对金融数据库的需求-锐思数据库.doc

金融数据库采购对金融数据库的需求 实证经济、金融、会计学和与金融计量研究的发展，金融统计学、金融数学等学科的兴起，一个重要的基础是财经数据的搜集。对于学术研究者，唯有搜集到全面、准确的数据，才能进行有意义的经济、金融与会计研究，高质量的数据平台的建设，是开展经济、金融、会计、贸易等专业实证研究的首要基础和必备条件。 目前在我们的教学和研究中，对于所需的财经数据，多采用的是业界的数据库，或是通过自己搜集来完成。但业界的数据库存在一定的问题，尤其是其在数据结构和数据质量上并不能很好的满足科研要求。它们仅仅提供基础的市场数据，而没有用于科研的衍生指标，例如持有期收益率、日收益Beta系数、波动率等等，很多时候还需要教学研究人员进行再次繁杂的加工与计算，而且它们提供的数据质量往往并不可靠。很多时候，在教学研究中，在数据搜集与整理花费的时间要占总研究时间的50%以上，甚至会超过80%。由于对“好”的数据越来越迫切的需求，使得为研究者提供统一、便捷的数据平台成为必要，在这样的背景下，数据库平台的建设已经成为我们专业学科建设、实验室建设、教学科研、实证研究等首先解决的重要事项。 金融数据库选择 金融数据库的选择可能涉及许多问题，但一些评价金融数据库的优劣标准基本是一致的。一般认为，金融数据库产品的关键技术标准有以下几点： 2.1 设计体系是否科学合理 设计体系科学合理的金融数据库，原则上需要设计人员在具有相当的金融理论与实务经验的基础上，且完成所有金融计算与模型的实现后，设计出来的数据库。科学的数据库设计体系将极大地方便使用者认知数据库内容，更方便数据获取与使用。反之，一个差的数据库设计体系，表面看上去数据库庞大、表格众多，但实际上是个冗余度极高、结构混乱、通用性差的数据库。 2.2 内容是否全面 内容是否全面是很明显的标准。数据越全面，当然越好。内容全面还包括历史数据全，缺失值少等。 2.3 数据质量是否好 错误率低，数据质量高是保证科学研究正确性的前提。 2.4 相关指标的计算是否正确 金融数据库除了基础数据外，还会提供大量方便用户研究的衍生指标，如收益、指数等。这些指标的计算一定要正确，否则，只能使研究者产生垃圾进垃圾出的研究成果。如最基本的衍生指标是收益，金融实证与投资研究中，真正有用的是持有期收益。象著名的CRSP，非常强调使用其提供的持有期收益指标作实证研究，甚至认为累积收益指标用户可以自己计算，他们并不直接提供该类收益指标。 2.5 是否方便易用 是否方便不同需要层次研究人员的数据获取与使用，也是判断一个金融数据库好坏的标准。国外甚至有专门的机构提供用户获取数据的平台，WRDS与FACTSET等。 2.6 数据库结构是否稳定 数据库的大类确定后，尽量不要随便添加与更改，以保持数据库结构不稳定。此外，数据库的表名与字段等都应该保持稳定。 2.7 数据更新是否及时 对于用于教学与科研的金融研究数据库，相对及时的更新也很重要，这样才能比较充分地满足研究人员的需要。如果一个研究性的数据库要到每年6-7月份才能更新上一年的数据，其更新的及时性就很差了，因为这样的数据库，在每年的上半年只有前年的数据可以使用。 2.8 服务是否完善 包括采用不同的数据获取方式，如网上点击下载、随时方便地查看数据词典、算法与数据示例等。锐思数据库充分参照了CRSP，Compustat等的设计标准考虑中国市场实际情况以实证研究为整体设计计科学先进，数据全面准确，提供多种数据模式，方便易用。其设计思想、体系结构、数据质量、技术模式等，均达到了国际先进水平锐思数据（RESSET）推出的RESSET金融研究数据库RESSET/DB，是为实证研究、模型检验等提供支持的数据平台。主要供高校、金融研究机构、金融企业的研究部门使用。RESSET/DB金融研究数据库目前包括股票、固定收益、基金、宏观、行业、港股、外汇、期货、黄金等大系列，共60多个数据库，包括00多张表，000个字段的内容，覆盖范围广泛，历史数据全面，涵盖了经济、金融、会计实证与投资研究所需的绝大部分数据。在同类型数据库中，锐思数据库提供的金融数据是最完整也是最准确的，该数据库的所有原始数据都经过进一步处理，删除废、误数据。另一点是，其衍生指标丰富，提供了大量经过深加工的衍生指标数据，如：股票持有期收益，风险因子,波动率,估计指标，三因子数据，期限结构等，并且对于这些指标提供相应的模型说明，这能为教学研究提供极大的便利。此外，其还提供数据定制服务，极大地方便的研究。 下面列出的是RESSET/DB的显著优势： 涵盖范围广泛：股票、固定收益、基金、期货、黄金、外汇、宏观、行业、高频数据等9大系列。 信息量大：库表数据量超过50G，数据库表超过1000个，数据字段数近20000个。 历史数据完整：