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金融代写|金融机构管理代写Financial Institution Management代考|FIN150 Data Processing

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金融代写|金融机构管理代写Financial Institution Management代考|FIN150 Data Processing

金融代写|金融机构管理代写Financial Institution Management代考|Data Processing

Data processing simply means performing a set of fixed calculations and manipulations on a fixed, often large set of data, or simply moving data from one place to another. Pure data processing software and servicing as a product set has waned somewhat in importance since its heyday in the 1970s and 1980s, as it has seen encroachment from both the storage and retrieval side and from the analytics and reporting side, and as it has evolved as a specialized set of services. The industry has a long history of coming to market as a service, providing outsourced solutions for payroll, accounts receivable, and accounts payable management, and for smaller firms, general ledger and tax accounting services. In the early days, banks would store data on internal mainframe systems, pump out raw data to the data processor, and receive processed data in return. The data processors’ possession of large mainframe computers with excess capacity (as well as programming expertise) established their niche. With improvements in technology, financial institutions have trended toward managing more of their own GL and tax processing internally, and outsourcing of data processing has evolved toward a few key, high-volume activities such as payroll, purchasing and receiving, so-called enterprise resource planning (ERP), and the management of customer and marketing data, commonly known as customer and relationship management (CRM) services, with market leaders like SAP offering dozens of standardized product solutions as well as virtually unlimited custom solution development. However, in most of these cases the service provider is offering to perform and manage all three data-related activities, hosting storage and retrieval, pure data processing, and data analytics and reporting as well. So the label of data processing doesn’t really apply, at least not in the way that it used to.

Separately, the consumer credit bureaus provide high-volume data processing services to institutions that use their scores in decision making and account management. While consumer banks are required to store their customer and transaction data in house, the credit bureaus themselves are providing a significant chunk of required data processing, but more importantly analytics, as the key component of their service offering.

金融代写|金融机构管理代写Financial Institution Management代考|Analytics and Reporting

Analytics and reporting is the layer where virtually all of the information creation occurs, and hence, where an institution can create or fail to create most of its competitive advantage. It encompasses all of the modeling that a firm engages in. This layer is also the broadest and most fragmented set of activities of the three, and accordingly, the set of software products available in this space is similarly broad and fragmented. While it is generally true that each of these things require software purchased from outside vendors, two facts make this a fairly weak generalization. First, analytics and reporting is an area where an institution can meet certain specific needs with internally developed software should it so choose, and there are subspaces within modeling and analytics where internally developed software is almost a prerequisite. Secondly, there isn’t always a clear distinction between vendor-provided software and internally developed software. In virtually every software application, the vendor brings something to the table and the users/analysts bring something to the table. The most obvious examples are spreadsheets. The spreadsheet application is vendor-supplied, but the valuable software is embedded in the spreadsheet by the user and so is internally developed. This pattern of blurring is repeated over most of the range of analytics and reporting software, from computer languages with embedded libraries of functions, to data mining and data visualization tools.

Importantly, the work performed under the umbrella of analytics and reporting consists of both known, regular, and often required processes and processes that are more ad hoc, entrepreneurial, and in many ways unpredictable. Reporting includes both the production of required financial disclosures and other regulatory requirements as well as discretionary disclosures and internal financial performance monitoring. Such processes tend to be quite stable over time, and are of course critical to the functioning of the firm. But a well-functioning firm, from this basic reporting requirements perspective, can still suffer loss of market share and degradation of performance over time.

More and more, it is the effectiveness of the analytic function that prevents these untoward outcomes by making sure that product and service design and pricing are competitive, that market intelligence is as rich and timely as possible, and that asset management can be performed at the highest level of effectiveness. All of these objectives depend on well resourced (where resourcing includes the availability of deep, wide-ranging, and high-quality data) analytics teams supplying timely information to decision makers.

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金融机构管理代写

金融代写|金融机构管理代写Financial Institution Management代考|Data Processing

数据处理只是意味着对固定的、通常是大的数据集执行一组固定的计算和操作,或者只是将数据从一个地方移动到另一个地方。自 1970 年代和 80 年代的鼎盛时期以来,纯数据处理软件和服务作为一个产品集的重要性有所减弱,因为它已经受到存储和检索方面以及分析和报告方面的侵蚀,并且随着它的发展,一组专门的服务。该行业作为一项服务进入市场的历史由来已久,为薪资、应收账款和应付账款管理以及小型公司提供总账和税务会计服务的外包解决方案。早期,银行将数据存储在内部大型机系统上,将原始数据输出到数据处理器,然后接收处理后的数据作为回报。数据处理器拥有超大容量的大型主机(以及编程专业知识),从而确立了自己的地位。随着技术的进步,金融机构倾向于在内部管理更多自己的 GL 和税务处理,而数据处理的外包已经向一些关键的大批量活动发展,例如工资单、采购和接收,即所谓的企业资源规划 (ERP) 以及客户和营销数据管理,通常称为客户和关系管理 (CRM) 服务,SAP 等市场领导者提供数十种标准化产品解决方案以及几乎无限的定制解决方案开发。然而,在大多数情况下,服务提供商提供执行和管理所有三个与数据相关的活动,托管存储和检索、纯数据处理以及数据分析和报告。所以数据处理的标签并不真正适用,至少不像过去那样适用。

另外,消费者信用局向使用其分数进行决策和账户管理的机构提供大容量数据处理服务。虽然消费者银行需要在内部存储他们的客户和交易数据,但征信机构本身正在提供大量所需的数据处理,但更重要的是分析,作为其服务产品的关键组成部分。

金融代写|金融机构管理代写Financial Institution Management代考|Analytics and Reporting

分析和报告是几乎所有信息创建发生的层,因此,机构可以创建或无法创建其大部分竞争优势。它涵盖了公司参与的所有建模。该层也是三者中最广泛和最分散的活动集,因此,该领域中可用的软件产品集同样广泛和分散。虽然这些事情中的每一个都需要从外部供应商处购买软件通常是正确的,但有两个事实使这成为一个相当薄弱的概括。首先,分析和报告是一个机构可以选择使用内部开发的软件来满足某些特定需求的领域,并且在建模和分析中的子空间中,内部开发的软件几乎是先决条件。其次,供应商提供的软件和内部开发的软件之间并不总是有明显的区别。实际上,在每个软件应用程序中,供应商都会带来一些东西,而用户/分析师也会带来一些东西。最明显的例子是电子表格。电子表格应用程序由供应商提供,但有价值的软件是由用户嵌入到电子表格中,因此是内部开发的。这种模糊模式在大多数分析和报告软件中重复出现,从具有嵌入式函数库的计算机语言到数据挖掘和数据可视化工具。供应商带来了一些东西,而用户/分析师带来了一些东西。最明显的例子是电子表格。电子表格应用程序由供应商提供,但有价值的软件是由用户嵌入到电子表格中,因此是内部开发的。这种模糊模式在大多数分析和报告软件中重复出现,从具有嵌入式函数库的计算机语言到数据挖掘和数据可视化工具。供应商带来了一些东西,而用户/分析师带来了一些东西。最明显的例子是电子表格。电子表格应用程序由供应商提供,但有价值的软件是由用户嵌入到电子表格中,因此是内部开发的。这种模糊模式在大多数分析和报告软件中重复出现,从具有嵌入式函数库的计算机语言到数据挖掘和数据可视化工具。

重要的是,在分析和报告的保护伞下执行的工作包括已知的、常规的和经常需要的流程,以及更临时的、创业的和在许多方面不可预测的流程。报告包括生成所需的财务披露和其他监管要求,以及酌情披露和内部财务绩效监控。随着时间的推移,这些流程往往会相当稳定,当然对公司的运作至关重要。但是,从这种基本报告要求的角度来看,一家运作良好的公司仍可能会随着时间的推移而遭受市场份额损失和业绩下降。

越来越多的是,分析功能的有效性通过确保产品和服务的设计和定价具有竞争力、市场情报尽可能丰富和及时以及资产管理可以按时执行来防止这些不良结果。最高水平的有效性。所有这些目标都取决于资源充足(其中资源包括深度、广泛和高质量数据的可用性)的分析团队向决策者提供及时的信息。

金融代写|企业融资代写Corporate Finance代考

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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