Quais são algumas idéias de projetos de análise de dados financeiros para iniciantes?
Respostas
11/21/2024
Ruprecht Liskey
A análise de dados financeiros é tão ampla quanto a área financeira. Você pode usá-lo para gerenciar / mitigar diferentes tipos de risco financeiro, tomar decisões sobre investimento, gerenciar portfólio, avaliar ativos etc. Abaixo estão alguns projetos de nível iniciante nos quais você pode tentar trabalhar.
1- Criar um modelo de pontuação de crédito - Os scorecards de crédito são basicamente usados para avaliar o valor do crédito dos clientes. Use o conjunto de dados Empréstimo alemão (dados de crédito disponíveis ao público) para criar um cartão de pontuação de crédito para os clientes. O conjunto de dados possui dados históricos sobre o status padrão de 1000 clientes e os diferentes fatores que possivelmente estão correlacionados com as chances de inadimplência do cliente, como idade salarial, estado civil etc. e atributos do contrato de empréstimo, como prazo, taxa de juros, etc. um modelo de classificação (usando técnicas como Regressão Logística, LDA, Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, Impulso, Ensacamento) para classificar clientes bons e ruins (clientes padrão e não padrão) e usar o modelo para pontuar novos clientes no futuro e emprestar a clientes que tem uma pontuação mínima. Os scorecards de crédito são muito usados no setor para tomar decisões sobre concessão de crédito, monitoramento de portfólio, cálculo de perda esperada etc.
2- Crie um modelo de previsão de preço das ações - Esses modelos são usados para prever o preço de uma ação ou um índice para um determinado período no futuro. Você pode fazer o download do preço das ações de qualquer empresa listada em bolsa, como Apple, Microsoft, Facebook, Google, do Yahoo Finance. Esses dados são conhecidos como dados de séries temporais univariadas. Você pode usar a classe de modelos ARIMA (AR, MA, ARMA, ARIMA) ou usar modelos de suavização exponencial.
3- Problema de otimização de portfólio - Suponha que você esteja trabalhando como consultor para um indivíduo de alto patrimônio líquido que queira diversificar seu milhão de dólares em 1 ações diferentes. Como você o aconselharia? você pode encontrar 20 estoques menos correlacionados (que mitigam o risco) usando a matriz de correlação e algoritmos de otimização (OR algos) para descobrir como você distribuiria 20 milhão entre esses 1 estoques diferentes.
4- Modelagem de segmentação - Os serviços financeiros estão cada vez mais sendo feitos sob medida. Isso ajuda os bancos a direcionar os clientes de uma maneira mais eficiente. Como os bancos fazem isso? Eles usam modelagem de segmentação para atender de maneira diferente a diferentes segmentos de clientes. Você precisa de dados históricos sobre atributos do cliente e dados sobre produtos / serviços financeiros para criar um modelo de segmentação. Técnicas como árvores de decisão e clustering são usadas para criar modelos de segmentação.
5- Previsão de receita - A previsão de receita também pode ser feita usando análise estatística (além das práticas contábeis convencionais que as empresas seguem). Você pode coletar dados de fatores que afetam a receita de uma empresa ou um grupo de empresas por um conjunto de períodos de intervalo igual (mensal, trimestral, semestral, anual) para criar um modelo de regressão. verifique se você corrigiu o problema de correlação automática, pois os dados têm componente de série temporal e os erros provavelmente serão correlacionados (isso viola as suposições da análise de regressão)
6- Preços de produtos financeiros : Você pode criar modelos para precificar produtos financeiros, como hipotecas, empréstimos para automóveis, transações com cartão de crédito etc. (nesse caso, os preços cobrariam a taxa de juros correta para contabilizar o risco envolvido, obter lucro com o contrato e ainda assim ser competitivo no mercado. mercado). Você também pode criar modelos para precificar futuro, futuro, opções, swaps (embora relativamente mais complicado)
7- Modelos de pré-pagamento - O pagamento antecipado é um problema nos contratos de empréstimo para bancos. Use os dados do empréstimo para prever que os clientes podem pagar antecipadamente. Você pode criar outro modelo paralelamente a este para saber se um cliente paga antecipadamente, quando é provável que ele pague antecipadamente no tempo de vida do empréstimo (hora de pagar antecipadamente). Você também pode criar um modelo para saber quanta perda a empresa sofreria se uma seção do portfólio de clientes pagasse antecipadamente no futuro.
8 - Modelo de Fraude - Esses modelos estão sendo usados para saber se uma transação específica é uma transação fraudulenta. Dados históricos com detalhes de transações de fraude e não fraude podem ser usados para criar um modelo de classificação que previsse chances de ocorrência de fraude em uma transação. Como normalmente temos um grande volume de dados, pode-se tentar não apenas modelos relativamente mais simples, como regressão logística ou árvores de decisão, mas também tentar modelos de conjuntos mais sofisticados.
Inscreva-se no nosso canal do YouTube Analytics University para aprender análises / ciência de dados. Visite nossa site do Network Development Group para saber mais sobre os pacotes de estudos do Analytics (coleção de estudos de caso do mundo real sobre análise / ciência de dados)
Meu entendimento é que você pode, já que é um residente nos EUA para fins fiscais, mesmo que não seja um para fins de imigração. Dito isto, você deve determinar se a abertura de um Roth IRA é vantajosa para você.Se você também fosse um residente nos EUA para fins de imigração, seus ganhos de capital seriam diferidos de impostos. No entanto, se você retornar ao seu país de origem e não residir nos ...
A análise de dados financeiros é tão ampla quanto a área financeira. Você pode usá-lo para gerenciar / mitigar diferentes tipos de risco financeiro, tomar decisões sobre investimento, gerenciar portfólio, avaliar ativos etc. Abaixo estão alguns projetos de nível iniciante nos quais você pode tentar trabalhar.
1- Criar um modelo de pontuação de crédito - Os scorecards de crédito são basicamente usados para avaliar o valor do crédito dos clientes. Use o conjunto de dados Empréstimo alemão (dados de crédito disponíveis ao público) para criar um cartão de pontuação de crédito para os clientes. O conjunto de dados possui dados históricos sobre o status padrão de 1000 clientes e os diferentes fatores que possivelmente estão correlacionados com as chances de inadimplência do cliente, como idade salarial, estado civil etc. e atributos do contrato de empréstimo, como prazo, taxa de juros, etc. um modelo de classificação (usando técnicas como Regressão Logística, LDA, Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, Impulso, Ensacamento) para classificar clientes bons e ruins (clientes padrão e não padrão) e usar o modelo para pontuar novos clientes no futuro e emprestar a clientes que tem uma pontuação mínima. Os scorecards de crédito são muito usados no setor para tomar decisões sobre concessão de crédito, monitoramento de portfólio, cálculo de perda esperada etc.
2- Crie um modelo de previsão de preço das ações - Esses modelos são usados para prever o preço de uma ação ou um índice para um determinado período no futuro. Você pode fazer o download do preço das ações de qualquer empresa listada em bolsa, como Apple, Microsoft, Facebook, Google, do Yahoo Finance. Esses dados são conhecidos como dados de séries temporais univariadas. Você pode usar a classe de modelos ARIMA (AR, MA, ARMA, ARIMA) ou usar modelos de suavização exponencial.
3- Problema de otimização de portfólio - Suponha que você esteja trabalhando como consultor para um indivíduo de alto patrimônio líquido que queira diversificar seu milhão de dólares em 1 ações diferentes. Como você o aconselharia? você pode encontrar 20 estoques menos correlacionados (que mitigam o risco) usando a matriz de correlação e algoritmos de otimização (OR algos) para descobrir como você distribuiria 20 milhão entre esses 1 estoques diferentes.
4- Modelagem de segmentação - Os serviços financeiros estão cada vez mais sendo feitos sob medida. Isso ajuda os bancos a direcionar os clientes de uma maneira mais eficiente. Como os bancos fazem isso? Eles usam modelagem de segmentação para atender de maneira diferente a diferentes segmentos de clientes. Você precisa de dados históricos sobre atributos do cliente e dados sobre produtos / serviços financeiros para criar um modelo de segmentação. Técnicas como árvores de decisão e clustering são usadas para criar modelos de segmentação.
5- Previsão de receita - A previsão de receita também pode ser feita usando análise estatística (além das práticas contábeis convencionais que as empresas seguem). Você pode coletar dados de fatores que afetam a receita de uma empresa ou um grupo de empresas por um conjunto de períodos de intervalo igual (mensal, trimestral, semestral, anual) para criar um modelo de regressão. verifique se você corrigiu o problema de correlação automática, pois os dados têm componente de série temporal e os erros provavelmente serão correlacionados (isso viola as suposições da análise de regressão)
6- Preços de produtos financeiros : Você pode criar modelos para precificar produtos financeiros, como hipotecas, empréstimos para automóveis, transações com cartão de crédito etc. (nesse caso, os preços cobrariam a taxa de juros correta para contabilizar o risco envolvido, obter lucro com o contrato e ainda assim ser competitivo no mercado. mercado). Você também pode criar modelos para precificar futuro, futuro, opções, swaps (embora relativamente mais complicado)
7- Modelos de pré-pagamento - O pagamento antecipado é um problema nos contratos de empréstimo para bancos. Use os dados do empréstimo para prever que os clientes podem pagar antecipadamente. Você pode criar outro modelo paralelamente a este para saber se um cliente paga antecipadamente, quando é provável que ele pague antecipadamente no tempo de vida do empréstimo (hora de pagar antecipadamente). Você também pode criar um modelo para saber quanta perda a empresa sofreria se uma seção do portfólio de clientes pagasse antecipadamente no futuro.
8 - Modelo de Fraude - Esses modelos estão sendo usados para saber se uma transação específica é uma transação fraudulenta. Dados históricos com detalhes de transações de fraude e não fraude podem ser usados para criar um modelo de classificação que previsse chances de ocorrência de fraude em uma transação. Como normalmente temos um grande volume de dados, pode-se tentar não apenas modelos relativamente mais simples, como regressão logística ou árvores de decisão, mas também tentar modelos de conjuntos mais sofisticados.
Inscreva-se no nosso canal do YouTube Analytics University para aprender análises / ciência de dados. Visite nossa site do Network Development Group para saber mais sobre os pacotes de estudos do Analytics (coleção de estudos de caso do mundo real sobre análise / ciência de dados)