本文作者：张馨月
文字编辑：朱巧利
技术总编：李朋冲
爬虫俱乐部将于2020年1月5日至11日在湖北武汉举行为期一周的Stata编程技术定制培训，此次采取初级班和高级班分批次培训。课程通过案例教学模式，旨在帮助大家在短期内掌握Stata软件编程、金融计量知识和实证分析方法，使大家熟悉Stata核心的爬虫技术，以及Stata与其他软件交互的高端技术。目前正在火热招生中~详细培训大纲及报名方式，请点击《爬虫俱乐部2020第一期Stata编程训练营开始报名啦！》或点击文末阅读原文呦~
距离期末越来越近，很多小伙伴又开始了天天赶作业，日日ddl，数据一查一天，论文100字/小时的生活。数据检索一直以来都是一个非常重要而又令人头大的环节，数据就像原材料，没有好的材料，再厉害的厨子也做不出好菜啊！
今天小编就来介绍一个宝藏数据库——BvD数据库，帮大家省下找数据的时间去学习（睡觉）、健身（吃火锅）~BvD数据库是全球知名的财经专业实证数据库，涵盖内容非常广泛，涉及宏观经济、公司财务、行业发展、银行信息等领域，并且能够提供多种报告形式。BvD系列数据库的主要子库包括：
1. BankFocus 全球银行与金融机构分析库
2. Osiris 全球上市公司分析库
3. Oriana 亚太企业分析库
4. Zephyr 全球并购交易分析库
5. EIUCountrydata 国家数据
6．Isis全球保险公司分析库
在今天的推文中，小编将首先向大家介绍Bank Focus的基本功能~
Bank Focus是一个全面的银行数据库，可用于识别、分析和研究银行和其他金融机构。该数据库提供了全球超过44000家银行的详细、标准化的报告和比率。它的主界面如图所示：
在开始正式的分享前，我们先以中间的检索条件为例，来看看Bank Focus都可以为我们提供哪些信息：
可以看到，Bank Focus设置的筛选条件非常丰富。在下面的介绍中，我们将从“search”“results”“report”“tools”四个功能来分享如何使用这个庞大的数据库。
1.search：设立筛选条件
上文提到的检索条件实际上就是search功能下“Add a search step”的页面。我们以筛选中国总资产超过200亿的商业银行为例，来具体应用一下：
（2）在“Activities and industry”选项下的“Specification”，设定银行性质：
（3）点击“Financials”-“Key financials&employees”，进入如下界面。
我们先在“Variable”界面选择关键财务指标“Total assets”：
再在“Values”界面将最小值设定在200亿（界面的右上角可以更改单位和货币）：
当然，还可以在“Time period”中对时间范围进行设置，这里我们采用默认值。
点击右上角的“Save”,可保存本次筛选条件。下次调用时，在“Search”“Load a search”就可以找到。如果你忘记保存，在“recent searches”中，也可以查看到近期设置的条件~
点击筛选结果右下角的“View results”，便可以进入“results”界面。2.results：批量显示符合条件的上市公司
在results界面中，可以看到各家银行的详细信息。
我们发现前三行均是中国工商银行的信息，但它们的consolidation code（合并报表代码）不同。该字段的含义如下：
如果想添加或移除某些字段，可以点击“add/remove columns”。
比如，我们想要在结果中只显示过去五年的总收入，可进行如下操作：
在弹出的options界面中选择年份、币种、汇率、单位：
可以看到在页面的左上方出现了一行提示，提醒我们结果被修改了。此时点击“Save as”，就能把修改后的这套模板保存下来。同时，在页面的左上端，也提供了一些非常便捷的选项：
比如点击“Excel”，就可以把筛选出的银行导出到Excel当中。
导出的文件中包含两个工作簿，第一个包含基本信息和筛选条件，第二个就是我们筛选出的结果。
如果把Bank Focus数据库看作一个图书馆，它所包含的书目就是每家银行的report。在前面我们已经通过search查找到我们所需的“书单”（results），下面就来看看这本书具体包含了哪些内容~在results界面点击某银行的名称，可以查看特定银行的报告，这里我们点击第一行，进入中国工商银行的页面。
如下图，银行的报告书可分为两部分：主界面及目录。主界面展示单个章节的内容，默认显示“key information”。
根据右侧的目录索引，可以进入其他章节。比如单击“Stock Data”“Annual Stock Data”，就可查看工行的年度股市数据。
同results一样，单个银行的report也很方便导出，界面如图：
4.tools：数据分析
Bank Focus不仅可以帮我们筛选出我们需要的数据，还可以进行数据统计和对比分析，这一功能可以在tools界面实现。我们选择其中的两个进行简单介绍。
（1）Compare groups：比较按不同条件筛选出的几组公司
比如说，我们想要知道德国和法国总资产超过200亿的商业银行有哪些差异，可以先在“search”中保存这两组筛选条件，分别命名为Germany和France。
接下来，在Compare groups的界面中，从“A saved search”选择这两组条件：
这样，我们就能看到这两组银行的营业收入、总资产和净收入在基本统计特征上的差异啦~
（2）Geographic heat map：热点图如果我们的研究样本是全球范围的，这一工具可以为提供非常直观的结果。比如，将筛选条件设为全球总资产超过200亿的商业银行，就可以得到这些银行在不同国家的分布：
由于BvD数据库中的各个子库有许多功能都是相似的，关于tools中其他几个功能的应用，我们将会在下次关于Osiris数据库的介绍中进行说明。
四个功能的基本介绍就到这里，最后我们再来分享使用Bank Focus数据库的几个小tip：如已知公司名称，点击“companies”，在页面最上端的快速搜索栏中查询，输入公司名称、国家/地区名称或BvD银行索引号，即可匹配到目标对象：
正如help是学习Stata的一大利器，Bank Focus中的help也可以帮助我们更好地使用该数据库，在界面的右上角可以找到。大家如果对使用方法或某个指标存在疑惑，都能在这里找到答案~
今天的介绍就到这里，快来动手操作一下吧~
对我们的推文累计打赏超过1000元，我们即可给您开具发票，发票类别为“咨询费”。用心做事，不负您的支持！
关于我们
微信公众号“Stata and Python数据分析”分享实用的stata、python等软件的数据处理知识，欢迎转载、打赏。我们是由李春涛教授领导下的研究生及本科生组成的大数据处理和分析团队。
此外，欢迎大家踊跃投稿，介绍一些关于stata和python的数据处理和分析技巧。投稿邮箱：statatraining@163.com投稿要求：
1）必须原创，禁止抄袭；
2）必须准确，详细，有例子，有截图；
注意事项：
1）所有投稿都会经过本公众号运营团队成员的审核，审核通过才可录用，一经录用，会在该推文里为作者署名，并有赏金分成。
2）邮件请注明投稿，邮件名称为“投稿+推文名称”。
3）应广大读者要求，现开通有偿问答服务，如果大家遇到有关数据处理、分析等问题，可以在公众号中提出，只需支付少量赏金，我们会在后期的推文里给予解答。