① 金融學 論文 用的什麼數據模型
兄弟，這個你就不知道了吧，對數化之後數據的數量級就縮小了，那敢情多好啊，因為金融經濟數據很多都是時間序列，這種數據在處理的時候需要數據是平穩的，一般對數化後很多數據就平穩了，所以很多人都願意這么干
② 互聯網金融風控模型，需要多大的數據
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控
由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建立對應的風險點及風控策略。
例如：
針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。
2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控
身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。
3、基於第三方平台服務及數據做風控
互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務
IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等
輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等
4、基於傳統行業數據做風控
人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。
5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。
雖然貌似與大數據無關，但線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。
③ SWOT分析是金融數據模型嗎
那swti分析師數據金融的一個模型嗎我覺得這應該是的而且你可以在網上進行一個數據的一個分析哦
④ 求銀行國內信用證問題與對策的數據模型
[摘要]近年來,隨著金融的全球化趨勢及金融市場的波動性加劇,商業銀行的風險管理一直是國際國內金融界關注的焦點。商業銀行信貸風險管理的手段和內容發生了很大的變化,現代信息技術在風險管理中發揮著越來越重要的作用。與傳統風險管理主要依賴定性分析不同,現代風險管理越來越重視定量分析,大量運用數理統計模型來識別、衡量和監測風險,使得風險管理越來越多地體現出客觀性和科學性的特徵。本文介紹了傳統信貸風險的測度方法,分析了國外信貸風險度量新方法以及在我國信貸風險管理中的應用難點,結合我國的實際情況,提出我國商業銀行科學測度信貸風險的現實選擇,構建適合我國經濟和金融環境的商業銀行信貸風險管理系統。[關鍵詞]商業銀行;信貸風險;管理系統商業銀行作為經營貨幣的特殊企業,其信貸風險屬性是與生俱來的。因此,各國銀行自誕生的一天起,就在孜孜尋求規避信貸風險的方法和手段,以最大限度地控制信貸風險。信貸風險是商業銀行貸款的信用風險,是商業銀行面臨的最古老的金融風險。信貸風險是指銀行在信貸活動中預期收益不能實現的可能性。它不僅指由於借款者違約不能如期償還貸款本息而使銀行承擔實際的違約風險,而且指由於借款者還款能力下降或信用等級降低而使銀行面臨的潛在違約風險。信貸風險管理是銀行風險管理的核心,它是指商業銀行對信貸風險進行識別、評價並准確度量,在此基礎上進行有效防範和控制信貸風險,以最低成本實現信貸資產最大安全保障的科學管理方法。對於信貸風險的研究是一個歷史悠久的問題,信貸風險管理方法歷經多年的發展,不斷推陳出新,表現出一種從定性到定量、從簡單到復雜、從個別資產信用風險評價到資產組合信用風險評價的趨勢。而風險管理上的差距,是我國商業銀行與國外先進銀行的最大差距,也是我國商業銀行整體競爭力和盈利能力不強的根本原因。面對金融自由化、全球化的加強和金融競爭與創新的發展,特別是我國加入世貿組織後的金融全面開放,我國國有商業銀行必須正視經營風險問題並盡快構建商業銀行信貸風險管理系統,建立全面風險管理模式,以提高自身風險識別和控制能力。一、傳統信貸風險的測度方法及局限性傳統的信貸風險度量模型分為三類:專家方法、評級方法、信用評分方法。專家方法是一種最古老的風險分析方法,其基本特徵是:銀行信貸的決策權是由該機構那些經過長期訓練、具有豐富經驗的信貸官所掌握,並由他們作出是否貸款的決定。最常見的是信貸的5c方法,主要集中分析借款人的品格(character),資本(capital),償付能力(capacity)、抵押品(collateral)、商業周期(cyclecondition)這五項因素。專家知識、主觀判斷以及某些要考慮的關鍵要素權重均為最重要的決定因素。運用這種方法的缺點是,專家用在5c上的權重有可能以借款人的不同而變化,專家難以確定共同要遵循的標准,造成品估的主觀性、隨意性和不一致性。評級方法是指對每筆貸款進行評級,以此來評估貸款損失准備的充分性。最早的貸款評級方法之一是美國貨幣監理署開發的,將現有的貸款組合歸入5類,同時列明每一級別所需要的准備金。目前,國外很多銀行都開發了貸款的內部評級方法,分為1-9或1-10個級別。商業銀行應對業務作出全面綜合的評價,才能正確評估信貸風險的大小。信用評分模型中最具代表性的是愛德華.阿爾特曼(altman)在1968年對美國破產和非破產生產企業進行觀察,採用了22個財務比率經過數理統計篩選建立的著名的5變數z-score模型和在此基礎上改進的「zeta」判別分析模型。將z值的大小同衡量標准相比,可以區分破產公司和非破產公司。此方法的應用依靠大量的歷史數據資料,並考慮了借款者經營的主要方面,對違約概率進行了預測。此預測是建立在經濟發展穩定且借款者的經營環境和經營狀況變化不大的情況下,否則,預測誤差就會很大。二、國外信貸風險度量新方法以及在我國信貸風險管理中的應用難點近年來國外在信貸風險度量與管理的技巧和科學的研究方法方面已經取得了長足的進展,現有的信貸風險度量模型都是在20世紀90年代後期發展起來的。(一)目前廣泛應用的國外信貸風險度量新方法主要有:1.kmv公司在1993年開發的creditmonitormodel(違約預測模型)。該模型的理論基礎是默頓(merton)將期權定價理論運用於有風險的貸款和債券的估值中的工作,債券的估價可以看作是基於公司資產價值的看漲期權,當公司的市場價值下降至一定水平以下,公司就會對其債務違約。kmv模型通過計算一個公司的預期違約率(expecteddefaultfrequency,edf)來判斷他的違約情況。2.j.p.摩根公司和一些合作機構於1997年推出的creditmetrics方法(信用度量術)。在銀行業最早使用並對外公開的信用風險管理模型是j.p.摩根於1997年開發的creditmetric嚴模型。該模型是通過度量信用資產組合價值大小進而確定信用風險大小的模型,給出了一個測量信用資產價值的大小的具體方法,並由此判定一個機構承擔風險的能力。該模型以信用評級為基礎,計算某項貸款或某組合貸款違約的概率,然後計算上述貸款同時轉變為壞賬的概率。該模型通過計算風險價值(var)數值,力圖反映出銀行某個或整個信貸組合一旦面臨信用級別變化或違約風險時所應准備的資本金數值。var方法作為一種測量投資組合風險的新方法得到迅速發展,到目前為止,var方法已成為金融領域和部分工業投資領域中的一種重要風險管理工具,許多金融機構已採用var來度量與管理投資組合風險,同時,巴塞爾委員會1995年4月提出了市場風險模型擴展的建議,建議銀行建立基於var的風險管理模型。3.麥肯錫公司在1998年開發的creditprotfolioview(信貸組合審查系統)。該方法是分析貸款組合風險和收益的多因素模型,它運用計量經濟學和蒙特·卡羅模擬來實現,最大的特點是考慮了當期的宏觀經濟環境,比如gdp增長率、失業率、匯率、長期利率、政府支出和儲蓄等宏觀經濟因素。模型認為信用質量的變化是宏觀經濟因素變化的結果。4.csfp(瑞士信貸銀行金融產品部)開發的creditrisk(信用風險附加)模型,應用了保險業中的精算方法來得出債券或貸款組合的損失分布。該模型是一種違約模型,只考慮債券或貸款是否違約,並假定這種違約遵從泊松過程,與公司的資本結構無關。此外還有死亡率分析、基於風險中性的kpmg貸款分析系統、風險敞口等值法等,最新發展的信用風險度量模型是2000年4月,穆迪(moody's)提出的ri.skralc,該模型結合了基於默頓(merton)債券估價的結構方法和分析歷史數據的統計方法。以上關於信用風險的研究汲取了相關領域的最新研究成果,比如計量經濟學方法、保險精算方法、最優化理論、模擬技術等等,運用了現代計算機大容量處理信息和網路化技術。(二)我國商業銀行信貸風險管理的現狀與難點我國關於商業銀行信用風險管理的研究於20世紀80年代末才剛剛起步。信貸風險是我國商業銀行面臨的最大和最重要的金融風險,由於長期處於計劃經濟體制下,銀行缺乏風險意識,因此在很長的一段時間內忽視了對信貸風險的管理。在銀行業的管理實踐中,其風險管理在我國經歷了計劃經濟體制下對銀行風險損失的控制、有計劃商品經濟體制下的銀行風險管理及現階段商業銀行風險管理三個階段。1.傳統的計劃經濟體制下的信貸風險管理。從建國到1978年以前的30年時間里,在傳統的計劃經濟體制下,信貸風險是由國家統一承擔的。銀行風險觀念淡薄,對信貸風險管理除了反對貪污、挪用等財經紀律外,主要是依靠貸款指令性計劃分配,堅持「計劃性、物資保證性、歸還性」三性原則來加強貸款管理,控制信貸風險。2.有計劃商品經濟體制下的信貸風險管理。1984年10月,中央明確提出了我國社會主義經濟是在公有制基礎上的有計劃的商品經濟。信貸業務得到迅速發展,信貸風險也開始逐漸暴露並加劇。為此,我國先後確立了存款准備金制度、呆賬准備金制度、備付金制度和資產負債比例管理制度,初步建立起銀行信貸風險管理制度與機制。但這時的貸款絕大部分給了國有企業,貸款通常沒有擔保,再加上地方政府的行政干預嚴重,使許多企業拖欠銀行的貸款,大量貸款最終成了壞賬,據統計,20世紀80年代後期國有銀行貸給企業的貸款中平均有20%的貸款不能償還。3.社會主義市場經濟體制下的信貸風險管理。目前我國商業銀行開始注重對客戶進行資信評估,但在具體度量和管理時使用的方法還很陳舊,基本局限於定性分析等一些傳統的方法。國內銀行的風險管理水平大多處於第一階段—非系統化管理,我國各商業銀行對於如何度量信貸風險並構建全面風險管理系統的研究還比較薄弱,遠遠不能滿足市場經濟條件下金融領域日新月異的變化對銀行業發展提出的要求。而通過商業銀行信貸風險管理系統的開發建設,可以使銀行的風險管理水平達到第二階段—系統化風險管理,並在此基礎上,通過對相關的管理系統進行改進與完善,可以逐步趨向於第三階段—戰略組合管理。而我國商業銀行引進和採用西方國家信貸風險度量模型可操作性不大,主要是因為我國企業信用等級及其變化的資料資料庫還未建立,缺少企業信用等級及其變化的數據資料,給信貸風險的度量增加了難度。銀行度量風險的數據主要來自客戶不同時期的財務報表及其資本市場的價值或價格,還包括銀行貸款損失的時間序列數據等。對於我國銀行來說,只有建立起行業信用資料庫,才能為高級的風險管理體系提供支持和保障。由於我國銀行客戶中非上市公司占據絕大多數,所以對客戶現有財務報表數據的搜集和整理以及對客戶將來信用信息充分披露的要求就顯得非常重要。三、我國商業銀行信貸風險管理系統的構建通過建立一個商業銀行信貸風險管理系統,旨在預防、迴避、分散、轉移商業銀行信貸風險,從而減少損失,保證信貸資金的安全。1.從商業銀行信貸操作流程的角度,構建商業銀行的信貸風險管理系統。該系統有三個構成要素,分別為信貸風險識別系統、信貸風險量化系統以及信貸風險控制系統,它覆蓋了整個信貸操作過程,包括貸前調查、貸時審查和貸後檢查。實行事前、事中、事後的全過程的風險管理體系,把這三個構成要素置於一個大系統中進行系統分析。信貸風險識別是風險管理的基礎環節,是指對經濟主體面臨的各種潛在的風險因素進行認識、鑒別、分析,在這個階段,要做到正確判斷風險類型,准確尋找風險根源。信貸風險度量是在識別風險產生原因的基礎上,科學地量化風險,包括衡量各種風險導致損失的可能性的大小以及損失發生的范圍和程度。風險度量是風險識別的延續。信貸風險控制是在識別和度量信貸風險之後,採取有效措施減少風險暴露、將風險損失控制在可承受的范圍內。通過對信貸風險評價分析,才能科學測度商業銀行信貸風險量,找出問題的症結所在,從而對其提出控制的措施。這三個構成要素以定量分析和定性分析相結合,聯合起來構成一個信貸風險管理的整體,從而達到信貸風險防範和控制的目的。2.構建商業銀行信貸風險管理系統的關鍵在於科學測度信貸風險。風險度量是信貸風險管理系統中最重要的組成部分,能否對信貸風險進行准確的度量關繫到整個風險管理體系的成敗。由於違約風險是我國銀行面臨的最重要的信貸風險,因此信貸風險管理系統將側重於對違約風險進行度量,通過建立銀行內部信貸風險度量模型,對預期違約概率、賠付率和貸款損失等變數進行估計,進而計算銀行個體貸款和貸款組合的預期損失和非預期損失。其中,貸款組合的預期損失等於組合內個體貸款預期損失的加權平均值,權重為個體貸款占整個組合資產的比重;貸款組合的非預期損失則是個體貸款的非預期損失、個體貸款占貸款組合資產的權重以及貸款損失相關系數等變數的函數。預期損失決定著銀行的准備金和保證金水平,而非預期損失決定著銀行風險資本的水平,從而達到對銀行信貸風險進行量化組合度量的目的。現階段商業銀行可以在傳統的貸款風險度的計算基礎上構建一個信貸風險度的函數式,綜合考慮各影響因素,衡量信貸風險的大小。信貸風險度為:f(x1,x2,x3,x4,x5……)其中,x為影響信貸風險大小的各個因素,包括貸款對象的信用等級、貸款方式、貸款期限、貸款金額、貸款投資項目的風險—收益比等。信貸風險度量採用了內部評級與外部評級相結合的方法,對影響企業信用的因素進行加權綜合,得到企業信用的綜合評價值。信貸風險度指標可以用於銀行對個體貸款的分析與決策,根據信貸風險的度量結果制定明確的信貸風險管理政策,如授信的對象、額度和期限等,從而保證每筆貸款的合理性,這是控制和防範信貸風險的主要環節之一。同時,還應考慮銀行貸款組合的可行性和合理性,通過對個體分析與組合分析風險收益的比較,盡可能減少各貸款之間的相關性,從而分散和降低貸款組合的總風險,實現對貸款組合信貸風險的動態管理。只有這樣,才能有效控制信貸風險,降低不良貸款的比例,並為銀行的資本配置提供參考,幫助銀行決定滿足巴塞爾協議風險資本充足率要求的經濟資本數量,增強銀行的競爭力。參考文獻:[1]謝平,等.中國商業銀行改革[m].北京:經濟科學出版社,2002.[2]鍾俊,等.國有商業銀行股份制改造與管理[m].北京:中國工商出版社,2005.
⑤ 求一套金融公司在理財投資方面的數據統計和分析的表格模型，越詳細越好。萬分感謝！
投資有風險，投資需謹慎，要多方面考察！
⑥ 對金融數據進行建模，怎麼利用時序特徵
金融數據的尖峰厚尾特徵是相比較標准正態分布來說的，標准正態分內布的偏度為0，峰度容為3，通常做實證分析時，會假設金融數據為正態分布，這樣方便建模分析，但是實證表明，很多數據並不符合正態分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，兩邊的尾巴比正態分布厚，沒有下降得這么快。厚尾分布主要是出現在金融數據中，例如證券的收益率。 從圖形上說，較正態分布圖的尾部要厚，峰處要尖。直觀些說，就是這些數據出現極端值的概率要比正態分布數據出現極端值的概率大。因此，不能簡單的用正態分布去擬合這些數據的分布，從而做一些統計推斷。一般來說，通過實證分析發現，自由度為5或6的t分布擬合的較好。有關這方面詳細的信息可以參見一些金融計量的書籍。
⑦ 請問汽車貸款金融數據建模的專業術語有什麼
滲透率，批復率，有效率
這是大家日常接觸非常多的詞語，他們有很大的關專聯性，所以屬也是最容易混淆的。
汽車金融滲透率（英文 PenetrationRate）是最常聽到的一個名詞，它泛指通過貸款、融資等金融方式購買的車輛數量占總銷售車輛數量的比例。
舉個例子，某4S店當月銷售汽車100台，其中貸款購車20台，則滲透率為20。汽車消費金融滲透率就是衡量一個4S店汽車金融業務做得好與不好的最直觀的指標，也是衡量整體汽車行業發展成熟度的重要參考。
⑧ "如何為金融機構提供安全的數據建模環境 "
MobTech的聯合建模（PAAS）為用戶提供在線建模環境，既提供數據也提供技術，集成多種編程語言（R、Python等），提升用戶建模效率一站式服務提升業務效率。
⑨ 行為金融模型有哪些
行為金融學有五大經典模型：模型、BSV模型、DHS模型、HS模型、BHS模型，具體為：
DSSW模型：Delong,Shleifer,Summers和Waldmann(1990)提出雜訊交易的基本模型，簡稱DSSW模型，他們認為，當理性套利者進行套利時，不僅要面對基礎性變動的風險還要面對「雜訊交易者」非理性預期變動的風險。該模型證明了非理性交易者不僅能夠在理性交易者的博弈中生存下來，而且，由於雜訊交易者製造了更大的市場風險，他們還將有可能獲得比理性投資者更高的風險溢價。
BSV模型：Barberis,Shleifer和Vishny(1998)提出，他們假定投資者決策時存在兩種偏差，其一是代表性偏差，其二是保守性偏差。代表性偏差會造成投資者對信息的反應過度，保守性偏差會造成投資者對新信息的反應不充分，導致反應不足。
DHS模型：Daniel.Hirshleifer和Suhramanyam(1998)提出，他們把投資者劃分為有信息的投資者和無信息的投資者，而有信息的投資者存在兩種偏差，一是過度自信，二是自我歸因偏差。投資者通常過高的估計了自身的預測能力，低估了自己的預測誤差；過分相信私人信息，低估公開信息的價值。
HS模型：Hong 和Stein（1999）年提出。該模型假定市場由兩種有限理性投資者組成：「信息挖掘者」和「慣性交易者」。兩種有限理性投資者都只能「處理」所有公開信息中的一個子集。信息挖掘者基於他們私自觀測到的關於未來基本情況的信息來做出預測，他們的局限性是不能根據當前和過去價格的信息進行預測。慣性交易者正好相反，他們可以根據價格變化做出預測，但是他們的預測是過去價格的簡單函數。HS模型將中期的反應不足和長期的價格反應過度統一起來，一次又稱為統一理論模型。
BHS模型：Barberis Nicholas,Ming Huang,and Tano Santos(2001) 提出，該模型是基於均值市場的假設而建立。和前面的三個模型不同，BHS模型沒有將有偏的預期引入到模型中，而是從資產定價的另一方面，即投資者的風險態度的角度來考慮問題。在傳統的基於消費的定價模型中，作者引入前景理論所揭示的「損失厭惡」現象和另一個關於偏好的「私房錢效應」，產生了一個隨前期收益狀況而變化的風險厭惡，價格升高後投資者風險厭惡程度降低，價格將被進一步推高。價格降低後投資者風險厭惡程度升高，價格將進一步打壓。這個模型可以解釋市場方面的三個偏差現象：過度波動現象，股權溢價之謎，收益可預測性。
泡沫模型：泡沫根植於股票市場的虛擬性和不完全性。在這種市場上，價格的高低在很多程度上取決於交易雙方對於未來價格的預期。而且這種預期具有「自我維持」或「自我實現」的特點。當股票價格越是上漲，越有更多地人相信股價會繼續上漲，即使人們知道股價已背離其內在價值。在過高價位上一旦市價止升回跌，很快會出現下行的正反饋激盪，導致泡沫徹底破裂。現有泡沫模型大致分為理性泡沫模型和行為金融泡沫模型兩大類。
⑩ 阿里小貸是基於大數據的金融服務平台模式么
是的，基於大數據。
延伸（來自公開）：
14年2月20日，阿里金融旗下阿里小貸首次向外界透露了其獨特的大數據授信審貸模型——水文模型。
水文模型的學術定義是將自然系統符號化，通過數學模型模擬水文現象。
而阿里小貸的水文模型，可以理解為建立龐大的資料庫，不僅包括貸款客戶自身長期的數據變化，還有參考同類企業的數據情況，以這些數據為依據，通過數學方法以及各種參數，判斷客戶未來的情況。
最終在阿里小貸業務決策中，水文模型將為公司決策層提供客觀的分析和建議，並對業務形成優化。
舉例來說，如果某個店鋪的旺季是夏天，每年夏天銷售都大幅增長，那麼每年夏天，這個店鋪對外投放額度也就會上升。通過阿里小貸的水文模型，可以按照歷史數據，判斷出這一店鋪在這一時期的資金需求。
同時，對比該店鋪其他時間的數據，判斷出該店鋪各個時段的資金需求，從而向店鋪給出恰當的貸款。
相反，如果不進行對比，只是以夏天銷售旺季的數據作為依據，那很可能為該店鋪提供過多資金。
在水文模型的幫助下，阿里小貸迅速發展，2014年2月，阿里小貸累計投放貸款超過1700億元，服務小微企業超過70萬家，不良率小於1%。其中，2013年新增貸款1000億元。
不過阿里的水文模型可能只是用於阿里這樣的互聯網金融公司，對傳統小額貸款公司來說，這一模型有一定壁壘。
阿里小貸主要是淘寶貸款和阿里貸款，提供的服務主要是淘寶(天貓)信用貸款、訂單貸款以及阿里信用貸款，和傳統小額貸款公司不同，阿里的客戶主要是淘寶、阿里巴巴上的店鋪，由於這些店鋪通過淘寶和阿里巴巴平台經營，所以阿里小貸可以輕易獲得客戶的歷史數據。
大數據的優勢，可能只有網路、騰訊這樣同一級別的互聯網巨頭可以媲美。目前網路小貸公司也已在2013年9月獲批，服務對象優先考慮網路推廣的客戶；騰訊旗下財付通的財付通小貸於2013年11月獲批，財付通小貸目標客戶是騰訊旗下電商企業。
網路和騰訊本身互聯網基因以及旗下小貸公司的目標客戶，決定了他們可以和阿里小貸一樣建立完善的資料庫，並建立大數據模型。這是傳統小額貸款公司所不具備的。
或許當互聯網小貸公司建立完備的大數據模型以後，一場小額貸款的互聯網VS實體公司的戰役將展開。