全球系统重要性银行金融科技能力评估研究 被引量：13

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作者 林胜 闫晗 边鹏 《金融发展研究》 北大核心 2020年第1期20-29,共10页

面向金融稳定理事会2018年发布的29家全球系统重要性银行,从研发、推广、应用、投入、影响、基础、风控7个方面构建基于层次分析法的金融科技指数,对全球系统重要性银行的金融科技能力进行微观评估,比较并分析各银行、各国、各地区金融... 面向金融稳定理事会2018年发布的29家全球系统重要性银行,从研发、推广、应用、投入、影响、基础、风控7个方面构建基于层次分析法的金融科技指数,对全球系统重要性银行的金融科技能力进行微观评估,比较并分析各银行、各国、各地区金融科技发展情况。研究发现,亚洲、北美地区银行金融科技指数排名总体领先,各项金融科技能力一级指标排名领先的银行也以亚洲、北美地区居多。总结金融科技指数排名领先银行和地区的特点,得出以下启示:加强对金融科技的政策引导;加大对金融科技的投入力度;提升对金融科技的研发、应用、推广能力;加强对金融科技的市场培育和客户教育。 展开更多

关键词 全球系统重要性银行 金融科技指数 层次分析法 评估

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基于硬约束热启动的量子投资组合优化算法

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作者 蔚栋敏 陈柄任 +2 位作者 陈慧 吴磊 李晓瑜 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期116-124,共9页

针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格... 针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格满足投资组合中的整数约束,确保解的质量。通过热启动技术,进一步提升了算法的成功率。数值模拟实验表明,该算法在求解大规模整数约束投资组合问题时,相较于传统方法具有显著的计算效率优势,且所得解的质量更优。 展开更多

关键词 量子计算 硬约束 热启动 投资组合优化 量子近似优化算法

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数字普惠金融政策框架国内外比较研究 被引量：20

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作者 林胜 边鹏 闫晗 《征信》 北大核心 2020年第1期78-82,共5页

发展数字普惠金融是顺应数字化时代的要求,也是解决普惠金融现实难题的可行路径。梳理和比较有关国际组织和国家数字普惠金融政策框架,挖掘政策亮点,就数字普惠金融政策的未来发展提出建议:加深对数字普惠金融的理解,科学界定服务群体,... 发展数字普惠金融是顺应数字化时代的要求,也是解决普惠金融现实难题的可行路径。梳理和比较有关国际组织和国家数字普惠金融政策框架,挖掘政策亮点,就数字普惠金融政策的未来发展提出建议:加深对数字普惠金融的理解,科学界定服务群体,强化政策导向并向中微观层面延伸,平衡创新与风险,提升监管科技运用水平,完善基础设施建设,重视客户识别、权益保护与知识普及,加强跟踪研究。 展开更多

关键词 数字普惠金融 普惠金融指数 政策框架

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审计信息化数据安全管理与应用模式研究 被引量：2

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作者 饶伟 陈少静 《信息安全研究》 2021年第7期661-668,共8页

针对审计信息化建设过程中数据安全管理与应用的矛盾问题——审计数据分析实验性和保密性与审计数据分析规范性和共享性之间的矛盾,提出一种生产数据结构隔离结合实验数据漂白的数据安全管理和应用架构.该架构作了3部分设计:第1部分是... 针对审计信息化建设过程中数据安全管理与应用的矛盾问题——审计数据分析实验性和保密性与审计数据分析规范性和共享性之间的矛盾,提出一种生产数据结构隔离结合实验数据漂白的数据安全管理和应用架构.该架构作了3部分设计:第1部分是数据标准化,主要是采集后的审计数据清洗和数据标准化应用;第2部分是对标准化数据的结构隔离和数据漂白,分别隔离存储在应用数据库和实验数据库;第3部分是将不同的数据应用在实验数据库和应用数据库中转换、还原.最后,使用数据分析原子串联形成审计业务数据分析模型,并在应用数据库上运行模型,得到业务所需的数据分析结果. 展开更多

关键词 审计信息化 数据安全 分析原子 业务模型 数据模型

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农业科技影响农业现代化的路径分析 被引量：4

5

作者 闫丽新 谷云峰 《现代农业科技》 2023年第5期194-197,共4页

农业现代化是我国四个现代化目标中的弱势和短板,农业科技是影响农业现代化的重要因素。尽管科技兴农战略在我国已经实施多年,但我国农业科技进步贡献率与农业发达国家相比仍有差距。本文在分析农业科技的内涵与实质的基础上,对农业科... 农业现代化是我国四个现代化目标中的弱势和短板,农业科技是影响农业现代化的重要因素。尽管科技兴农战略在我国已经实施多年,但我国农业科技进步贡献率与农业发达国家相比仍有差距。本文在分析农业科技的内涵与实质的基础上,对农业科技与农业现代化的内在关系进行探讨,以准确判断农业科技对农业现代化的影响,便于明确科技驱动农业现代化发展目标的具体路径。 展开更多

关键词 农业科技 农业现代化 路径

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货币政策对制造业次级行业的动态传导效应——基于TVP-SV-FAVAR模型的实证

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作者 陈文静 刘权盼 何刚 《工业技术经济》 CSSCI 北大核心 2019年第12期59-67,共9页

去杠杆政策下,不同行业的信贷资金风险因生产要素、行业规模差异表现出异质性,研究货币政策的行业非对称性可以为分行业差异化去杠杆提供依据。本文构建TVP-SV-FAVAR模型研究货币政策工具对制造业不同要素密集型次级行业的动态传导效应... 去杠杆政策下,不同行业的信贷资金风险因生产要素、行业规模差异表现出异质性,研究货币政策的行业非对称性可以为分行业差异化去杠杆提供依据。本文构建TVP-SV-FAVAR模型研究货币政策工具对制造业不同要素密集型次级行业的动态传导效应和非对称效应,发现:(1)货币供给政策的行业非对称性较明显,扩张性货币供给政策对劳动密集型行业具有拉动效应,对其他要素密集型行业的调节效果不符合预期;(2)利率政策具有动态传导效应,紧缩性利率政策于2008年由正转负,扩张性利率政策具有周期非对称性。紧缩性货币供给政策对不同要素密集型行业的时变效应存在差异;(3)相比货币供给,利率政策的作用力度较小,体现出微调的特征;相比紧缩性政策,扩张性政策效应更加持久。 展开更多

关键词 货币政策 制造业 动态传导效应 TVP-SV-FAVAR模型 次级行业 HP滤波法

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面向文本推理的知识增强预训练语言模型 被引量：4

7

作者 熊凯 杜理 +3 位作者 丁效 刘挺 秦兵 付博 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期27-35,共9页

该文聚焦于利用丰富的知识对预训练语言模型进行增强以进行文本推理。预训练语言模型虽然在大量的自然语言处理任务上达到了很高的性能表现,具有很强的语义理解能力,但是大部分预训练语言模型自身包含的知识很难支撑其进行更高效的文本... 该文聚焦于利用丰富的知识对预训练语言模型进行增强以进行文本推理。预训练语言模型虽然在大量的自然语言处理任务上达到了很高的性能表现,具有很强的语义理解能力,但是大部分预训练语言模型自身包含的知识很难支撑其进行更高效的文本推理。为此,该文提出了一个知识增强的预训练语言模型进行文本推理的框架,使得图以及图结构的知识能够更深入地与预训练语言模型融合。在文本推理的两个子任务上,该文框架的性能超过了一系列的基线方法,实验结果和分析验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 文本推理 事理图谱 知识图谱 预训练语言模型

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脉冲神经网络研究现状与应用进展 被引量：4

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作者 刘浩 柴洪峰 +2 位作者 孙权 云昕 李鑫 《中国工程科学》 CSCD 北大核心 2023年第6期61-79,共19页

脉冲神经网络(SNN)是更具生物可解释性的新一代人工神经网络,具有独特的信息编码处理方式、丰富的时空动力学特性、低功耗事件驱动工作模式等优势,近年来受到广泛关注并在医疗健康、工业检测、智能驾驶等方向获得探索性应用。本文介绍了... 脉冲神经网络(SNN)是更具生物可解释性的新一代人工神经网络,具有独特的信息编码处理方式、丰富的时空动力学特性、低功耗事件驱动工作模式等优势,近年来受到广泛关注并在医疗健康、工业检测、智能驾驶等方向获得探索性应用。本文介绍了SNN的基本要素和学习算法,包括经典的神经元模型、突触可塑性机制、常用的信息编码方式,分析了各类学习算法的优缺点,总结了主流的SNN软件模拟器、脉冲神经形态硬件的研究情况;细致梳理了SNN在计算机视觉、自然语言处理、推理决策等方面的研究以及行业应用场景,发现SNN在目标检测、动作识别、语义认知、语音识别等任务中具有突出的潜力,显著提升了相应的计算性能。我国在SNN领域的研究与应用发展,重在加强关键核心技术攻关、推动技术成果转化应用、持续优化产业生态格局,以尽快实现与国际先进水平的接轨;类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法的深入研究和逐步突破,也将促进大规模SNN新模型的构建,有望拓展人工智能的更广阔应用前景。 展开更多

关键词 脉冲神经网络 类脑计算 学习算法 神经形态芯片 应用场景

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量子近似优化算法在投资组合优化中的应用 被引量：2

9

作者 吴涵卿 袁淏木 +3 位作者 陈柄任 吴磊 李鑫 李晓瑜 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期642-648,共7页

讨论了量子近似优化算法(QAOA)在投资组合优化问题上的应用,而后者在离散的约束条件下是NP难的;介绍了QAOA的基本框架以及相应的投资组合优化问题的建模;阐述了数个可用于解决投资组合优化问题的QAOA方法。通过数值模拟及假设检验比较... 讨论了量子近似优化算法(QAOA)在投资组合优化问题上的应用,而后者在离散的约束条件下是NP难的;介绍了QAOA的基本框架以及相应的投资组合优化问题的建模;阐述了数个可用于解决投资组合优化问题的QAOA方法。通过数值模拟及假设检验比较这些方法与经典方法的表现,各量子算法在平均近似比上相较经典方法均有7%以上的提升。 展开更多

关键词 离散优化 投资组合优化 量子近似优化算法 量子计算

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基于混合量子-经典神经网络模型的股价预测 被引量：6

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作者 张晓旭 高振涛 +2 位作者 吴磊 李鑫 卢明静 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期16-23,共8页

股票预测本质上是数据挖掘的问题,大盘走势是一个很好的股票买卖时机抉择信号。在量化分析中,常用深度学习技术对大盘历史数据进行拟合与特征提取,为股票投资提供决策参考。该文首先训练了一个经典深度神经网络对沪深300的日K量价数据... 股票预测本质上是数据挖掘的问题,大盘走势是一个很好的股票买卖时机抉择信号。在量化分析中,常用深度学习技术对大盘历史数据进行拟合与特征提取,为股票投资提供决策参考。该文首先训练了一个经典深度神经网络对沪深300的日K量价数据进行监督学习,实现了一个输出"涨跌"概率的二分类预测器,并以此制定策略进行模拟交易,利用测试集数据计算累积收益率,从而评估投资策略的优劣。此外,还构造了一种混合量子-经典神经网络模型,充分利用量子计算的线路模型特点,构造参数化变分量子线路,实现了量子前馈神经网络。在量子线路学习框架中,将股票的特征因子编码到量子态的振幅上,通过训练量子神经网络U的参数θ,迭代得到一个最优的分类器。量子算法的运行时间比经典算法少了7.7%,预测准确率更高,回报率高出3%,因此证明了量子算法的表达力强、鲁棒性高的特点。 展开更多

关键词 深度学习 混合量子-经典神经网络 量子金融 股价预测 技术面因子

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基于量子判别分析法的量子连续投资组合优化算法

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作者 陈柄任 袁淏木 +3 位作者 吴涵卿 吴磊 李鑫 李晓瑜 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期802-808,共7页

利用马科维茨投资组合优化问题和量子线性判别分析(quantum linear discriminant analysis,QLDA)的相似性,将马科维茨投资组合优化问题规约为量子线性判别分析的优化问题,并通过解决QLDA的技术厄米特链积(hermitian chain product,HCP)... 利用马科维茨投资组合优化问题和量子线性判别分析(quantum linear discriminant analysis,QLDA)的相似性,将马科维茨投资组合优化问题规约为量子线性判别分析的优化问题,并通过解决QLDA的技术厄米特链积(hermitian chain product,HCP)以及密度矩阵指数化算法(density matrix exponentiation,DME)来求得马科维茨均值方差模型中夏普率最大的最优解。量子连续投资组合优化方案相比于经典方案可以实现准指数加速。 展开更多

关键词 投资组合优化 量子计算 量子线性判别分析 量子机器学习 量子主成分分析

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