① 金融学 论文 用的什么数据模型
兄弟，这个你就不知道了吧，对数化之后数据的数量级就缩小了，那敢情多好啊，因为金融经济数据很多都是时间序列，这种数据在处理的时候需要数据是平稳的，一般对数化后很多数据就平稳了，所以很多人都愿意这么干
② 互联网金融风控模型，需要多大的数据
1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控
由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建立对应的风险点及风控策略。
例如：
针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。
2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控
身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。
3、基于第三方平台服务及数据做风控
互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务
IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等
舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等
4、基于传统行业数据做风控
人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。
5、线下实地尽职调查数据
包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。
虽然貌似与大数据无关，但线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。
③ SWOT分析是金融数据模型吗
那swti分析师数据金融的一个模型吗我觉得这应该是的而且你可以在网上进行一个数据的一个分析哦
④ 求银行国内信用证问题与对策的数据模型
[摘要]近年来,随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧,商业银行的风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点。商业银行信贷风险管理的手段和内容发生了很大的变化,现代信息技术在风险管理中发挥着越来越重要的作用。与传统风险管理主要依赖定性分析不同,现代风险管理越来越重视定量分析,大量运用数理统计模型来识别、衡量和监测风险,使得风险管理越来越多地体现出客观性和科学性的特征。本文介绍了传统信贷风险的测度方法,分析了国外信贷风险度量新方法以及在我国信贷风险管理中的应用难点,结合我国的实际情况,提出我国商业银行科学测度信贷风险的现实选择,构建适合我国经济和金融环境的商业银行信贷风险管理系统。[关键词]商业银行;信贷风险;管理系统商业银行作为经营货币的特殊企业,其信贷风险属性是与生俱来的。因此,各国银行自诞生的一天起,就在孜孜寻求规避信贷风险的方法和手段,以最大限度地控制信贷风险。信贷风险是商业银行贷款的信用风险,是商业银行面临的最古老的金融风险。信贷风险是指银行在信贷活动中预期收益不能实现的可能性。它不仅指由于借款者违约不能如期偿还贷款本息而使银行承担实际的违约风险,而且指由于借款者还款能力下降或信用等级降低而使银行面临的潜在违约风险。信贷风险管理是银行风险管理的核心,它是指商业银行对信贷风险进行识别、评价并准确度量,在此基础上进行有效防范和控制信贷风险,以最低成本实现信贷资产最大安全保障的科学管理方法。对于信贷风险的研究是一个历史悠久的问题,信贷风险管理方法历经多年的发展,不断推陈出新,表现出一种从定性到定量、从简单到复杂、从个别资产信用风险评价到资产组合信用风险评价的趋势。而风险管理上的差距,是我国商业银行与国外先进银行的最大差距,也是我国商业银行整体竞争力和盈利能力不强的根本原因。面对金融自由化、全球化的加强和金融竞争与创新的发展,特别是我国加入世贸组织后的金融全面开放,我国国有商业银行必须正视经营风险问题并尽快构建商业银行信贷风险管理系统,建立全面风险管理模式,以提高自身风险识别和控制能力。一、传统信贷风险的测度方法及局限性传统的信贷风险度量模型分为三类:专家方法、评级方法、信用评分方法。专家方法是一种最古老的风险分析方法,其基本特征是:银行信贷的决策权是由该机构那些经过长期训练、具有丰富经验的信贷官所掌握,并由他们作出是否贷款的决定。最常见的是信贷的5c方法,主要集中分析借款人的品格(character),资本(capital),偿付能力(capacity)、抵押品(collateral)、商业周期(cyclecondition)这五项因素。专家知识、主观判断以及某些要考虑的关键要素权重均为最重要的决定因素。运用这种方法的缺点是,专家用在5c上的权重有可能以借款人的不同而变化,专家难以确定共同要遵循的标准,造成品估的主观性、随意性和不一致性。评级方法是指对每笔贷款进行评级,以此来评估贷款损失准备的充分性。最早的贷款评级方法之一是美国货币监理署开发的,将现有的贷款组合归入5类,同时列明每一级别所需要的准备金。目前,国外很多银行都开发了贷款的内部评级方法,分为1-9或1-10个级别。商业银行应对业务作出全面综合的评价,才能正确评估信贷风险的大小。信用评分模型中最具代表性的是爱德华.阿尔特曼(altman)在1968年对美国破产和非破产生产企业进行观察,采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立的著名的5变量z-score模型和在此基础上改进的“zeta”判别分析模型。将z值的大小同衡量标准相比,可以区分破产公司和非破产公司。此方法的应用依靠大量的历史数据资料,并考虑了借款者经营的主要方面,对违约概率进行了预测。此预测是建立在经济发展稳定且借款者的经营环境和经营状况变化不大的情况下,否则,预测误差就会很大。二、国外信贷风险度量新方法以及在我国信贷风险管理中的应用难点近年来国外在信贷风险度量与管理的技巧和科学的研究方法方面已经取得了长足的进展,现有的信贷风险度量模型都是在20世纪90年代后期发展起来的。(一)目前广泛应用的国外信贷风险度量新方法主要有:1.kmv公司在1993年开发的creditmonitormodel(违约预测模型)。该模型的理论基础是默顿(merton)将期权定价理论运用于有风险的贷款和债券的估值中的工作,债券的估价可以看作是基于公司资产价值的看涨期权,当公司的市场价值下降至一定水平以下,公司就会对其债务违约。kmv模型通过计算一个公司的预期违约率(expecteddefaultfrequency,edf)来判断他的违约情况。2.j.p.摩根公司和一些合作机构于1997年推出的creditmetrics方法(信用度量术)。在银行业最早使用并对外公开的信用风险管理模型是j.p.摩根于1997年开发的creditmetric严模型。该模型是通过度量信用资产组合价值大小进而确定信用风险大小的模型,给出了一个测量信用资产价值的大小的具体方法,并由此判定一个机构承担风险的能力。该模型以信用评级为基础,计算某项贷款或某组合贷款违约的概率,然后计算上述贷款同时转变为坏账的概率。该模型通过计算风险价值(var)数值,力图反映出银行某个或整个信贷组合一旦面临信用级别变化或违约风险时所应准备的资本金数值。var方法作为一种测量投资组合风险的新方法得到迅速发展,到目前为止,var方法已成为金融领域和部分工业投资领域中的一种重要风险管理工具,许多金融机构已采用var来度量与管理投资组合风险,同时,巴塞尔委员会1995年4月提出了市场风险模型扩展的建议,建议银行建立基于var的风险管理模型。3.麦肯锡公司在1998年开发的creditprotfolioview(信贷组合审查系统)。该方法是分析贷款组合风险和收益的多因素模型,它运用计量经济学和蒙特·卡罗模拟来实现,最大的特点是考虑了当期的宏观经济环境,比如gdp增长率、失业率、汇率、长期利率、政府支出和储蓄等宏观经济因素。模型认为信用质量的变化是宏观经济因素变化的结果。4.csfp(瑞士信贷银行金融产品部)开发的creditrisk(信用风险附加)模型,应用了保险业中的精算方法来得出债券或贷款组合的损失分布。该模型是一种违约模型,只考虑债券或贷款是否违约,并假定这种违约遵从泊松过程,与公司的资本结构无关。此外还有死亡率分析、基于风险中性的kpmg贷款分析系统、风险敞口等值法等,最新发展的信用风险度量模型是2000年4月,穆迪(moody's)提出的ri.skralc,该模型结合了基于默顿(merton)债券估价的结构方法和分析历史数据的统计方法。以上关于信用风险的研究汲取了相关领域的最新研究成果,比如计量经济学方法、保险精算方法、最优化理论、仿真技术等等,运用了现代计算机大容量处理信息和网络化技术。(二)我国商业银行信贷风险管理的现状与难点我国关于商业银行信用风险管理的研究于20世纪80年代末才刚刚起步。信贷风险是我国商业银行面临的最大和最重要的金融风险,由于长期处于计划经济体制下,银行缺乏风险意识,因此在很长的一段时间内忽视了对信贷风险的管理。在银行业的管理实践中,其风险管理在我国经历了计划经济体制下对银行风险损失的控制、有计划商品经济体制下的银行风险管理及现阶段商业银行风险管理三个阶段。1.传统的计划经济体制下的信贷风险管理。从建国到1978年以前的30年时间里,在传统的计划经济体制下,信贷风险是由国家统一承担的。银行风险观念淡薄,对信贷风险管理除了反对贪污、挪用等财经纪律外,主要是依靠贷款指令性计划分配,坚持“计划性、物资保证性、归还性”三性原则来加强贷款管理,控制信贷风险。2.有计划商品经济体制下的信贷风险管理。1984年10月,中央明确提出了我国社会主义经济是在公有制基础上的有计划的商品经济。信贷业务得到迅速发展,信贷风险也开始逐渐暴露并加剧。为此,我国先后确立了存款准备金制度、呆账准备金制度、备付金制度和资产负债比例管理制度,初步建立起银行信贷风险管理制度与机制。但这时的贷款绝大部分给了国有企业,贷款通常没有担保,再加上地方政府的行政干预严重,使许多企业拖欠银行的贷款,大量贷款最终成了坏账,据统计,20世纪80年代后期国有银行贷给企业的贷款中平均有20%的贷款不能偿还。3.社会主义市场经济体制下的信贷风险管理。目前我国商业银行开始注重对客户进行资信评估,但在具体度量和管理时使用的方法还很陈旧,基本局限于定性分析等一些传统的方法。国内银行的风险管理水平大多处于第一阶段—非系统化管理,我国各商业银行对于如何度量信贷风险并构建全面风险管理系统的研究还比较薄弱,远远不能满足市场经济条件下金融领域日新月异的变化对银行业发展提出的要求。而通过商业银行信贷风险管理系统的开发建设,可以使银行的风险管理水平达到第二阶段—系统化风险管理,并在此基础上,通过对相关的管理系统进行改进与完善,可以逐步趋向于第三阶段—战略组合管理。而我国商业银行引进和采用西方国家信贷风险度量模型可操作性不大,主要是因为我国企业信用等级及其变化的资料数据库还未建立,缺少企业信用等级及其变化的数据资料,给信贷风险的度量增加了难度。银行度量风险的数据主要来自客户不同时期的财务报表及其资本市场的价值或价格,还包括银行贷款损失的时间序列数据等。对于我国银行来说,只有建立起行业信用数据库,才能为高级的风险管理体系提供支持和保障。由于我国银行客户中非上市公司占据绝大多数,所以对客户现有财务报表数据的搜集和整理以及对客户将来信用信息充分披露的要求就显得非常重要。三、我国商业银行信贷风险管理系统的构建通过建立一个商业银行信贷风险管理系统,旨在预防、回避、分散、转移商业银行信贷风险,从而减少损失,保证信贷资金的安全。1.从商业银行信贷操作流程的角度,构建商业银行的信贷风险管理系统。该系统有三个构成要素,分别为信贷风险识别系统、信贷风险量化系统以及信贷风险控制系统,它覆盖了整个信贷操作过程,包括贷前调查、贷时审查和贷后检查。实行事前、事中、事后的全过程的风险管理体系,把这三个构成要素置于一个大系统中进行系统分析。信贷风险识别是风险管理的基础环节,是指对经济主体面临的各种潜在的风险因素进行认识、鉴别、分析,在这个阶段,要做到正确判断风险类型,准确寻找风险根源。信贷风险度量是在识别风险产生原因的基础上,科学地量化风险,包括衡量各种风险导致损失的可能性的大小以及损失发生的范围和程度。风险度量是风险识别的延续。信贷风险控制是在识别和度量信贷风险之后,采取有效措施减少风险暴露、将风险损失控制在可承受的范围内。通过对信贷风险评价分析,才能科学测度商业银行信贷风险量,找出问题的症结所在,从而对其提出控制的措施。这三个构成要素以定量分析和定性分析相结合,联合起来构成一个信贷风险管理的整体,从而达到信贷风险防范和控制的目的。2.构建商业银行信贷风险管理系统的关键在于科学测度信贷风险。风险度量是信贷风险管理系统中最重要的组成部分,能否对信贷风险进行准确的度量关系到整个风险管理体系的成败。由于违约风险是我国银行面临的最重要的信贷风险,因此信贷风险管理系统将侧重于对违约风险进行度量,通过建立银行内部信贷风险度量模型,对预期违约概率、赔付率和贷款损失等变量进行估计,进而计算银行个体贷款和贷款组合的预期损失和非预期损失。其中,贷款组合的预期损失等于组合内个体贷款预期损失的加权平均值,权重为个体贷款占整个组合资产的比重;贷款组合的非预期损失则是个体贷款的非预期损失、个体贷款占贷款组合资产的权重以及贷款损失相关系数等变量的函数。预期损失决定着银行的准备金和保证金水平,而非预期损失决定着银行风险资本的水平,从而达到对银行信贷风险进行量化组合度量的目的。现阶段商业银行可以在传统的贷款风险度的计算基础上构建一个信贷风险度的函数式,综合考虑各影响因素,衡量信贷风险的大小。信贷风险度为:f(x1,x2,x3,x4,x5……)其中,x为影响信贷风险大小的各个因素,包括贷款对象的信用等级、贷款方式、贷款期限、贷款金额、贷款投资项目的风险—收益比等。信贷风险度量采用了内部评级与外部评级相结合的方法,对影响企业信用的因素进行加权综合,得到企业信用的综合评价值。信贷风险度指标可以用于银行对个体贷款的分析与决策,根据信贷风险的度量结果制定明确的信贷风险管理政策,如授信的对象、额度和期限等,从而保证每笔贷款的合理性,这是控制和防范信贷风险的主要环节之一。同时,还应考虑银行贷款组合的可行性和合理性,通过对个体分析与组合分析风险收益的比较,尽可能减少各贷款之间的相关性,从而分散和降低贷款组合的总风险,实现对贷款组合信贷风险的动态管理。只有这样,才能有效控制信贷风险,降低不良贷款的比例,并为银行的资本配置提供参考,帮助银行决定满足巴塞尔协议风险资本充足率要求的经济资本数量,增强银行的竞争力。参考文献:[1]谢平,等.中国商业银行改革[m].北京:经济科学出版社,2002.[2]钟俊,等.国有商业银行股份制改造与管理[m].北京:中国工商出版社,2005.
⑤ 求一套金融公司在理财投资方面的数据统计和分析的表格模型，越详细越好。万分感谢！
投资有风险，投资需谨慎，要多方面考察！
⑥ 对金融数据进行建模，怎么利用时序特征
金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的，标准正态分内布的偏度为0，峰度容为3，通常做实证分析时，会假设金融数据为正态分布，这样方便建模分析，但是实证表明，很多数据并不符合正态分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，两边的尾巴比正态分布厚，没有下降得这么快。厚尾分布主要是出现在金融数据中，例如证券的收益率。 从图形上说，较正态分布图的尾部要厚，峰处要尖。直观些说，就是这些数据出现极端值的概率要比正态分布数据出现极端值的概率大。因此，不能简单的用正态分布去拟合这些数据的分布，从而做一些统计推断。一般来说，通过实证分析发现，自由度为5或6的t分布拟合的较好。有关这方面详细的信息可以参见一些金融计量的书籍。
⑦ 请问汽车贷款金融数据建模的专业术语有什么
渗透率，批复率，有效率
这是大家日常接触非常多的词语，他们有很大的关专联性，所以属也是最容易混淆的。
汽车金融渗透率（英文 PenetrationRate）是最常听到的一个名词，它泛指通过贷款、融资等金融方式购买的车辆数量占总销售车辆数量的比例。
举个例子，某4S店当月销售汽车100台，其中贷款购车20台，则渗透率为20。汽车消费金融渗透率就是衡量一个4S店汽车金融业务做得好与不好的最直观的指标，也是衡量整体汽车行业发展成熟度的重要参考。
⑧ "如何为金融机构提供安全的数据建模环境 "
MobTech的联合建模（PAAS）为用户提供在线建模环境，既提供数据也提供技术，集成多种编程语言（R、Python等），提升用户建模效率一站式服务提升业务效率。
⑨ 行为金融模型有哪些
行为金融学有五大经典模型：模型、BSV模型、DHS模型、HS模型、BHS模型，具体为：
DSSW模型：Delong,Shleifer,Summers和Waldmann(1990)提出噪声交易的基本模型，简称DSSW模型，他们认为，当理性套利者进行套利时，不仅要面对基础性变动的风险还要面对“噪声交易者”非理性预期变动的风险。该模型证明了非理性交易者不仅能够在理性交易者的博弈中生存下来，而且，由于噪声交易者制造了更大的市场风险，他们还将有可能获得比理性投资者更高的风险溢价。
BSV模型：Barberis,Shleifer和Vishny(1998)提出，他们假定投资者决策时存在两种偏差，其一是代表性偏差，其二是保守性偏差。代表性偏差会造成投资者对信息的反应过度，保守性偏差会造成投资者对新信息的反应不充分，导致反应不足。
DHS模型：Daniel.Hirshleifer和Suhramanyam(1998)提出，他们把投资者划分为有信息的投资者和无信息的投资者，而有信息的投资者存在两种偏差，一是过度自信，二是自我归因偏差。投资者通常过高的估计了自身的预测能力，低估了自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。
HS模型：Hong 和Stein（1999）年提出。该模型假定市场由两种有限理性投资者组成：“信息挖掘者”和“惯性交易者”。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息中的一个子集。信息挖掘者基于他们私自观测到的关于未来基本情况的信息来做出预测，他们的局限性是不能根据当前和过去价格的信息进行预测。惯性交易者正好相反，他们可以根据价格变化做出预测，但是他们的预测是过去价格的简单函数。HS模型将中期的反应不足和长期的价格反应过度统一起来，一次又称为统一理论模型。
BHS模型：Barberis Nicholas,Ming Huang,and Tano Santos(2001) 提出，该模型是基于均值市场的假设而建立。和前面的三个模型不同，BHS模型没有将有偏的预期引入到模型中，而是从资产定价的另一方面，即投资者的风险态度的角度来考虑问题。在传统的基于消费的定价模型中，作者引入前景理论所揭示的“损失厌恶”现象和另一个关于偏好的“私房钱效应”，产生了一个随前期收益状况而变化的风险厌恶，价格升高后投资者风险厌恶程度降低，价格将被进一步推高。价格降低后投资者风险厌恶程度升高，价格将进一步打压。这个模型可以解释市场方面的三个偏差现象：过度波动现象，股权溢价之谜，收益可预测性。
泡沫模型：泡沫根植于股票市场的虚拟性和不完全性。在这种市场上，价格的高低在很多程度上取决于交易双方对于未来价格的预期。而且这种预期具有“自我维持”或“自我实现”的特点。当股票价格越是上涨，越有更多地人相信股价会继续上涨，即使人们知道股价已背离其内在价值。在过高价位上一旦市价止升回跌，很快会出现下行的正反馈激荡，导致泡沫彻底破裂。现有泡沫模型大致分为理性泡沫模型和行为金融泡沫模型两大类。
⑩ 阿里小贷是基于大数据的金融服务平台模式么
是的，基于大数据。
延伸（来自公开）：
14年2月20日，阿里金融旗下阿里小贷首次向外界透露了其独特的大数据授信审贷模型——水文模型。
水文模型的学术定义是将自然系统符号化，通过数学模型模拟水文现象。
而阿里小贷的水文模型，可以理解为建立庞大的数据库，不仅包括贷款客户自身长期的数据变化，还有参考同类企业的数据情况，以这些数据为依据，通过数学方法以及各种参数，判断客户未来的情况。
最终在阿里小贷业务决策中，水文模型将为公司决策层提供客观的分析和建议，并对业务形成优化。
举例来说，如果某个店铺的旺季是夏天，每年夏天销售都大幅增长，那么每年夏天，这个店铺对外投放额度也就会上升。通过阿里小贷的水文模型，可以按照历史数据，判断出这一店铺在这一时期的资金需求。
同时，对比该店铺其他时间的数据，判断出该店铺各个时段的资金需求，从而向店铺给出恰当的贷款。
相反，如果不进行对比，只是以夏天销售旺季的数据作为依据，那很可能为该店铺提供过多资金。
在水文模型的帮助下，阿里小贷迅速发展，2014年2月，阿里小贷累计投放贷款超过1700亿元，服务小微企业超过70万家，不良率小于1%。其中，2013年新增贷款1000亿元。
不过阿里的水文模型可能只是用于阿里这样的互联网金融公司，对传统小额贷款公司来说，这一模型有一定壁垒。
阿里小贷主要是淘宝贷款和阿里贷款，提供的服务主要是淘宝(天猫)信用贷款、订单贷款以及阿里信用贷款，和传统小额贷款公司不同，阿里的客户主要是淘宝、阿里巴巴上的店铺，由于这些店铺通过淘宝和阿里巴巴平台经营，所以阿里小贷可以轻易获得客户的历史数据。
大数据的优势，可能只有网络、腾讯这样同一级别的互联网巨头可以媲美。目前网络小贷公司也已在2013年9月获批，服务对象优先考虑网络推广的客户；腾讯旗下财付通的财付通小贷于2013年11月获批，财付通小贷目标客户是腾讯旗下电商企业。
网络和腾讯本身互联网基因以及旗下小贷公司的目标客户，决定了他们可以和阿里小贷一样建立完善的数据库，并建立大数据模型。这是传统小额贷款公司所不具备的。
或许当互联网小贷公司建立完备的大数据模型以后，一场小额贷款的互联网VS实体公司的战役将展开。