在企业债数据分析中,无论是新进入市场的参与者,还是经验丰富的老手,都需要运用数据方法以及*先进的数据分析技术来优化评估和选择企业债权投资。
使用数据分析将为市场参与者们带来巨大优势:
使用指数来比较市场及其投资组合表现——
了解企业债指数的优势和劣势,以及如何使用它们。
开发投资主题,确定债务问题并加以解决——
把握自己当前的处境,制订出下一步投资计划。
确定*适合自己的宏观主题的潜在投资——
成功应用数据分析技术进行信贷选择,并学习规避一些常见的陷阱。
掌握企业债数据分析自上而下的宏观方法——
检验市场层面的表现和相对价值,之后深入扩展到其核心部门。
有效地分析技术的供求趋势、市场变化和相对价值机会——
帮助市场参与者更好地分配资源,在市场趋势开始改变时快速和准确地作出反应。
使用数据分析对市场参与者们来说也存在许多难处:
使用数据分析得出的结论是有缺点和不完善的——
相对于股票和政府债市场而言,在研究企业债市场相关数据库时需要更多的信息和数据。
执行投资策略所需的价格数据和交易的流动性十分有限——
受限制的定价能力以及经常变动的市场结构,使市场参与者在进行历史数据分析和结构分析时经常会遇到潜在的错误和陷阱。
数据分析预测模型中包含主观因素——
对未来进行预测的数据分析模型已尽可能做到精确和理性,但基于历史数据,其或多或少会包含一些主观因素。
市场中可能会衍生出更多新的分析方法——
现存的许多数据分析方法相对简单,市场在这一方面还有很大的提升空间。
本书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。
虽然信贷基本面分析仍然是投资过程中极其重要的一个环节,但是数据分析可以帮助投资者提高决策速度,并在投资过程中发掘重点,投资者们可以通过这些工具,从直观、相对两方面密切跟踪市场的变化,从而明确投资方向和短期内市场中的供求状态。同时,它还是衡量投资组合表现和交易部门业绩的强有力工具。
本书不是编程或系统设计的教程,但它会针对数据分析提供一些指导性建议,并展望了这些分析方法的未来发展方向。