低迷。

表外融資邊際收縮。 7月非標融資降6226億元，同比多降1340億元，未貼現銀行承兌匯票是主要拖累項。7月房地產信託貸款受到監管指導，而未貼現銀行承兌匯票的大幅減少與低迷的企業短期信貸、低M1增速三者互相印證。從另一個視角看，目前票據直貼利率與同期限理財產品的收益率差重新有所擴大，但未貼現銀行承兌票據項依舊維持下行。我們認為該項的低增實際是經濟弱需求背景下，企業活動減弱的反映。從房地產信貸邊際收緊的現狀來看，疊加經濟活動低迷，我們預測2019年非標融資難以快速上行。觀察社融數據，新增人民幣貸款難言樂觀，實體經濟融資需求重回低點；非標融資邊際再度收緊，6、7月金融風險事件有所出現，金融供改的社融收縮效應或許在7月有所體現。

經濟活動顯示低迷，M2增速仍需觀察。 7月M2同比增速錄得8.1%，同比環比均有大幅減小。M1同比增速錄得3.1%，環比降低1.3%，同比減少2%。銀行表外融資減少疊加信貸不足是M2增速下滑的原因。M1低增速與企業短貸低增相互印證，後續應當繼續保持觀察，以確定狹義貨幣增速的底部區間。

債市策略： 我們此前提出，預計實體經濟維持弱需求狀態，7月信貸社融數據印證了我們的觀點。地方政府專項債發行正在發力，可能為年內社融提供一定的支持。值得注意的是，銀行間市場信用分層，影響銀行信用投放。我們預計全年社融增速將在10%-11%區間內，10.5%將成為判斷政策松緊的中位數。對於債市而言，我們認為債市收益率短期內下行趨勢不變，10年期國債收益率將逐步向下靠近2.8-3.2%下部區間。

正文

數據：2019年8月12日，央行發布7月金融數據，中國7月新增人民幣貸款10600億元，預期12423億元，前值16600億元；社會融資規模增量10100億元，前值22600億元；7月M2同比8.1%，預期8.46%，前值8.5%，M1貨幣供應同比3.1%，前值4.4%，M0貨幣供應同比4.5%，前值4.3%。

弱需求得到驗證，票據沖貸再現

7月，中國新增人民幣貸款10600億元，同比少增3900億元。居民部門貸款新增5112億元，同比少增1232億元，其中短期居民貸款增695億元，同比少增1073億元；中長期居民貸款增4417億元，同比少增159億元。企業部門貸款新增2974億元，同比少增3527億元，其中短期企業貸款少增2195，同比少增1160億元；中長期企業貸款增3678億元，同比少增1197億元。總的來說，7月短期貸款少增1500億元，同比少增2233億元；票據融資增1284億元，同比少增1104億元；中長期貸款增8095億元，同比少增1356億元。7月信貸數據全面遜於預期，各期限信貸均同比少增，其中短期信貸對信貸增速拖累最大。

流動性回籠是7月信貸少增的一個原因。 7月人民幣貸款增加10600億，低於市場預期，印證了我們「實體經濟弱需求+貨幣投放中性化」的觀點。從流動性供給角度說，觀察央行公開市場操作與新增人民幣貸款的關系，我們發現央行公開市場操作投放量對信貸有一定的領先作用。而觀察央行流動性投放，2019年5月起央行貨幣政策投放邊際上便有轉向，7月凈回籠流動性5100億元，較2018年同期多回籠900億元，考慮到目前銀行准備金增速水平較低，7月央行的流動性回籠可能導致銀行准備金水平進一步下降，使得銀行信用擴張受到一定製約。

觀察中長期信貸增速， 2019年以來企業中長期貸款增速多數時間表現不良 ，中長期貸款增量結構中居民中長期信貸佔比在4月後便超過企業中長期信貸。2019年7月中長期貸款增速遜於去年同期，住戶部門中長期貸款增加4417億元提供了一定支撐，企業部門中長期貸款增加3678億元延續相對不足，居民部門購房需求依然是中長期信貸的支撐，而企業中長期投資需求低迷預計持續。

觀察短期信貸， 生產活動趨弱拉低企業短貸增速，票據沖量7月再現。 企業短期信貸增速同比環比均大幅走低，7月減2195億元，居民部門短期信貸7月僅增695億元，從居民短貸來看，7月消費可能承壓。觀察7月高頻數據，全國高爐開工率與6大發電集團發電耗煤量在7月間均處於下行區間，值得注意的是，7月是用電大月，發電耗煤反常走降提示我們企業生產活動趨弱。據財新網報道，在監管部門要求銀行業調整優化信貸結構之際，票據轉貼現市場出現供不應求的火爆局面，票據轉貼現利率創下近年新低。從7月30日開始，票據轉貼現市場的國股銀票(國有和股份制銀行承兌匯票)成交利率開始大范圍地跌破2%，進入近幾年少見的利率1%時期。7月31日，部分短期限國股銀票轉貼現成交的利率甚至跌破了1%。票據融資在月末得到了監管層支持，經歷了「貼現率破1%」事件後終於環比增速轉正，但同比依舊少增1100億元。企業短期貸款7月減2195億元，同比環比均大減。

7月官方製造業PMI為49.7%，較前值上升0.3%；非製造業PMI為53.7%，較前值下滑0.5%；綜合PMI產出指數為53.1%，比上月微升0.1個百分點。結合各項指標來看，生產擴張、需求收縮、庫存收縮、價格上升的組合存在一定矛盾，但進一步看，改善較多的主要是生產和原材料價格指數，需求收縮則和出廠價格收縮對應，因此主要的拉動力仍在供給側，這也和6月工業增加值和利潤背離的情況類似，我們認為這種組合並不穩定且更可能的情況是供給向需求靠攏。 7月M1增速僅錄得3.1%，同時企業短貸增速大降，結合7月PMI數據(預測數據往往含有當前信息)，三者相互印證經濟運行較為低迷。

表外融資邊際收縮

7月，社會融資規模增1.01萬億元，同比少增2154億元，同比增速錄得10.1%，較6月少增0.8%。人民幣貸款增8086億元，同比少增4775億元；外幣貸款降221億元，同比少降552億元。委託貸款降987億元，同比多降37億元；信託貸款降676億元，同比少降529億元；未貼現銀行承兌匯票大降4563億元，同比多降1819億元。企業債券融資增2240億元，同比多增45億元；非金融企業境內股票融資593億元，同比多增418億元。地方政府專項債增4385億元，同比多增2534億元。總的來看，非標融資降6226億元，同比多降1340億元，未貼現銀行承兌匯票是主要拖累項。

7月房地產信託貸款受到監管指導，而 未貼現銀行承兌匯票的大幅減少與低迷的企業短期信貸、低M1增速三者互相印證。 目前，非標監管邊際趨緊，同時票據清查使得企業票據套利難度增大。3月10日，在十三屆全國人大二次會議新聞中心舉行的記者會上，央行行長易綱和副行長潘功勝對今年1月份、2月份社融中票據融資等較高的現象進行回應時表示， 「經過人民銀行的細致調研，票據融資和結構性存款之間沒有大的空轉和套利，但是個別現象是存在的」。央行3月11日發布2019年2月份金融數據解讀指出，金融管理部門鼓勵具有真實貿易背景的票據業務發展，同時也不會容忍票據融資套利情況。2月開始的銀行體系票據業務自查使得票據套利行為難以開展。

從另一個視角看，目前票據直貼利率與同期限理財產品的收益率差重新有所擴大，但未貼現銀行承兌票據項依舊維持下行。我們認為該項的低增實際是經濟弱需求背景下，企業活動減弱的反映。從房地產信貸邊際收緊的現狀來看，疊加經濟活動低迷，我們預測2019年非標融資難以快速上行。

7月地方政府專項債發行有較大提升，7月單月凈融資額4385億元；企業債發行7月單月凈融資2240億元。觀察社融數據，新增人民幣貸款難言樂觀，實體經濟融資需求重回低點；非標融資邊際再度收緊，6、7月金融風險事件有所出現，金融供改的社融收縮效應或許在7月有所體現。

M2增速大幅下降，定向降准有必要

7月M2同比增速錄得8.1%，同比環比均有大幅減小。M1同比增速錄得3.1%，環比降低1.3%，同比減少2%。銀行表外融資減少疊加信貸不足是M2增速下滑的原因。M1低增速與企業短貸低增相互印證，後續應當繼續保持觀察，以確定狹義貨幣增速的底部區間。

考慮到貨幣乘數高位，同時M2增速再次下降，有必要通過定向降准政策擴大貨幣乘數，支持貨幣增速。上周末的貨幣政策執行報告中，在下一步政策安排部分，排在第一個的工具就是定向降准，所以我們認為近期定向降准政策落地的可能性加大。

債市策略

我們此前提出，預計實體經濟維持弱需求狀態，7月信貸社融數據印證了我們的觀點。地方政府專項債發行正在發力，可能為年內社融提供一定的支持。值得注意的是，金融供給側改革持續發力，金融風險事件在6、7月有所發生，引發銀行間市場信用分層，本月社融數據的全面低迷或許有金融供給側改革影響銀行信用投放的因素在。目前外部環境趨緊，經濟內需減弱，未來企業短貸需求是一個重要抓手。我們預計全年社融增速將在10%-11%區間內，10.5%將成為判斷政策松緊的中位數。對於債市而言，我們認為債市收益率短期內下行趨勢不變，主要的邏輯是資產荒推動的利率下行，10年期國債收益率將逐步向下靠近2.8-3.2%下部區間。

（文章來源：明晰筆談）

② 重磅！5月份金融數據出爐，哪些數據實現了平穩增長

根據相關記者的報道，我國的5月份金融數據很多都實現了平穩增長，主要有以下三個層面：

國民的個人住房貸款數據實現了平穩增長。在疫情最開始的前1~2年，個人的住房貸款一直呈現下降的趨勢，在5月份的金融數據出來以後，我國的各項購房優惠政策都已經保障了個人房貸的穩定並增長。在某些地區的個人住房貸款將會沒有更多的束縛，在房價穩定並恢復的情況下，整個座城市的房子銷售和貸款供應也達到了相匹配的情況。這對於我國的各項經濟發展都是較好的影響，也是一種正循環。

③ 金融數據是什麼

金融數據是指金融行業所涉及的市場數據、公司數據、行業指數和定價數據。 所有與金融行業相關的數據均可納入金融市場大數據系統，為從業者進行市場分析提供參考。學術化的定義很多，通俗點的例子，某隻股票一段時期的價格數據按既定的時間順序排列就可以稱之為一種金融時間序列數據。
以Luft（原湯森路透金融與風險業務板塊）提供的金融數據為參考，可覆蓋所有主要金融市場（包括股票、固定收益、商品和外匯），幫助用戶找到合理有效的數據 從海量數據中，判斷市場的預期發展和價值。金融數據處理是指將採集到的數據，通過一定的手段，按照一定的程序和要求，加工成符合目的要求的數據的過程。 除了數據的一般特徵外，金融數據還具有自身的特點：普遍性、綜合性、可靠性和連續性； 金融數據的特殊性使得金融數據的處理有其特殊的地方和特殊的要求。 它的輸入審計更嚴格，存儲容量更大，網路傳輸更廣，數據維護更頻繁。
金融數據的目的：
（1）把數據轉換成為便於觀察分析、便於傳送或者便於進一步處理的形式；
（2）對數據進行加工，使之成為有利於決策運用的新的數據；
（3）對數據進行編輯後存放起來，供以後使用。
拓展資料：
數據要真正反映客觀事物的屬性，必須具備兩個條件：
一是必須屬於個體，是個體屬性的反映； 其次，數據作為對象屬性的記錄，必須有一定的物理載體。 財務數據是指在各種財務活動中產生的數據。 金融是國民經濟的重要組成部分，與國民經濟各行各業有著密切的聯系。
二是金融業開展金融活動，做好自身經營，實際上是在為全社會提供全方位的服務。 因此，金融活動中產生的數據不僅是對金融機構經營活動的客觀描述，也是國民經濟宏觀和微觀運行情況的綜合反映，這使得金融數據和金融數據處理具有其自身的一些特點。

④ 什麼是金融數據

怎麼給你說呢，學術化的定義很多，通俗點的例子，某隻股票一段時期的價格數據按既定的時間順序排列就可以稱之為一種金融時間序列數據。

⑤ 金融宏觀分析師關注什麼數據

當然是經濟數據啦。
雖說「經濟數據面面觀」，但對一個金融宏觀數據師來說，主要的經濟數據還是宏觀經濟數據。
而宏觀經濟數據有三大指標。分別是：
1、本地生產總值，即本地生產總值
2、價格指數、包括消費價格指數、工業生產者出廠價格指數和工業生產者購買價格指數
3、失業率
而宏觀經濟指標是體現經濟情況的一種方式，主要指標包括國內生產總值、通貨膨脹與緊縮、投資指標、消費、金融、財政指標等。
宏觀經濟指標對於宏觀經濟調控起著重要的分析和參考作用。

⑥ 關於央行公布的金融數據

媒體上所說的是一些基本的數據，像
CPI -1.8% 8月11日
PPI -8.2% 8月11日
固定資產投資 32.9% 8月11日
消費品零售總額 15.2% 8月11日
工業增加值 10.8% 8月11日
進出口 -19.4% 8月11日
貿易順差 -12.4% 8月11日
新增貸款 33.9% 8月11日
房價 1.0% 8月10日
PMI 53.3% 8月04日

你說的那些系統統計數據還沒有，過一段時間就有了！！！

⑦ 量化投資領域在金融數據中的應用有哪些

量化投資領域在金融數據中的應用包括：

• 股票市場分析：利用大量的歷史股票價格數據，進行技術分析和價值投資，預測股票走勢。

• 金融風險管理：使用數據模型，估算金融產品的風險指標，並進行風險配置。

• 投資組合優化：使用優化演算法，規劃投資組合，使得投資風險和收益最優化。

• 市場流動性分析：利用市場流動性數據，了解市場流動性狀況，並作出決策。

• 投資決策支持：使用大量的歷史數據，進行模擬投資，為投資決策提供支持。

⑧ 萬德wind資料庫是怎麼收費的啊

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⑨ 金融數據分析就業方向

投行分析員崗位。根據查詢金融數據分析相關信息顯示，金融數據分析就業方向可以選一些投行分析員崗位。該崗位晉升空間大。金融數據是指金融行業所涉及的市場數據、公司數據、行業指數和定價數據。所有與金融行業相關的數據均可納入金融市場大數據系統，為從業者進行市場分析提供參考。學術化的定義很多，通俗點的例子，某隻股票一段時期的價格數據按既定的時間順序排列就可以稱之為一種金融時間序列數據。

⑩ 高校Wind（萬得）金融證券資料庫一年的使用價格大概是多少

創業板是2009年開始，最早也就是2009年的年度報告，2008年的財務數據在上市公告書中有，深圳證券交易所、巨潮咨詢網上都可以下載，不過要一個個下載，打包下載只能從專業的資料庫下載，像萬得、國泰安