基于数据智能的商业银行个人财富管家框架模型研究

数据智能具有帮助商业银行节约成本、提高效率,有助于商业银行内部治理、防范风险,帮助银行发展客户、促进营销等功能。论述了当前数据智能在商业银行应用的现状,利用应用实例说明了数据智能的作用明显,围绕原理以及改进空间提出了数据智能在商业银行的发展趋势。针对商业银行的业务痛点展开讨论,并提出了个人财富管家的框架模型。该框架主要包括个人客户分析、整体客户分析以及业务推荐三个部分。分别对三个部分的原理及目的展开了详细讨论,并针对个人客户分析以及整体客户分析部分展开了具体的实证展示。本文认为该框架模型可以为商业银行在数据智能应用方面起到启迪作用。

一种城市旅游业评价因素的确定方法

主成分分析是多元数据分析中的一个重要的简化算法的方法,SPSS是一种统计分析软件。基于主成分分析方法,利用SPSS对不同城市的旅游影响因素进行有关数据分析和数据处理,构造相关评价指数,并进行聚类分析,得出不同城市的不同旅游需求和消费特点等比较符合实际的结论,给旅游业管理部门提供了一种思路。

疫情情况下中国宏观经济政策与预防流动性陷阱的产生

“流动性陷阱”理论虽然具有一定的历史局限性和条件限制性,但是不能忽略它的经济学意义,即“流动性陷阱”意味着经济危机或者经济大萧条;在陷入流动性陷阱的情况下,货币的传导机制失效。在经济衰退时期,要警惕流动性陷阱,不能单纯采取货币政策化解危机。本文通过对CPI同比变化率、Shibor隔夜利率以及计算实际利率的分析,辅以GDP和固定投资数据分析验证,认为我国当前疫情下已经出现了“流动性陷阱”的条件,需要引起高度警惕。我国的“六保六稳”目标是跨越“流动性陷阱”、快速恢复经济发展的根本保证,采取的宏观经济政策是有效的。提出尽快复工复产、复商复市的基础上扩大内需,除了基础设施建设和国有企业的拉动作业起到关键作用以外,重点扶持中小企业、民营企业对保证民生、稳住就业至关重要。需要从财政政策和货币政策以及其他政策上给与特殊的支持。

疫情冲击下基于ARMA-GARCH模型的道琼斯指数收益率及风险分析方法

本文使用ARMA-GARCH模型拟合,分析了疫情期间美国股市2019年至2020年部分期间数据。首先对数据进行检验,得出序列不平稳的结论;应用ARMA-GARCH模型,可以有效地拟合出道琼斯指数收益率序列,得到期间的波动率大小,通过图像能直观判断拟合模型后的波动率变化幅度;通过VaR的滚动预测实证也证实了在3月份,股市的投资风险显著上升。可以得出,利用ARMA-GARCH模型进行股市收益率及风险判断是可行的,拟合效果较好。但是,利用ARMA-GARCH模型时应注意:因为收益率序列的自相关与偏自相关图不是典型的时序图,所以从时间序列图中要准确地把握好ARMA模型,否则容易导致ARMA模型拟合存在偏差;GARCH模型可以进一步尝试其他分布的拟合。