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关键词： 档案数字叙事   数字叙事   档案叙事   概念分解法  

摘要： 作为一个新兴概念,“档案数字叙事”源于档案叙事与数字叙事的理论耦合,近年逐渐成为档案开发利用的理论支点。基于概念分解法对“档案数字叙事”进行概念拆分,明确其所涉及的关键要素定义;从数字叙事与档案叙事在叙事场、叙事逻辑、叙事类型和叙事服务四个维度上的耦合关系出发,明确“档案数字叙事”的生成机理;在借鉴经典叙事学和后经典叙事学理论的基础上,将数字叙事理论的核心构念“文本架构”“互动模式”,以及“情感沉浸”目标引入档案叙事研究,形成具有“四个维度、两条主线、一个中心”的档案数字叙事基本理论框架;并以北海银行档案的叙事性开发为例,对构建的理论框架进行实践性检验。

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关键词： 研究型审计   中小银行   信贷业务   内部审计  

摘要： 中小银行存在信贷管理较粗放、内部流程不完善,风控体系不完备等问题。研究型审计是一种以研究为导向的审计方法,通过系统的研究和分析,全面揭示审计对象的潜在风险和控制缺陷。中小银行在进行信贷业务时,要紧紧围绕银行党委决策部署和中心工作,以研究型审计为抓手,多措并举,拓展研究型审计路径,打造研究型审计队伍,强化提升内部审计实效,保障全行工作高质量发展。

关键词： 利率期限结构   动态Svensson模型   深度学习   鲁棒性  

摘要： 利率期限结构及相关问题一直是金融学的研究热点。文章借助于动态Svensson模型、深度学习,构建了国债利率期限结构的深度学习预测模型。选取2012年1月~2024年5月银行间零息国债收益率数据,对其进行了实证分析,并与DS模型、加入宏观经济变量的DS模型、不加入宏观经济变量的深度学习模型的预测结果进行了对比,结果显示文章提出的深度学习预测模型效果显著提升,鲁棒性更好。The term structure of interest rates and related issues has always been a research hotspot in finance. With the help of the dynamic Svensson model and deep learning, this paper constructs a deep learning prediction model for the term structure of treasury bond interest rates. This paper selects the yield data of inter-bank zero-interest treasury bond bonds from January 2012 to April 2024 to conduct an empirical analysis. The results show that compared with the prediction results of the DS model, the DS model with macroeconomic variables, and the deep learning model without macroeconomic variables, the deep learning prediction model proposed in this paper has significantly improved its effectiveness and has better robustness.

关键词： 期权定价   外汇期权   保险精算   混合次分数布朗运动   数值计算  

摘要： 购买外汇期权可以规避汇率波动所带来的经济风险,假设汇率的变化符合混合次分数布朗运动,运用保险精算的方法建立外汇期权定价的模型。给出混合次分数布朗运动机制下外汇看涨期权与看跌期权的定价公式,以及外汇看涨期权与外汇看跌期权之间的平价公式。以看涨期权为例,给出了外汇期权价格的数值计算结果,探究了参数对外汇期权价格的影响。

关键词： 多粒度学习   多尺度学习   时间序列预测   金融市场   交通流速度  

摘要： 时间序列建模一直是金融和交通等多个领域研究的热点,时空模型因能更全面捕捉时序数据的复杂关联和趋势,受到研究者们的广泛关注。近年来,基于时空模型的长期序列预测取得显著成果,但现有方法受到多粒度或多尺度研究的限制,无法充分挖掘数据的时空信息。为解决这一问题,提出了一种多粒度多尺度深度时空模型(MMDSTM)。该模型首先通过分解初始数据获取季节、周期和粒度序列;然后,利用基于多尺度等距卷积生成尺度预测,利用基于注意力的时空特征层生成多粒度预测;最后,通过多层次融合合并多粒度与多尺度预测的预测结果。在实验中,MMDSTM相比近期的新方法在股票、交通和电池数据集上MSE指标分别下降了6.2%,21.5%和1%。多粒度和多尺度的引入显著提升了时间序列预测性能。

关键词： 机器学习   商业银行   潜在客户   关联规则   客户预测  

摘要： 为了更加深入地归纳整理商业银行客户办理业务规律,强化业务与客户的关系,本文基于Kaggle平台某商业银行某次贷款营销活动客户数据,利用机器学习Apriori算法,对个贷、证券等客户关联规则进行挖掘,并通过XGBoost模型预测可能办理个贷业务的潜在客户,实现高精确度、高准确率预测。测试结果证明,本文方法具有很好的潜在个贷客户挖掘性能。

关键词： 资本市场   经济安全   统筹逻辑   实体经济  

摘要： 资本市场通过发挥融资定价功能,能筹集资金服务产业升级、助推经济增长。借助资本市场的国际影响,构建集体经济安全格局,能有效地维护国家的发展权益。我国在发展资本市场过程中,坚持用科学正确的理论进行引导,以服务实体经济发展为宗旨,在厉行法治的基础上循序渐进,实现资本市场发展质量稳定提升,为经济安全创造了条件。中国特色社会主义进入新时代,国内外经济形势的变化和资本市场自身的不足,需要资本市场高质量发展服务中国式现代化建设,这对统筹资本市场发展与经济安全提出了新要求。因此,要强化党的领导,重视统筹协调的作用;要提升实体经济发展质量,夯实经济安全基础;要不断完善法治,强化投资者保护夯实市场基础;要在开放发展中提升风险防控的能力;要以科学有效的监督促进发展自律,持续提升资本市场服务经济发展安全的能力。