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证券行业大数据风险控制研究方案

TOC\o1-2\h\u1852第1章引言 3

57281.1研究背景与意义 3

167201.2研究目标与内容 4

315111.3研究方法与数据来源 4

4841第2章证券行业风险概述 4

238572.1证券行业风险类型 4

260022.1.1市场风险 4

3682.1.2信用风险 5

37842.1.3流动性风险 5

10492.1.4操作风险 5

193382.1.5合规风险 5

165702.2证券行业风险特征 5

311242.2.1高度敏感性 5

217522.2.2传染性 5

8692.2.3非线性 5

325122.2.4可控性 5

239322.3证券行业风险管理现状 5

236322.3.1风险管理体系建设 5

98382.3.2风险评估与监测 6

296802.3.3风险控制手段 6

186322.3.4内部控制与合规管理 6

39272.3.5信息技术支持 6

13525第3章大数据技术概述 6

162683.1大数据概念与特点 6

147843.2大数据技术在证券行业的应用 6

62183.3大数据技术对证券行业风险控制的影响 7

175第4章大数据风险控制框架构建 7

146274.1大数据风险控制框架设计 7

4574.1.1数据采集与预处理 7

156194.1.2风险识别 7

190074.1.3风险评估 8

108804.1.4风险控制策略 8

255544.1.5风险监控与预警 8

50704.2大数据风险控制关键环节 8

290444.2.1数据质量保障 8

192974.2.2风险识别与评估 8

291664.2.3风险控制策略制定 8

313534.2.4风险监控与预警 9

247544.3大数据风险控制实施策略 9

43954.3.1组织架构 9

282264.3.2人才培养 9

9384.3.3技术支持 9

53344.3.4合作协同 9

9947第5章数据采集与预处理 9

130905.1数据源选择与数据采集 9

200855.1.1数据源选择 9

262285.1.2数据采集 10

85125.2数据预处理方法与策略 10

262315.2.1数据清洗 10

317905.2.2数据整合 10

308185.2.3数据转换 10

172565.3数据质量评估与优化 10

318445.3.1数据质量评估 10

144605.3.2数据优化 11

28539第6章风险度量与评估 11

264566.1风险度量方法 11

197536.1.1方差度量法 11

19676.1.2下偏方差度量法 11

224296.1.3在险价值（VaR）度量法 11

243196.1.4条件在险价值（CVaR）度量法 11

169676.2风险评估模型 11

203086.2.1多元线性回归模型 11

230286.2.2主成分分析（PCA）模型 12

249416.2.3支持向量机（SVM）模型 12

242936.2.4神经网络模型 12

197186.3风险评估结果分析 12

103636.3.1风险度量结果 12

225936.3.2风险评估模型效果分析 12

100986.3.3风险因素分析 12

28551第7章信用风险控制 12

170877.1信用风险概述 12

85447.2大数据在信用风险评估中的应用 13

114047.2.1数据收集与整合 13

179357.2.2数据挖掘与分析 13

306957.2.3信用评分模型 13

63817.2.4风险监测与预警 13

156487.3信用风险控制策略 13

312037.3.1资信审查与授信管理 13

189297.3.2保证金制度 13

326297.3.3债务重组与风险分散 13

9797.3.4风险准备金制度 13

15787.3.5监管合规 14

5694第8章市场风险控制 14

42018.1市场风险概述 14