公司金融的分析工具包括

⑴ 在金融工作中一般用什麼分析工具

資料庫分析：wind，bloomberg，ceic 等
工具分析：excel，matlab
剩下的就是自己的邏輯分析。

⑵ 金融需要 hadoop、spark 等這些大數據分析工具嗎使用場景是怎樣的

首先，金融業的涵蓋非常之廣，主要包括三大類：銀行類、投資類和保險類。具體則很多：商業銀行、投資銀行、證券、保險、小貸公司、租賃等。而且隨著時代和技術發展，還出現了各類新型金融機構，比如：消費貸、P2P等等。其次，金融業基本是全世界各個行業中最依賴於數據的，而且最容易實現數據的變現。

而最近大火的UBI(Usage Based Insurance)更是將大數據技術的使用推向新高度。甚至通過在保險購買者的車輛上安裝檢測OBD數據的硬體設備來獲取各項數據，從而對好司機和壞司機差別定價保費。

⑶ 用一個例子來說明博弈論這種分析工具在考察公司金融問題中的重要作用

你是08金融的人吧，哈哈，太有才了。

⑷ 數據分析工具有哪些，有什麼區別

分析軟體有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等

其中Excel我就不多說了相信大家都懂。

SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足大部分的工作需要。

MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境使用的。
其優點如下：
1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來；
2、 具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化；
3、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；
4、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。
但是這款軟體的使用難度較大，非專業人士不推薦使用。

SAS是把數據存取，管理，分析和展現有機地融為一體。其功能非常強大統計方法齊，全，新。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SAS系統基本上可以分為四大部分：SAS資料庫部分；SAS分析核心；SAS開發呈現工具；SAS對分布處理模式的支持及其數據倉庫設計。不過這款軟體的使用需要一定的專業知識，非專業人士不推薦使用。

Finereport類EXCEL設計模式，EXCEL+綁定數據列」形式持多SHEET和跨SHEET計算，完美兼容EXCEL公式，用戶可以所見即所得的設計出任意復雜的表樣，輕松實現中國式復雜報表。它的功能也是非常的豐富，比如說 數據支持與整合、聚合報表、數據地圖、Flash列印、交互分析等。

⑸ 公司金融管理的具體內容是什麼

1， 公司金融管理的基本內容：投資決策；融資決策；資產管理決策。
2. 企業的基本組織形專式：獨資企業，合屬伙企業，公司制
3. 公司制企業的優點：有限責任；易於籌集資本；所有權的可轉讓性；續存性；經營的專業化
缺點：雙重納稅；內部人控制；信息公開。
4. 公司目標通常表達為獲取利潤的最大化，嚴格講是實現股東財富的最大化。
5. 金融系統：貨幣市場和資本市場；債務市場與股權市場；一級市場和二級市場；證券交易所和場外市
場。
6. 金融工具：債務證券；資本證券；衍生證券。
7. 利率風險結構：違約風險，流動性，稅收，期權特徵。

⑹ 金融有哪些分析方法

金融分析一共有以下這些方法
1、套利是指利用一個或多個市場上存在的價格差，在不冒專任何風險屬（或風險極小的）情況下通過踐買貴賣賺取利差的行為。套利是市場無效率的產物。在有效的金融市場上，金融資產不合理定價引發的套利行為，最終會使市場重新回到不存在套利機會的均衡狀態，這時確定的價格就是無套利均衡價格。
2、風險中性指的是這樣一種狀態：投資者並不需要額外的收益來吸引他們承擔風險；所有現金流量都可以通過無風險利率進行貼現求得現值。無套利定價法與風險中性定價法可謂殊途同歸。
3、狀態價格定價技術是無套利原則以及證券復制技術的具體運用。如果我們知道某種資產在未來各種狀態下的回報狀況以及市場無風險利率水平，我們就可以對該資產進行定價。
4、積木分析法主要以圖形來分析收益/風險關系以及金融工具之間的組合/分解關系。

⑺ 常用的數據分析工具有哪些

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

• Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

• R軟體

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。

• Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。


• SAS軟體

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。

⑻ 公司是做金融相關的，有可以分析競爭對手情況的軟體或是方法嗎

金融公司對客戶需求、客戶消費者行為分析後，也需要對競爭者進行分析，分析競爭者需要從競爭者的數量、競爭者的市場份額、競爭者的營銷活動（包括產品策略、價格策略、促銷活動）。

一、競爭者的數量

一個行業競爭者數量的多寡，往往是行業利潤的豐厚程度決定的，在很多國家，金融業都是最賺錢的行業之一，所以競爭的激烈程度也很高。

競爭者的數量還和國家法律政策規定有關，如果一個國家對金融業設置嚴格的進入壁壘，競爭者的數量就會被控制；如果一個國家金融業進入壁壘較低，金融機構的數量就會增長迅速。

金融業競爭者的數量還和金融市場發達程度有關，市場越發達，競爭者越多。

競爭者的數量多少不僅與金融業的利潤有關，還與政策制度有關。實行分業經營的國家裡，銀行、證券、保險各自經營，沒有直接競爭，銀行的競爭者是其他銀行，證券公司的競爭者也只是其他證券公司，但實行混業經營的國家，競爭狀況就會比較復雜。

另外，產業機構變化和技術也會催生新式競爭者，例如互聯網金融的興起，使得傳統金融機構又要面臨IT和電商背景的競爭者。

二、競爭者的市場份額

市場份額就是第一個金融企業的業務量在市場上的佔比。在每一種業務營銷中，所有的競爭者面對的是同一個市場，一段時間里，市場的規模是有限的，如果一個金融企業想要擴大市場份額，就意味著要從競爭對手那裡搶到客戶，爭取到業務。

為了爭取更大的市場份額，金融企業會採取各種手段進行營銷，同時會排斥新的競爭者進入行業。

三、競爭者的營銷活動

1. 競爭者的產品策略

金融產品有一個明顯的特點就是易模仿性，往往一家金融企業推出了一種新產品，很快就會被模仿，這與金融產品的實質服務有關系，所謂金融產品往往是一種服務安排，一旦公之於眾，大家就會明白它的運作原理和過程，根本無法像工商企業那樣去注冊專利技術。這也是金融業競爭尤其激烈的原因。

2. 競爭者的價格策略

價格競爭是對付競爭對手的常用方法，通過價格策略進行競爭，常常會讓人想到低價策略，金融企業可以通過降低金融服務價格的方式，讓利給客戶，以此吸引客戶。但也不是所有的低價策略必然成功，降價固然會吸引客戶，但這些客戶往往不是忠誠客戶。

大銀行有時故意對小客戶進行收費，這是一種排斥低價格客戶的一種手法。例如花旗、匯豐等外資銀行開始向小客戶收取賬戶管理費後，中資銀行並沒有因為獲得了花旗、匯豐不在乎的小客戶而感到欣喜，它們了開始推出了小額賬戶收費的策略。

3. 競爭者的促銷活動

促銷有很多種方式，如廣告促銷、營業推廣促銷、公關關系促銷、人員促銷等。金融企業常常會推出各種促銷活動，從競爭對手那裡搶奪客戶。

20世紀80年代起，為了競爭存款，中國的銀行就紛紛推出過獎勵儲蓄等促銷手段。90年代後，金融企業的促銷手段更是層出不窮，車身廣告、媒體廣告、公益活動、存款送話費、存款送手機等，很多金融企業還競相尋找合作夥伴，代言人等

⑼ 企業大數據分析工具有嗎

互聯網+時代大數據很重要，企業如何進行大數據分析，步驟如下：搭建線上平台、收集客戶相關信息、大數據分析。在這個過程中，搭建平台是基礎，企業想獲得大數據沒有平台是行不通的。企業可以通過建設互聯網生態圈來實現大數據分析。鴨梨科技建設互聯網生態圈，提供基礎平台搭建，大數據收集，還有雲計算，幫助企業獲取分析大數據信息。