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金融資料採礦:R及Excel 實例演練

作者: 謝邦昌、鄭宇庭
語言別: 繁體中文
出版社: 新陸書局
出版日期: 2016/06/01
類別: 金融管理
ISBN 9789865761653
讀者評鑑: ImgEvaluation
原價:620元 或 62點
優惠價:95 折,589 元 或 58

內容簡介

根據國際知名諮詢公司麥肯錫的報告顯示:在大數據應用綜合價值潛力方面,資訊技術、金融保險、政府及批發貿易四大行業潛力最高。具體到行業內每家公司的數據量來看,資訊、金融保險、計算機及電子設備、公用事業四類的數據量最大。而以中國為例,金融業大數據的投資規模為第三名,占據了17.5%,由此可看出,無論企業的規模大小及歷史長短,大數據已全面性地走入了各行各業。而根據研究機構國際數據資訊(International Data Corporation, IDC)研究指出,全球資料量正以每年50%的速度成長,其中,又有近90% 的數據是近兩年才出現的,可以看出未來的大數據金融業是一座藏金礦,正等著企業去挖掘、利用,並做出決策。

金融業在大數據上已有許多的應用,舉例來說,透過使用者在網路上的購物行為,能夠結合自身的平臺及業務,為使用者提供信貸業務;又或是透過企業的產業、銷售、財務等情況量化企業的信用額度,並結合大數據做風險評估;也能應用大數據的挖掘,針對人的基本資訊及交易歷史預防與管理詐欺等金融犯罪的行為。

相對於其他資料庫系統或資料採礦軟體,微軟的資料庫系統 Microsoft SQL Server可為使用者的關鍵任務應用程式提供突破性的效能、可用性及管理性。SQL Server 亦針對線上交易處理(OLTP)和資料倉儲提供了內建於合新資料庫的記憶體中(In-Memory)新功能,填補現有記憶體中資料倉儲和商業智慧的功能,尤其在金融領域的應用更是有其長處;處理資料量大且快速同時迅速建立大數據模型。借助這些功能,更能提供企業再處理商業智慧方案的性能與效率。然而要如何充分發揮Microsoft SQL Server 及應用在現實案例中,則需要一定的專業知識和學習過程。針對業界實務上的需求,我們編寫了這本書,以期在金融實務應用和理論方法之間搭建一座橋梁,讓讀者迅速掌握現在商業智慧的主要內容及其分析技術與技巧。

目錄

PART I 統計金融財務概述
chapter1 金融投資概要
     第一節 投資基本概念
     第二節 投資工具
chapter2 認識風險與報酬
     第一節 報酬率
     第二節 風險
chapter3 基本證券分析概要
     第一節 證券投資分析概述
     第二節 證券投資分析的主要方法
chapter4 金融市場簡介
chapter5 投資組合分析
     第一節 投資組合理論(I)
     第二節 投資組合理論(II)
     第三節 分散風險
     第四節 投資組合選擇
     第五節 考慮資本市場後的效率前緣
     第六節 資本資產定價理論
     第七節 套利定價理論
chapter6 股票投資分析
     第一節 股票定義
     第二節 股票評價
     第三節 成長模式評價模式
     第四節 特別股評價
     第五節 認股權證評價
chapter7 債券投資分析
     第一節 債券特性
     第二節 固定收益證券的投資風險
     第三節 固定收益證券的報酬
     第四節 債券評價
     第五節 利率期間結構
     第六節 存續期間及其應用
     第七節 決定存續期間因素
chapter8 選擇權評價及其應用
     第一節 選擇權的發展及應用
     第二節 選擇權簡介
     第三節 選擇權的特性及簡述
     第四節 選擇權操作策略及功能
chapter9 基本財務管理報表分析
     第一節 認識財務管理
     第二節 財務管理的企業角色
     第三節 財務比率
chapter10 統計金融模型
     第一節 迴歸分析
     第二節 羅吉斯迴歸分析
     第三節 類神經網路模型
     第四節 時間序列模型
     第五節 轉換函數模式
     第六節 ARCH、GARCH 模型
     第七節 資本資產定價模型
chapter11 新巴塞爾資本協定
     第一節 新版巴塞爾協定
     第二節 新巴塞爾協定與金融風險控管
     第三節 新巴塞爾協定是台灣金融業挑戰

PART II 資料採礦理論介紹
chapter12 資料採礦理論及簡介
     第一節 何謂Data Mining?
     第二節 資料採礦建模的標準CRISP-DM
     第三節 資料採礦與其他相關領域的關係
chapter13 商業智慧理論及簡介
     第一節 商業智慧
     第二節 商業智慧之實施流程
     第三節 SQL Server 2005 成功案例
chapter14 資料採礦應用案例
     第一節 資料採礦在銀行業應用
     第二節 資料採礦— 實際案例應用介紹

PART III 資料採礦案例演練

PART IV 資料採礦案例演練(R)

PART V 資料採礦案例演練(Excel)

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