【金融知识】投资学知识要点回顾整理（四）
利率的期限结构 债券的到期收益率（Yield to maturity）与债券到期日（the term to maturity）之间的关系 可以用收益率曲线来直观表现： 收益率和期限之间的关系图形表示 以时间和期限为要素的函数平面图 是债券估值的核心，为投资者提供判断未来利率期望值的依据 四种不同形态的国债收益曲线： 债券定价 我们可以将每一期债券现金流（包括利率和本金）视为独立销售的零息债券，对债券进行剥离，如果整个债券价格与各部分价格之和不相等，就出现套利机会。 面对这样一个收益率曲线，如果想要计算一个3年期、票面利率为10%、面值为1000美元的附息债券的价值，就可以通过折现的方法，并得到YTM=6.88%YTM = 6.88\%YTM=6.88%： \begin{align} \nonumber p &= \frac{100}{1+5\%} + \frac{100}{(1+6\%)^2} + \frac{1100}{(1+7\%)^2} = 1082.17\\\\ p &= \frac{100}{1+YTM} + \frac{100 ...
【金融知识】近代以来经济学中的主要学派与思想
古典经济学 代表人物：亚当·斯密、大卫·李嘉图、托马斯·马尔萨斯 核心思想：古典经济学派主张自由市场和市场自发调节机制。他们相信自由竞争能够促进资源的有效配置和经济增长。古典经济学派的经济学家强调个体利益与整体利益的关系。“看不见的手” 新古典经济学（新古典主义经济学） 代表人物：阿尔弗雷德·马歇尔 核心思想：新古典经济学派重视供求关系对价格和资源配置的影响。他们认为市场是有效的资源配置机制，企业和消费者的行为是基于边际效用和边际成本的。 凯恩斯主义经济学 代表人物：约翰·梅纳德·凯恩斯 核心思想：凯恩斯主义经济学派认为市场经济可能存在长期失业和经济不稳定问题。他们主张政府应该通过货币政策和财政政策来干预经济，并强调有效需求的重要性，提出了有效需求理论和辩护性支出的概念。 新凯恩斯主义经济学 代表人物：约瑟夫·斯蒂格利茨 (Joseph Stiglitz) 核心思想：在凯恩斯主义基础上，更加强调市场失灵和信息不对称对经济的影响，而且企业和个人的行为受到市场预期和不确定性的影响，主张政府应该更积极地干预以纠正市场的不完美。 奥地利经济学 代表人物：卡尔·门格尔 (Car ...
【金融知识】投资学知识要点回顾整理（三）
风险资产配置 现有两个金融资产，其一是普通金融资产ppp，另一个为无风险资产fff，在我们的投资组合中，它们分别为yyy和1−y1-y1−y，并由此得到投资组合ccc。 种类 收益率 风险 权重 fff rf=7r_f=7%rf=7 σrf=0\sigma_{rf}=0%σrf=0 1−y1-y1−y ppp E(rp)=15E(r_p)=15%E(rp)=15 σp=22\sigma_p=22%σp=22 yyy c=yp+(1−y)fc = yp+(1-y)fc=yp+(1−y)f 资本配置线 容易得出，组合收益率为： E(rc)=y∗rp+(1−y)∗rf=7+8yE(r_c)=y*r_p+(1-y)*r_f=7+8y E(rc)=y∗rp+(1−y)∗rf=7+8y 同样的，组合风险为： σc=y∗σp=22y\sigma_c = y*\sigma_p = 22y σc=y∗σp=22y 将二者联立起来，消去公式中的yyy，就能得到，也就是在这一部分中得到的第一条线：资本配置线（Captal, Allocation Line， ...
【金融知识】投资学知识要点回顾整理（二）
利率 名义利率（Nominal interest rate）RRR；实际利率（Real interest rate）rrr；通货膨胀率（Inflation rate）iii；r=R−i1+i≈R−ir=\frac{R-i}{1+i}≈R-ir=1+iR−i≈R−i 费雪等式：R=r+E(i)R = r+E(i)R=r+E(i)如果实际利率是稳定的，则名义利率的上涨意味着更高的通货膨胀率 **税收与实际利率：**给定税率ttt，名义利率RRR，实际利率rrr，那么税后实际利率近似等于税后名义利率减去通货膨胀率R(1−t)−i=(r+i)(1−t)−i=r(1−t)−itR(1-t)-i=(r+i)(1-t)-i=r(1-t)-itR(1−t)−i=(r+i)(1−t)−i=r(1−t)−it。也就是说税后实际利率随着通货膨胀率的上升而下降，投资者承受了相当于税率乘以通货膨胀率的通胀损失ititit。 影响实际利率的四个因素 供给Supply 需求Demand 政府行为Government actions 通货膨胀预期Expected rate of inflation 供需曲线 ...
【金融知识】投资学知识要点回顾整理（一）
简单概念 代理问题 Agency Problems 管理者可能被诱惑从事不符合股东最大利益的活动： 组建自己的集团 为保住自己的职位而避免投资风险项目 过度消费奢侈品，如豪车，私人飞机 缓解潜在代理问题的管理机制： 将管理层收入与公司经营成败成功联系在一起的薪酬计划（期权/奖金/薪水） 董事会可以解雇表现不好的管理者 证券分析师和大型机构投资者对管理者进行监督 存在被收购的威胁 投资过程 **自上而下的投资组合构建法：**从资产配置开始，确定如何在大类资产之间进行配置，然后确定在每一类资产中选择哪些证券。 自下而上的投资组合构建法：投资组合是由价格看起来很有吸引力的证券构成的，而不需要过多考虑资产配置；但是会使投资者无形中将赌注全投向经济的某一领域。 金融市场的参与者 公司-净借款人 筹集资金以支付厂房和设备的投资 家庭-净储蓄者 购买需要募集资金的公司发行的证券 政府——既可以是借款人，也可以是贷款者 预算赤字Budget deficit：借款人 预算盈余Budget surplus：贷款人 金融中介Financial intermediaries 集资 ...
【编程学习】利用python实现一个SlashDict
参照完整性 前情提要 最近在互联网遨游的过程中，看到这样的一个题目需求： 1234567891011121314151617181920>>> sd = SlashDict({'a': {'b': {'c': {'x': 1. 'y': 2}},'d': 3},'e': {'f':{'g': 5}}})>>> sd['a/b/c']SlashDict({'x': 1, 'y': 2})>>> sd['a/d']3>>> sd['a/b/k']KeyError: Dict under key ' ...
【编程学习】在Python中有效使用Parquet数据格式
基础使用 首先我们先构建一个虚拟的数据框来用于测试： 12345678910111213141516from faker import Fakerimport pandas as pdNUM_OF_RECORDS = 100fake = Faker()data = { 'id': range(NUM_OF_RECORDS), # Generate IDs from 1 to 100 'name': [fake.name() for _ in range(NUM_OF_RECORDS)], 'age': [fake.random_int(min=18, max=24) for _ in range(NUM_OF_RECORDS)], 'state': [fake.state() for _ in range(NUM_OF_RECORDS)], 'city': [fake.city() for _ in range(NUM_OF_RECORDS)], ...
【编程学习】SQL数据库知识要点总结（一）
参照完整性 实体完整性：主键不能为空 参照完整性：外键一定存在于外键对应的表中 用户自定义的完整性：字段的数据应当符合一定规范（比如：学分=(学时/8)*0.5，成绩属于0-100） SQL中的实现方法： 空值约束：sname char(20） not null 唯一性约束： 列级约束：sname char(20） not null unique 表级约束：CONSTRAINT Uniq_name unique(sname) 默认值约束：Sgender char(2) not null default ‘男’ check约束： 1234567Create table Author( A_id char(10) not null Primary key, name varchar(40) not null, sage tinyint null check (sage<30)， gender char(2) check (gender = '男' or gender = '女'), birt ...
【知识分享】常用数据分析方法
描述性统计 面对一个数据集，首先要做的是使用统计学方法，总结和描述数据集的主要特征，比如数据的中心趋势、数据的分散程度、数据的分布形状以及变量之间的相关性等等。 数据的中心趋势 数据的中心趋势是描述性统计中的一个重要方面，用于衡量数据集中心的位置或趋势。主要的统计量包括均值、中位数和众数。 均值（Mean）：均值是数据集中所有数值的总和除以数据点的数量。 中位数（Median）：中位数是将数据集中的所有数值按大小排列后，位于中间位置的值. 众数（Mode）：众数是数据集中出现次数最频繁的数值（可能有一个、多个）。 数据的分散程度 数据的分散程度描述了数据点在中心趋势周围的离散程度或扩散程度。常用的分散程度度量包括： 标准差（Standard Deviation）：标准差是数据集中各数据点与均值之间的偏差的平方的平均值的平方根。标准差越大，数据点相对于均值的分散程度越大，反之亦然。标准差是最常用的分散程度度量之一。 方差（Variance）：方差是数据集中各数据点与均值之间偏差的平方的平均值。方差是标准差的平方，因此也可以用来度量数据的分散程度。 范围（Range）：范围是数据集中 ...
【编程学习】VLOOKUP函数记录
基本内容 Vlookup就可以理解为pandas中的merge，SQL中的join，是一个很常用的函数. 函数结构 结构：Vlookup(查找值，数据表，列序数，[匹配条件]) 参数说明 （1）查找值：必填，用于匹配数据的键，必须位于数据表的第一列； （2）数据表：必填，查找的区域，； （3）列序数：必填，返回上面数据表中第几列的数据，从1开始； （4）匹配条件：可选，如果为0（TRUE）表示精确查找；1（False）或省略表示模糊查找 试一试 现在在Sheet1有一个学生基本信息表： 学号 班级 姓名 性别 1 11软件1班 赵慧 女 2 11软件1班 胡歆 女 3 11软件1班 郭菲歆 女 4 11软件1班 朱文 男 5 11软件1班 张星静 女 6 11软件2班 周嫣嫣 女 7 11软件2班 刘菲柔 女 8 11软件2班 孙小星 男 9 11软件2班 林珊 女 10 11软件2班 林羽 男 现在在Sheet2有一个学生成绩表： 学号 Python程序设计基础 离散数学 数据结构 C语言程序设计 5 54 98 ...
【编程学习】大数据平台基础课程要点总结——Spark基础
在此附上老师教学课件地址: 引用站外地址 Big Data Essentials Yanfei Kang. Ph.D. Spark Spark&Hadoop Spark是集群计算技术，专为快速计算而设计。它以Hadoop MapReduce为基础，并进一步扩展了MapReduce模型，可有效地用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理等。 Spark的主要特点是它可以进行内存集群计算，可以提高应用程序的处理速度。Spark还在内存中加载数据，使操作速度远远快于Hadoop的磁盘存储。 Spark利用最先进的DAG调度器、查询优化器和物理执行引擎，实现了批处理数据和流数据的高性能。最早的一项研究结果表明，通过使用内存数据集，运行逻辑回归使 Spark 的运行速度比Hadoop快10倍。还有研究结果表明，使用Hadoop排序100TB数据需要72分钟和2100台计算机，而使用Spark只需要23分钟和206台计算机。 除此 ...
【编程学习】大数据平台基础课程要点总结——Hive基础操作
在此附上老师教学课件地址: 引用站外地址 Big Data Essentials Yanfei Kang. Ph.D. Hive Start Hive from a Terminal: hive Execute command within Hive dfs -ls /; Exit Hive: exit; hive脚本可以保存为.hql文件运行hive -f /path/to/file/withqueries.hql DDL 12345678910SHOW DATABASES;CREATE DATABASE IF NOT EXISTS myname;CREATE DATABASE IF NOT EXISTS myname LOCATION '/user/yanfei/hive'; -- Location here is the HDFS path where the data for the databa ...
【编程学习】大数据平台基础课程要点总结——Hadoop基础
在此附上老师教学课件地址: 引用站外地址 Big Data Essentials Yanfei Kang. Ph.D. Hadoop MODULES OF HADOOP Hadoop Distributed File System (HDFS): A reliable, high-bandwidth, low-cost, data storage cluster that facilitates the management of related files across machines. Hadoop MapReduce: A high-performance parallel/distributed data-processing implementation of the MapReduce algorithm. Hadoop YARN: A framework for job scheduling and clust ...
