公司金融的分析工具包括

⑴ 在金融工作中一般用什么分析工具

数据库分析：wind，bloomberg，ceic 等
工具分析：excel，matlab
剩下的就是自己的逻辑分析。

⑵ 金融需要 hadoop、spark 等这些大数据分析工具吗使用场景是怎样的

首先，金融业的涵盖非常之广，主要包括三大类：银行类、投资类和保险类。具体则很多：商业银行、投资银行、证券、保险、小贷公司、租赁等。而且随着时代和技术发展，还出现了各类新型金融机构，比如：消费贷、P2P等等。其次，金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。

而最近大火的UBI(Usage Based Insurance)更是将大数据技术的使用推向新高度。甚至通过在保险购买者的车辆上安装检测OBD数据的硬件设备来获取各项数据，从而对好司机和坏司机差别定价保费。

⑶ 用一个例子来说明博弈论这种分析工具在考察公司金融问题中的重要作用

你是08金融的人吧，哈哈，太有才了。

⑷ 数据分析工具有哪些，有什么区别

分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等

其中Excel我就不多说了相信大家都懂。

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足大部分的工作需要。

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。
其优点如下：
1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
2、 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。
但是这款软件的使用难度较大，非专业人士不推荐使用。

SAS是把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐，全，新。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识，非专业人士不推荐使用。

Finereport类EXCEL设计模式，EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算，完美兼容EXCEL公式，用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样，轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富，比如说 数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等。

⑸ 公司金融管理的具体内容是什么

1， 公司金融管理的基本内容：投资决策；融资决策；资产管理决策。
2. 企业的基本组织形专式：独资企业，合属伙企业，公司制
3. 公司制企业的优点：有限责任；易于筹集资本；所有权的可转让性；续存性；经营的专业化
缺点：双重纳税；内部人控制；信息公开。
4. 公司目标通常表达为获取利润的最大化，严格讲是实现股东财富的最大化。
5. 金融系统：货币市场和资本市场；债务市场与股权市场；一级市场和二级市场；证券交易所和场外市
场。
6. 金融工具：债务证券；资本证券；衍生证券。
7. 利率风险结构：违约风险，流动性，税收，期权特征。

⑹ 金融有哪些分析方法

金融分析一共有以下这些方法
1、套利是指利用一个或多个市场上存在的价格差，在不冒专任何风险属（或风险极小的）情况下通过践买贵卖赚取利差的行为。套利是市场无效率的产物。在有效的金融市场上，金融资产不合理定价引发的套利行为，最终会使市场重新回到不存在套利机会的均衡状态，这时确定的价格就是无套利均衡价格。
2、风险中性指的是这样一种状态：投资者并不需要额外的收益来吸引他们承担风险；所有现金流量都可以通过无风险利率进行贴现求得现值。无套利定价法与风险中性定价法可谓殊途同归。
3、状态价格定价技术是无套利原则以及证券复制技术的具体运用。如果我们知道某种资产在未来各种状态下的回报状况以及市场无风险利率水平，我们就可以对该资产进行定价。
4、积木分析法主要以图形来分析收益/风险关系以及金融工具之间的组合/分解关系。

⑺ 常用的数据分析工具有哪些

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

⑻ 公司是做金融相关的，有可以分析竞争对手情况的软件或是方法吗

金融公司对客户需求、客户消费者行为分析后，也需要对竞争者进行分析，分析竞争者需要从竞争者的数量、竞争者的市场份额、竞争者的营销活动（包括产品策略、价格策略、促销活动）。

一、竞争者的数量

一个行业竞争者数量的多寡，往往是行业利润的丰厚程度决定的，在很多国家，金融业都是最赚钱的行业之一，所以竞争的激烈程度也很高。

竞争者的数量还和国家法律政策规定有关，如果一个国家对金融业设置严格的进入壁垒，竞争者的数量就会被控制；如果一个国家金融业进入壁垒较低，金融机构的数量就会增长迅速。

金融业竞争者的数量还和金融市场发达程度有关，市场越发达，竞争者越多。

竞争者的数量多少不仅与金融业的利润有关，还与政策制度有关。实行分业经营的国家里，银行、证券、保险各自经营，没有直接竞争，银行的竞争者是其他银行，证券公司的竞争者也只是其他证券公司，但实行混业经营的国家，竞争状况就会比较复杂。

另外，产业机构变化和技术也会催生新式竞争者，例如互联网金融的兴起，使得传统金融机构又要面临IT和电商背景的竞争者。

二、竞争者的市场份额

市场份额就是第一个金融企业的业务量在市场上的占比。在每一种业务营销中，所有的竞争者面对的是同一个市场，一段时间里，市场的规模是有限的，如果一个金融企业想要扩大市场份额，就意味着要从竞争对手那里抢到客户，争取到业务。

为了争取更大的市场份额，金融企业会采取各种手段进行营销，同时会排斥新的竞争者进入行业。

三、竞争者的营销活动

1. 竞争者的产品策略

金融产品有一个明显的特点就是易模仿性，往往一家金融企业推出了一种新产品，很快就会被模仿，这与金融产品的实质服务有关系，所谓金融产品往往是一种服务安排，一旦公之于众，大家就会明白它的运作原理和过程，根本无法像工商企业那样去注册专利技术。这也是金融业竞争尤其激烈的原因。

2. 竞争者的价格策略

价格竞争是对付竞争对手的常用方法，通过价格策略进行竞争，常常会让人想到低价策略，金融企业可以通过降低金融服务价格的方式，让利给客户，以此吸引客户。但也不是所有的低价策略必然成功，降价固然会吸引客户，但这些客户往往不是忠诚客户。

大银行有时故意对小客户进行收费，这是一种排斥低价格客户的一种手法。例如花旗、汇丰等外资银行开始向小客户收取账户管理费后，中资银行并没有因为获得了花旗、汇丰不在乎的小客户而感到欣喜，它们了开始推出了小额账户收费的策略。

3. 竞争者的促销活动

促销有很多种方式，如广告促销、营业推广促销、公关关系促销、人员促销等。金融企业常常会推出各种促销活动，从竞争对手那里抢夺客户。

20世纪80年代起，为了竞争存款，中国的银行就纷纷推出过奖励储蓄等促销手段。90年代后，金融企业的促销手段更是层出不穷，车身广告、媒体广告、公益活动、存款送话费、存款送手机等，很多金融企业还竞相寻找合作伙伴，代言人等

⑼ 企业大数据分析工具有吗

互联网+时代大数据很重要，企业如何进行大数据分析，步骤如下：搭建线上平台、收集客户相关信息、大数据分析。在这个过程中，搭建平台是基础，企业想获得大数据没有平台是行不通的。企业可以通过建设互联网生态圈来实现大数据分析。鸭梨科技建设互联网生态圈，提供基础平台搭建，大数据收集，还有云计算，帮助企业获取分析大数据信息。