资产配置评价维度

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#资产配置 #风险控制 #风险管理

资产配置评价维度

 

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钱怎么管理

  1. 钱由自已管理 ，涉及对资产大类配置和类别资产内部投资组合的配置
  2. 钱由基金经理管理 ，涉及对基金经理评价
数据资产价值评估：数据建模时如何衡量数据价值的7个维度——利弊权衡分析
AI天才研究院
08-06 1607
在数据资产价值评估过程中，如何对不同维度进行评估、比较，以找到最优的数据资产配置方案？传统方法主要基于概率论模型和风险控制理论，目前已被机器学习、人工智能等新型技术所取代。在本文中，我们将介绍一种基于信息论和博弈论的方法——“利弊权衡分析”（Value Analysis by Imbalanced Quantitative Reasoning）——用来评估不同维度的数据资产价值。
《数据资产价值与收益分配评价模型》
最新发布
cdfunlove的博客
05-22 235
本文介绍了一套全面的数据资产评估标准，涵盖数据质量、应用、变现量和收益分配等多个维度。该标准通过评价模型，基于数据在运营中的使用与收益情况，为数据资产评估提供依据。同时，标准还规定了评价过程的框架和思路，包括指标体系配置和评价实施步骤。这套标准的发布将推动数据资产化进程，为企业将数据资产纳入资产负债表提供指导。
资产管理的四大维度：全面深度解析
JiYan_cyan的博客
05-07 1276
资产管理的四大维度：全面深度解析资产管理，作为企业和个人财富保值增值的重要手段，涵盖了多个方面。本文将从资产配置、风险控制、绩效评估以及合规监管四个方面，对资产管理进行详细的阐述。
资产配置（理论+模型），科学找圣杯
KCintodeep
10-08 7794
大类资产配置主流模型包括恒定比例配置模型、Markowitz均值方差模型（MVO）、Black-Litterman模型、风险平价模型、风险预算模型。
基于马科维茨与蒙特卡洛模型的资产最优配置模型（Matlab代码实现）
qq_46009436的博客
02-18 695
资本是保险公司经营的核心要素,是资产配置的重要约束条件。本文在马克维茨方法的基础上,将偿付能力引入了资产配置的优化模型。在使用改进的优化模型后,保险公司的最优投资组合出现变化,而保险公司的偿付能力充足率相应有所改善。本文还对保险公司期初的资本充足度进行了敏感性分析,结果显示,最优投资组合与保险公司的期初资本有相关关系,期初资本充足率越高,保险公司风险资产的占比可以越高。马科维茨均值-方差模型的基本原理。
资产配置研究框架（附代码）
weixin_42294255的博客
01-27 2642
资产配置研究框架（附代码） 大类资产配置是全球化视野下投资组合管理的重要议题之一。风险和收益是衡量投资组合管理绩效的天枰两边的两个筹码，如何有效均衡风险和收益的关系一直是学界和业界探讨的问题。 本文旨在将目标风险函数和收益风险函数这两大类目标函数引入资产配置研究框架中，同时对比分析综合宏观观点的Black Litterman模型，并在中国市场上进行实证分析。 资产配置理论介绍 广义风险平价模型（风...
python实现资产配置(2)--Blacklitterman 模型
qq_32022037的博客
04-15 9401
1. Black-Litterman模型简介 在python实现资产配置(1)----Markowitz 投资组合模型中, 我们已经见过如何使用Markowitz求得最优资产配比. 这是一种在已知未来各资产的概率分布,然后再求解的方法. Markowitz模型输入参数包括历史数据法和情景分析法两种方法,情景分析法的缺点是主观因素,随意性太强,因此使用历史数据法, 将资产的均值和协方差输入模型是比较...
20201120-国盛证券-固定收益专题：转债基金如何进行资产配置.pdf
04-08
在业绩评价方面，转债基金的评价体系由收益水平、资产配置能力、择时择券能力和业绩持续性等构成。 转债基金的收益来源主要来自转债和股票。在2019年，转债基金收益的72.9%由债券（转债）贡献，19.2%由股票贡献，...
国有资产管理效益评价.pptx
10-02
通过定量与定性相结合的分析方法，可以在不同维度上发现资产管理的潜在问题，比如资产配置的不合理、投资决策的失误、或者管理过程中的浪费现象等。因此，对评价指标进行定期更新和优化，是提高国有资产管理效益不可...
国有资产管理效益评价.ppt
11-30
通过科学合理的评价体系，可以确保国有资产的合理配置、有效运营和持续增长，为国家经济的可持续发展提供坚实的物质基础和制度保障。面对未来的挑战与机遇，我们应持续优化国有资产管理效益评价体系，推进国有企业的...
资产配置
qq_41893334的博客
04-19 352
这是我的资产配置笔记（虽然我没有资产）???? 谁决定了投资组合的收益？ 先问个问题，长期来看，你觉得以下哪个因素对投资组合的收益贡献度最大呢？ A 优秀的投资品 B 合适的入场时机 C 资产配置 D 其他因素 正确答案选C 要想让投资组合的收益高一点，来个资产配置就行？我之前学的那些估值啊选基金啊都没用了？ 当然不是 首先，优秀的投资品，合适的市场时机是资产配置成功的基础，如果没有这些，仅仅靠资产配置...
浅析资产配置的几种方法
rede
04-27 3861
转 浅析资产配置的几种方法 作者：石川，北京量信投资管理有限公司创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士。知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/mitcshi。未经授权，严禁转载。 摘要：使用任何一个资产配置模型，绝不是简单的把不能猜的参数忽略掉、把能猜的参数扔进去，而是要明白它到底配了什么。 1、引言 “The most important key to suc...
FA固定资产录入时的细节：是否输入累计折旧
Jinn Guo - Oracle ERP Consulting
06-24 2805
 FA固定资产录入时的细节：是否输入累计折旧   录入资产时不输入累计折旧   如果录入资产时不输入累计折旧，则系统会根据DPIS日期来计算折旧了多少个月从而在当月运行折旧后一次计算出折旧额。 例如2400成本的资产（年限2年，次月折旧），2015年2月份在系统上录入这个资产，录入的DPIS日期为2014.1.1，不输入累计折旧额，并将Dep
算术收益率与对数收益率(几何收益率)
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业绩归因 绩效评估 - 各种收益率计算方法
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收益率计算1 定义1.1 日收益率收益率=收益额成本 收益率 = \frac{收益额}{成本} 某一天，小红投入1000元买了股票A，收盘时股票市值变为1200，赚了200元， 那么收益率 = 20%1.2 资金出入同一天，小红追加了500元，买了个股票B ,收盘时，股票B的市值为600元 此时 ， 成本 = 1000 + 500 = 1500 ，收益额 = 200 + 100 = 300
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用户交易数据分析 -持仓收益（盈亏）胜率等指标计算
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数据模型 用户id 股票代码 数量 交易方向 发生资金 a 0001 100 买 -1000 a 0001 200 买 -1800 a 0001 100 卖 1300 用户id 股票代码 股票数量 股票代码_昨日
【期权】期权投资策略与盈亏计算
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期权的投资策略（开仓指令）有些？ 它们的盈亏曲线怎样？
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### 数据资产质量管理与评估标准 #### 定义数据质量评估指标 为了有效管理和提升数据资产的质量，定义合适的数据质量评估指标至关重要。这些指标用于衡量数据的好坏程度，主要包括四个核心维度：完整性、准确性、一致性和及时性[^1]。 - **完整性**指的是数据记录是否完整无缺，是否存在缺失值或空白字段； - **准确性**关注数据内容的真实性及其反映现实情况的程度； - **一致性**强调不同系统间相同数据项的一致表达； - **及时性**则涉及数据更新频率能否满足业务需求的时间敏感度要求。 #### 构建全面的价值评估体系 除了上述基本属性外，《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》还指出应建立一套完整的价值评估体系来量化数据带来的经济效益和业务效益，并考虑相应的投入成本等因素[^4]。此过程不仅有助于识别高价值的数据资源，也为后续优化资源配置提供了科学依据。 #### 实施具体措施保障数据质量 针对发现的问题采取针对性改进措施是提高整体数据水平的关键所在。例如，在日常运维过程中加强监控力度；定期开展专项审计工作以确保各项制度得到有效执行；利用自动化工具辅助人工操作减少人为失误概率等做法均能显著改善现有状况。 ```python def evaluate_data_quality(data_set): """ 对给定的数据集进行质量评分 参数: data_set (DataFrame): 待评测的数据表 返回: dict: 各个方面的得分详情 """ scores = { 'completeness': check_completeness(data_set), 'accuracy': verify_accuracy(data_set), 'consistency': test_consistency_across_systems(data_set), 'timeliness': assess_update_frequency(data_set) } return scores def check_completeness(df): """检查并计算数据集中每列的填充率""" completeness_score = df.notnull().mean() return completeness_score.mean() def verify_accuracy(df): """验证数值型字段的有效范围及其他逻辑校验规则""" pass # 需要根据实际情况定制化实现 def test_consistency_across_systems(df): """对比多个源系统的同名字段取值差异""" pass # 跨平台比较可能涉及到外部API调用或其他复杂处理 def assess_update_frequency(df): """统计最近一次修改时间距离当前日期的最大间隔天数作为延迟指标""" last_modified_dates = pd.to_datetime(df['last_modified']) days_since_last_change = (pd.Timestamp.now() - last_modified_dates).dt.days.max() timeliness_score = max(0, min((30-days_since_last_change)/30*100, 100)) return timeliness_score ```
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