企业债投资市场数据分析 从入门到精通PDF电子书下载

第一部分 引言 3

01 数据分析概述 3

企业债市场为什么要运用数据分析 3

什么是数据分析 4

数据分析的使用方法及与信用分析之间的区别 5

案例 6

本书的结构 7

02 企业债有何不同 10

企业债的特性 10

数据的来源 14

定价数据 16

案例 17

03 项目管理和人员管理 20

沟通在数据分析中的重要性 21

数据记录 23

结语 24

第二部分 你必知的企业债相关常识和基本工具 29

04 企业债相关术语 29

估值相关术语 29

使用收益率和息差的时间与方法 30

波动率相关术语 32

关于久期的进一步讨论 33

债务编列术语 34

信用评级术语及使用 36

行业分类术语和定义 37

05 企业债数据分析基本工具 38

图表数据 39

趋势分析 40

回归分析 41

相关性 43

用表格数据支持图表 44

查询和排序 44

06 数据挖掘 46

什么是数据挖掘 46

邻域运算 48

聚类分析 48

决策树和神经网络 49

数据挖掘技术在企业债分析中的应用 50

结语 51

第三部分 企业债投资市场和参与者 55

07 企业债投资市场 55

投资级企业债 55

高收益企业债券 56

杠杆借贷 56

新兴市场及国际债券和借贷 57

信用违约掉期 59

08 市场参与者 60

发行人 61

投资银行与经纪公司 62

基金经理与机构投资者 64

资产分配师和顾问 66

系统经理和程序员 67

结语 67

第四部分 指数数据分析 71

09 关于指数的基本知识 71

为什么指数如此重要 71

计算方法 75

10 建立指数 79

指数建立：选择标准 81

指数建立：要求 83

11 企业债券指数的其他问题 89

新发行债券的影响 89

违约 90

发行规模 91

高流动性指数 93

可投资的指数 93

指数与投资组合 95

结语 95

第五部分 宏观市场数据分析 99

12 自上而下分析 99

市场比较——回报 99

波动率 100

相关性 101

市场间比较——相对价值 103

离差 103

久期 104

关于使用历史数据的其他建议 104

关于权重的其他建议 105

13 市场分析 107

按照风险划分 108

自定义板块 109

行业分析 110

构建行业股票监控器 111

我们能从市场冲击中学到什么 112

交易拥挤 113

14 信用选择数据分析 114

信用筛选数据 115

关于查询和排序的几点建议 117

案例 118

金融指标 119

运营数据 121

公司财务流动性以及信用分析与数据分析之间的区别 122

信用评分 125

相对价值的分析方法 128

价格变化 132

股票市场数据的应用 134

维护契约 136

非财务信息及相关分析方法 137

结语 138

第六部分 市场技术分析 143

15 市场需求指标 143

需求数据 144

影响市场需求的其他因素 145

16 市场供给指标 147

分析信贷供给的其他方法 148

定价过程分析 150

发行后交易 153

供求关系对市场的影响 154

结语 155

第七部分 特殊工具 159

17 流动性债券指数 159

什么是流动性债券指数？为什么要投资它 160

流动性债券指数相对于常规指数的优点与缺点 160

18 信用违约掉期与指数 164

投资者用于衡量企业债市场的其他工具 164

什么是CDS？什么是CDS指数 165

理解CDS定价——息差和价格 168

CDS指数是如何构建的 169

从CDS价格定价和偏离中我们能检测到什么 170

市场中有哪些参与者 172

CDX概要及其局限性 174

19 企业债ETF 176

什么是ETF 176

ETF的构建机制 178

资产分配中ETF的作用 181

ETF作为市场中的技术衡量指标 182

结语 182

第八部分 贷款抵押债券 187

20 贷款抵押债券简介 187

什么是贷款抵押债券 187

为什么贷款抵押债券对于你很重要 187

影响贷款抵押债券发行的基本因素 189

贷款抵押债券的类别 189

21 典型贷款抵押债券的结构 191

更多分析方法：测试和指标 193

通过分析CLO，我们能得到什么 195

结语 195

第九部分 投资组合分析工具 199

22 投资组合分析 199

投资组合分析的目的 199

你的投资目标和投资目的分别是什么 201

投资组合分析绩效评估的组成内容 202

23 绩效归因 206

资产配置效应 208

选择效应 211

交互效应 212

总效应 214

绩效归因分析中的双因子方法 215

基于板块做绩效归因分析的挑战 216

结语 217

第十部分 数据分析前景 221

24 未来企业债市场数据分析展望 221

债券数据和基本面数据 221

金融数据第三方供应商 222

文字识别使用的需求增加 223

协议分析 223

多场景分析 224

数据挖掘 225

指数 225

定价和流动性 226

对数据分析的担忧 227

结语 227