企业债投资市场数据分析
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作者(美)罗伯特·克里切夫(Robert S.Kricheff) 著;刘乃达,戴祥立 译
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300224596
出版时间2016-06
装帧平装
开本16开
定价55元
货号1201338413
上书时间2024-09-04
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
罗伯特·克里切夫，瑞士信贷的总经理，美国杠杆融资战略领域的。罗伯特·克里切夫在职业生涯中，致力于许多行业和各种类型的投资和债务工具的信用分析工作，其中包括债券、银行债务、可转换债券和信用违约掉期。他还致力于指数和市场战略的产品和新兴市场信贷工作。
目录
第一部分 引言
01 数据分析概述
企业债市场为什么要运用数据分析
什么是数据分析
数据分析的使用方法及与信用分析之间的区别
案例
本书的结构
02 企业债有何不同
企业债的特性
数据的来源
定价数据
案例
03 项目管理和人员管理
沟通在数据分析中的重要性
数据记录
结语
第二部分 你必知的企业债相关常识和基本工具
04 企业债相关术语
估值相关术语
使用收益率和息差的时间与方法
波动率相关术语
关于久期的进一步讨论
债务编列术语
信用评级术语及使用
行业分类术语和定义
05 企业债数据分析基本工具
图表数据
趋势分析
回归分析
相关性
用表格数据支持图表
查询和排序
06 数据挖掘
什么是数据挖掘
邻域运算
聚类分析
决策树和神经网络
数据挖掘技术在企业债分析中的应用
结语
第三部分 企业债投资市场和参与者
07 企业债投资市场
投资级企业债
高收益企业债券
杠杆借贷
新兴市场及国际债券和借贷
信用违约掉期
08 市场参与者
发行人
投资银行与经纪公司
基金经理与机构投资者
资产分配师和顾问
系统经理和程序员
结语
第四部分 指数数据分析
09 关于指数的基本知识
为什么指数如此重要
计算方法
10 建立指数
指数建立：选择标准
指数建立：要求
11 企业债券指数的其他问题
新发行债券的影响
违约
发行规模
高流动性指数
可投资的指数
指数与投资组合
结语
第五部分 宏观市场数据分析
12 自上而下分析
市场比较――回报
波动率
相关性
市场间比较――相对价值
离差
久期
关于使用历史数据的其他建议
关于权重的其他建议
13 市场分析
按照风险划分
自定义板块
行业分析
构建行业股票监控器
我们能从市场冲击中学到什么
交易拥挤
14 信用选择数据分析
信用筛选数据
关于查询和排序的几点建议
案例
金融指标
运营数据
公司财务流动性以及信用分析与数据分析之间的区别
信用评分
相对价值的分析方法
价格变化
股票市场数据的应用
维护契约
非财务信息及相关分析方法
结语
第六部分 市场技术分析
15 市场需求指标
需求数据
影响市场需求的其他因素
16 市场供给指标
分析信贷供给的其他方法
定价过程分析
发行后交易
供求关系对市场的影响
结语
第七部分 特殊工具
17 流动性债券指数
什么是流动性债券指数？为什么要投资它
流动性债券指数相对于常规指数的优点与缺点
18 信用违约掉期与指数
投资者用于衡量企业债市场的其他工具
什么是CDS？什么是CDS指数
理解CDS定价――息差和价格
CDS指数是如何构建的
从CDS价格定价和偏离中我们能检测到什么
市场中有哪些参与者
CDX 概要及其局限性
19 企业债ETF
什么是ETF
ETF的构建机制
资产分配中ETF的作用
ETF作为市场中的技术衡量指标
结语
第八部分 贷款抵押债券
20 贷款抵押债券简介
什么是贷款抵押债券
为什么贷款抵押债券对于你很重要
影响贷款抵押债券发行的基本因素
贷款抵押债券的类别
21 典型贷款抵押债券的结构
更多分析方法：测试和指标
通过分析CLO，我们能得到什么
结语
第九部分 投资组合分析工具
22 投资组合分析
投资组合分析的目的
你的投资目标和投资目的分别是什么
投资组合分析/绩效评估的组成内容
23 绩效归因
资产配置效应
选择效应
交互效应
总效应
绩效归因分析中的双因子方法
基于板块做绩效归因分析的挑战
结语
第十部分 数据分析前景
24 未来企业债市场数据分析展望
债券数据和基本面数据
金融数据第三方供应商
文字识别使用的需求增加
协议分析
多场景分析
数据挖掘
指数
定价和流动性
对数据分析的担忧
结语
内容摘要
罗伯特·里切夫著的这本《企业债投资市场数据分析（从入门到精通）》介绍了目前在企业债市场数据分析工作中经常运用到的主要工具和分析方法，并讨论了当今不同终端用户在企业债市场中运用这些分析工具时所使用的典型方法。
本书还介绍了一些常用术语和工具，如指数和数据库，描述了这些工具是如何分析比较市场间、板块间走势强弱的，并以此制定相应的投资方向，随后我们就可以根据投资方向挑选出那些符合投资的债券。此外，本书还讲解了投资者们应该如何分析短期内市场中的供求状态，以及一些其他会用到数据分析的领域。
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