生物实验中控制的变量是指不变的量还是指实验中需要改变的量？

原始变量--就是初始变量。衍生变量－－就是因原始变量的变化而变化的变量。

衍生自变量是: 由于原始变量的变化而变化的变量

在SPSS中，`MEAN(1 to 5)`表示计算变量的1到5个值的平均值。例如，如果你有一个名为“分数”的变量，它包含1到10的值，那么`MEAN(1 to 5)`将计算变量“分数”中1到5的值的平均值。这个函数可以用于计算变量的子集的平均值，以便更好地理解数据。

对数据挖掘而言,首先是进行数据获取,数据获取的来源很多,有系统中自行记录的数据,对这种数据只要导出即可,同时也有外来数据,比如网页爬取得数据,或者是购买的数据,这些数据需要按照分析系统的需求进行导入。在完成了数据获取步骤后,就需要进行数据处理,数据处理即是处理数据中的缺失值,错误值以及异常值,按照相关的规则进行修正或者删除,同时在数据处理中也需要根据变脸之间的关系,产生出一系列的衍生变量。总而言之,数据处理的结果是可以进行分析的数据,所有数据在进行分析以前都需要完成数据处理的步骤。如果数据在分布上存在较极端的情况,就需要经历数据平衡的不走。例如对于要输出的原始变量而言,存在及其少量的一种类别以及及其大量的另一种类别,就像有大量的0和少量的1一样,在这种情况下,就需要对数据进行平衡,通过复制1或者削减0的形式生成平衡数据集。当完成数据平衡后,将会把数据处理的结果分出一部分作为验证集使用,如果数据平衡性好,那么剩下的部分作为训练集,如果平衡性不好,那么平衡数据集就会作为训练集使用。当有了训练集后,就按照相关的算法对训练集进行学习,从而产生出相关的规则和参数。当有了规则以后,就将产生的规则用在验证集中,通过对比已知结果和输出结果之间的误差情况,来判断是否通过。如果通过则在后面再测试集中使用,如果未通过,就通过数据平衡、参数调整,以及变量选择等手段重新调整规则,并再次进行验证,直到通过验证。对于验证集验证的步骤而言,在无监督学习中没有这个步骤,当缠上规则后,就直接用于测试集。数据挖掘周而复始数据挖掘是一个周而复始的过程,在生成规则的过程中,不断地对模型进行调整,从而提升精度。同时也将多批次的历史数据引入到数据挖掘的过程中,进行多次的验证,从而在时间上保证模型的稳定性。

人工智能（AI）席卷全球，但它的雏形可追溯至18世纪乃至更早，彼时苏格兰詹姆斯·瓦特为正在建造的蒸汽机设计了一个巧妙的自动控制系统——调速器，从而为现代控制理论奠定了基础；时间的指针拨向1956年，几位计算机科学家相聚达特茅斯会议，激情宣告：让机器能够使用语言，形成抽象概念，解决人类现存的各种问题；之后的几十年，AI一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。 直至2012年以后，得益于数据量的飞涨、算力的提升和深度学习的出现，AI从概念走向繁荣。现在，AI进入生活的速度，已超过我们的想象。在农村，AI无人机帮农民播种、施肥、打药；在城市，AI工业机器人将车间变成黑灯工厂。在实验室，AI算法助力科学家研发新药。不难想象，在未来的很多年里，AI都将是人类 社会 发展最重要的推动力量，它爆发出的能量或将超越工业革命。 AI极大提升智能决策效率和水平 无论是学术界还是工业界，对于人工智能（AI）目前还并没有统一的定义。但大体上形成了这样的共识：人工智能是计算机科学的一个广泛分支，试图让机器模拟人类的智能，应用领域主要包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面。 美国麻省理工学院温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。作为人工智能的子集，机器学习由人类程序员设计的算法负责分析、研究数据，然后根据数据分析和研究作出决策。 举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出其中你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。这就是基于机器学习作出的个性化推荐。 深度学习是机器学习的子领域，通过人造神经网络来学习，最终目的是让机器人能够像人一样具有分析学习能力，可以自动处理特征变量，从而使整个决策系统更加智能。 当下，深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使几乎所有的机器辅助功能都变为可能。翻译、语音识别、商业智能决策、无人驾驶 汽车 都已在眼前。而基于深度学习框架，企业可以根据自身行业特点和场景需要，灵活便捷地进行AI应用开发，不再需要从0到1地搭建地基，这极大提升了产业智能决策效率和水平。 智能决策驱动产业降本增效 人工智能的发展突飞猛进，从技术层面来看，业界广泛认为，AI核心能力包含三个层面，即浅层运算智能、中层感知智能、深层认知智能。认知智能，实现机器对人的“大脑判断和决策”的替代，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现问题、判断分析、做出决策、付诸行动，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端领域，而其中重要的深层领域之一即是智能决策。 智能决策身处AI赛道最前沿领域被誉为“皇冠上的明珠”，目前部分商业化的智能决策产品已初步进入完全决策智能阶段，系统可以自我驱动并直接做出决策和行动，实现了决策智能的“半人格化”。 其实，在人工智能技术成熟之前，大型企业就已经开始通过数据分析来做出商业决策和判断，例如沃尔玛“啤酒与尿布”的故事。沃尔玛超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品经常出现在同一个购物篮中，管理人员经过调查发现，这种现象经常出现在年轻的父亲身上。原来，美国家庭中，一般去超市购买尿布的多是年轻的父亲。这些父亲们在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒。此后沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，方便消费者快速找到商品的同时，销量明显提升。 现在，以用户画像、知识管理、自然语言处理、机器学习为基础的人工智能不仅仅为企业带来业务模式、业务流程、组织结构、产品应用等方面上的巨大变化。更为企业的领导者们，在智能决策方面带来了数据导向的价值。 企业如何在短时间内做出大量决策？减少试错成本？决策需求无处不在，但人们对智能决策并没有准确地定义。在国内AI决策领先企业萨摩耶云首席科学家王明明看来，智能决策就是基于大数据和机器学习、深度学习、联邦学习、知识图谱等技术与行业深度融合后，在数据间精准匹配用户需求或业务需求并发现潜在的逻辑和规律，本质是为带来效率的提升。这种创新化的决策方法，正是依靠发挥AI巨大的“算法”优势和“计算”能力，让企业的经营决策从经验和流程驱动转向数据驱动、自动化决策，达到降本增效的目的。 如今，智能决策应用的身影早已深入实体领域，例如在轨道交通首次实现检修计划和人工智能的结合；在 汽车 汽配，打破供应、生产、销售、需求端壁垒，实现全价值链优化；在流程制造领域，从前端供应到中段生产再到后段产销协同，智能决策价值立竿见影并正在用其特有的方式创造更多更加直接的制造价值。 IDC预测，到2025年，超过60％的企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25％。 知识图谱拓展决策能力边界 人工智能正在从“感知智能”走向“认知智能”，机器除了具备模仿人的视觉、听觉、触觉等感知能力之外，还需要具备认知能力，模拟人的思维方式和知识结构进行“思考”，因此需要一个强大的底层知识网络作为支撑，知识图谱正是支撑机器实现认知智能的重要基石。 当你在搜索信息、看新闻、刷短视频、购物时，所看到的每条打动你的内容，背后就可能有知识图谱的作用。简单而言知识图谱就是把大量不同种类的信息连接在一起而得到一个可视化关系网络，为人们提供了从“关系”的角度分析问题的能力，已被广泛应用于如智能搜索、决策分析、金融反欺诈等领域。 知识图谱广泛应用目的就是让机器和软件获得“理解”和“解释”两种能力。使用知识图谱，可以让人工智能“理解”人类的自然语言，不断整合现有数据、外部数据，让机器形成认知能力，降低人工智能的大样本依赖，提高学习的经济性和对先验知识的利用效率，从而做出最优的决策结果。 多年商业和技术积淀，萨摩耶云集齐数据、算法、算力等AI三要素，并以“三要素”构建AI知识图谱，尤其是利用机器学习和深度学习等尖端人工智能技术，开发人工智能高级应用“智能决策综合系统”，以SaaS、aPaaS的产品形式提供标准化服务体系。为最大程度地降低技术门槛，萨摩耶云针对不同行业和领域提供知识驱动的复杂应用分析及决策支持，将大量知识模块化封装，自动以最优的方式训练模型，自适应生成方案。企业可以根据自己的需求，自定义适合业务场景的图谱应用轻松实现二次开发，快速得到立体的图谱型结果，提升决策智能水平。 以服务金融产业为例，知识图谱技术从数据可视化、风险评估与反欺诈、风险预测到用户洞察，知识图谱的底层性支撑作用越来越显著。萨摩耶云运用知识图谱技术通过对用户数据分析，以可视化的呈现、交互式的查询，并进行关联指标和标签的输出，从而为有效识别、预防团伙欺诈的发生提供及时决策研判。 此外，萨摩耶云知识图谱在营销层面精准发力，它可基于客户建立社交网络知识图谱，在获取用户授权后，对用户社交关系网（如亲属、朋友、同事、同学、陌生人等）进行全方位地挖掘，精准、迅速地找到相关业务的潜在客户，从而制定针对性营销策略，帮助企业实现精准获客。 截止目前，萨摩耶云积淀的客户覆盖了从通信运营商、互联网大厂、电商平台、影音传媒，到金融、仓储、商超在内的领域。已经积累了数千万客户的长周期、多维度样本量，全部衍生变量维度超百亿级，算法模型的精度、准度已经达到较高水平，平滑应对特定场景下的特殊风险状况，形成较高的竞争壁垒。 科技 日新月异，但如同商业管理的本质一般，决策管理的本质诉求并没有太大的变化：让对的人，在对的时间，以对的方式做出决定。“真正的 科技 ，是让你感受不到 科技 的存在”，未来的人工智能不仅能提高我们的效率，更是无感的。AI虽不完美，但我们仍要感谢人工智能领域的那些创新者们，正是他们在寻求真理的路上坚持“虽千万人，吾往矣”，才更新了我们对世界和自身的认知。 本文源自金融界

作者 | 网络大数据 来源 | 产业智能官 数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括： 大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为： 大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。 基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。 开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。 四、大数据分析及挖掘技术 大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。 机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。 数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。 数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。 从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破： 可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。 预测分析成功的7个秘诀 预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。 尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。 预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。 这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。 1.能够访问高质量、易于理解的数据 预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。” 了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。 简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。” 2.找到合适的模式 SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。” 模式通常以两种方式隐藏: 模式位于两列之间的关系中。例如，可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。Mooney说:“如果交易即将结束，电子邮件的公开率应该会大幅提高，因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。” 模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。 3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报 纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。” 而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。” 4.使用正确的方法来完成工作 好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。” 罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。 5.用精确定义的目标构建模型 这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。 对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。” 6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系 在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。 7.不要被设计不良的模型误导 模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。 没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。 六、大数据展现与应用技术 大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。 在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

方积乾教授，1939年7月6日生于上海，祖籍浙江镇海。1961年获复旦大学数学学士学位，1982年至1985年在加利福尼亚大学伯克利分校，师从蒋庆琅教授，研究生命现象的随机过程模型，获生物统计学博士。1985年在北京医科大学由讲师直接提升为教授。1991年至今，中山医科大学（现为中山大学）公共卫生学院教授、主任、博士导师。国际生物统计学会中国组负责人；中国卫生统计学会副会长、广东省卫生统计学会会长。曾在英国肯特大学、澳大利亚国立大学讲学，1993以来，任香港中文大学兼职教授。二、主要著述曾主编国家规划教材《数理统计方法》和《高等数学》，主编第一本医学计算机中文专著《电子计算机及其在医学中的应用》，主编的医学研究生教材《医学统计学与电脑实验》被列为教育部推荐教材，主编的《现代医学统计学》受华夏英才基金资助，并由人民卫生出版社（2002）、InternationalSciencePress(2003)分别以中英文出版，主编的全国统编教材《卫生统计学（第五版）》于2003年由人民卫生出版社出版。三、主要成果序贯判别分析方法和多状态生存分析的成果曾获北京市和卫生部科技进步奖。曾先后主持国家自然科学基金课题《生命现象的随机模型》和《离子通道门控动力学研究》、博士点基金课题《多状态模型的Bootstrap研究》和《生存质量资料的统计分析方法》、国家“七五”攻关课题《适应于肿瘤预防研究的生物统计学理论与技术》（卫生部科技进步奖）、广东省自然科学基金课题《细胞膜单离子通道的门控动力系统研究》和《空气污染对健康损害的研究》以及与世界卫生组织合作课题《中国人生存质量的测定与应用》（国家统计局科研成果二等奖）等。现正主持国家自然科学基金课题《复杂性状基因定位数据连锁分析方法的研究》。四、已发表论文[1]黄玮俊李彩霞拉布周雁黎培兴胡彬普布卓玛格桑卓嘎方积乾王一鸣.藏族人群15号染色体中心粒区域基因的高精度连锁不平衡和单体型图谱及其与汉族人群的比较[J].科学通报，2006，51(3)：283～[2]王蓓高海莲刘雪琴郝元涛冯桂兰方积乾.WHO生存质量量表老年模块在我国前列腺增生症患者中的适用性研究[J].中华护理杂志，2006，41(8)：687～[3]凌莉刘军韩璐唐广心方积乾.广州市农村流动人口卫生服务需求与利用分析[J].华南预防医学，2006，32(2)：1～[4]王心旺方积乾.广东省居民健康、伤残、死亡三者间的量效关系研究[J].中国老年学杂志，2006，26(4)：445～[5]郝元涛方积乾宋心远朱淑明吴少敏.非线性因子分析模型参数估计研究[J].中国卫生统计，2006，23(2)：108～[6]王心旺方积乾.基于混合正态模型的糖尿病住院病人医疗保险设计[J].中国卫生统计，2006，23(2)：118～[7]李彩霞黎培兴方积乾.传递不平衡的对称性检验的适用性[J].中国卫生统计，2006，23(1)：16～[8]颜杰相丽驰方积乾.灰色预测模型及SAS实现[J].中国卫生统计，2006，23(1)：75～[9]何春方积乾.极大似然估计和拟极大似然估计模拟之比较[J].广东工业大学学报，2006，23(1)：114～[10]郝元涛方积乾PowerMJ吴少敏朱淑明.WHO生存质量评估简表的等价性评价[J].中国心理卫生杂志，2006，20(2)：71～[11]刘清海方积乾.医学期刊统计学误用现状、趋势与对策[J].中国科技期刊研究，2006，17(4)：549～[12]赵利刘凤斌梁国辉陈金泉方积乾.中华生存质量量表的信度和效度[J].中国临床康复，2006，10(8)：1～[13]王心旺方积乾.基于分类风险模型的最优奖惩系统设计及在特定疾病保险中的应用[J].中国自然医学杂志，2006，8(3)：185～[14]麦劲壮李河方积乾刘小清饶栩栩.Meta分析中失安全系数的估计[J].循证医学，2006，6(5)：297～[15]李彩霞黎培兴方积乾.家系数据紧密连锁位点的单体型频率估计[J].中山大学学报：自然科学版，2005，44(3)：9～[16]凌莉刘军韩璐唐广心方积乾.广州市流动人口的卫生服务需求与利用[J].中华预防医学杂志，2005，39(6)：395～[17]王心旺杨哲方积乾.广东省卫生行业科学研究与试验发展投入产出效益分析[J].广州医学院学报，2005，33(1)：9～[18]万崇华方积乾汤学良张灿珍卢玉波孟琼高丽.SF-36量表用于肝癌患者生活质量测定的效果评价[J].肿瘤，2005，25(5)：492～[19]李彩霞黎培兴关永源方积乾.离子通道的混合密度参数估计与状态判别[J].数理统计与管理，2005，24(6)：62～[20]颜杰党容方积乾.配对设计两组多分类频数分布的比较方法[J].中国卫生统计，2005，22(5)：306～[21]颜杰谢薇方积乾.SPSS中随机抽样的精确实现[J].中国卫生统计，2005，22(4)：255～[22]匡莉方积乾徐淑一.医院规模经济与成本函数研究进展[J].国外医学：卫生经济分册，2005，22(3)：111～[23]金华方积乾.多维协变量具有测量误差的结构回归模型[J].生物数学学报，2005，20(1)：77～[24]刘清海方积乾.医学论文统计学报告指南的综述与思考[J].中国科技期刊研究，2005，16(4)：448～[25]黄玮俊李彩霞陈素琴孙健冬周雁方积乾王一鸣.中国汉族人群15号染色体中心粒区域5个基因的高精度单倍型及单倍型域构建[J].科学通报，2004，49(7)：649～[26]李彩霞黎培兴关永源方积乾.单离子通道潜在信号的马氏距离判别[J].中山大学学报：自然科学版，2004，43(3)：111～[27]王心旺刘淑霞方积乾.健康期望寿命的综合评价[J].广州医学院学报，2004，32(4)：29～[28]王心旺杨哲方积乾.糖尿病保险费精算模型研究[J].广州医学院学报，2004，32(3)：7～[29]王心旺杨哲方积乾.广东省居民6种疾病负担研究[J].广州医学院学报，2004，32(2)：21～[30]杜勇李幼姬李彩霞郭辉JosephCKLeungManFLam杨念生黄锋先方积乾PatrickHMaxweⅡ黎嘉能王一鸣.Uteroglobin基因G38A多态性与IgA肾病相关关系[J].中山大学学报：医学科学版，2004，25(3)：200～[31]赵利陈金泉梁国辉刘凤斌方积乾.因子分析法在生存质量测定量表研制中的应用[J].中国中西医结合杂志，2004，24(11)：965～[32]郝元涛孙希凤方积乾吴少敏朱淑明.量表条目筛选的统计学方法研究[J].中国卫生统计，2004，21(4)：209～[33]何春方积乾.多维平均处理效应极大似然估计的模拟研究[J].广东工业大学学报，2004，21(4)：97～[34]颜杰李彩霞曾芳芳方积乾.如何控制SAS结果的输出[J].中国卫生统计，2004，21(2)：119～[35]张晋昕方积乾凌莉陈雄飞党容.基于预报效果的ARIMA模型筛选[J].中国卫生统计，2004，21(1)：6～[36]颜杰李彩霞方积乾丁守銮.完全随机设计两组t检验与秩和检验的功效比较[J].中国卫生统计，2004，21(1)：10～[37]刘颜李一明伍友春方积乾.深圳市居民对社区卫生服务需求及相关因素研究[J].中国初级卫生保健，2004，18(10)：41～[38]孙希凤郝元涛方积乾.老年人生存质量量表条目的初步筛选[J].中国心理卫生杂志，2004，18(7)：455～[39]李彩霞黎培兴关永源方积乾.单离子通道潜在信号的阈值[J].数理医药学杂志，2004，17(4)：294～[40]刘凤斌方积乾王建华.中医药临床疗效评价的探讨[J].中药新药与临床药理，2004，15(4)：290～[41]刘颜李一明伍友春方积乾.深圳市居民对社区卫生服务的认识程度及影响因素研究[J].中国行为医学科学，2004，13(5)：576～[42]赵利刘凤斌梁国辉方积乾林丽珠陈金泉.中华生存质量量表的理论结构模型研制探讨[J].中国临床康复，2004，8(16)：3132～[43]金华何春方积乾.可交换条件下的结构回归模型[J].中山大学学报：自然科学版，2003，42(3)：4～[44]黎培兴李彩霞方积乾关永源.单离子通道的隐马氏模型与状态的还原[J].中山大学学报：自然科学版，2003，42(2)：9～[45]方积乾宇传华.第十三讲如何处理随访资料[J].中华预防医学杂志，2003，37(1)：63～[46]王心旺杨哲刘淑霞方积乾.广东省居民健康期望寿命研究[J].中山大学学报：医学科学版，2003，24(3)：F002～[47]王心旺方积乾.健康-疾病负担测量与医疗保险精算方法研究[J].中山大学学报论丛，2003，23(6)：1～[48]凌莉方积乾.三级医院病人就诊流向探讨[J].中国医院管理，2003，23(3)：11～[49]孙希凤方积乾.老年人生存质量的影响因素[J].中华老年医学杂志，2003，22(8)：508～[50]陈雄飞董晓梅汪宁方积乾.多因子共线性的主成分logistic回归分析[J].中国卫生统计，2003，20(4)：212～[51]郝元涛方积乾.证实性因子分析在量表等价性评价中的应用研究[J].中国卫生统计，2003，20(3)：130～[52]张晋昕方积乾赵晓华陈雄飞凌莉.医学时间序列谱分析中的日历因素及修正方法[J].中华医院管理杂志，2003，19(11)：690～[53]倪涛洋黎黎刘颜方积乾关永源.时间序列数据记忆性的判别方法[J].生物数学学报，2003，18(4)：502～[54]何春方积乾.可交换条件下多维结构回归模型总体平均处理效应的估计[J].生物数学学报，2003，18(3)：321～[55]许宗利方淯靖方积乾.多元性状同胞对连锁分析方法及其在原发性高血压基因定位数据中的应用[J].生物数学学报，2003，18(2)：176～[56]许宗利方积乾.一般家系二分类性状的贝叶斯连锁分析方法[J].生物数学学报，2003，18(1)：15～[57]郝元涛方积乾.生存质量测定量表等价性评价研究[J].中国行为医学科学，2003，12(3)：338～[58]郝元涛方积乾.结构方程模型及其在医学中的应用研究[J].中国医院统计，2003，10(4)：240～[59]方积乾王显红.骨密度测量的统计质量控制[J].中国骨质疏松杂志，2003，9(3)：273～[60]许宗利方积乾.适宜于连锁分析文献的Meta分析方法[J].中华预防医学杂志，2002，36(3)：196～[61]刘凤斌方积乾.医学教育与生存质量[J].现代预防医学，2002，29(2)：206～[62]周旭毓方积乾.Gibbs岳样在HBV、HCV感染与肝癌关系的病例—对照研究meta分析中的应用[J].中山医科大学学报，2002，23(3)：165～[63]凌莉方积乾.调整资源结构后医院的成本效益评价[J].中国卫生统计，2002，19(4)：214～[64]周旭毓方积乾.Meta分析中随机效应模型的Gibbs抽样及其应用[J].中国卫生统计，2002，19(4)：204～[65]方积乾周凤琼等.试论医院服务质量的评价与保障[J].中华医院管理杂志，2002，18(10)：630～[66]凌莉方积乾.卫生资源供给结构调整的方法学研究[J].中华医院管理杂志，2002，18(6)：351～[67]郑迎东方积乾.含有重度缺失的多维时间序列补缺方法及其在环境监测中的应用[J].中国公共卫生，2002，18(1)：118～[68]凌莉方积乾.世界卫生资源配置模式探讨[J].卫生软科学，2002，16(2)：34～[69]方积乾柳青.我国恶性肿瘤筛查的问题与对策[J].中国肿瘤，2002，11(1)：10～[70]凌莉方积乾.病人就诊流向及医疗费用的变化[J].中国医院统计，2002，9(4)：219～[71]宇传华方积乾.骨质疏松症临床试验设计的统计学要点及相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一般可以根据你设定名称的目的决定 像S1，S2这样的变量，关联不太紧密，一般用于陈列多条可能用到的信息，例如：从家到车站距离是S1，从车站到学校距离是S2，这是两段路程；或者我家到学校距离S1，你家到学校距离S2，他家到学校距离S3。 而加"""""""的方式适用于同一个变量的变种，像这样使用S"一般带有很强的目的性，且S"是和S有紧密联系的，例如：我走10分钟的路程是S，而你走10分钟移动的路程是S"，而题目要求是求出两次的速度差，那么我就可以用（S"-S）/10分钟，这样求出速度差；或者我走路从家去学校用的时间是t，回家时跑步用的时间是t"，我通过同一段路程有两个时间，可以这样用。 总结：s1,s2优点是可以陈列多条变量，关系不紧密；s,s"优点是突出了两者之间的联系，s"是针对s的衍生变量，但缺点是只能写两个，再多变成s"""""就看不清了

噪声和异常值的处理、数据标准化、聚类变量的少而精。1、噪声和异常值的处理：直接删除那些比其他任何数据点都要远离聚类中心点的异常值，随机抽样。2、数据标准化：参与聚类的变量绝大多数都是区间型变量，不同区间型变量之间的数量单位不同，如果不加处理直接进行聚类，很容易造成聚类结果的失hon代真，统数据标准化不仅可以为聚类计算中的各个属性赋予相同的权重，还可以有效化解不同属性因度量单位不统一所带来的潜在的数量等级的差异。3、聚类变量的少而精：紧紧围绕具体分析目的和业务需求桃选聚类变量，通过相关性检测，可防止相关性高的变量同时进入聚类计算，衍生变量的主成分分析，作为一种常用的降维方法，可以在聚类之前进行数据的清理，精简变量的数量。

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

谁说大象不能跳舞？ 2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融 科技 对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的 科技 投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。 踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。 在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融 科技 和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。 没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及 「银行业AI生态云峰会」 多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。 数据安全与隐私保护 银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。 在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？ 雷锋网AI金融评论主办的 《联邦学习系列公开课》 曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上， 微众银行首席人工智能官杨强 就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。” 平安 科技 副总工程师王健宗 也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。” 一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。 小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。 虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。 数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？ 在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中， 微众银行区块链安全科学家严强博士 就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出： 在数字经济时代下，银行业AI发展 必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。 而 区块链 是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。 联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。 AI金融评论了解到，除了微众银行， 江苏银行 2020年也已开展联邦学习方向的 探索 ，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。 银行数据库 以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。 如果说前些年的银行 科技 ，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。 这当中的一个重要模块，就是 银行数据库 的改造升级。 我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。 由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见 《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》 ） 但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。 而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。 腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。 中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。 这场变革已有先行者，例如 张家港行 在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。 在「银行业AI生态云峰会」上， 腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文 就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。 以 平安银行 为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。 但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时 探索 更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。 中台建设 “中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。 银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。 在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。 中台 的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。 建设银行 监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。 尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。 因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。 为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营， 招商银行 近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App 9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。 如何构建金融机构需要的数据中台？ 在「银行业AI生态云峰会」上， 360数科首席科学家张家兴 就用“三通三快”概括了数据中台的标准： 金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。 他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。 基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。 张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。 银行信贷智能风控 而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。 关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见 《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》 ） 而另一方面，2020年下半年起，针对金融 科技 或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。 尽管结合AI、大数据的智能风控在银行 科技 应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟—— 数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升 ，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。 某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。 前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲 进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型 科技 人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。 王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。 “很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问： 他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。” 数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。 从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。 在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。 RPA与内部流程优化 还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办 《RPA+AI系列公开课》 ，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。 RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。 如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。 达观数据联合创始人纪传俊 在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。 AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。 以 工商银行 为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。 建设银行 同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景 100 个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。 农业银行 方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。 中国银行 在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。 纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地： 例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。

马上消费对于数字化风控是作为最重要的安全战略来执行的，为了用户安全也为了平台的顺利发展。为了打造业内领先的数字风控体系，马上消费构建了超2万个基础决策变量、10万个衍生变量，研发2000个风险策略集，实现以数据高效决策、秒级审批、0人工干预。相关数据显示，在公司新一代大数据智能风控平台上，其智能风险查验已达8亿+人次、人脸识别准确度高达99.99％、声纹识别准确度达98.20％，唇语识别准确度达98.45％。 面对这样的数字化风控能力，安全风险已经被降到最低。

大数据风控，就是利用大数据技术（hadoop，spark等）构建大数据数据处理平台。包括数据接入平台，数据仓库，数据处理能力，数据分析展现等。然后利用这些能力，进行用户画像，风险建模达到风险监控，风险预测，风险控制的目的。好的风控策略和风控模型，能够有效风控。风控一般包括：风险政策，反欺诈，审核按时间来分可分为：贷前，贷后如：用户画像，简述如下：基本信息：姓名，地址，联系人等交易行为属性：交易次数，逾期行为，兴趣：爱好，兴趣征信信息：银行征信，黑名单，外部信用评分如：风控建模（参数+算法（公式））利用用户的多个行为指标或原始变量（逾期，信用额度，交易次数）生成衍生变量（6个月交易金额大于前月的月分数，6个月最大逾期，最要是生成个人一定时期来成趋势，稳定的数据），最好基于某种算法（一般是逻辑回归）训练参数，最后形成评分上述我们都可以应用决策引擎来风控用户下单交易行为决策层一般会关注整体风控监控，在针对异常日期单独分析。常用风控监控指标有fpd，vintage，迁移率等

把虚拟内存转移到其他盘，方法在网上找

我来说说吧，要去较低的初始净投资，就是比如说你买股票期权，期权费就是初始净投资。“对市场因素变化预期有类似反应的其他合同”就是指股票，你买期权对于买股票来说初始净投资很小。没有初始净投资也很简单，比如说互换，因为交易是公允的，因此不要求初始净投资。金融变量就是楼上说的，但商品价格好像不是金融变量。不对的话大家指出来

回归分析r方小于0.3怎么办以下是解决方案：1、检查数据质量：R方偏低可能是因为原始数据存在异常值、缺失值、误差等问题，建议检查数据质量，对于存在问题的数据进行数据清洗和修正，以提高模型的预测效果。2、增加变量或者改变模型：如果模型的预测效果较弱，可以通过增加解释变量、改变模型等方式来优化预测结果。可以考虑增加衍生变量、加入交互项等方式来提高模型的表现。同时，也可以考虑使用其他的回归分析模型，例如岭回归、lasso回归等，看看是否可以提高模型的预测效果。3、重新采集数据或者增加观测样本：如果模型的R方小于0.3，有可能是样本数据数量较少，导致预测效果较弱。可以考虑增加观测样本数量或者重新采集数据来优化预测效果。

我遇到过这样问题，你用的是32位系统吧，32位系统不识别2G以上内存，除了Vista会高一点，我换了64位系统，64位ANSYS，就没问题了，加油吧

1）更换操作系统，64位；（32位最多管理3G多点的内存）2）增加内存二者同时进行。

河北幸福消费金融股份有限公司是张家口银行联合神州优车、蓝鲸控股共同发起设立的，河北省首家经原中国银监会批准成立的消费金融公司。公司于2017年6月14日正式开业，注册资本6.37亿元人民币，其中，张家口银行股份有限公司出资3亿元，占比47.1%；神州优车股份有限公司出资2.5亿元，占比39.25%；蓝鲸控股集团有限公司出资0.87亿元，占比13.65%。二、组织架构公司自成立以来始终秉持精简高效的原则设立组织架构体系，设置包含股东大会、董事会、监事会和经营层在内的“三会一层”的公司治理体系，董事会下设风险管理与创新联席委员会，包括七个子委员会：产品统筹与创新委员会、资产负债管理委员会、财务审查委员会、人才建设与机构统筹委员会、风险与内控管理委员会、集中采购委员会、信息科技管理委员会。公司根据战略规划及业务发展需要实行矩阵式组织架构，在纵向职能部室的基础上，横向成立八个事业部。新的架构体系，既有纵向专业化的管理轴线，也有横向事业部的管理轴线。在纵向职能线上实现更加专业化的管理，在横向业务线上聚焦战略、创造价值。整体架构设置包括前台业务发展部门、中台业务支撑部门以及后台业务保障部门。截至2019年底，公司员工278人，其中研究生学历58人，本科学历203人，本科以下学历17人。三、业务发展公司坚持以“融入互联网生态，融入河北生态，融入股东生态”为主线，打造产品服务、内容服务和能力服务为核心目标，强化科技开发、风险管理、产品运营等重点能力支撑，提升管理资产规模和客户数量，强化质量效益，突出能力建设，实现特色化经营与可持续发展，打造一家以技术为驱动、以智慧金融和普惠金融为特色的公众公司。截至2019年底，幸福消金累计投放贷款近500亿元，全年新增270亿元；信贷资产规模超过70亿元，比上年35.7亿元增长98%；注册用户突破1200万人，授信用户760万人，新增客户数490万人；授信银行71家，累计授信额度157亿元，涵盖国有大行、股份制、城商行、农商行及民营银行等多类型金融机构。营业收入3.8亿元，较上年1.4亿元增长171%，实现盈利近5000万元。四、经营特色幸福消费金融秉承科技驱动战略，始终坚持自主设计、自主研发、自主创新的技术路线。公司构建了基于“微服务”技术的分布式系统集群，技术上彻底摆脱了系统供应商依赖。应用架构实现了由“巨石”向“乐高式”演变，业务快速组装能力从平均60天缩短到15天。系统架构完成了从“单点”系统向“分布式”演变，系统设计容量从百万级向亿级迈进。技术架构实现了从“乙方封闭框架”演变为“自主开源微服务架构”，掌控了技术命运的主动权。通过构建OpenApi接口，打造Fingo中台，加强资产、资金连接能力，为快速接入渠道、实现联合贷业务、开放消金能力夯实了科技基础。截至2019年底，公司上线66项自主研发系统，188个应用；获得30项软件著作权、40项商标注册证、1项专利，申请专利5项；2019年初被河北科技厅评为河北科技型企业。幸福消费金融将风险经营能力作为打造核心竞争力的关键要务，在全面风险管理框架指引下，坚持遵循合规、可控、稳健的风险偏好，目标客群定位于勤劳、外向、有节制、追求幸福的普惠客群。公司打造了基于信贷全生命周期管理的墨子风控体系，包括“尚同”-渠道评估体系、“天志”-反欺诈体系、“兼爱”-客户准入与审批体系、“尚贤”-客户管理体系和“非攻”-资产管理体系。其中“兼爱”-差异化评估客户体系主要以央行征信及三方征信数据为基础，自主研发央行衍生变量近万个，引入三方数据约70家，建立模型超过70个，以还款能力、还款意愿、稳定性等维度为依据，设计15套策略体系，含潜在变量规则模型1370个，上线应用达到300个，实现了精准识别客户。幸福消费金融打造了具有行业特色的产品体系。公司成立之初，重点打造了联合贷产品“幸福结”。通过互联网平台与风控能力较好的金融机构开展合作，对客户共同授信、共同审批，目前已经形成规模经济。公司自研产品“幸福花”，线上实现了H5申请全流程，用户无需下载APP即可获取额度，快速实现贷超对接，线下针对存量客群进行了差异化营销，开发了O2O邀请模块，此外公司推出了幸福商城，与股东的APP、H5、公众号进行有机结合，互相嵌入，共同获客，深入挖掘用户的消费需求。2019年，公司根据京津冀地区经济特点和居民消费倾向，重点依托股东生态场景，打造河北区域“幸福一生”产品体系。聚焦教育、婚庆、齿科、月子中心、家装、商城等与人民生活息息相关的消费需求，和股东共同甄选当地优质商户开展合作，在借助真实场景开展自主获客的同时，还能借助股东产品体系的联合营销为用户提供更全面的普惠金融服务。

【答案】：D本题考查信用衍生工具。信用衍生工具是指以基础产品所蕴含的信用风险或违约风险为基础变量的金融衍生工具。

金融衍生品的基本概念及其类型如下：1.股权类产品的衍生工具。是指以股票或股票指数为基础工具的金融衍生工具，主要包括股票期货、股票期权、股票指数期货、股票指数期权以及上述合约的混合交易合约。2.货币衍生工具。是指以各种货币作为基础工具的金融衍生工具，主要包括远期外汇合约、货币期货、货币期权、货币互换以及上述合约的混合交易合约。3.利率衍生工具。是指以利率或利率的载体为基础工具的金融衍生工具，主要包括远期利率协议、利率期货、利率期权、利率互换以及上述合约的混合交易合约。4.信用衍生工具。是以基础产品所蕴含的信用风险或违约风险为基础变量的金融衍生工具，用于转移或防范信用风险，是20世纪90年代以来发展最为迅速的一类衍生产品，主要包括信用互换、信用联结票据等等。5.其他衍生工具。除以上四类金融衍生工具之外，还有相当数量金融衍生工具是在非金融变量的基础上开发的，例如用于管理气温变化风险的天气期货、管理政治风险的政治期货、管理巨灾风险的巨灾衍生产品等等。

1，答案：选择 A、价值衍生 B、初始净投资很少或为零 C、未来交割。 2，解析：衍生（金融）工具主要特征有：高度的风险性，杠杆效应，规避风险，复杂多变，创新不新。 跨期性。金融衍生工具是交易双方通过对利率、汇率、股价等因素变动趋势的预测，约定在未来某一时间按照一定的条件进行交易或者选择是否交易的合约。无论是那一种金融衍生工具，都会影响交易者在未来一段时间内或者未来时点上的现金流，跨期交易的特点十分突出。　　杠杆性。金融衍生工具交易一般只要支付少量的保证金或权利金就可以签订远期大额合约或者互换不同的金融工具。在收益可能成倍放大的同时，投资者所承受的风险与损失也会成倍放大，基础工具价格的轻微变动也许就会带来给投资者的大盈大亏。　　联动性。金融衍生工具的价值与基础资产或基础变量紧密连续、规则变动，通常情况下，金融衍生工具与基础变量相连续的支付特征由衍生工具合约规定，其联动关系可以是简单的线性关系，也可以表达为非线性关系。　　不确定性或高风险性。金融衍生工具的交易后果取决于交易者对基础工具未来价格的预测和判断程度。基金工具价格的变化莫测决定了金融衍生工具交易盈亏的不稳定性，这是金融衍生工具高风险的重要原因。还有信用风险、市场风险、流动性风险、结算风险等。

一、金融衍生工具具有下列四个显著特征：（1）跨期性。金融衍生工具是交易双方通过对利率、汇率、股价等因素变动趋势的预测，约定在未来某一时间按照一定条件进行交易或者选择是否交易的合约，跨期交易特点十分突出。（2）杠杆性。金融衍生工具交易一般只需要支付少量的保证金或权利金就可签订远期大额合约或互换不同的金融工具。（3）联动性。金融衍生工具的价值与基础产品或基础变量紧密联系、规则变动。通常，金融衍生工具与基础变量相联系的支付特征由衍生工具合约规定，其联动关系既可以是简单的线性关系，也可以表达为非线性函数或者分段函数。（4）高风险性。金融衍生工具的交易后果取决于交易者对基础工具（变量）未来价格（数值）的预测和判断的准确程度。基础工具价格的变幻莫测决定了金融衍生工具交易盈亏的不稳定性。二、最常见的衍生金融工具主要包括的是远期、期货、期权和互换。1、远期。远期合约是关于在未来的某一时刻由一方交易者按照约定价格向另一方交易者买入挥着卖出某一标的的资产的合约。远期合约和即期合约是我区别在于即期合约所约定的交易会立即执行，而远期合约所约定的交易则会在约定的未来某一时刻发生。2、期货。期货合约本质上与远期合约类似，都是交易双方约定在未来某一个时间，按照事先约定的价格买卖某种资产的合约。与远期合约不同的是，期货合约不是咋场外市场交易，而是在交易所市场交易，期货合约是标准化的合约。3、期权。期权合约与与远期和期货有着本质的不同，期权合约交易双方买卖的直接对价是某种选择权，在约定的未来某个时间按照约定的价格购入某种资产或者出售某种资产的权利。分为看涨期权和看跌期权两种类型。4、互换。互换协议是交易双方约定在未来的一段时间内多次交换现金流的协议，在协议中，双方必须事先约定好现金流交换发生的时间以及现金流的计算方法，互换协议是在场外市场进行交易的衍生品。扩展资料 ：1、金融衍生品（derivatives)，是指一种金融合约，其价值取决于一种或多种基础资产或指数，合约的基本种类包括远期、期货、掉期（互换）和期权。2、金融衍生品还包括具有远期、期货、掉期（互换）和期权中一种或多种特征的混合金融工具。金融衍生产品是与金融相关的派生物，通常是指从原生资产派生出来的金融工具。3、其共同特征是保证金交易，即只要支付一定比例的保证金就可进行全额交易，不需实际上的本金转移，合约的了结一般也采用现金差价结算的方式进行，只有在满期日以实物交割方式履约的合约才需要买方交足贷款。因此，金融衍生产品交易具有杠杆效应。保证金越低，杠杆效应越大，风险也就越大。参考资料：衍生金融资产百度百科

1．股权类产品的衍生工具。是指以股票或股票指数为基础工具的金融衍生工具，主要包括股票期货、股票期权、股票指数期货、股票指数期权以及上述合约的混合交易合约。2．货币衍生工具。是指以各种货币作为基础工具的金融衍生工具，主要包括远期外汇合约、货币期货、货币期权、货币互换以及上述合约的混合交易合约。3．利率衍生工具。是指以利率或利率的载体为基础工具的金融衍生工具，主要包括远期利率协议、利率期货、利率期权、利率互换以及上述合约的混合交易合约。4．信用衍生工具。是以基础产品所蕴含的信用风险或违约风险为基础变量的金融衍生工具，用于转移或防范信用风险，是20世纪90年代以来发展最为迅速的一类衍生产品，主要包括信用互换、信用联结票据等等。5．其他衍生工具。除以上四类金融衍生工具之外，还有相当数量金融衍生工具是在非金融变量的基础上开发的，例如用于管理气温变化风险的天气期货、管理政治风险的政治期货、管理巨灾风险的巨灾衍生产品等等。

金融衍生工具，又称金融衍生产品，是与基础金融产品相对应的一个概念，是指建立在基础产品或基础变量之上，其价格取决于后者价格(或数值)变动的派生金融产品。这里所说的基础产品是一个相对的概念，不仅包括现货金融产品(如债券、股票、银行定期存款问题时单等等)，也包括金融衍生产品。作为金融衍生工具变量则包括利率、各类价格指数甚至天气(温度)指数。

【答案】：A、B、D、E金融衍生品具有以下基本特征:①跨期性。②杠杆性。③联动性。④高风险性。

在现实生活，通常会用两种方法来对金融衍生工具进行分类：第一种：产品类型1、远期：交易双方按照当日约定的价格在未来某一天买卖某种商品或资产，交易日在较远的未来。2、期货：标准化的远期合约。3、期权：卖方和买方签订的一份合约，是买卖双方期许在未来的某个日子(或之前)以合同规定的价格买入或者卖出标的资产的权利。4、掉期：在外汇市场上买进即期外汇的同时又卖出同种货币的远期外汇，或者卖出即期外汇的同时又买进同种货币的远期外汇。第二种：原生资产性质1、股票类：以股票指数为基础工具。2、利率类：以利率或利率的载体作为基础工具。3、货币类：以各种货币作为基础工具。4、信用类：以基础产品所蕴含的信用风险或违约风险为基础变量作为金融衍生工具。

第一节　金融衍生工具概述 　　近30年来，衍生产品市场的快速崛起成为市场经济史中最引人注目的事件之一。过去，通常把市场区分为商品(劳务)市场和金融市场，进而根据金融市场工具的期限特征把金融市场分为货币市场和资本市场。衍生产品的普及改变了整个市场结构：它们连接起传统的商品市场和金融市场，并深刻地改变了金融市场与商品市场的截然划分;衍生产品的期限可以从几天扩展至数十年，已经很难将其简单地归入货币市场或是资本市场;其杠杆交易特征撬动了巨大的交易量，它们无穷的派生能力使所有的现货交易都相形见绌;衍生工具最令人着迷的地方还在于其强大的构造特性，不但可以用衍生工具合成新的衍生产品，还可以复制出几乎所有的基础产品。它们所具有的这种不可思议的能力已经改变了“基础产品决定衍生工具”的传统思维模式，使基础产品与衍生产品之间的关系成为不折不扣的“鸡与蛋孰先孰后”的不解之谜。 　　一、金融衍生工具的概念和特征 　　(一)金融衍生工具的概念 　　定义：指建立在基础产品或基础变量之上，其价格取决于基础金融产品价格(或数量)变动的派生金融产品。这里所说的基础产品是一个相对的概念，不仅包括现货金融产品(如债券、股票、银行定期存款单等等)，也包括金融衍生工具。作为金融衍生工具基础的变量种类繁多，主要是各类资产价格、价格指数、利率、汇率、费率、通货膨胀率以及信用等级等等，近些年来，某些自然现象(如气温、降雪量、霜冻、飓风)甚至人类行为(如选举、温室气体排放)也逐渐成为金融衍生工具的基础变量。 　　在实践中，为了更好地确认衍生工具，各国及国际权威机构给衍生工具下了比较明确的定义。1998年，美国财务会计准则委员会(“FASB”)所发布的第l33号会计准则——《衍生工具与避险业务会计准则》是首个具有重要影响的文件，该准则将金融衍生工具划分为独立衍生工具和嵌入式衍生工具两大类，并给出了较为明确的识别标准和计量依据，尤其是所谓公允价值的应用，对后来各类机构制定衍生工具计量标准具有重大影响。2001年，国际会计准则委员会发布的第39号会计准则——《金融工具：确认和计量》和2006年2月我国财政部颁布的《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》均基本沿用了FASBl33号的衍生工具定义。 　　1.独立衍生工具 　　衍生工具包括远期合同、期货合同、互换和期权，以及具有远期合同、期货合同、互换和期权中一种或一种以上特征的工具。 　　具有下列特征： 　　(1)其价值随特定利率、金融工具价格、商品价格、汇率、价格指数、费率指数、信用等级、信用指数或其他类似变量的变动而变动，变量为非金融变量的，该变量与合同的任一方不存在特定关系; 　　(2)不要求初始净投资，或与对市场情况变化有类似反应的其他类型合同相比，要求很少的初始净投资; 　　(3)在未来某一日期结算。 　　2.嵌入式衍生工具 　　是指嵌入到非衍生工具(即主合同)中，使混合工具的全部或部分现金流量随特定利率、金融工具价格、商品价格、汇率、价格指数、费率指数、信用等级、信用指数或其他类似变量的变动而变动的衍生工具。嵌入式衍生工具与主合同构成混合工具，如可转换公司债券等。 　　一旦被确认为衍生产品或可分离的嵌入式衍生产品，相关机构就要把这一部分资产归入交易性资产类别，按照公允价格计价。 　　(二)金融衍生工具的基本特征 　　1.跨期性 　　约定在未来某一时间按照一定条件进行交易或选择是否交易的合约。 　　2.杠杆性：放大效应 　　金融衍生工具一般只需要支付少量的保证金或权利金就可签订远期大额合约或互换不同的金融工具。例如，若期货交易保证金为合约金额的5%，则期货交易者可以控制20倍于所交易金额的合约资产，实现以小搏大的效果。在收益可能成倍放大的同时，交易者所承担的风险与损失也会成倍放大，基础工具价格的轻微变动也许就会带来交易者的大盈大亏。金融衍生工具的杠杆效应一定程度上决定了它的高投机性和高风险性。 　　【例题·单选题】若期货交易保证金为合约金额的5%，则期货交易者可以控制的合约资产为所投资金额的(　)倍。 　　A.5 　　B.10 　　C.20 　　D.50 　　『正确答案』C 　　『答案解析』若期货交易保证金为合约金额的5%，则期货交易者可以控制20倍于所交易金额的合约资产，实现以小搏大的效果。 　　3.联动性 　　金融衍生工具的价值与基础产品或基础变量紧密联系、规则变动。 　　4.不确定性或高风险性 　　金融衍生工具的交易后果取决于交易者对基础工具(变量)未来价格(数值)的预测和判断的准确程度。 　　金融衍生工具还伴随着以下几种风险： 　　(1)信用风险; 　　(2)市场风险; 　　(3)流动性风险; 　　(4)结算风险; 　　(5)操作风险; 　　(6)法律风险。 　　【例题·多选题】下列对金融衍生工具基本特征的叙述错误的有(　)。 　　A.金融衍生工具的价值与基础产品或基础变量紧密联系、规则变动 　　B.金融衍生工具一般只需要支付少量的保证金或权利金就可签订远期大额合约或互换不同的金融工具 　　C.金融衍生工具的杠杆效应一定程度上决定了它的高投资性和高风险性 　　D.金融衍生工具的交易结果取决于交易者对衍生工具(变量)未来价格(数值)的预测和判断的准确程度 　　『正确答案』CD 　　『答案解析』本题考查金融衍生工具的基本特征。C项应该是不确定性或高风险性，D项不属于其特征。 　　二、金融衍生工具的分类 　　(一)按照产品形态分类 　　1.独立衍生工具; 　　2.嵌入式衍生工具。 　　(二)按照金融衍生工具自身交易的方法及特点分类 　　金融远期合约、金融期货、金融期权、金融互换、结构化金融衍生工具。 　　1.金融远期合约 　　金融远期合约是指交易双方在场外市场上通过协商，按约定价格(被称为“远期价格”)在约定的未来日期(交割日)买卖某种标的金融资产(或金融变量)的合约。金融远期合约规定了将来交割的资产、交割的日期、交割的价格和数量，合约条款根据双方需求协商确定。金融远期合约主要包括远期利率协议、远期外汇合约和远期股票合约。 　　2.金融期货 　　是指交易双方在集中的交易场所以公开竞价方式进行的标准化金融期货合约的交易。主要包括货币期货、利率期货、股票指数期货和股票期货四种。 　　3.金融期权 　　是指合约买方向卖方支付一定费用(被称为“期权费”或“期权价格”)，在约定日期内(或约定日期)享有按事先确定的价格向合约卖方买卖某种金融工具的权利的契约。包括现货期权和期货期权两大类。 　　4.金融互换 　　是指两个或两个以上的当事人按共同商定的条件，在约定的时间内定期交换现金流的金融交易。可分为货币互换、利率互换、股权互换、信用违约互换等类别。 　　5.结构化金融衍生工具。前述四种常见的金融衍生工具通常也被称作“建构模块工具”，它们是最简单和最基础的金融衍生工具，而利用其结构化特性，通过相互结合或者与基础金融工具相结合，能够开发设计出更多具有复杂特性的金融衍生产品，后者通常被称为“结构化金融衍生工具”，或简称为“结构化产品”。例如，在股票交易所交易的各类结构化票据、目前我国各家商业银行推广的挂钩不同标的资产的理财产品等都是其典型代表。 　　(三)按照基础工具种类分类 　　1.股权类产品的衍生工具。是指以股票或股票指数为基础工具的金融衍生工具，主要包括股票期货、股票期权、股票指数期货、股票指数期权以及上述合约的混合交易合约。 　　2.货币衍生工具。是指以各种货币作为基础工具的金融衍生工具，主要包括远期外汇合约、货币期货、货币期权、货币互换以及上述合约的混合交易合约。 　　3.利率衍生工具。是指以利率或利率的载体为基础工具的金融衍生工具，主要包括远期利率协议、利率期货、利率期权、利率互换以及上述合约的混合交易合约。 　　4.信用衍生工具。是以基础产品所蕴含的信用风险或违约风险为基础变量的金融衍生工具，用于转移或防范信用风险，是20世纪90年代以来发展最为迅速的一类衍生产品，主要包括信用互换、信用联结票据等等。 　　5.其他衍生工具。例如用于管理气温变化风险的天气期货，管理政治风险的政治期货、管理巨灾风险的巨灾衍生产品等。 　　【例题·多选题】关于信用衍生工具，下列论述正确的有(　)。 　　A.主要品种包括信用互换、信用联结票据、政治期货等 　　B.用于转移或防范信用风险 　　C.OTC交易的信用衍生工具等交易金额已经超过交易所交易的交易额 　　D.信用衍生工具是20世纪90年代以来发展最为迅速的一类衍生产品 　　『正确答案』BCD 　　『答案解析』信用衍生工具主要包括信用互换、信用联结票据等等，政治期货属于其他衍生工具。 　　(四)按照交易场所分类 　　1.交易所交易的衍生工具 　　在有组织的交易所上市交易的衍生工具。 　　2.OTC交易的衍生工具 　　分散的，一对一交易的衍生工具。　三、金融衍生工具的产生与发展动因 　　(一)金融衍生工具的产生与发展 　　1995年J.P.摩根开发出信用违约互换和债务抵押债券(CDOs)，成为发展最快的分支。 　　(二)金融衍生工具的发展动因 　　1. 金融衍生工具产生的最基本原因是避险 　　2.20世纪80年代以来的金融自由化进一步推动了金融衍生工具的发展 　　金融自由化的主要内容包括： 　　(1)取消对存款利率的限额，逐步实现利率自由化; 　　(2)打破金融机构经营范围的地域和业务种类限制，允许各金融机构业务交叉、互相自由渗透，鼓励银行综合化发展; 　　(3)放松外汇管制; 　　(4)开放各类金融市场，放宽对资本流动的限制。 　　金融自由化一方面使利率、汇率、股价的波动更加频繁、剧烈，使得投资者迫切需要可以回避市场风险的工具;另一方面，金融自由化促进了金融竞争。 　　3. 金融机构的利润驱动是金融衍生工具产生和迅速发展的又一重要原因 　　金融中介机构积极参与金融衍生工具的发展主要有两方面原因：一是在金融机构进行资产负债管理的背景下，金融衍生工具业务属于表外业务，既不影响资产负债表状况，又能带来手续费等项收入;二是金融机构可以利用自身在金融衍生工具方面的优势，直接进行自营交易，扩大利润来源。为此，金融衍生工具市场吸引了为数众多的金融机构。 　　4. 新技术革命为金融衍生工具的产生与发展提供了物质基础与手段 　　考虑到商业银行在整个金融行业内的显著地位，可以毫不夸张地说，目前基础金融产品与衍生工具之间已经形成了倒金字塔结构，单位基础产品所支撑的衍生工具数量越来越大。 　　(三)金融衍生工具的发展现状 　　第一，以场外交易为主。 　　第二，按基础产品比较，利率衍生品以名义金额的种类。场外交易利率互换是的单个衍生品。 　　第三，按产品形态比较，远期和互换这两类具有对称性收益的衍生品比收益不对称的产品大。但在交易所市场，正好相反。 　　第四，金融危机后，衍生品增长趋势未改变，但市场结构和品种结构变化较大。场外交易超过危机前，交易所萎缩。场外的信用违约互换、商品合约以及股权联结合约大幅下降。 　　(四)我国的金融衍生工具市场 　　分为：交易所交易市场、银行间市场和银行柜台市场三个部分 　　1. 交易所交易市场：转换公司债券和股指期货，少量资产支持证券。 　　2. 银行间市场：主要集中于中国外汇交易中心/全国银行间同业拆借中心。2011年4月1日正式启动人民币对外汇期权交易。2005年起，推出资产支持证券。 　　3. 银行柜台市场：远期结售汇、外汇远期与掉期、利率衍生品交易。

你好，在现实生活，通常会用两种方法来对金融衍生工具进行分类：第一种：产品类型1、远期：交易双方按照当日约定的价格在未来某一天买卖某种商品或资产，交易日在较远的未来。2、期货：标准化的远期合约。3、期权：卖方和买方签订的一份合约，是买卖双方期许在未来的某个日子(或之前)以合同规定的价格买入或者卖出标的资产的权利。4、掉期：在外汇市场上买进即期外汇的同时又卖出同种货币的远期外汇，或者卖出即期外汇的同时又买进同种货币的远期外汇。第二种：原生资产性质1、股票类：以股票指数为基础工具。2、利率类：以利率或利率的载体作为基础工具。3、货币类：以各种货币作为基础工具。4、信用类：以基础产品所蕴含的信用风险或违约风险为基础变量作为金融衍生工具。

衍生物（衍生）是微积分概念的重要基础。当参数的增量趋于零时，因变量的增量与自变量增量商的限制。当一个函数的导数的存在，调用此函数可导致或鉴别。推导函数必须是连续的。不连续的功能，不应导致。衍生物本质上是求的范围内，从四个算法的限制来自四个算法的衍生物的处理。 数季一鸣，衍生，改变速度的问题和困难曲线相切一个抽象的数学概念。也被称为变化率。 由于汽车在10小时内去600公里，它的平均时速为60公里/小时，但在移动的实际过程中，有节奏的变化，并非所有的60公里每小时。为了驱动速度的变化过程中，以更好地反映该汽车时，时间间隔可以缩短，其中车辆设定时间ts对于s = F（T）之间的关系，则轿厢从时刻t0改变在这段时间内的平均到T1转速范围内[F（T1）-f（T0）] / [T1-T0]，当T1和T0非常接近，变化的速度也不会伟大的汽车，平均车速将能更好地反映汽车运动这一段时间t0到t1中，自然放限制并[f（t1）的-f（T 0）] / [T1-T0]作为汽车的瞬时速度在时间t0，这就是通常所说的速度范围内变化。在一般情况下，假设一元函数y = f（x）的在点X0的附近（X0-一个，X0 +α）内，当自变量增量ΔX= X-X0→0的增量函数ΔY= f定义（ x）的 - 限制率f（X0）增量参数的存在，并且是有限的，表示函数f在点X0衍生的衍生物（或f的在x0变化率称为点）。如果在每一个点的间隔I可以指导的函数f，我会得到一个新的功能的域，表示为F"，称为微分函数f，称为衍生物。函数y = f（x）的在点X0衍生物F"（X0）几何意义：升中的曲线P0 [X0中，f（X0）]的切点。在一般情况下，我们都来使用导数函数，以确定增加或减少在性功能的规则：令y = F（x）的在（A，B）可导致内部。若（a，b）在中，f"（X）> 0，则f（x）的在该区间单调增加。 。若（a，b）在中，f"（X）<0，则f（x）的在该区间单调递减。因此，当f"（X）= 0时，Y = F（X）的最大值或最小值，最大值为最大的最大值，最小值的最小值是一个最小值。函数曲线的衍生物几何意义是在这一点上与所述切线斜率。 （1）找到的函数y = f（x）的在x0在步骤衍生物：①求增量值Δy= F的函数（X0 +ΔX）-f（X0）② 需求变化的平均速率③取极限，太衍生物。 公式几种常见的功能（2）衍生品：① C"= 0（C是常数函数）; ②（X ^ N）= NX ^（N-1）（n∈Q）; ③（氮化硅）"= cosx; ④（cosx）= - sinx的; ⑤（E ^ X）= E ^ X; ⑥（一^ X）"= A ^ xlna（ln为自然对数）⑦（INX）"= 1 /×（ln为自然对数）⑧（logax）"=（ xlna）^（ - 1），（A> 0和不等于1）补充一下。代表上述公式是不是一个常数去，只能代表的功能，新的学校往往衍生忽略这一点，造成歧义，我们应该多加注意。四种算法（3）衍生：①（U±V）= U"±V"②（UV）"= u"v +紫外线“③（U / V ）"=（u"v-UV“）/ V ^ 2 衍生物（4）复合函数独立变量的导数的复合函数，等于中间变量的衍生物的已知函数，乘以参数的中间变量微分 - 称为链式法则。 衍生是微积分的重要支柱。牛顿和莱布尼茨做出了杰出的贡献，这个！点击看详细衍生应用（1）使用符号的 1. 单调函数来确定改变的函数的导数在使用衍生变化的迹象在判断的功能，这是在曲线的变化的研究应用的衍生物的几何意义，它充分体现数形结合想法。 通常，在一个时间间隔（A，B）内，如果> 0，则该函数y = f（x）的在单调的间隔;如果<0，则该函数y = f（x）的在此单调递减的时间间隔。 如果恒有= 0，则f（x）是一个范围的功能内恒定。 注意：在一定的时间间隔，> 0是f（x）在此区间的充分条件为增函数，而不是一个必要条件，如F（X）= X 3是增函数，包括，但。步骤（2）需求函数的单调区间①确定函数f（x）的定义域; ②衍生; ③由（或）相应的解x范围。当f"时（X）> 0，F（X）中的相应的时间间隔为增函数; f出现"时（X）<0，函数f（x）在各时间间隔是一个递减函数。 2.极端功能（1）函数的极值确定①如果对符号的两侧是相同的，这不是F（X）的极端点; ②如果左侧的右侧附近，那么，是最大或最小值。域功能 3.求函数极限一步①定义; ②衍生; ③在方程和所有居民的定义域获得发现所有的实根;周围的符号④检查停滞，如果左和右是否定的，则函数f（x），以获得在根中的最大值;如果左负权，则f（x）的，以获得在根的最小值。 4.最值功能（1）若函数f（x）在[A，B]的最大（或最小）是在一个点（A，B）中的收购显然这个最大（或极小值）的同时是最大值（或最小值），它是f（x）的所有的最大值（或最小值），在（A，B）内的最大（或最小），但该值的也可以是[A，B]在端a或b，和极值值获得的两个不同的概念。步骤（2）发现的f（x）在[A，B]上的最大和最小①找到的f（x）在（A，B）的极限之内; ②各自的极值到f（一）中，f（B）的比较，其中最大的是最大值的F（X），一个最低限度是最小值。常在生活中遇到 5.人生最优化问题追求最大的利润，材料最省，效率最高等问题，这些所谓的优化问题，优化问题，也被称为最大的价值。为了解决这些问题，一个非常现实的意义。这些问题通常可以转化为有问题的数学函数，然后进入大（小）为求函数值的问题

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一、金融衍生工具具有下列四个显著特征：（1）跨期性。金融衍生工具是交易双方通过对利率、汇率、股价等因素变动趋势的预测，约定在未来某一时间按照一定条件进行交易或者选择是否交易的合约，跨期交易特点十分突出。（2）杠杆性。金融衍生工具交易一般只需要支付少量的保证金或权利金就可签订远期大额合约或互换不同的金融工具。（3）联动性。金融衍生工具的价值与基础产品或基础变量紧密联系、规则变动。通常，金融衍生工具与基础变量相联系的支付特征由衍生工具合约规定，其联动关系既可以是简单的线性关系，也可以表达为非线性函数或者分段函数。（4）高风险性。金融衍生工具的交易后果取决于交易者对基础工具（变量）未来价格（数值）的预测和判断的准确程度。基础工具价格的变幻莫测决定了金融衍生工具交易盈亏的不稳定性。二、最常见的衍生金融工具主要包括的是远期、期货、期权和互换。1、远期。远期合约是关于在未来的某一时刻由一方交易者按照约定价格向另一方交易者买入挥着卖出某一标的的资产的合约。远期合约和即期合约是我区别在于即期合约所约定的交易会立即执行，而远期合约所约定的交易则会在约定的未来某一时刻发生。2、期货。期货合约本质上与远期合约类似，都是交易双方约定在未来某一个时间，按照事先约定的价格买卖某种资产的合约。与远期合约不同的是，期货合约不是咋场外市场交易，而是在交易所市场交易，期货合约是标准化的合约。3、期权。期权合约与与远期和期货有着本质的不同，期权合约交易双方买卖的直接对价是某种选择权，在约定的未来某个时间按照约定的价格购入某种资产或者出售某种资产的权利。分为看涨期权和看跌期权两种类型。4、互换。互换协议是交易双方约定在未来的一段时间内多次交换现金流的协议，在协议中，双方必须事先约定好现金流交换发生的时间以及现金流的计算方法，互换协议是在场外市场进行交易的衍生品。扩展资料 ：1、金融衍生品（derivatives)，是指一种金融合约，其价值取决于一种或多种基础资产或指数，合约的基本种类包括远期、期货、掉期（互换）和期权。2、金融衍生品还包括具有远期、期货、掉期（互换）和期权中一种或多种特征的混合金融工具。金融衍生产品是与金融相关的派生物，通常是指从原生资产派生出来的金融工具。3、其共同特征是保证金交易，即只要支付一定比例的保证金就可进行全额交易，不需实际上的本金转移，合约的了结一般也采用现金差价结算的方式进行，只有在满期日以实物交割方式履约的合约才需要买方交足贷款。因此，金融衍生产品交易具有杠杆效应。保证金越低，杠杆效应越大，风险也就越大。参考资料：衍生金融资产百度百科

很多，除股票，基金，债券外基本上都是衍生工具

一、金融衍生工具具有下列四个显著特征：（1）跨期性。金融衍生工具是交易双方通过对利率、汇率、股价等因素变动趋势的预测，约定在未来某一时间按照一定条件进行交易或者选择是否交易的合约，跨期交易特点十分突出。（2）杠杆性。金融衍生工具交易一般只需要支付少量的保证金或权利金就可签订远期大额合约或互换不同的金融工具。（3）联动性。金融衍生工具的价值与基础产品或基础变量紧密联系、规则变动。通常，金融衍生工具与基础变量相联系的支付特征由衍生工具合约规定，其联动关系既可以是简单的线性关系，也可以表达为非线性函数或者分段函数。（4）高风险性。金融衍生工具的交易后果取决于交易者对基础工具（变量）未来价格（数值）的预测和判断的准确程度。基础工具价格的变幻莫测决定了金融衍生工具交易盈亏的不稳定性。二、最常见的衍生金融工具主要包括的是远期、期货、期权和互换。1、远期。远期合约是关于在未来的某一时刻由一方交易者按照约定价格向另一方交易者买入挥着卖出某一标的的资产的合约。远期合约和即期合约是我区别在于即期合约所约定的交易会立即执行，而远期合约所约定的交易则会在约定的未来某一时刻发生。2、期货。期货合约本质上与远期合约类似，都是交易双方约定在未来某一个时间，按照事先约定的价格买卖某种资产的合约。与远期合约不同的是，期货合约不是咋场外市场交易，而是在交易所市场交易，期货合约是标准化的合约。3、期权。期权合约与与远期和期货有着本质的不同，期权合约交易双方买卖的直接对价是某种选择权，在约定的未来某个时间按照约定的价格购入某种资产或者出售某种资产的权利。分为看涨期权和看跌期权两种类型。4、互换。互换协议是交易双方约定在未来的一段时间内多次交换现金流的协议，在协议中，双方必须事先约定好现金流交换发生的时间以及现金流的计算方法，互换协议是在场外市场进行交易的衍生品。扩展资料 ：1、金融衍生品（derivatives)，是指一种金融合约，其价值取决于一种或多种基础资产或指数，合约的基本种类包括远期、期货、掉期（互换）和期权。2、金融衍生品还包括具有远期、期货、掉期（互换）和期权中一种或多种特征的混合金融工具。金融衍生产品是与金融相关的派生物，通常是指从原生资产派生出来的金融工具。3、其共同特征是保证金交易，即只要支付一定比例的保证金就可进行全额交易，不需实际上的本金转移，合约的了结一般也采用现金差价结算的方式进行，只有在满期日以实物交割方式履约的合约才需要买方交足贷款。因此，金融衍生产品交易具有杠杆效应。保证金越低，杠杆效应越大，风险也就越大。参考资料：衍生金融资产百度百科

金融衍生工具从基础工具衍生的基本的是下列 1．股权类产品的衍生工具。是指以股票或股票指数为基础工具的金融衍生工具，主要包括股票期货、股票期权、股票指数期货、股票指数期权以及上述合约的混合交易合约。 2．货币衍生工具。是指以各种货币作为基础工具的金融衍生工具，主要包括远期外汇合约、货币期货、货币期权、货币互换以及上述合约的混合交易合约。 3．利率衍生工具。是指以利率或利率的载体为基础工具的金融衍生工具，主要包括远期利率协议、利率期货、利率期权、利率互换以及上述合约的混合交易合约。 4．信用衍生工具。是以基础产品所蕴含的信用风险或违约风险为基础变量的金融衍生工具，用于转移或防范信用风险，是20世纪90年代以来发展最为迅速的一类衍生产品，主要包括信用互换、信用联结票据等等。 5．其他衍生工具。除以上四类金融衍生工具之外，还有相当数量金融衍生工具是在非金融变量的基础上开发的，例如用于管理气温变化风险的天气期货、管理政治风险的政治期货、管理巨灾风险的巨灾衍生产品等等。

金融衍生工具的种类：1、根据产品形态分类，金融衍生工具的种类有独立衍生工具和嵌入式衍生工具。2、按照交易场所分类，金融衍生工具的种类有交易所交易的衍生工具和OTC交易的衍生工具。3、按照基础工具种类分类，金融衍生工具的种类有股权类产品的衍生工具、货币衍生工具、利率衍生工具、信用衍生工具以及其他衍生工具。4、按照衍生工具的原生资产性质，可以将金融衍生工具分为股票类，利率类，汇率类和商品类。5、按照产品类型，可以将金融衍生工具分为远期，期货，期权和掉期四大类型。6、按照金融衍生工具自身交易的方法及特点，种类有金融远期合约、金融期货、金融期权、金融互换和结构化金融衍生工具。拓展资料：金融衍生工具的基本特点:1、跨期性。金融衍生工具是交易双方通过对利率、汇率、股价等因素变动趋势的预测，约定在未来时间按照一定条件进行交易或选择是否交易的合约。无论是哪一种金融衍生工具，都会影响交易者在未来一段时间内或未来某时点上的现金流，跨期交易的特点十分突出。2、杠杆性。金融衍生工具交易一般只需要支付少量保证金或权利金就可以签订远期大额合约或互换不同的金融工具。在收益可能成倍放大的同时，交易者所承担的风险与损失也会成倍放大，基础工具价格的轻微变动也许就会带来交易者的大盈大亏。3、联动性。金融衍生工具的价值与基础产品或基础变量紧密联系、规则变动。通常，金融衍生工具与基础变量相联系的支付特征由衍生工具合约规定，其联动关系既可以是简单的线性关系，也可以表达为非线性函数或者分段函数。4、不确定性或高风险性。金融衍生工具的交易后果取决于交易者对基础工具（变量）未来价格（数值）的预测和判断的准确程度。基础工具价格的变幻莫测决定了金融衍生工具交易盈亏的不稳定性，这是金融衍生工具高风险性的重要诱因。金融工具和金融衍生工具 一样吗？不一样，区别如下：1、定义不同金融工具亦称“信用工具”或 “交易工具”，资金缺乏部门向资金盈余部门借入资金，或发行者向投资者筹措资金时，依一定格式做成的书面文件，上面确定债务人的义务和债权人的权利，是具有法律效力的契约。而金融衍生工具，又称“金融衍生产品”，是与基础金融产品相对应的一个概念，指建立在基础产品或基础变量之上，其价格随基础金融产品的价格（或数值）变动的派生金融产品。2、特点不同金融工具是金融市场交易的对象，它是随信用关系的发展而产生、发展起来的。现代错综复杂的资金融通关系，不可能靠口头协议办事。口说无凭，容易引起争执，也不能使债权或所有权在市场上转让、流通。而金融衍生工具是在货币、债券、股票等传统金融工具的基础上衍化和派生的，以杠杆和信用交易为特征的金融工具。3、分类不同金融工具是为了适应多种信用形式的需要，产生了商业票据、银行存款凭证、股票、债券等产品。而金融衍生工具可以按照基础工具的种类、风险-收益特性以及自身交易方法的不同而有不同的分类。按照产品类型，可以将金融衍生工具分为远期，期货，期权和掉期四大类型。按照衍生工具的原生资产性质，可以将金融衍生工具分为股票类，利率类，汇率类和商品类。

衍生金融资产又称金融衍生工具、金融衍生产品。是与基础金融产品相对应的一个概念，指建立在基础产品或基础变量之上，其价格随基础金融产品的价格（或数值）变动的派生金融产品。其中，基础产品是一个相对的概念，其包括现货金融产品，如债券、股票、银行定期存款单等，也包括金融衍生工具。利率、汇率、各类价格指数、通货膨胀率甚至天气（温度）指数等则作为金融衍生工具基础的变量。金融衍生工具是在货币、债券、股票等传统金融工具的基础上衍化和派生的，以杠杆和信用交易为特征的金融工具。其常见工具有期货合约、期权合约、远期合同、互换合同。

控制无关变量的方法,主要有三种:消除法,恒定法,平衡法。(1)消除法是通过采取一定措施,将影响研究结果的各种无关变量消除掉。它是控制无关变量的理想方法和基本方法。消除无关变量的方法多种多样,根据无关变量产生的原因的不同而有所不同。(2)恒定法是采取一定措施,使某些无关变量在整个研究过程中保持恒定不变。它也是一种基本方法。(3)平衡法就是对某些不能被消除,又不能或不便被恒定的无关变责,通过采取某些综合平衡的措施或方式,使其影响通过平衡而抵消,达到控制它们的方法。平衡法主要采用对比组方法和循环法。一、什么是无关变量？是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量。二、如何控制无关变量？将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果，所以我们关注重点应是那些控制变量，只有控制变量稳定才能得到最真实的结果。

在现实生活，通常会用两种方法来对金融衍生工具进行分类：第一种：产品类型1、远期：交易双方按照当日约定的价格在未来某一天买卖某种商品或资产，交易日在较远的未来。2、期货：标准化的远期合约。3、期权：卖方和买方签订的一份合约，是买卖双方期许在未来的某个日子(或之前)以合同规定的价格买入或者卖出标的资产的权利。4、掉期：在外汇市场上买进即期外汇的同时又卖出同种货币的远期外汇，或者卖出即期外汇的同时又买进同种货币的远期外汇。第二种：原生资产性质1、股票类：以股票指数为基础工具。2、利率类：以利率或利率的载体作为基础工具。3、货币类：以各种货币作为基础工具。4、信用类：以基础产品所蕴含的信用风险或违约风险为基础变量作为金融衍生工具。温馨提示：以上解释仅供参考。应答时间：2021-01-13，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

c你控制的量叫自变量。探究不同的温度对酶活性的影响，要设置不同温度，温度是自变量。ph值与你研究的题目无关，是无关变量。我们要避免无关变量对实验的影响，所以各组的ph值要一样。因变量是因为自变量改变而改变的量。例如y=x+4,x是自变量，y是因变量。温度对酶活性的影响，酶活性因温度变而变，是因变量。

无关变量：是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量。2/2控制：将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果，所以我们关注重点应是那些控制变量，只有控制变量稳定才能得到最真实的结果。

不对。要看具体研究的问题合理控制变量。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

无关变量的定义：也称控制变量，指实验中除实验变量以外的影响实验现象或结果的因素或条件。它不能使实验者对所得的结果做出正确的判断和解释。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。变量的概念此前在相关研究法的介绍中提到过，在实验法中，各种需要操纵、控制和测量的因素或条件都是变量。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。相关信息：虽然充分地控制了自变量和反应，而且反应和度量也认为是里当而灵敏的，但结果的误差分散较大，就有理由认为，有些无关变量没有得到很好的控制。遇到这种情况，就要认真分析无关的因素是什么。如果经过认真分析，有些无关变量还是难以作为记述因康抓住时，就中止实验，从别的角度设计实验，或等到找出控制这些变量的新方法和技术时再实验。

信用衍生工具(信用互换、信用联系票据等等)以及其他衍生工具管理气温变化风险的天气期货、管理政治风险的政治期货、管理巨灾风险的巨灾衍生产品理政治风险的政治期货属于信用衍生工具。查看答案在美国,采用有担保的存托凭证,发行公司可以自由选择存券银行,。。。。。。。。。。。。。。有担保的存托凭证目前已很少应用

动作练习促进幼儿智力发展的实验研究。首先要研究动作练习是否是促进幼儿智力发展的原因，可以做一组对比。两组年龄，性别身高智力等基本相同的幼儿一组幼儿每天进行动作练习另一组则每天不进行动作练习除了这个差别，其他的待遇都要完全一样，比如两组幼儿每天都吃同样的水果。一段时间后在分别测试两组幼儿的智力差别，如果做动作练习的幼儿智力明显高于另一组，则说明结论成立。

SPSS中有控制变量的说法。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为我们能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务；而记忆保持量是一个很好的因变量，因为它能够被精确地测量把握。扩展资料SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。参考资料来源：百度百科-控制变量参考资料来源：百度百科-spss

会改变。控制变量,是个要求,不是变量。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

1、 控制变量水平在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素（自变量0以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。2、 只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。3、 自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。换句话说，是对“对象将做什么”的反应。

控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。区别是：除自变量之外，一切能使因变量发生变化的变量都叫控制变量。这类变量是应该加以控制的，如果不加控制，它也会造成因变量的变化，即自变量和一些未加控制的因素共同造成了因变量的变化,这叫自变量的混淆。因此，只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。自变量（Independentvariable）一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。