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债券数据集文档.zip

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简介：
本资料包包含详细的债券数据集文档，涵盖各类债券基本信息、发行详情及市场表现等数据。适合进行金融分析和建模研究使用。 债券数据集资料.zip包含了相关的债券数据集合。

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  • 债券数据集文档.zip
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    本资料包包含详细的债券数据集文档，涵盖各类债券基本信息、发行详情及市场表现等数据。适合进行金融分析和建模研究使用。 债券数据集资料.zip包含了相关的债券数据集合。
     
  • 绿色债券数据集合.zip
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    本资料集为绿色债券数据集合.zip，内含各类绿色债券发行信息、项目分类及环境效益等关键数据，旨在促进绿色金融研究与实践。 绿色债券数据集.zip
     
  • 2016-2021年绿色债券数据集.rar
    优质
    本数据集收录了2016至2021年间全球绿色债券发行的相关信息，涵盖规模、种类及行业应用等维度，旨在为研究者提供详实的参考资料。 绿色债券数据集2016-2021.rar包含了从2016年到2021年的相关绿色债券的数据。
     
  • 绿色债券数据集、历年新发、发行债券及DCM定价估值四大关键指标数据!.rar
    优质
    本资料集合了多年来的绿色债券发行数据，涵盖新发记录、详细债券信息以及承销商定价与估值的关键指标，便于深入分析市场趋势。 1. 绿色债券数据集 时间跨度：2016年1月至2021年11月 2. 历史新发债券数据库 时间跨度：2010年至2021年 3. 历史发行的绿色债券数据 时间跨度：2014年至2021年 4. DCM定价估值 时间跨度：2016年至2022年 5. 中债国开债到期收益率 时间跨度：2002年至2022年
     
  • 上市公司与绿色债券数据匹配结果集
    优质
    本资料集整合了中国上市公司的信息及它们发行或参与的绿色债券详情，旨在促进绿色金融领域的研究和应用。 2014年至2023年这段时间里，相关领域经历了显著的发展与变化。技术进步日新月异，推动了各个行业的革新与转型。在此期间，人们见证了从移动互联网的普及到人工智能领域的快速发展等一系列重要趋势。这十年间的技术演进不仅改变了我们的生活方式，还为未来的创新奠定了坚实的基础。
     
  • 2014年至2023年绿色债券数据.txt
    优质
    本文件收录了2014年至2023年间全球绿色债券市场的详细数据，涵盖发行量、资金用途及地区分布等信息。 由于文件数量较多，我们将数据存放在网盘上。每个txt文件内包含下载链接及提取码，并且这些链接永久有效。如果出现失效情况，我们会第一时间进行补充。样例数据及详细介绍请参见相关文章。
     
  • 首次债券违约数据汇总：发行人、违约日期、债券代码及简称、违约类型
    优质
    本资料汇总了中国境内首次发生债券违约事件的相关信息，包括发行人详情、具体违约时间、相关债券的代码和名称以及违约的具体情况。 发行人首次债券违约日 违约债券代码 债券简称 违约类型 摘要 金科地产集团股份有限公司 2022-10-31 102001441.IB 20金科地产MTN001 未按时兑付本息 金科地产集团股份有限公司于2020年度发行的第一期中期票据(债券简称:20金科地产MTN001, 债券代码:102001441)应于2022年10月30日分期兑付本金人民币5千万元及该部分本金自2022年7月30日至同年10月30日期间的利息。发行人未能按时足额支付上述本息。 广西万通房地产有限公司 2022-09-22 167738.SH 20万通01 未按时兑付本息 声赫(深圳)商业保理有限公司 2022-08-05 136391.SZ 阳欣04优 未按时兑付本息
     
  • 债券交易测试案例
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    《债券交易测试案例》是一本专注于债券市场中交易系统与流程验证的专业书籍。通过详细分析和设计针对不同场景下的测试用例，旨在帮助金融机构提高其交易平台的质量、稳定性和效率。书中涵盖了从基础概念到高级策略的全面内容，为读者提供实用的操作指南和最佳实践分享，是从事金融技术领域人士不可或缺的学习资料。 债券交易测试用例设计旨在验证在进行债券买卖过程中的各种功能是否能够正常运行。这包括但不限于账户管理、订单提交与取消、价格查询以及结算流程等方面的测试，确保系统稳定性和安全性符合预期标准。通过详细的场景模拟和边界条件分析来发现潜在问题并优化用户体验。
     
  • 基于机器学习的债券发行方违约风险预测-python代码及文档资料集(zip文件)
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    本资料集提供了一套基于Python和机器学习算法的债券发行方违约风险预测工具，包含详尽的代码库与使用说明文档。适用于研究人员和金融分析师深入探究信用评估模型，并优化投资决策。 【资源说明】基于机器学习的发债主体违约风险预测python源码+项目说明+设计报告+答辩PPT.zip 该项目以发债企业作为研究对象，利用财务逻辑和技术手段对178个原始特征指标进行有效筛选，构建了多种机器学习算法模型，并通过对比最终选择了LightGBM模型进行了精细化训练。经过测试，该模型的关键预测指标均表现良好。 #### 使用说明 1. BondDefault文件包含了项目代码。 2. 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pdf为项目的详细文档。 3. 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pptx用于展示项目成果。 【备注】 1、所有资源内的项目代码都经过测试并成功运行，功能正常，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的学生和教师以及企业员工使用。对于初学者而言也具有很好的学习价值，并可用于毕业设计、课程设计或作业展示。 3、如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，也可以直接用于毕设项目或者课程任务中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • O2O优惠券数据集-数据集版本
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