投资银行培训课件和讲课录音-经济数据统计分析与建模-纵向数据
投资银行培训课件和讲课录音-经济数据统计分析与建模-纵向数据PPT课件+讲课录音
多层模型（Hierachical Model）也称为纵向数据（longitudinal data）模型，面板数据（panel data）模型，多水平统计模型（multilevel statistical model），混合模型（mixed model）等等。这些名字反映
这些模型研究者有不同的兴趣和着重点，他们解决问题的工具和方法也不尽相同，而应用这些模型所研究的对象和特点的差异也很大。
多层模型不是一个新的东西，我们所熟知的通常的最小二乘回归模型（ordinary least squares regression model）以及更广泛的广义线性模型（generalized linear model）、重复测量（repeated measures）、空间数据（spatial data）等都是多层模型的特例或研究对象。
投资银行培训课件和讲课录音-估值方法与行业分析-资本市场对中资银行的分析与评价
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资本市场如何分析上市银行？
银行分析的基本框架
一、外部环境分析：宏观经济是银行业分析的基础
一、外部环境分析：
一、外部环境分析：利率环境对银行盈利能力有显著影响
一、外部环境分析：
二、业务发展分析：基本框架
三、财务分析—主要分析框架（CAMEL体系）
三、CAMEL体系——资本充足率的定义与计算
中资银行杠杆倍数不高
银监会在讨论发行混合一级资本证券的可能性
在欧洲，混合一级资本在相应的抵扣之后达到银行体系一级资本的18%，在英国达到25%。
混合一级资本的使用能够优化股本回报率
三、CAMEL体系——盈利能力主要分析指标
三、CAMEL体系——ROE取决于资产盈利能力和财务杠杆
生息能力分析
三、CAMEL体系——经营和管理能力分析
资产质量变化—建行A股发行时数据示例
投资者通常采用DDM和可比公司法两种方法对上市银行进行估值
在采取DDM方法时，投资者会分析银行可持续的盈利能力，体现了对这家银行长期经营管理能力的判断
投资银行培训课件和讲课录音-新准则的影响_财务分析与风险识别（下）
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新准则的影响_财务分析与风险识别（下）
主要内容
第一讲：新会计准则对企业的影响
第二讲：报表分析与财务风险识别
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投资银行培训课件和讲课录音-新准则的影响_财务分析与风险识别（上）
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新准则的影响_财务分析与风险识别（上）
主要内容
第一讲：新会计准则对企业的影响
第二讲：报表分析与财务风险识别
投资银行培训课件和讲课录音-并购贷款与并购顾问-行业分析师培训
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行业分析师培训班并购业务研讨
第一章《指引》出台的背景
第二章《商业银行并购贷款风险管理指引》的概念
►并购、并购类型：控制权
►并购贷款
第三章并购贷款的风险评估
►尽职调查与风险评估
►协同效应
►并购贷款应该支持的正协同效应的并购
第四章并购贷款的风险管理与业务流程
►业务受理、业务初审、尽职调查、风险评估
►审查审批、合同签订、贷款发放、贷后管理
第五章案例分析
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对贷款支持的并购交易类型划定范围►支持增强企业核心竞争力，具有全局性、长远性的战略并购，体现“风险可控、循序渐进”的监管理念。在《指引》中：–1、要求并购方与目标企业之间具有较高的产业相关度或战略相关性，并购以获取研发能力、关键技术与工艺、商标、特许权、供应或分销网络等战略性资源，提高企业核心竞争力为导向。–2、将战略风险列为并购贷款风险评估的主要内容–3、关注并购后的要素整合提示：现阶段，应避免信贷资金进入缺乏明显的产业相关度或战略相关性，追求以高杠杆的融资结构提高并购的财务回报，高投机性、高风险的杠杆收购。并购类型和并购贷款指引的定位
投资银行培训课件和讲课录音-房地产行业介绍
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行业概述
行业分析
估值分析
公司分析
房地产：房地产系指
房地产业：房地产业是
资本密集型；
政策作用强。
开发商核心是整合资源；
政府通过对土地和资金控制行业明显。
供应结构不合理，房价偏高；
政策的实施不连续性；
房地产企业数目多，规模小。
投资银行培训课件和讲课录音-经济数据统计分析与建模-现代回归和分类
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统计数据模型及计算概要
现代回归和分类: 算法建模的回归和分类
算法建模的回归和分类
例10.1 (数据shuttle.txt).
例10.2 (例9.5数据iris.txt).
IRIS
思考一下：
后面要介绍的回归树的因变量也离散化了（但也不是事先离散化），于是也有些类似于分类树了。
数据B1.txt
思考一下：
回归树和分类树有什么异同？
回归树和经典回归有什么区别？
Adaboost
Adaboost的缺点是对于奇异点或离群点比较敏感，
但其优点是对于过拟合则不那么敏感。
IRIS
IRIS：变量重要性
846个观测值，描述了19个变量的数据[1]。我们希望用其中18个关于汽车的度量（数量变量）来把汽车分类。数据中最后一个变量class为已知的类别（四种：bus、opel、saab、van）。
投资银行培训课件和讲课录音-经济数据统计分析与建模-统计数据模型及计算概要
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统计数据模型及计算概要
提醒
任何检验都需要数据或总体满足某些条件
给出任何检验结果的同时，必需给出你的结论可能不对的概率
统计过程
数据/目的(软件)(统计模型)分析结论(需要专业人士的知识)
共线性（误差不独立）岭回归、LASO， PLSR等
不正态（如果是一个单峰总体，可试用变换解决）
根本不是一个总体（分开情况考虑）
因变量为计数/频数(列联表)
多项分布对数线性模型
Piosson对数线性模型(事故，疾病等)
因变量为计数，自变量为任意变量
log(l)=Xb
这些(包括Logistic，线性模型等)都属于广义线性模型(GLM) (R，SAS， SPSS，马克威)
纵向数据
一般用R， SAS， SPSS
要把固定部分和随机部分标出来
每个对象(一定要有ID)有多个观测
也可有生存分析的内容(纵向数据+生存分析)(R)
也有GLM(generalized linear model)+纵向数据(R)
投资银行培训课件和讲课录音-经济数据统计分析与建模-回归
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回归
使得能够用部分变量（自变量）的数据来预测另外一些变量（因变量）的值
解释变量之间的关系
因变量为数量型时，称为回归
因变量为分类型时，称为分类
回归模型的解释
模型适当与否，得由是否符合实际需要来判断
RISKFAC.TXT数据
《从数据到结论》第二版
使回归中检验有意义的条件
误差项独立并服从同样的零均值正态分布 ，或在y=m+Xb+e的模型中
ei都是均值为零的随机变量
ei的方差/标准差对i不变
ei互相独立
ei为正态随机变量
用全国31个省市自治区的数字回归有没有道理？
绝对不能用来做混合效应模型的拟合(Panel Data)， 这需要假定正态总体
答案是：满足再多条件也不能确定
就像发射宇宙飞船，你永远也不能说“没有问题”，而只能说“用现有手段没有发现问题。”
反例1
反例1
检验正态性
投资银行视频培训-“资本市场和产业成长周期”PPT讲稿及视频录音
包含“资本市场和产业成长周期”主题PPT讲稿及9段视频录音文件！
资本市场与产业成长周期——兼谈全球经济的复苏
国金证券首席经济学家上海交通大学海外学院金融所所长金岩石 博士
一、商品经济的分工与竞争
国民财富的起源与理性经济人的特征
贸易和竞争的驱动力和产业的成长性
产品的生命周期与熊彼特的创新周期
互通有无的国际贸易与比较竞争优势
国际贸易的同质性趋势与跨国产业链
二、经济发展的阶段与金融业
经济发展的阶段与金融业的成长
从乔家大院到华尔街的金融革命