北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）2011-2023

内容概要：本文介绍了HD-TVP-VAR-BK模型及其在金融风险管理中的应用。该模型利用弹性网络（Elastic Net）处理高维数据，能够同时处理100多个变量，显著优于传统的DY溢出指数模型。文中详细展示了如何使用R语言进行模型的安装、配置、数据预处理、核心计算以及结果输出。此外，还提供了关于数据平稳性处理、异常值处理、并行计算优化等方面的实用技巧，并强调了模型在实时监控金融市场波动传导方面的优势。 适合人群：从事金融数据分析、风险管理的研究人员和技术人员，尤其是对高维数据处理感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要处理大规模金融时间序列数据的场景，如宏观经济指标分析、股市波动监测等。主要目标是提高对金融市场波动传导的理解和预测能力，帮助决策者及时应对潜在的风险。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例，还包括了丰富的图表和动画展示，便于理解和应用。同时，作者分享了一些实践经验，如变量命名规范、内存管理等，有助于读者更好地掌握和运用该模型。

文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 Fortran，作为历史最悠久的高级编程语言，凭借卓越的数值计算能力与高性能并行处理特性，持续统治科学计算、工程模拟、气象预测等领域。其专为数学表达式设计的语法与不断演进的标准（Fortran 2023），让科学家与工程师能高效处理复杂算法，从量子物理研究到超级计算机应用，Fortran 始终是计算科学的基石语言。

自己整理的《中国金融集成电路（IC）卡规范PBOC 2.0》，《中国金融集成电路（IC）卡规范PBOC 3.0》《中国金融集成电路（IC）卡规范PBOC 4.0》详见作者上传的其他文档

马尔科夫区制转移向量自回归模型（MS-VAR模型）在金融时间序列分析中的应用及其操作流程。文章分为五个主要部分：软件准备、数据导入、操作过程、图形制作和模型形式选择标准。首先，介绍了支持MS-VAR模型的常用软件，如EViews和Stata。其次，强调了数据清理和格式化的重要性，确保数据的时间序列格式无误。然后，逐步讲解了模型参数设置、数据预处理、模型估计和诊断检验的具体步骤。接下来，展示了如何生成区制转换图、脉冲图和模型预测图等多种图形，以直观呈现模型结果。最后，讨论了如何选择最优的区制数和模型形式，通过比较不同模型形式的估计和预测结果，结合统计检验和信息准则来确定最佳模型。 适合人群：从事金融时间序列分析的研究人员、经济学家、金融分析师以及对MS-VAR模型感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标：适用于处理年度、半年度、季度、月度等不同频率的经济和金融数据，旨在提高对金融市场动态变化的理解和预测能力。 其他说明：文中提供了详细的步骤指导和图形化工具，有助于读者快速上手并掌握MS-VAR模型的实际应用。

# 基于InternLM27B模型的金融财务分析系统 ## 项目简介 本项目是基于InternLM27B模型构建的金融财务分析智能系统。它可依据金融新闻、研报以及相关政策文件，为用户提供投资建议、时事分析和政策解读。同时，能快速分析和处理财务会计数据，提取并概括有效信息，辅助用户进行决策。 ## 项目的主要特性和功能 1. 模型构建采用预训练的NLP大模型InternLM27B作为金融文本分析的基础。 2. 投资建议与时事分析基于金融新闻和政策文件，提供实时投资建议与市场趋势分析。 3. 数据处理和分析迅速处理并分析财务会计数据，提取关键信息以辅助决策。 4. 文本处理运用QWEnTokenizer进行文本分词和编码，保证金融文本的准确处理。 5. 定制特性包含定制化的生成配置和LogitsProcessor，用于处理生成文本中的特定问题，如停止词问题。 ## 安装使用步骤 假设用户已下载项目的源码文件

内容概要：本文由香港RWA全球产业联盟发布，深入剖析了RWA（现实世界资产）产业的发展现状、机遇与挑战。文章首先介绍了RWA的定义与内涵，强调其通过区块链技术实现资产的数字化和通证化，从而提高资产流动性、增加金融包容性、确保透明性和可追溯性。接着，文章回顾了RWA的发展历程，从早期探索到快速扩展阶段，展示了其在不同阶段的进步。文中还详细分析了RWA的市场现状，包括市场规模、主要参与者和应用领域。通过多个成功案例，如蚂蚁数科与新能源资产RWA项目、马陆葡萄RWA项目等，阐述了RWA的实际应用和成效。最后，文章提出了技术路线设计、产业发展建议、法律法规参考及未来发展方向，为投资者、从业者、政策制定者及相关研究人员提供了全面的决策参考。 适合人群：具备一定金融和区块链基础知识，对RWA产业感兴趣的投资者、从业者、政策制定者及相关研究人员。 使用场景及目标：①帮助投资者了解RWA产业的投资机会和风险；②为从业者提供技术路线和业务发展模式的参考；③协助政策制定者制定和完善相关法律法规；④为研究人员提供最新的研究成果和发展趋势。 阅读建议：本文内容详实，涵盖了RWA产业的各个方面，建议读者根据自身需求重点阅读感兴趣的部分。对于初学者，建议先了解RWA的基本概念和定义；对于专业人士，可以重点关注技术路线设计、成功案例分析和未来发展方向等内容。

内容概要：本文档提供了名为“绝路航标JLHB”的副图指标代码，主要由三部分组成：市场趋势判断、买卖区间提示以及强势波段识别。其中，市场趋势通过计算收盘价与前一日的变动率来判断当前市场的涨跌情况；买卖区间则基于指数移动平均线（EMA）进行多空判断；强势波段部分利用了大盘和个股的价格走势对比，结合技术指标如CCI、月RSI等辅助判断。此外，还特别设置了“绝路航标”信号，在特定条件下发出买入信号。 适合人群：对股票技术分析有一定了解并希望借助技术指标辅助决策的投资者或交易员。 使用场景及目标：①帮助用户在日常交易中快速掌握市场动态；②提供明确的买卖时机参考，特别是当出现“绝路航标”信号时，可作为重要的入场依据；③结合CCI、月RSI等技术指标，进一步验证市场强弱，为中长期投资提供支持。 阅读建议：建议读者熟悉文中涉及的技术指标原理，尤其是EMA、CCI、RSI等常用工具的应用方法，以便更好地理解和运用该指标系统。同时，实际操作时应结合其他分析手段综合判断，避免单一依赖本指标做出投资决策。

内容概要：本文档提供了一个名为“七彩神龙”的股票技术分析副图指标代码。该代码主要基于开盘价、收盘价、最高价和最低价的平均值（A01）进行计算，通过WINNER函数评估筹码分布情况，进而计算出不同条件下的市场情绪指标。代码中定义了多个辅助变量（如A02、A03等），并通过STICKLINE绘制彩色柱状图来直观展示市场状态。特别地，代码设置了三条参考线（20、40、80），用不同颜色表示超买或超卖区域。此外，还计算了获利盘、浮动盘和套牢盘的比例，并通过移动平均线进行平滑处理。最后，利用DRAWICON标记套牢盘减少的关键点，以及通过CCI指标补充市场趋势判断。; 适合人群：对股票技术分析有一定了解的投资者，尤其是关注筹码分布和技术指标的交易者。; 使用场景及目标：①用于股票市场的技术分析，帮助投资者识别买卖信号；②通过筹码分布和市场情绪指标，评估当前市场状态，为交易决策提供参考。; 阅读建议：本代码适用于通达信等支持此类公式的股票分析软件，建议使用者熟悉相关技术指标含义，结合实际盘面情况进行综合分析。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB实现GARCH-Copula-CoVaR模型，用于金融风险管理。首先进行数据预处理，确保收益率序列平稳。接着构建GARCH(1,1)模型处理波动率，选择合适的分布（如t分布）以提高模型准确性。然后利用Copula模型（如t-Copula）捕捉不同资产之间的相依关系。最后通过蒙特卡洛模拟计算CoVaR，评估系统性风险。文中强调了模型对边缘分布和Copula类型的敏感性，并提供了多个实战经验和调试技巧。 适合人群：金融工程专业人员、量化分析师、风险管理师以及对金融时间序列建模感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于金融机构进行风险管理和压力测试，特别是在评估系统性风险和极端市场条件下资产间的相互影响。目标是帮助用户理解和掌握GARCH-Copula-CoVaR模型的具体实现及其应用场景。 其他说明：作者分享了许多实际操作中的注意事项和技术细节，如数据清洗、模型选择、参数估计等方面的经验教训，有助于读者更好地理解和应用该模型。同时，附带了一些实用的MATLAB代码片段，便于读者快速上手实践。