金融数据挖掘与分析课程论文怎么写

金融数据挖掘与分析课程论文

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金融数据挖掘案例教学：VaR的定义、计算与应用目前，金融资产市场风险（也包括信用风险和操作风险）的通用度量工具为Value at Risk（VaR，在险价值），在几个巴塞尔协议形成后，用VaR度量金融风险更是受到普遍关注。建立金融风险的准确的VaR度量很不容易，本案例通过美元指数市场风险VaR度量模型的建立、及不同VaR模型对银行监管资本要求的影响展开研究，通过案例对VaR的定义、计算与应用作较全面的介绍。一、 VaR的定义设在某一持有期时金融资产的收益率的分布函数为，密度函数为，对给定的置信水平，在险价值的定义为：VaR的含义：VaR是一定置信水平下，一定持有期中，金融资产可能遭受的最大损失。由于VaR与收益率的分布函数（密度函数）密切相关，特别是与分布函数（密度函数）的尾部性质密切相关，因此VaR模型的准确与否就与我们对金融资产收益率过程的描述的准确与否、特别是与收益率过程的尾部特征的描述的正确与否密切相关。由于这种描述很困难，因此建立准确的VaR模型是很不容易的。二、单一资产（资产组合）的VaR模型的构建方法1、历史模拟法基本思想：金融资产收益率的变化具有某种稳定性，因此可以用过去的变化情况对未来进行预测。案例1：基于历史模拟法的那斯达克指数的VaR模型的构建，取置信水平为99与95。计算2004年度单位货币的那斯达克指数的每日在险价值，并实际检验模型的预测准确性。数据：那斯达克指数的每日收盘价的收益率时间跨度：19850711～20050923共5115个日收益率数据，收益率采用对数收益率。方法：取300个数据的移动窗口，对每个窗口数据排序后取第3个（第15个）数据作为VaR预测值，窗口移动250次，则可以得到250日中的每日VaR预测值。Sas程序：初始数据库为sjkData a； set sjk ； run；Data a； modify a； if _n_>300 then remove；Run；Proc sort data=a；by r； run；Data a； modify a； if _n_<3 or _n_>3 then remove； run；Data b； set c a；run；Data c； set b； run；Data sjk； modify sjk； if _n_=1 then remove； run；历史模拟方法的缺陷分析VaR模型预测准确性的检验方法（事后检验方法）置信水平99，如果模型准确，则例外发生应该服从，的二项分布。如果例外数为，只要计算就可知道模型是否高估风险；只要计算就可知道模型是否低估风险。Sas程序Data a； X=probbnml（01，250，k）;Y=1-probbnml(01，250，k-1);run;历史模拟方法通常存在高估风险价值的缺陷，尤其当显著性水平取的很高时，对银行来说，这会提高监管资本要求。从理论上看，历史模拟法也有很大缺陷。2、参数方法假设具有某种形式的分布，其中参数需要估计，利用VaR的定义得到VaR预测值。参数方法建立VaR模型是最常见形式，例如JP摩根公司开发的Riskmetrics就是采用参数方法。首先想到假设收益率服从正态分布，只要估计均值与标准差，就可得到VaR预测值。如果，则利用正态分布计算在险价值的方法①、利用移动窗口方法计算每个窗口对应的均值与标准差；②、利用均值与标准差得到每日的VaR预测值。③、巴塞尔协议要求用一年的数据计算VaR，我们用一年数据构造移动窗口。案例2：基于参数方法和正态分布假设的那斯达克指数的VaR模型的构建，置信水平为99与95。计算2000年度单位货币的那斯达克指数每日的在险价值，并实际检验模型的预测准确性。Sas程序（数据库sjk，为简洁起见，只用收益率数据）Data a； set sjk ； run；Data a； modify a； if _n_>254 then remove；Run；Proc means data=a；Output out=b mean=mr std（r）=stdr；run；Data b1； set c b；run；Data c； set b1； run；Data sjk； modify sjk； if _n_=1 then remove； run；Data c1；set c；Var=33*stdr-mr; run;对模型预测的检验结果：在252个观测值中有11个例外，模型存在低估市场风险的现象。那么为什么会出现这样的现象。3、金融资产收益率的特征分析金融资产收益率通常存在两个显著的特征：①、波动的时变性、或者说波动的集聚性，比较那斯达克指数的收益率图形与正态分布的图形可以明显地看到这一点； data a； set sjk；z=normal（17）； z1=_n_； run；由于波动具有时变性，因此正态假设不合适，或者说对标准差的估计方法不合适。比较合理的改进方式是，在估计分布的方差时，近期数据应该具有更大的权重。JP摩根公司采用加权方式估计方差，一般的方差估计表达式为：即在估计方差时，每个离差具有相同的权重1/254，而JP摩根公司采用的方差估计式为：如在Riskmetrics中取。案例3：建立基于加权正态模型的那斯达克指数的VaR，置信水平为99与95。计算2000年度单位货币的那斯达克指数每日的在险价值，并检验模型的预测准确性。原始数据库sjk，均值数据库aa，权重数据库bbSas程序（sjk）Data a； set sjk；run；Data a； modify a；if _n_>254 then remove;run;Data a1; set aa; run;Data a1; modify a1; if _n_>254 then remove; run;Data c1; merge a a1 bb; run;Data b1; set c1; r1=q*(r-mr)**2; run;Proc means data=b1;Output out=b mean(r1)=mr1; run;Data c2; set c b; run;Data c; set c2; run;Data sjk; modify sjk; if _n_=1 then remove;run;Data aa; modify aa; if _n_<255 then remove; run;Data cc; set c; Stdr1=sqrt(254*mr1); run;检验结果：例外数为7个，模型为“不准确模型”②、金融资产收益率分布的厚尾性，比较那斯达克指数的收益率数据的经验分布的尾部与正态分布的尾部，可以明显地看到这一点。Data a； set sjk；P=probnorm（（r+000154）/0256）;run;利用1999-2001年度的数据，可以看到明显的厚尾现象利用参数方法建立VaR模型时，应该考虑两个因素:波动的时变性与厚尾性要提高VaR模型的预测准确性，就要采用适当的统计模型来描述收益率的波动特征，模型既要能够反映波动的时变性、又要能够反映波动的厚尾性。现有研究对前一个特征考虑较多，通常的方式是采用GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）来描述收益率过程。GARCH模型是Bollerslev（1986）提出的，GARCH模型是对ARCH模型的拓展。假设收益率服从阶自回归模型，即，Bollerslev对的假设是。GARCH模型可用较少的参数捕捉方差的缓慢变化。在建立VaR模型时，通常采用的是GARCH（1，1）模型，其形式为许多研究者在建立描述收益率的统计模型过程中，假设，甚至假设，这是不合适的（方差过程设置错误不会影响均值过程，而均值过程设置错误会影响方差过程）。因此，应该首先需考虑均值过程，再考虑方差过程。许多实证研究显示，采用GARCH（1，1）模型描述收益率过程可以提高VaR的预测精度，这是因为与正态假设相比，GARCH（1，1）模型能够更好地描述收益率过程，但是实证研究同时发现，当置信水平较高时（如99），采用GARCH（1，1）模型建立的VaR模型仍然存在低估风险的现象。原因分析：事件风险造成价格的暴涨暴跌，这是波动过程出现厚尾现象的重要原因，而GARCH（1，1）模型不能反映由事件风险造成的暴涨暴跌，因此不能完全反映厚尾现象，这就造成模型对风险的低估。波动过程不是由一个统计模型描述，而是由两个模型所描述——体制转换模型。对收益率数据的自相关-偏自相关分析的方法sas程序proc autoreg data=a；model r=t / dw=10 dwprob； run；也可以采用Eviews软件进行分析quick/series tatistics/corrlogramGARCH模型参数估计方法Quick/estimation equation /选择ARCH，输入被解释变量名，/options 选择Heteroskedasticity 可得到稳健的标准差连续计算GARCH模型中的时变的方差sas程序data b； set a；z=w+a1*x+b1*lag（y）；run；data b； modify b；if _n_<2 or _n_>2 then remove; run;data b1; set c b; run;data c; set b1; run;data b1; set b; y=z; run;data b; set b1; run;data a; modify a; if _n_<3 then remove; run;data b1; set b a; run;data a; set b1; run;注意：数据库为A，结构为对于可按照计算补充知识： ARCH与GARCH模型一、阶自回归模型随机过程可分为平稳过程与非平稳过程。平稳过程的均值、协方差不随时间变化。自回归模型是对平稳过程产生的时间序列进行建模的方法。1、阶自回归模型有效市场假设是独立过程，实际上存在自相关性，如果存在阶自相关，可用如下形式表示：，其中与相互独立、服从独立同分布的正态分布。2、移动平均模型如果为它的当前与前期随机误差项的线性函数，即，则称时间序列为移动平均序列。3、自回归移动平均过程。4、自相关与偏自相关对时间序列进行建模，首先需判断其服从什么过程。这就涉及自相关、偏自相关的概念，k阶自相关系数定义为：。k阶偏自相关系数的定义：偏自相关是指在给定的条件下，与的条件相关关系。其计算式为：，。二、模型的识别1、自回归模型的识别自回归模型的偏自相关系数是步截尾的，而其自相关系数则呈指数或正弦波衰减，具有拖尾性；平均移动模型的自相关系数是步截尾的，而其偏自相关系数则呈指数或正弦波衰减，具有拖尾性。自回归平均移动过程的自相关系数、偏自相关系数均呈指数或正弦波衰减，具有拖尾性。2、模型识别的例利用2002年度美元指数收盘价的对数收益率数据a1、2002年度那斯达克指数收盘价的对数收益率数据b1分别判断其所满足的模型。计算自相关系数、偏相关系数的Eviews方法：quick / series statistics / correlogram / r利用GDP数据c1进行模型识别由于其一阶自相关系数、前二阶的偏自相关系数显著地不等于零，可建立自回归移动平均模型ARMA（2，1）。即 ARMA（2，1）模型参数估计的Eviews方法Qick/Estimate Equation/rr ar（1） ar（2） ma（1）注意在时间序列模型分析中，对参数的t检验不像一般回归模型中那样重要，主要是考虑模型整体的拟合效果。三、ARCH与GARCH模型在自回归模型中假设时间序列由平稳过程产生，即产生时间序列的随机过程具有不随时间变化的均值与标准差。实际上，由于金融资产收益率具有波动的时变性，即产生时间序列的随机过程的二阶矩随时间而变化，因而随机过程不是一个平稳过程，不适合直接采用以上的分析方法。现在需要建立自回归条件异方差模型（ARCH模型）和广义自回归条件异方差模型（GARCH模型）。1、ARCH模型该过程由Engle（1982）发展起来，目的是解决随时间而变化的方差问题。它经常用于对金融资产的收益率的波动性进行建模。假设收益率服从阶自回归模型，即，服从均值为0，方差为的正态分布，取决于过去值的平方。阶自回归条件异方差模型ARCH（）的形式，其中为未知的正系数。在ARCH模型中，随时间而变化，如果近期平方误差很大，则当前平方误差也会较大，即为较大；反之，如果近期平方误差很小，在当前平方误差也会较小；通过这种方式表示波动的集聚性。2、GARCH模型Bollerslev（1986）提出的GARCH模型扩展了ARCH模型，假设收益率服从阶自回归模型，即，Bollerslev对的假设是与ARCH模型相比，GARCH模型可以利用更少的参数捕捉到方差的缓慢变化。从理论上讲，由于不同金融资产收益率的波动布变性不同，因此某种资产收益率究竟服从哪种GARCH也需要进行判别，实际上，很多金融资产的收益率服从GARCH（1，1）模型，即。注意这个式子表明，第t天的方程由第t-1天的二个值决定，其中残差的估计值为，而可递推得到。特别地有。利用这样的方式计算方差，实际上隐含着假设，方差的波动方式在训练时期与计算时期是一致的。由于在对收益率建立GARCH（1，1）模型时，自回归模型的准确设置与否会直接影响到GARCH模型的参数估计，因此必须正确建立均值过程再建立方差过程。3、GARCH模型的参数估计方法如果金融资产的收益率服从p阶自回归及GARCH（1，1）过程，则Eviews方式为quik / Estimate Equation例: n1给出那斯达克收盘价的对数数据，试用适当的方式建立模型。解：股票市场一般服从随机游走过程，但是其方差具有波动性，因此lp lp（-1）出的哪本《金融数据挖掘》你也买来自己看看

学了数据挖掘之后能干啥？数据挖掘职业规划总结文 | 宿痕很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享：数据挖掘从业人员工作分析数据挖掘从业人员的愿景：数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)B：算法工程师(在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)C：数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等)数据挖掘从业人员切入点：根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。A：做科研：这里的科研相对来说比较概括，属于技术型的相对高级级别，需要对开发、数据分析的必备基础知识。B：算法工程师：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色，你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C，C++，Java，Delphi等)和数据库原理和操作，对数据挖掘基础课程有所了解，读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》，《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践》等，当然也少不了你使用的工具的对应说明书了，如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL 2007数据挖掘完全手册》等，如果多看一些如《数据挖掘原理》等书籍那就更好了。数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。一、专业技能本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；熟练掌握常用的数据挖掘算法；具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。二、行业知识具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识三、合作精神具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作四、客户关系能力具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望；具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。进阶能力要求数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优熟练掌握ETL开发工具和技术熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案五、应用及就业领域当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(DatabaseMarketing)、客户群体划分(Customer Segmentation&Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(ChurnAnalysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book alsobought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First， techniquesecond”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的，通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。重点介绍下对数据挖掘的几个岗位数据采集分析专员职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。市场/数据分析师1、市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节： Marketing/Data Analyst从业最多的行业： DirectMarketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来，Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(CanadianMarketingAssociation)的统计数据：仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢？举个例子，随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报，他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。2、行业适应性强：几乎所有的行业都会应用到数据，所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在政府，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。算法工程师应该来说目前算法工程师基本上都集中在中大型企业中，因为一般小公司很少用到算法来解决问题，如果这公司就是做数据相关产业的。而算法一般的应用场景有推荐、广告、搜索等，所以大家常见的在广告领域、个性化推荐方面是有不少的同仁。常见的要求是懂JAVA/PYTHON/R中其中一种，能够知道常规的回归、随机森林、决策树、GBDT等算法，能够有行业背景最佳等。如果是deep learning方向可能对图论、画像识别等方面要求更高些。求职建议：background稍微好一些，再把一些基本的算法都弄明白，能说清楚之间的区别和优缺点，包括常见的一些应用场景都有哪些。对于公司来说，特别是BAT这样使用机器学习的公司，算法工程师是很重要的一块资产。现状与前景数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。根据IDC(InternationalDataCorporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术—数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！职业薪酬就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情，所以大家在算法方面还是大有可能。另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。大家共勉！来自知乎以上是小编为大家分享的关于学了数据挖掘之后能干啥？的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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金融数据挖掘与分析课程论文怎么写

这风刮得人头疼，呜呜的大得很5105

《人工智能与机器人研究》期刊有篇文章好像是跟这个相关，具体题目忘记了，我觉得你可以看下，开源的期刊直接都能看的，还有本《数据挖掘》应该也是有帮助的

你几年级的就4000字我没看错吧

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国际金融课程论文，先写标题，后写作者，再写摘要，还有关键词。然后是前言，说说为什么要探讨这个课题，再写论据，最后是结论。结尾是参考文献。

如果想要找金融学方面的任务，觉得你应该到书店去查找一下，或者是图书馆去查找一下资料。

你先看韩家炜的那本《数据挖掘》，然后看一下几个会议的论文SIGKDDCIKMICDMPAKDD里面的论文都是比较好的，具体内容需要看你最后做的是什么问题，现在做recommendation（推荐）的比较多。

金融数据挖掘与分析课程论文题目

寿险行业数据挖掘应用分析　　寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。　　数据挖掘　　数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。　　目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。　　商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。　　行业数据挖掘　　经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。　　根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。　　针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。　　挖掘系统架构　　挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。　　规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。　　应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。　　目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。　　实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

数据挖掘得概念，关键技术及应用数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程

学术堂整理了十五个新颖的金融经济学论文题目供大家进行参考：　　1、经典金融经济学理论体系若干矛盾与重构思考　　2、经济金融化与金融经济学的发展　　3、汇率调整对我国贸易收支影响的金融经济学分析　　4、“国进民退”的五大后果——专访耶鲁大学金融经济学终身教授陈志武　　5、对金融经济学的发展金融深化论　　6、金融经济学十讲　　7、货币金融经济学　　8、金融经济学的研究范式及其演进——行为金融与标准金融研究范式之比较　　9、经济泡沫与泡沫经济——一个基于金融经济学的考察视角　　10、理查德·罗尔对金融经济学的贡献　　11、马克思主义认识论的数学描述及其在金融经济学中的一个应用　　12、金融经济学课程教学改革与实践探索　　13、基于金融经济学的股票市场稳定研究　　14、金融经济学教程　　15、金融经济学研究的国际动态——基于1990—2011年间《金融学期刊》刊发论文的统计分析

杨帅（2016）按照共享经济主体方面之间的差异来进行分类的，与此同时，杨帅还提出了包含消费及生产领域的可以实现对参与主体进行划分的框架。该框架是一个比较具体化的框架，主要包括以下几点：第一，企业-个人类型。这种类型指的是企业借助第三方网络平台或相关联的企业进行其闲置资源利用渠道的拓宽。其中，最为经典的案例就是首钢创客空间。第二，个人-企业类型，这种类型也被称为临时工代表性经济形式。简单来说就是那些拥有时间、资源、技能的个人借助网络平台中的相关众包平台，满足企业临时性的服务需求。在这一过程中，个人为企业提供服务并收取适当的报酬。通过这种方式，企业能够用较低的成本来解决其内部问题而且个人也能够在为企业提供服务的过程中得到相应的报酬。第三，个人-个人类型，在这种模式中交易的主体为个人。个人能够借助第三方网络平台来实现个人需求与共计之间的协调，该网络平台作为媒介其主要的作用就是为双方提供信息。比如：滴滴出行。通过该平台，双方的利益都能够得到满足，且经济效益也能够得到增加。最后一种是企业-企业类型，通过对互联网的合理应用，企业中的闲置资本能够得到有效的利用。通过资源的充分利用，企业内部生产领域的结构性问题也能够得到很好的解决。例如：阿里巴巴淘工厂。阿里巴巴淘工厂将线下供给能力与线上市场需求之间进行了结合，以此来带动其供给与需求之间的最优配置，进而提升其企业资源配置的合理性。吴晓隽和杨天波（2015）的观点中，共享经济是能够在IT软硬件生产、无线网络、信息终端以及新型消费及生产模式的构建过程中都有十分重要的作用。也就是说，共享经济的影响范围不仅局限于互联网及相关产业中，还包括对于企业经营管理、消费模式、生产模式的影响。郑志来（2016）在对共享经济这一问题进行研究的过程中，首先对供给侧改革的相关内容进行了分析。随后，郑志来表示，共享经济能够有效的改善经济失衡的状况并能够成为供给侧机构性变革过程中一个十分重要的补充部分。共享经济与供给侧结构性改革之间是存在着一定的联系的，且共享经济是一种实现经济方式转变的有效手段。二、共享经济相关理论（一）共享经济的概念最早提出共享经济这一概念的学者是马科斯·费尔逊和琼·斯潘思，在其代表作《社区结构和协同消费：常规活动的方法》中有对这一概念的详细解释。近几年，伴随着我国经济发展水平的不断提升，共享经济这一概念逐渐被人们所了解。当下，我国对于共享经济的定义为：借助互联网信息技术等一系列相关的科学技术，对海量的、分散的资源进行合理有效的整合并能够满足多样化需求的经济活动的总称。共享经济的主要特征为使用权限，是一种合作经济。共享经济的目的就是为了进行交易成本的压缩，进而带来经济效益的提升。共享经济的主要作用包括以下两点：首先，共享平台的性质是中间媒介，能够带动双方交易成本的降低。与此同时，借助这一共享平台双方能够得到更多的资源和信息，并且其监督成本较低。其次，在共享平中，原本不能够加入到大交易环节中的物品也能够进行交易。这就使交易的范围得到了扩大，且资源的利用效率得到了提升。伴随着经济的不断发展和进步，产生了一种新型的经济形态—基于 O2O 的共享经济。这种经济活动其实在很久之前就已经产生了，不过都没有得到人们的重视。近几年，基于O2O的共享经济逐渐被人们所了解、重视并且不断的发展起来。这种新型经济形态产生的根本原因是互联网信息技术的不断发展，使得传统的交易区域、空间被打破，市场规模得到了扩张。在这种形势下，每个人都是需求者和供给者。在新型经济形态中，物品的使用权、所有权之间处于分离的状态，且相关的交易内容也被赋予了新的意义。与此同时，人们在获取物品的过程中其目的也发生了改变。人们的关注点转移到了物品的实际使用权利上，这就使得物品的使用效率得到了明显的提升。对于消费者来说，用更加低廉的价格就能够租用到你需要使用的物品，这种方式既能够满足消费者使用物品的需求还能够减少消费者的支出。而且，限制资源在这一过程中也能够得到更加合理、有效的利用。（二）共享经济的特点1、价值增值价值增值过程属于西方经济学领域，其被定义为是劳动力价值的补偿，而其在共享经济的商业模式下，其又被赋予了新的意义与和内涵，因为共享经济对于价值进行了全新的定义，即只有在有需求的人手里，物品才能体现其价值，因而这一价值增值过程就成为了将闲置的物品转移到对其存在需求的人手里的过程。卖家通过售卖闲置的物品，在清理自己的生活空间的同时还可以回收到相当于物品原价格中的一定资金的回报，而限于经济原因而无法入手想要商品的买家也可以经由购买这些出售的闲置商品来满足自身的强烈渴望。2、充分利用闲置资源对于闲置资源的充分利用也是共享经济特点中的一种，其能够提高资源的利用率甚至保护环境。正是由于社会经济的不断发展与科技的飞速进步使得一部分人在追求最新科技的同时对于其拥有的尚且完好的高科技产品进行不断的淘汰，这正是由于城市生活集约化的进一步发展和居民个人生活水平的不断提高同时伴随在社会产能过剩的背景下个人对于产品拥有的越来越少的可使用空间所导致的。而那些所淘汰下来的产品又会对个人的生活空间产生占据，由此甚至还需要个人来负担养护和维修的开销，同时产品没有得到充分利用也是一种资源的浪费，违背了绿色发展的理念。其实在社会生活中，共享经济无处不在，例如在交通领域，其传统的公交飞机地铁火车就能够极大的的便利许多乘客的交通出行，它就属于一种共享经济。而新开发出来的滴滴打车也对众多用户的出行起到了很大的便利。将使用交通产品的时间段错开以实现对于车辆的使用率的显著提升，这在降低物品闲置时间，提高资源的利用效率的同时还能实现对于在自身生活成本上的降低，符合绿色发展的理念3、网络易访性随着互联网那个大时代的到来，人们可以更加方便的经由网络来实现自身的生活方式上的便捷化，这点也体现在了共享经济中的闲置物品交易上，买家和卖家双方都能够在网上实现顺畅的交流，这也使得卖家更容易对用户的需求实现掌握，互联网所提供的强大的图文功能可以让买家更好的了解卖家的产品，也更便于卖家对自己的产品进行更好的展示以吸引客客户。O2O网站是一种个人对个人的网络销售方式，正适合闲置物品的买卖，其提供的功能可以降低卖家进行宣传推广的成本，而对于卖家来说也是省去了去线下进行了解的精力，使其通过网络就能实现对产品的全方位了解，因而共享商业模式的实现离不开网络的易访性，正是其为买家与卖家之间提供了便利且成熟的用以双方交流的平台来实现了对于共享商业的促进作用。4、社群共享社群共享是消费者在消费过程中，寻找的具有相同消费需求的群体，为了节省一定的消费费用而采用团购或拼团的方式进行消费。例如拼多多和美团就是针对具有相同购物需求的的消费者群体而建立的；58同城、安客居是将有共同的居住需求的人们聚在一起；51job以及智联招聘则是构建了一个用人单位和求职者之间的沟通交流搭建了桥梁；天猫、淘宝以及聚美优品则是找准自己的市场定位，主要对自己的强项进行经营。通过众多的APP我们可以看出，社群共享产生了一种新的消费模式。5、所有权需求下降在以前那个物资匮乏的年代，只有拥有了该商品的所有权才能心安理得地使用。不过现在人们生活水平的大大提高，对产品的消费观念也发生转变，人们在进行商品购买时更突出获得商品的使用权而不是所有权，商品只有对自己有用才具有价值。在这种消费观念下，共享经济应运而生。一辆共享单车可以在一天内满足十几个人的出行需求，一份学术资料可以供几百位学者学习借鉴，如何在最小的代价下最大程度上满足市场需求，是在共享经济发展模式下需要思考的主要问题。共享经济的发展在一定程度上满足了更多人的消费需求，并且被更多的人认可和接受。三、我国共享经济存在的问题分析（一）现有法律法规无法适应共享经济的发展由于我国的法律条文大部分是在上世纪制定的，所以在我国当下实行的法律体系中，对于新出现的共享经济并没有制定明确的法律规定，而且共享经济依托于互联网的发展而发展，并且在多个领域均有涉及，所以没有一个行业的法律能够直接套用到共享经济的发展之中，对于共享经济从业人员的待遇问题、电商平台的税收问题等层出不穷的新问题都有待解决。一些陈旧的法律条文并不能适应当下经济发展的需要，如果从旧时代的法律角度来看新时代的经济发展，共享经济中有许多创新企业都涉嫌违规或在濒临违规的边界，部分法律并不能对共享经济的发展起到相应的监管，反而具有一定的阻碍作用。共享经济的准入门槛较低，服务质量良莠不齐，并且在对共享经济的发展中缺少有效的市场监管，消费者利益得不到保障。因此，我国要不断完善关于共享经济的法律体系，建立相关的监管部门保障行业稳定发展，并通过相应的激励机制促进创新企业的发展，使共享经济能为我国的国民经济发展做出更大的贡献。

金融数据挖掘课程论文

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一句话：大数据的时代已经降临，互联网的革命要开始了。。。