金融数据处理方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案1. 风险管理：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的市场数据、客户数据和交易数据进行处理和分析，以识别和预测风险事件。
通过建立风险模型和预警系统，金融机构可以及时发现和应对市场风险、信用风险和操作风险等。
2. 个性化营销：金融机构可以利用大数据分析技术，对客户的个人信息、交易记录和行为数据进行分析，以了解客户的需求和偏好。
通过个性化推荐和定制化产品，金融机构可以提供更好的客户体验，提高客户满意度和忠诚度。
3. 欺诈检测：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的交易数据和行为数据进行实时监测和分析，以识别潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型和规则引擎，金融机构可以及时发现和阻止欺诈活动，保护客户的资金安全。
4. 信用评分：金融机构可以利用大数据分析技术，对客户的个人信息、财务状况和信用记录等数据进行分析，以评估客户的信用风险。
通过建立信用评分模型，金融机构可以更准确地判断客户的信用状况，提供更合适的信贷产品和服务。
5. 交易监控：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的交易数据进行实时监控和分析，以识别异常交易和违规行为。
通过建立交易监控系统和规则引擎，金融机构可以及时发现和阻止非法交易和洗钱活动，维护金融市场的稳定和安全。
解决方案：- 建立大数据平台：金融机构需要建立一个可扩展的大数据平台，用于存储、处理和分析大量的金融数据。
该平台应具备高可用性、高性能和高安全性，以支持金融机构的大数据应用需求。
- 数据清洗和整合：金融机构需要对大量的数据进行清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。
这包括数据清洗、数据去重、数据标准化和数据集成等工作。
- 建立模型和算法：金融机构需要建立相应的模型和算法，用于对大数据进行分析和挖掘。
这包括统计分析、机器学习、数据挖掘和人工智能等技术。
- 实时监测和预警：金融机构需要建立实时监测和预警系统，以及时发现和应对风险事件和异常行为。
金融数据治理措施方案
金融数据治理措施方案在金融行业中，数据治理措施的实施对于保护客户数据安全、提高业务效率以及减少风险具有重要意义。
以下是一个关于金融数据治理措施方案的700字的建议：1. 数据治理目标和原则：明确金融机构数据治理的目标，例如确保数据完整性、可靠性和安全性，以及提高数据的可访问性和可分析性。
建立数据治理的基本原则，包括数据分类、数据质量、数据持有期限等。
2. 数据分类和敏感性级别：根据金融机构的业务特点，将数据分为不同的分类，例如核心业务数据、客户个人信息数据、财务数据等。
确定每个分类数据的敏感性级别，并制定相应的数据保护措施和审计要求。
3. 数据采集和存储：建议建立统一的数据采集和存储系统，确保数据能够按照规定的流程进行采集、传输和存储，避免数据遗漏或被篡改。
同时，应对数据进行加密和备份，确保数据安全性和可恢复性。
4. 数据访问控制和权限管理：建议建立完善的数据访问控制和权限管理机制，包括用户认证和授权，数据操作审计和监控等。
只有经过授权的用户才能访问相关数据，而且应根据用户的职责和需求设置相应的数据访问权限。
5. 数据质量管理：建议建立完善的数据质量管理流程，包括数据准确性、完整性、一致性和合规性的监控和评估。
对于数据质量问题，要能够及时发现和修复，并制定数据质量指标，对数据进行定期的质量检查和报告。
6. 数据使用监控和风险管理：建议建立数据使用监控和风险管理机制，包括数据使用记录、异常检测和预警系统等。
能够及时发现和防范数据滥用、泄露、篡改等风险，并采取相应的措施加以应对。
7. 数据合规和法律要求：建议确保金融机构的数据治理措施符合相关的法律和监管要求，包括个人信息保护法、数据安全法等。
建立相应的数据合规流程，并定期进行数据合规性评估和审计。
8. 数据治理培训和意识培养：建议对金融机构的员工进行数据治理方面的培训和意识培养，包括数据安全意识、数据隐私保护意识和数据合规要求等。
增强员工对于数据治理重要性的认识，并能够遵守相关的数据治理规定和流程。
金融数据安全解决方案
2021年4月
01
规范解读
02
数据安全治理实施介绍
03
业界数据安全最佳实践
目录
04
公司信息简介
遵循数据安全原则, 以数据安全分级为基础, 建立覆盖数据生命周期全过程的安全防护体系, 并通过建立健全数据安全组织架构和明确信息系统运维环节中的数据安全需求, 全面加强金融业机构数据安全保护能力。
b) 应部署以数据为中心的数据流量分析系统，识别并分析高安全等级数据流动情况，包括流动类型、流动范围、数据载体、日均量级、数据账号访问情况、数据流向等信息，并对异常流量、行为等进行告警。
c) 应对比分析流量中数据流动异常情况如不安全的采集设备与采集内容、非授权时段访问高安全等级数据、未授权访问、频繁访问、超量数据传输、多次尝试、批量下载等，及时发现风险问题并进行处置。
技术控制策略
运用技术手段对数据资产进行安全监控。如建立数据传输、处理、存储过程中的数据加密技术; 建立有效的用户身份认证和访问控制的流程; 定期审查或实时监控系统和数据访问日志机制等。
生命周期安全管理基本要求
根据管理和技术安全控制策略, 对数据资产在其生命周期各个阶段的运转流程, 提出基本的安全管理要求。
金融数据安全管理制度体系
建立管理框架, 优化管控流程, 落实管控策略
数据访问基本权限
数据安全管理办法
数据安全职责矩阵
数据安全控制基线
业务数据使用规则
生产数据提取要求
划分权限厘清职责
确定控制领域制定控制手段和周期
高阶策略生命周期安全管理
制定职责事项确定职责边界
梳理提数渠道确定使用安全要求
优化审批流程确定提取过程安全规则
企业级数据安全管控标准尚未建立或不完善数据安全治理目标、管控领域
金融数据治理解决方案
评估与持续改进
01
02
03
04
建立评估机制
制定数据治理评估指标和方法 ，定期对数据治理工作进行评
估和审查。
识别改进机会
通过评估发现数据治理中存在 的问题和不足，识别改进的机
会和优先级。
制定改进计划
针对识别出的问题，制定具体 的改进计划和措施，明确责任
人和时间节点。
跟踪改进效果
对改进计划的执行情况进行跟 踪和监控，确保改进措施得到 有效落实并取得预期效果。
金融数据治理解决方案
汇报人： 2024-02-05
1
目 录
contents
• 金融数据治理背景与意义 • 金融数据治理目标与原则 • 金融数据治理框架构建 • 金融数据全生命周期管理 • 金融数据质量评估与提升方法 • 金融数据治理实践案例分享 • 金融数据治理挑战与对策建议
金融数据治理背景与意义
金融数据治理挑战与对策建 议
3
当前面临主要挑战
数据质量参差不齐
由于来源众多、格式各异，金融 数据存在大量重复、错误、不完 整等问题，严重影响数据分析和
决策效果。
数据安全风险突出
金融数据涉及客户隐私、交易信 息等敏感内容，一旦泄露或被滥 用，将给金融机构和客户带来巨
大损失。
监管合规压力加大
随着金融科技的快速发展，监管 机构对金融数据的采集、存储、 使用等方面提出了更高要求，金 融机构需不断适应和满足监管要
提升数据质量
通过数据治理，可以清洗、整 合、转换数据，提高数据的质
量和可用性。
保障数据安全
数据治理有助于建立完善的数 据安全体系，确保数据的机密 性、完整性和可用性。
促进业务创新
高质量的数据是金融业务创新 的基础，数据治理有助于金融 机构更好地挖掘数据价值，推 动业务创新。
金融数据的数据清洗与预处理方法综述与分析
金融数据的数据清洗与预处理方法综述与分析1.引言随着信息技术的发展和金融市场的不断扩大，海量的金融数据产生并被广泛应用于投资决策、风险管理和金融机构的日常运营。
然而，原始金融数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，因此对金融数据进行清洗和预处理是重要的，这样可以提高数据质量并确保分析结果的准确性。
本文将综述并分析当前常用的金融数据清洗与预处理方法。
2.数据清洗方法2.1 去除重复值在金融数据中，由于数据源和数据更新等原因，可能存在重复的数据。
去除重复值是首要的清洗步骤之一。
常用的方法包括基于数据键的去重和基于数据字段的去重。
2.2 处理缺失值金融数据中缺失值的出现是普遍现象，可能是因为数据录入错误、数据备份失败等原因。
对于缺失值的处理，常见的方法有删除、填补和插值。
删除存在缺失值的记录是最简单的方法，但可能会导致数据量减少。
填补缺失值可以使用均值、中位数、众数、最大最小值等统计量进行填充，或者使用回归模型、K-近邻算法等进行插值。
不同的数据集和研究目标可能需要选择不同的方法。
2.3 处理异常值异常值在金融数据中可能是由于操作错误、交易错误或者数据损坏引起的。
异常值会对分析结果产生严重的干扰，因此需要对其进行检测和处理。
常用的异常值检测方法包括基于离群点的方法、基于分布的方法和基于统计量的方法。
对于检测到的异常值，可以采取删除、替换、平滑等方法进行处理。
3.数据预处理方法3.1 特征选择金融数据中可能包含大量的特征，但不是所有的特征都对研究目标有用。
特征选择可以帮助我们识别出对目标变量影响较大的特征，减少数据维度，并且提高模型的解释性和预测能力。
常用的特征选择方法有过滤法、包裹法和嵌入法等。
3.2 特征变换特征变换是将原始数据转化为更适合分析的形式，常用的特征变换方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、独热编码（One-Hot Encoding）和标准化等。
主成分分析可以降低数据维度并保留最重要的信息；线性判别分析可以在降低数据维度的同时保留类别之间的差异；独热编码可以将分类变量转化为二进制表示；标准化可以将数据映射到均值为0，方差为1的标准正态分布。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案1. 引言金融行业是一个信息密集型的行业，大量的数据产生于交易、风险管理、客户关系管理等各个环节。
随着科技的进步和数据技术的发展，金融机构开始广泛应用大数据技术，以提高业务效率、降低风险和创造更多商业机会。
本文将介绍金融行业的大数据应用案例，并提供相应的解决方案。
2. 金融行业的大数据应用案例2.1 风险管理金融机构需要通过大数据技术来识别和管理风险。
例如，利用大数据分析技术，银行可以对客户的交易数据进行实时监测，以识别潜在的欺诈行为。
此外，金融机构还可以通过分析历史数据和市场数据，预测市场波动，从而制定相应的风险管理策略。
2.2 客户关系管理金融机构可以利用大数据技术来改善客户关系管理。
通过分析客户的交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
例如，银行可以根据客户的消费习惯和偏好，推荐适合的信用卡或投资产品。
2.3 信贷评分大数据技术可以帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险。
通过分析客户的历史交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以建立更精准的信贷评分模型。
这样，金融机构可以更好地判断客户的还款能力，减少坏账风险。
2.4 投资决策金融机构可以利用大数据技术来辅助投资决策。
通过分析市场数据、公司财务数据和其他相关数据，金融机构可以发现投资机会，制定更精准的投资策略。
例如，利用大数据分析技术，投资公司可以预测股票价格的波动，从而做出更明智的投资决策。
3. 解决方案3.1 数据采集与存储金融机构需要建立有效的数据采集和存储系统，以确保数据的质量和完整性。
这包括建立数据接口，从各个数据源收集数据，并将数据存储在可扩展的数据仓库或云平台中。
此外，金融机构还需要建立数据清洗和预处理的流程，以提高数据的准确性和可用性。
3.2 数据分析与挖掘金融机构需要利用数据分析和挖掘技术来发现数据中的价值和洞察。
这包括使用统计分析、机器学习和人工智能等技术，对数据进行模式识别、趋势分析和预测建模。
金融大数据的处理流程
金融大数据的处理流程
金融大数据处理是指对金融行业中产生的大量数据进行收集、存储、处理和分析的过程。
以下是金融大数据处理的一般流程：
1. 数据收集：从各种金融数据源收集数据，包括交易数据、市场数据、客户数据等。
这些数据可以来自内部系统、第三方数据提供商、社交媒体等。
2. 数据预处理：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等。
这一过程旨在确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储：将处理后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续分析和查询。
选择合适的存储技术和架构，以满足数据量、性能和安全性的要求。
4. 数据分析：使用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术对存储的数据进行分析，提取有价值的信息和洞察。
5. 模型开发：基于数据分析的结果，开发和训练各种模型，如预测模型、风险评估模型等，以支持金融决策和业务流程。
6. 结果可视化：将分析结果和模型输出以图表、报告、仪表板等形式进行可视化展示，以便用户能够直观地理解和应用。
7. 决策支持：根据数据分析和模型预测结果，为金融机构提供决策支持，优化业务流程，降低风险，提高效率和收益。
8. 持续改进：通过反馈和监测，不断评估和改进数据处理流程和模型，以适应不断变化的金融市场和业务需求。
金融大数据处理流程的目标是从海量数据中提取有价值的信息，支持金融机构做出更明智的决策，提升业务绩效，并满足监管和合规要求。
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金融数据处理方案设计基于Eviews班级:学号:姓名:成绩: 优良中及不2018年1月11日实训目的及内容实训目的根据所掌握的计量经济学等相关知识，利用相关计量软件，分析金融数据，验证金融基本理论或模型。
实训内容金融学理论范畴非常广泛，包括的知识体系非常大。
鉴于金融资产投资人最关注的是其收益和风险，我们可以从以下项目选做：（1）收益率分析及其波动性；（2）投资组合理论与资本资产定价模型；（3）固定收益证券分析；（4）基于VaR 的金融风险分析于度量；（5）衍生产品分析预定价等等。
实训项目项目一：Eviews简介Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。
它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。
另外Eviews 也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。
Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。
可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。
此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。
在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。
在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
Eviews主要功能:1、引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。
其主要功能有：2、采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；3、输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；4、计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；5、进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；6、执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等。
Eviews应用领域：1、应用经济计量学2、总体经济的研究和预测3、销售预测4、财务分析5、成本分析和预测6、蒙地卡罗模拟7、经济模型的估计和仿真8、利率与外汇预测。
Eviews窗口简介：Eviews的窗口上方按照功能划分9个主菜单选项，鼠标左键单击任意选项会出现不同的下拉菜单，显示该部分的具体功能，9个主菜单选项提供的主要功能如下。
File有关文件（工作文件、数据库、Eviews程序等）的常规操作，如文件的建立（New）、打开（Open）、保存（Save/Save As）、关闭（Close）、读入（Import）、读出（Export）、打印（Print）、打印设置（Print Setup）、程序运行（Run）、退出（Exit）等，选择Exit将退出Eviews软件。
Edit相关下拉菜单有撤消（Undo）、剪切（Cut）、复制（Copy）、粘贴（Paste）、删除（Delete）、查找（Find）、替换（Replace）、合并（Merge）等功能，但通常情况下只提供复制功能，选择Undo则撤消上步操作。
Object提供关于对象的基本操作。
包括建立新对象（New Object）、从数据库获取（Fetch from DB）、更新对象(Update from DB)、将工作文件中的对象存储到数据库（Store to DB）、复制对象（Copy Object）、命名（Name）、删除对象（Delete）、打印（Print）、视图选择（View Option）等。
View和Proc这两个主菜单的下拉菜单功能项随当前窗口不同而不同，主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。
Quick主要提供快速分析过程，包括常用的统计过程如抽样（Sample）、产生序列（Generate Series）、统计图（Graph）等，描述统计如序列统计量（Series Statistics）、群统计量(Group Statistics)等以及方程估计（Estimate Equation）、估计向量自回归模型(Estimate VAR) 等。
Options系统参数设定选项。
软件运行过程中的各种状态，如窗口的显示模式、字体、视图、表格等都有默认的格式，用户可以根据需要进行选择和修改。
Window提供多种在打开窗口中进行切换的方式，以及关闭所有窗口(Close All) 和关闭所有对象（Close All Objects）等。
Help帮助选项。
主窗口的主菜单下空白区域时交互模式下的命令输入区，每次允许键入一个操作命令。
主窗口中大面积的空区域是留给其他子窗口显示所用。
最下面是状态显示行，有程序路径、数据库和工作文件名称等相关内容。
项目二：股票收益率基础分析一、相关理论分析（一）简单收益率股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。
股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。
股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。
股票收益率的计算公式：股票收益率= 收益额 /原始投资额，运用金融学知识，计算股票收益率其中，简单收益率公式=（卖出价-买入价）/买入价（二）对数收益率对数收益率同连续复利收益率R′=ln(1+R)(1)(三)股利收益率股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：股利收益率=（每股股利/每股原市价）×100%，该收益率可用计算已得的股利收益率，也能用于预测未来可能的股利收益率。
(四)持有期收益率持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入和买卖差价之和与股票买入价的比率。
其计算公式为：[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%，股票还没有到期日的，投资者持有股票时间短则几天、长则为数年，持有期收益率就是反映投资者在一定持有期中的全部股利收入以及资本利得占投资本金的比重。
持有期收益率为投资者最关心的指标，但如果要把它与债券收益率及银行利率等其他金融资产的收益率作比较，必须注意时间的可比性，即要把持有期收益率转化为年率。
二、指标及方法说明（一）股票的选取选取了万科A、泸州老窖、四川九洲三只股票和沪深300指数，从通达信金融终端中导出数据，利用开盘价和收盘价计算收益率。
（二）指标方法说明1. 选择简单收益率和对数收益率，简单收益率=（Pt-Pt-1）/Pt-1,对数收益率=ln(Pt)-ln(Pt-1)；2. 计算简单收益率与对数收益率之间的差值；3. 描述性统计：根据所得数据中的偏度和峰度以及尖峰后尾性进行分析；4. 时序图分析：根据所得股票时序图分析其极具集聚现象；5. 统计分布特征：画出分布直方图，并对其进行正态检验QQ分位图。
三、实验过程及分析第一步：对数收益率和百分比收益率之差图1.1 对数收益率和百分比收益率之差由图 1.1可以看出，四川九洲的对数收益率和百分比收益率之差最大，在-0.205至0.254范围内；沪深300指数的对数收益率和百分比收益率之差最小，在-0.013至0.013范围内；泸州老窖和万科A的对数收益率和百分比收益率之差相差不大。
可以看出四组数据都具有波动集聚性。
第二步：作出时序图图2.1 万科A收益率时序图图2.2 泸州老窖收益率时序图图2.3四川九洲收益率时序图图2.4 沪深300指数收益率时序图时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。
平稳时间序列粗略地讲，一个时间序列，如果均值没有系统的变化（无趋势）、方差没有系统变化，且严格消除了周期性变化，就称之是平稳的。
由以上四张图可以看出其各自的均值没有变化，且无周期性变化，因此可知万科A、泸州老窖、四川九洲、沪深300指数的收益率都是比较平稳的。
第三步：作出分布直方图图3.1 万科A收益率分布直方图图3.2 泸州老窖收益率分布直方图图3.3 四川九洲收益率分布直方图图3.4 沪深300收益率分布直方图由图3.1可以看出万科A的收益率均值为0.002267，偏度为0.95491，重尾在右侧，分布右偏，峰度为6.387733，比正态分布的高峰更加陡峭，为尖顶峰；由图3.2可以看出泸州老窖的收益率均值为0.002451，偏度为0.086984，重尾在右侧，分布右偏，峰度为3.959637，比正态分布的高峰更加陡峭，为尖顶峰；由图3.3可以看出四川九洲的收益率均值为-0.003491，偏度为0.095657，重尾在右侧，分布右偏，峰度为210.1168，比正态分布的高峰更加陡峭，为尖顶峰；由图3.4可以看出沪深300指数的收益率均值为0.000582，偏度为-0.031349，重尾在左侧，分布左偏，峰度为6.161366，比正态分布的高峰更加陡峭，为尖顶峰。
四组数据都不服从正态分布，而是体现出尖峰厚尾性，即峰度大于3，两边的尾巴比正态分布长。
第四步：作出QQ分位图图4.1 万科A QQ分位图图4.2泸州老窖QQ分位图图4.3四川九洲QQ分位图图4.4沪深300指数QQ分位图由四张图可以看出，这四组数据都服从对称钟形分布，其特征是“两头小，中间大”，即靠近中间的变量值分布的次数多，靠近两边的变量值分布的次数少。
每张图的两端都存在幅度，即都存在峰度，且峰度都大于3。
比较四张图可以看出泸州老窖与直线最为接近，其峰度最小；沪深300指数的峰度最大。
而标准正态分布的偏度为0，峰度为3，因此四组数据都不服从标准正态分布。
结果分析：本项目分析选取了万科A、泸州老窖、四川九洲三只股票和沪深300指数，时间为2016.4.19-2018.1.3。
从以上的实验数据可以看出这三只股票的走势和大盘指数基本相符合。
在所选取的时间段内，泸州老窖的分布最为稳定，说明其收益最好；由图3.3可以看出四川九洲的收益率均值为负值；由图1.1可以看出，万科A的对数收益率和百分比收益率之差最大，即它的资产收益在三个企业中浮动较大；由图1.1可以看出沪深300指数的对数收益率和百分比收益率之差最小，由图2.4可以看出2016年年中的幅度变动较大，但从整个上证指数的波动频率上看整体呈现平稳的状态。