Quali sono alcune idee progettuali per l'analisi dei dati finanziari per i principianti?
Risposte
11/24/2024
Courtenay Manteca
L'analisi dei dati finanziari è ampia quanto la finanza. Puoi usarlo per gestire / mitigare diversi tipi di rischio finanziario, prendere decisioni sugli investimenti, gestire portafoglio, valutare beni ecc. Di seguito sono riportati alcuni progetti di livello principiante su cui puoi provare a lavorare.
1- Costruisci un modello di scorecard credito - Le scorecard di credito sono sostanzialmente utilizzate per valutare la solvibilità dei clienti. Utilizzare il set di dati di prestito tedesco (dati di credito disponibili pubblicamente) per creare una scorecard di credito per i clienti. Il set di dati contiene dati storici sullo stato di default di 1000 clienti e sui diversi fattori che sono eventualmente correlati alle possibilità di inadempienza del cliente come età salariale, stato civile ecc. E attributi del contratto di prestito come termine, tasso di APR ecc. un modello di classificazione (utilizzando tecniche come Regressione logistica, LDA, Albero decisionale, Foresta casuale, Boosting, Insaccamento) per classificare i clienti buoni e cattivi (clienti predefiniti e non predefiniti) e utilizzare il modello per assegnare un punteggio a nuovi clienti in futuro e prestare a clienti che avere un punteggio minimo. Le scorecard di credito sono ampiamente utilizzate nel settore per prendere decisioni sulla concessione di crediti, il monitoraggio del portafoglio, il calcolo delle perdite previste ecc.
2- Costruire un modello di previsione del prezzo delle azioni - Questi modelli vengono utilizzati per prevedere il prezzo di un titolo o di un indice per un determinato periodo di tempo in futuro. Puoi scaricare il prezzo delle azioni di una qualsiasi delle società quotate in borsa come Apple, Microsoft, Facebook, Google da Yahoo Finance. Tali dati sono noti come dati di serie temporali uni-variate. È possibile utilizzare i modelli di classe ARIMA (AR, MA, ARMA, ARIMA) o utilizzare i modelli di livellamento esponenziale.
3- Problema di ottimizzazione del portafoglio - Supponi di lavorare come consulente per un individuo con un patrimonio netto che desidera diversificare i suoi 1 milione di contanti in 20 titoli diversi. Come lo consiglieresti? puoi trovare 20 titoli meno correlati (che mitigano il rischio) utilizzando la matrice di correlazione e utilizzare algoritmi di ottimizzazione (OR algos) per scoprire come distribuire 1 milione tra questi 20 titoli diversi.
4- Modellazione di segmentazione - I servizi finanziari stanno diventando sempre più personalizzati. Ciò aiuta le banche a rivolgersi ai clienti in modo più efficiente. Come lo fanno le banche? Usano la modellizzazione della segmentazione per soddisfare in modo diverso i diversi segmenti di clienti. Per creare un modello di segmentazione sono necessari dati storici sugli attributi dei clienti e dati su prodotti / servizi finanziari. Tecniche come gli alberi decisionali e il clustering vengono utilizzati per costruire modelli di segmentazione.
5- Previsione entrate - La previsione delle entrate può essere effettuata anche mediante analisi statistiche (a parte le pratiche contabili convenzionali seguite dalle società). È possibile prendere i dati per i fattori che influenzano le entrate di una società o di un gruppo di società per un insieme di periodi di uguale intervallo (mensile, trimestrale, semestrale, annuale) per costruire un modello di regressione. assicurati di correggere il problema di auto-correlazione poiché i dati hanno componenti di serie temporali e gli errori sono probabilmente correlati (il che viola i presupposti dell'analisi di regressione)
6- Prezzi dei prodotti finanziari : Puoi creare modelli per valutare i prodotti finanziari come mutui, prestiti auto, transazioni con carta di credito ecc. (La determinazione dei prezzi in questo caso comporterebbe l'addebito del giusto tasso di interesse per tenere conto del rischio coinvolto, guadagnare profitti dal contratto e tuttavia essere competitivo nel mercato). Puoi anche creare modelli per il prezzo, il futuro, le opzioni, gli swap (relativamente più complicati però)
7- Modelli di pagamento anticipato - Il pagamento anticipato è un problema nei contratti di prestito per le banche. Utilizzare i dati del prestito per prevedere che i clienti potrebbero potenzialmente pagare anticipatamente. È possibile creare un altro modello in parallelo a questo per sapere se un cliente paga in anticipo, quando è probabile che prepaghi nella durata del prestito (tempo per il pagamento anticipato). È inoltre possibile creare un modello per sapere quanta perdita subirebbe la società se in futuro una sezione del portafoglio dovesse pagare in anticipo.
8 - Modello di frode - Questi modelli vengono utilizzati per sapere se una determinata transazione è una transazione fraudolenta. I dati storici contenenti dettagli di transazioni fraudolente e non fraudolente possono essere utilizzati per costruire un modello di classificazione che preveda le probabilità che si verifichino frodi in una transazione. Dato che normalmente disponiamo di un elevato volume di dati, si possono provare non solo modelli relativamente più semplici come Regressione logistica o alberi decisionali, ma si dovrebbero anche provare modelli di ensemble più sofisticati.
Iscriviti al nostro canale You Tube Analytics University per imparare Analytics / Data Science. Visita il nostro visita il sito web per saperne di più sui pacchetti di studio di Analytics (raccolta di case study del mondo reale su analisi / scienza dei dati)
La mia comprensione è che puoi, dal momento che sei un residente negli Stati Uniti a fini fiscali, anche se non sei uno a fini di immigrazione. Detto questo, dovresti determinare se aprire un Roth IRA è vantaggioso per te.Se anche tu fossi un residente negli Stati Uniti per motivi di immigrazione, le tue plusvalenze sarebbero differite dalle tasse. Tuttavia, se ritorni nel tuo paese di origine e n...
L'analisi dei dati finanziari è ampia quanto la finanza. Puoi usarlo per gestire / mitigare diversi tipi di rischio finanziario, prendere decisioni sugli investimenti, gestire portafoglio, valutare beni ecc. Di seguito sono riportati alcuni progetti di livello principiante su cui puoi provare a lavorare.
1- Costruisci un modello di scorecard credito - Le scorecard di credito sono sostanzialmente utilizzate per valutare la solvibilità dei clienti. Utilizzare il set di dati di prestito tedesco (dati di credito disponibili pubblicamente) per creare una scorecard di credito per i clienti. Il set di dati contiene dati storici sullo stato di default di 1000 clienti e sui diversi fattori che sono eventualmente correlati alle possibilità di inadempienza del cliente come età salariale, stato civile ecc. E attributi del contratto di prestito come termine, tasso di APR ecc. un modello di classificazione (utilizzando tecniche come Regressione logistica, LDA, Albero decisionale, Foresta casuale, Boosting, Insaccamento) per classificare i clienti buoni e cattivi (clienti predefiniti e non predefiniti) e utilizzare il modello per assegnare un punteggio a nuovi clienti in futuro e prestare a clienti che avere un punteggio minimo. Le scorecard di credito sono ampiamente utilizzate nel settore per prendere decisioni sulla concessione di crediti, il monitoraggio del portafoglio, il calcolo delle perdite previste ecc.
2- Costruire un modello di previsione del prezzo delle azioni - Questi modelli vengono utilizzati per prevedere il prezzo di un titolo o di un indice per un determinato periodo di tempo in futuro. Puoi scaricare il prezzo delle azioni di una qualsiasi delle società quotate in borsa come Apple, Microsoft, Facebook, Google da Yahoo Finance. Tali dati sono noti come dati di serie temporali uni-variate. È possibile utilizzare i modelli di classe ARIMA (AR, MA, ARMA, ARIMA) o utilizzare i modelli di livellamento esponenziale.
3- Problema di ottimizzazione del portafoglio - Supponi di lavorare come consulente per un individuo con un patrimonio netto che desidera diversificare i suoi 1 milione di contanti in 20 titoli diversi. Come lo consiglieresti? puoi trovare 20 titoli meno correlati (che mitigano il rischio) utilizzando la matrice di correlazione e utilizzare algoritmi di ottimizzazione (OR algos) per scoprire come distribuire 1 milione tra questi 20 titoli diversi.
4- Modellazione di segmentazione - I servizi finanziari stanno diventando sempre più personalizzati. Ciò aiuta le banche a rivolgersi ai clienti in modo più efficiente. Come lo fanno le banche? Usano la modellizzazione della segmentazione per soddisfare in modo diverso i diversi segmenti di clienti. Per creare un modello di segmentazione sono necessari dati storici sugli attributi dei clienti e dati su prodotti / servizi finanziari. Tecniche come gli alberi decisionali e il clustering vengono utilizzati per costruire modelli di segmentazione.
5- Previsione entrate - La previsione delle entrate può essere effettuata anche mediante analisi statistiche (a parte le pratiche contabili convenzionali seguite dalle società). È possibile prendere i dati per i fattori che influenzano le entrate di una società o di un gruppo di società per un insieme di periodi di uguale intervallo (mensile, trimestrale, semestrale, annuale) per costruire un modello di regressione. assicurati di correggere il problema di auto-correlazione poiché i dati hanno componenti di serie temporali e gli errori sono probabilmente correlati (il che viola i presupposti dell'analisi di regressione)
6- Prezzi dei prodotti finanziari : Puoi creare modelli per valutare i prodotti finanziari come mutui, prestiti auto, transazioni con carta di credito ecc. (La determinazione dei prezzi in questo caso comporterebbe l'addebito del giusto tasso di interesse per tenere conto del rischio coinvolto, guadagnare profitti dal contratto e tuttavia essere competitivo nel mercato). Puoi anche creare modelli per il prezzo, il futuro, le opzioni, gli swap (relativamente più complicati però)
7- Modelli di pagamento anticipato - Il pagamento anticipato è un problema nei contratti di prestito per le banche. Utilizzare i dati del prestito per prevedere che i clienti potrebbero potenzialmente pagare anticipatamente. È possibile creare un altro modello in parallelo a questo per sapere se un cliente paga in anticipo, quando è probabile che prepaghi nella durata del prestito (tempo per il pagamento anticipato). È inoltre possibile creare un modello per sapere quanta perdita subirebbe la società se in futuro una sezione del portafoglio dovesse pagare in anticipo.
8 - Modello di frode - Questi modelli vengono utilizzati per sapere se una determinata transazione è una transazione fraudolenta. I dati storici contenenti dettagli di transazioni fraudolente e non fraudolente possono essere utilizzati per costruire un modello di classificazione che preveda le probabilità che si verifichino frodi in una transazione. Dato che normalmente disponiamo di un elevato volume di dati, si possono provare non solo modelli relativamente più semplici come Regressione logistica o alberi decisionali, ma si dovrebbero anche provare modelli di ensemble più sofisticati.
Iscriviti al nostro canale You Tube Analytics University per imparare Analytics / Data Science. Visita il nostro visita il sito web per saperne di più sui pacchetti di studio di Analytics (raccolta di case study del mondo reale su analisi / scienza dei dati)