金融数据库中心简介
来源:本站 日期:2015/06/12 浏览:1685次

中南财经政法大学金融数据中心成立于2015年4月,现有数据处理人员10人。本中心收集、整理和开发中国金融机构和上市公司的发展数据,为学者、研究人员以及各类市场参与者提供最为全面、完整的数据服务。目前中心已开发的主要金融数据板块有:中国上市公司年报板块、上市公司交易数据、财务数据以及信息公告板块,中国城商行、农商行公司治理板块等。正在开发上线的模块包含中国土地招拍挂分笔信息、分析师追踪数据板块等。数据平台不仅面向社会科学的研究,同时面向人文科学的研究,旨在为中南财经政法大学建设经、管、法跨学科综合研究平台提供有力的数据支撑。

一、创建宗旨

金融数据平台是一个对金融数据进行统一收集、整理、发布和共享的网络平台。我们拟建立的金融数据中心,采用面向特定服务对象的架构方法对金融数据平台进行统一的分析和建模,对金融数据进行高质量的收集、管理和发布,提供符合用户个性化需求的数据资源。科研单位和教育机构通过本数据平台的定位查询功能,能够快速有效的获得所需的数据,为他们的科研提供有利的保障。我们的宗旨是在学术界建立一个具有一定影响力的金融数据中心和远端程序设计支持中心。

二、创建意义

金融信息可谓鱼龙混杂,给研究工作的开展带来极大的障碍,大大降低研究的效率。如何快速准确地获得研究所需的数据,从而提高研究效率。这是新常态下亟待解决的问题,建立一个行之有效的数据平台来负责收集和发布这些数据是当务之急。

金融数据日新月异,范围之大是历史上前所未有的。而我们每个人的时间和精力非常有限。如何利用有效的时间资源提高研究的效率,形成高质量的研究成果,这是每个研究人员所关注的问题。本数据中心就是为了满足高校和科研机构的个性化需求而建立的一个具有查询、下载、远程服务等功能的综合性金融数据平台。

新常态下,该数据中心的创建具有非常重要的现实意义。首先,高效收集和整理各类金融数据,保证数据的完整性、准确性、及时性。利用该数据平台对各类信息进行整合,并对重要的数据进行收集和整理。在搜集数据的过程中,我们采用统一的标准格式,大大提高数据处理的效率。

其次,将金融系统中的各个关键部分(数据收集整理,查询和分析等)进行有机拆分,从而使各个系统之间保持更强的独立性。金融系统中,使用最多的操作是查询和分析金融数据。如果不对数据系统进行合理的划分,那么在高峰期出现多个用户同时访问数据中心时,就会导致系统瘫痪。因此,将数据和核心业务系统进行有效的分离,可以大大地提升系统本身的性能。此外,我们采用数据库技术对数据库进行多级的缓存处理,从而提高系统的实时响应。

再次,为投资者提供及时准确的决策数据,提高决策效率。通过我们的金融数据平台,为金融分析人员提供高效的决策数据,从而更加全面把握金融行情,做出更加有价值的决策。此外,我们拟建立的数据中心为用户提供多种数据格式转换方法,方便用户阅读和分析,从而做出更加有效的决策。

最后,人性化的设计风格满足用户的个性化需求。基于点击式计价和自定义的服务模式,大大节约了网络上金融数据的流量,减少服务器的压力。我们建立的金融数据中心具有人性化,方便用户查询下载数据。基于Web Services重新组合的技术能够让客户根据自己的实际需求构建自己的专属服务,从而满足自己的个性化需求。本金融数据中心对自定义服务的调用进行统计分析,调用比例髙的服务,我们将在后续的开发中进行完善,为用户提供更加优质高效地金融数据服务。

三、提供数据

1)上市公司年报,该数据库包括在上海交易所上市的主板公司,在深圳交易所上市的中小企业板和创业板的公司历年年报,研究人员利用这些年报,可以弄清这些上市公司的经营状况和盈利状况,从而为投资提供更加有效的决策。

2)上市公司财务信息,该数据库包括盈利能力,如资产报酬率、总资产净利润率(ROA)、净资产收益率等信息;偿债能力包括经营活动产生的现金流量金额/流动负债等;现金流量分析包括净利润现金净含量、营业收入现金流量含量等。该数据库方便研究人员进行公司治理的相关研究。

3)股票市场交易信息,该数据库包括大笔交易数据,如证券代码、证券简称、交易日期、交易时间、成交价格、成交量、成交金额、占流通股本的比例、占总股本的比例、买卖盘性质、交易笔数等;大笔交易前后10笔的成交信息、买卖报价信息、买卖盘信息及回报率信息,以及大笔交易的交易日对应的大笔交易市场统计信息。大宗交易数据,包括证券代码、证券简称、交易品种、大宗交易成交价格、大宗交易成交量、大宗交易成交金额、买方营业部名称、卖方营业部名称等。该数据库实时跟踪股票市场的大笔交易和大宗交易信息,以便研究人员使用。

4)公司公告信息,该数据库实时更新公司的公告,如年报、中报、季报的披露日期、增发股份、股利分红、并购重组、首次公开发行等。方便研究人员掌握公司的最新动态。

5)商业银行基本信息,该数据库是纯手工收集整理而成,包括商业银行的中文全称、英文全称、中文简称、注册及办公地址、营业执照、金融许可证、法定代表人、联系电话、传真、网址。该数据库为研究人员全面掌握商业银行的基本情况提供有力的保障,便于研究工作的开展。

6)商业银行财务数据,该数据库为研究人员研究商业银行绩效提供得天独厚的条件,该数据库由以下几个指标构成,如存款总额、贷款总额、资产利润率、资本利润率、资本充足率、核心资本充足率、成本收入比例、核心资本净额、附属资本净额、加权风险资产。

7)上市公司股吧舆情监测数据,该数据库将实时跟踪每家上市公司在东方财富网、和讯咨询网和新浪财经网上的股吧评论信息,收集整理建立股市舆情数据库,该数据库不仅有重要的科学研究价值,比如研究股票的关注度与市场反应,投资者的地域偏误、投资者复杂度与投资效益等,而且可以直接开发出投资产品,具有很高的应用价值。利用该数据库,我们将可以发布中国股市舆情与关注度指数。

8)基本信息特色数据库。许多跨地区的研究,往往需要和中国行政区划数据库相结合,每位研究者独立整理有关数据必然会造成大量的效率损失,我们将构建一些方便研究人员的特色信息数据,比如行政区划数据库、上市公司基本信息数据库、股票代码表、电话区号和IP号段信息、城市天气信息网站列表、历史天气预报数据等具有普适性意义的数据库,以方便研究人员使用。

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