对于稳增长是否会使用降RRR和降息工具，两位受访者分析认为降RRR和降息的概率会增加。政府工作报告提出5.5%的GDP增长目标后，政策仍将发力。“3、4月是宽松窗口期”；但其中一位受访券商首席固定收益分析司认为，RRR下调和降息的概率会越来越低，重点是宽信贷。居民和企业整体融资需求疲软，“房贷”增量很少为负。央行3月11日发布的最新数据显示，2月份社会融资规模新增1.19万亿元，比去年同期少5315亿元，但同比增速仍达到10.2%。
4、谁有 金融 数据挖掘,关联规则 分析与挖掘的一些介绍啊金融数据挖掘案例教学:VaR的定义、计算和应用目前，金融 ValueatRisk(VaR，ValueatRisk)是资产市场风险(包括信用风险和操作风险)的常用度量工具。建立金融 risk的精确VaR度量并不容易。本案例通过建立美元指数市场风险的VaR计量模型，研究不同VaR模型对银行监管资本要求的影响，并通过案例全面介绍VaR的定义、计算和应用。
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模型的准确性与我们对金融资产收益率过程描述的准确性密切相关，特别是与收益率过程的尾部特征密切相关。因为这个描述比较难，所以建立一个准确的VaR模型并不容易。
将5、 金融 数据的尖峰厚尾特征是什么意思?
金融数据的特征与标准正态分布进行了比较。标准正态分布的偏度为0，峰度为3。通常在做实证研究时分析，-会被假设。但实证结果显示，很多数据并不符合正态分布，而更像是尖峰厚尾，即峰度大于3，两边的尾部都比正态分布粗，并没有跌得那么快。重尾分布主要出现在金融 数据，比如证券的收益率。从图形上看，它比正态分布在尾部更粗，在峰值更尖锐。
所以不能简单的用正态分布来拟合数据的这些分布，从而做出一些统计推断。总的来说，通过实证研究分析，发现5或6个自由度的t分布拟合较好。延伸资料:基金收益率不服从正态分布，存在明显的尖峰厚尾特征，因此我国基金市场还不是有效市场。人民币汇率收益率波动具有集群效应，不符合正态分布，具有尖峰厚尾特征。结果表明，平稳分布能够更好地拟合中国股票收益率的实际分布，平稳分布能够更好地处理中国股票市场的“峰尾”现象。
6、大 数据 金融法律法规的特征1影响很大，因为互联网加速了数据的传播，而金融 Da 数据属于个人核心隐私材料。随着互联网金融在我国的发展，信用体系并不完善，互联网金融的相关法律需要配套。互联网金融单位违约成本低，容易引发各种金融风险问题和群体性事件。2.数量较多，互联网金融 Da 数据是个人金融行为数据是个人数据中使用频率非常高的部分。
