基于数据中台的金融企业数据资产管理研究与应用

随着数字经济的发展,中国金融行业正处于数字化转型升级的关键阶段,转型过程中如何将海量数据资源转化为有价值的资产,是行业普遍面临的重要挑战。文章结合金融企业数据现状,运用大数据技术和相关数据治理方法,建设了基于数据中台的金融企业数据资产管理系统,通过数据中台将企业沉淀的大量数据进行统一的规划、管理、整合,并通过持续的数据应用为企业业务服务,为金融业务的创新发展提供坚强的数据支撑。

基于Django的数据分析系统设计与实现

随着大数据时代的到来,越来越多的组织和企业需要从海量的数据中提取有价值的信息来支持决策和业务发展。为提供高效便捷的数据查询和数据分析服务,采用Django框架,MySQL作为底层数据库,设计并实现一个数据分析系统,系统基于角色的访问控制,可为不同权限的用户提供多样的综合查询服务。该数据分析系统可以提高数据分析人员的数据分析效率,从而提高企业的运营效率。

基于LDA-BERT模型的金融科技领域主题识别与分类研究

本研究采用LDA-BERT模型,对金融科技领域的文本主题进行识别与分类。LDA模型用于文本预处理和特征提取,BERT模型可以增强语义理解能力,提升主题识别的准确性,自动编码器有效融合LDA与BERT生成的特征向量,形成更加全面、精确的特征表示,K-means算法则实现精准分类。该模型在金融科技文本主题识别与分类任务中展现出了卓越的性能,为金融科技领域的文本分析提供了高效、专业的工具与方法。

国债利率曲线形态与宏观经济走势关系的实证检验

文章采用动态化的N-S模型研究了国债利率曲线形态与未来宏观经济走势的关系。研究结果表明:(1)利率曲线的水平因子对未来消费者价格指数的差离值、生产者价格指数的差离值以及原材料、燃料和动力购进价格指数的差离值的负向影响显著,对未来宏观经济景气指数差离值、工业增加值差离值以及采购经理人指数差离值的负向影响也显著。具体而言,可选取9~15个月滞后期跨度的水平因子预测未来通货膨胀,选取3~4个月滞后期跨度的水平因子和10~13个月滞后期跨度的水平因子预测未来经济增长并进行联合推断。(2)利率曲线的倾斜因子对未来消费者价格指数差离值的负向影响显著。其中,选取15~24个月滞后期跨度的倾斜因子预测未来通货膨胀的效果较为明显。(3)利率曲线的曲率因子对未来消费者价格指数差离值的负向影响显著。选取8个月滞后期跨度的曲率因子预测通货膨胀的效果最为显著,选取大于8个月滞后期跨度的曲率因子对经济增长进行预测的效果较好。