VBA與證券

Ⅰ 什麼是金融模型

金融模型就是跟據所收集的數據利用回歸分析做出一個影響所分析數據的公式，根據公式將數據帶入可以進行預測，在股市上的應用就是可以預測股市價格，在這方面比較好的軟體是SARS。通俗的講金融模型是在金融領域中，可以用來作為模型的產品，與金融產品的區別是：金融模型是虛擬的，金融產品是實質的。

(1)VBA與證券擴展閱讀：
有關金融建模的書籍：
《金融建模:使用Excel和VBA》闡釋金融學的一些主要模型以及使用excel和vba構建這些模型的方法。這些模型涉及固定收益證券、組合投資管理、資產定價和風險管理等多個領域。通過《金融建模:使用Excel和VBA》的學習，讀者不僅可以得到一些主要金融模型的知識，還可學到在金融領域應用excel和vba的技術，從而大大提高未來的或當前的職場競爭力。《金融建模:使用Excel和VBA》適用於高年級本科生、研究生、mba學員和金融從業人員。

行為金融模型有哪些
行為金融學有五大經典模型：DSSW模型、BSV模型、DHS模型、HS模型、BHS模型，具體為：
DSSW模型：Delong，Shleifer，Summers和Waldmann(1990)提出雜訊交易的基本模型，簡稱DSSW模型，他們認為，當理性套利者進行套利時，不僅要面對基礎性變動的風險還要面對「雜訊交易者」非理性預期變動的風險。該模型證明了非理性交易者不僅能夠在理性交易者的博弈中生存下來，而且，由於雜訊交易者製造了更大的市場風險，他們還將有可能獲得比理性投資者更高的風險溢價。
BSV模型：Barberis，Shleifer和Vishny(1998)提出，他們假定投資者決策時存在兩種偏差，其一是代表性偏差，其二是保守性偏差。代表性偏差會造成投資者對信息的反應過度，保守性偏差會造成投資者對新信息的反應不充分，導致反應不足。
DHS模型：Daniel.Hirshleifer和Suhramanyam(1998)提出，他們把投資者劃分為有信息的投資者和無信息的投資者，而有信息的投資者存在兩種偏差，一是過度自信，二是自我歸因偏差。投資者通常過高的估計了自身的預測能力，低估了自己的預測誤差；過分相信私人信息，低估公開信息的價值。
HS模型：Hong 和Stein（1999）年提出。該模型假定市場由兩種有限理性投資者組成：「信息挖掘者」和「慣性交易者」。兩種有限理性投資者都只能「處理」所有公開信息中的一個子集。信息挖掘者基於他們私自觀測到的關於未來基本情況的信息來做出預測，他們的局限性是不能根據當前和過去價格的信息進行預測。慣性交易者正好相反，他們可以根據價格變化做出預測，但是他們的預測是過去價格的簡單函數。HS模型將中期的反應不足和長期的價格反應過度統一起來，一次又稱為統一理論模型。
BHS模型：Barberis Nicholas，Ming Huang，and Tano Santos(2001) 提出，該模型是基於均值市場的假設而建立。和前面的三個模型不同，BHS模型沒有將有偏的預期引入到模型中，而是從資產定價的另一方面，即投資者的風險態度的角度來考慮問題。在傳統的基於消費的定價模型中，作者引入前景理論所揭示的「損失厭惡」現象和另一個關於偏好的「私房錢效應」，產生了一個隨前期收益狀況而變化的風險厭惡，價格升高後投資者風險厭惡程度降低，價格將被進一步推高。價格降低後投資者風險厭惡程度升高，價格將進一步打壓。這個模型可以解釋市場方面的三個偏差現象：過度波動現象，股權溢價之謎，收益可預測性。

Ⅱ 金融建模：使用Excel和VBA內容簡介

在金融領域，深入理解和應用金融建模是提升專業能力的關鍵。《金融建模:使用Excel和VBA》這本書是一部實用的指南，它詳細講解了如何利用Excel和VBA這兩種強大的工具來構建和理解金融模型。這些模型覆蓋了固定收益證券、組合投資管理、資產定價和風險管理等多個核心領域，對於深化對金融市場的理解具有重要作用。

通過學習這本書，讀者不僅能掌握金融模型的基礎理論，還能掌握如何在實際工作中運用Excel和VBA進行復雜的數據分析和計算。無論是高年級本科生、研究生，還是MBA學員，或者已經在金融行業工作的從業人員，都能從中獲益匪淺。它不僅能提升你的專業知識，還能提升你在職場中的競爭力，使你能夠更高效地處理金融相關的數據和決策。

Ⅲ 一個合格的數據分析師需要什麼技能

【導讀】數據分析說是新行業卻也不新了，不過對於此類行業，還是有很多小夥伴對此不知如何下手，那麼對與剛入行的小白，如何走到成熟，成為一個合格的數據分析師呢?為此小編通過整理資深的數據分析師必備的幾項技能作以分析，下面我們一起來看看一個合格的數據分析師需要什麼技能?

1、統計

統計作為數據分析的基石，自然是每個數據分析師不可或缺的一項技能。統計方法包括定量方法、決策分析、資料庫原理、預測分析、數據管理、優化、大數據分析以及數據挖掘等。

2、數據可視化工具

(1)Excel

Excel是一款常用的數據顯示工具。Excel中的數據分析功能非常強大，它包括描述統計、相關系數、概率分布、均值估計、線性、非線性回歸、多元回歸分析以及時間序列等功能。普通的數據分析人員掌握Excel這一類簡單的可視化工具足矣。

(2)專業的可視化軟體

D3.js、HighCharts、Tableau和PowerBI等都是專業的可視化工具。如果，你想要成為專業的數據分析師，你必須掌握其中的一種或者幾種。

(3)Python

學習過Python的人都知道，Python中有很多用於可視化的第三方庫，例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken、pyecharts等。這些可視化庫具有其優勢，並已在實際應用中廣泛使用。

3、大數據處理框架

如果你想成為大數據分析師，那麼你一定要學會大數據框架的基礎知識。大數據處理框架可以用於計算大數據系統的數據。

4，資料庫

一些數據分析人員會專門清理數據。但如果你想出類拔萃，你就需要掌握每種演算法的精髓——資料庫基礎。SQL是資料庫中的核心技術。MySQL、SQL
Server和Oracle是使用最廣泛的資料庫。

5，數據倉庫

數據倉庫在數據分析中起到至關重要的作用。它是一個面向主題的、集成的、相對穩定的數據集，可反映歷史變化。數據倉庫具有集成，穩定，高質量的優勢。基於數據倉庫進行數據分析可以保證數據質量和數據完整性。

6，人工智慧

從嚴格意義上講，人工智慧和數據分析師完全兩種概念，不屬於同一領域。因此，大數據分析科學家需要此技能。如果你是新手，這一塊就可以先放一放。

人工智慧所涵蓋的知識過於廣泛和深入，因此最好採用基於問題的學習方法。首先，選擇問題。然後，找到解決問題的資源，並進一步了解解決問題過程中遇到的名詞和知識。

7，機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支，它可以自動分析數據並從中獲取規則，並使用規則來預測未知數據。它已被廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、搜索引擎、醫學診斷、證券市場分析等領域。

8，數據挖掘技巧

操作數據挖掘軟體是數據分析師的必備技能之一。它是大多數商業智能計劃的核心應用程序，數據挖掘軟體可以幫助您從大量數據中發現見解。主要包括分類演算法，聚類演算法，相關性分析，連接分析等，是必須掌握的數據挖掘基本演算法的研究。

9.編程語言

精通編程語言可以使數據分析工作更加靈活。編程語言適用於所有類型的數據。大多數新奇的儀錶板都可以通過代碼或繪圖軟體來實現。

(1)R語言

R是一種開源並且免費的編程語言，其圖形功能非常強大。如果你想要對海量的數據進行統計分析，R一定是最好的選擇。

(2)Python語言

如果你想要在GPU上進行NLP或密集的神經網路處理，選擇Python會更好。

(3)Java或Scala

如果你想要的得到一個面向生產的數據流解決方案，最好選擇Java或者Scala。

10.撰寫報告

編寫數據分析報告是對數據分析的總結和介紹。報告內容必須完成呈現數據分析的原因、過程、結果和建議，供決策者參考。另外，我們在寫報告時，切記不要只寫數據結果，還應該寫上明確的結論。

當然，除了以上數據分析師必備技能外，數據敏感度、邏輯思維能力、歸納能力、批判性思維能力以及溝通能力等軟技能也是一個優秀數據分析師的必備技能。

關於「一個合格的數據分析師需要什麼技能?」的內容就給大家介紹到這里了，更多關於大數據分析的相關內容，關注小編，持續更新。