1986年英国金融大危机的背景？

一、1986年英国金融大危机的背景？

背景如下：

1983年以前，英国证券行业实行分业经营，证券承销、证券经纪和自营等业务是严格分开的，证券经纪实行固定佣金制，金融市场普遍缺乏活力和竞争力。

这种状况不仅使伦敦在世界经济金融中的地位每况愈下，而且不能为保守党政府当时大举推动的经济私有化和自由化改革提供金融支持。

二、大数据金融的七大特征？

大数据金融具有七大特征：高维、多源、实时性、不确定性、异构性、安全性和价值密度大。

高维指数据特征维数多，难以传统分析法处理；多源指采集数据来自不同的渠道，各异性不一；实时性指数据采集、处理和分析需要实时完成；不确定性指数据的不确定性较高，需采用多种方法进行分析；异构性指业务命题和数据源中数据的不匹配性；安全性指大数据金融的数据存储与传输对信息安全有要求；价值密度大指对数据的挖掘分析能够带来重要的经济价值。

三、金融数据的特点？

金融数据是指金融行业所涉及的市场数据、公司数据、行业指数和定价数据等的统称，凡是金融行业涉及相关的数据都可以归入金融市场大数据体系中，为从业者进行市场分析提供参考。

以路孚特（前身是汤森路透的金融与风险业务板块）所提供的金融数据为参考，能够覆盖所有主要金融市场（包括股票、固收、商品和外汇等），帮助用户从海量的数据中寻找到合理有效的数据，并且从中判断出市场预期发展情况和价值。

四、金融的历史背景？

金融起源于公元前2000年巴比伦寺庙和公元前 6世纪希腊寺庙的货币保管和收取利息的放款业务。公元前5～前3世纪在雅典和罗马先后出现了银钱商和类似银行的商业机构。在欧洲，从货币兑换业和金匠业中发展出现代银行。最早出现的银行是意大利威尼斯的银行(1580)。1694年英国建立了第一家股份制银行──英格兰银行，这为现代金融业的发展确立了最基本的组织形式。此后，各资本主义国家的金融业迅速发展，并对加速资本的积聚和生产的集中起到巨大的推动作用。19世纪末20世纪初，主要资本主义国家进入垄断资本主义阶段。以信用活动为中心的银行垄断与工业垄断资本相互渗透，形成金融资本，控制了资本主义经济的命脉。 　中国金融业的起点可追溯到公元前 256年以前周代出现的办理赊贷业务的机构，《周礼》称之为“泉府”。南齐时(479～502)出现了以收取实物作抵押进行放款的机构“质库”，即后来的当铺，当时由寺院经营，至唐代改由贵族垄断，宋代时出现了民营质库。明朝末期钱庄（北方称银号）曾是金融业的主体，后来又陆续出现了票号、官银钱号等其他金融机构。

五、金融产品产生的背景？

金融是经济的“心脏”，对产业发展提供“血液”，创造极其重要的经济价值。现代金融有两重含义:第一要从小金融到大金融，就是从银行的货币市场走向整个资本市场，包括证券、债券、信托等;第二要从老金融到新金融，就是从单一信贷产品走向众多金融新产品，包括租赁、基金、产权等，因此发展金融市场空间十分广阔。金融必须服务于产业，金融脱离产业自我发展，虚拟膨胀，必将造成金融危机。金融与产业相互融合，互动发展，就能创造新的价值。

所谓产业金融，就是产业与金融的紧密融合，在融合中加快产业的发展。如科技金融、能源金融、交通金融、物流金融、环境金融等等。金融对产业发展的主要功能是融通资金、整合资源、价值增值，发展产业金融大有可为。

六、数据产生的背景？

大数据产生的背景：

1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。

2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。

3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。

4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。

5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。

6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。

七、科技金融背景

科技金融背景：当技术与金融相遇

科技金融背景是指科技和金融行业的融合与交叉。随着现代科技的快速发展和金融业务的日益复杂化，科技金融背景的重要性变得越来越大。在这个信息时代，科技金融背景不仅为金融业务的发展提供了巨大的推动力，而且对于提高金融体系的效率和创新也起到了重要作用。

科技金融背景对于从事金融行业的从业者来说，意味着必须不断学习和适应新兴的科技。这其中包括人工智能、大数据、区块链等一系列前沿技术。以人工智能为例，通过机器学习和深度学习算法的运用，可以对大量的金融数据进行分析和预测，帮助金融机构制定更加精准的风险控制策略和投资决策。

科技金融背景的崛起，也给金融行业带来了一系列的挑战和机遇。一方面，金融行业的传统业务模式面临颠覆，传统金融机构需要通过利用科技金融背景，进行业务转型和创新，才能在激烈的市场竞争中保持竞争力。另一方面，科技金融背景也催生了一批新型金融科技企业，它们利用科技的力量，打破传统金融的壁垒，提供更加便捷、高效、智能的金融服务。

科技金融背景对于金融行业的改革与创新有着重要的推动作用。通过科技金融背景的应用，金融机构可以实现全面数字化转型，提高业务流程的效率，降低运营成本。同时，科技金融背景还能够帮助金融机构发现新的商机，推出创新的产品和服务。

科技金融背景的应用与发展

科技金融背景的应用领域非常广泛，涉及到金融行业的各个方面，包括银行、保险、证券、支付等。以银行业为例，科技金融背景的应用已经从传统的柜面业务转向了互联网金融。如今，越来越多的银行通过建设强大的科技金融平台，提供在线开户、网上支付、移动银行等便捷的金融服务。

科技金融背景的发展还催生了一批创新型金融科技企业，它们通过技术创新，为金融行业带来了新的变革。比如，基于区块链技术的数字货币，已经成为了一种全新的价值交换媒介。区块链技术的去中心化特点，使得金融交易更加透明、安全、高效。同时，人工智能技术的应用，也让金融行业的风险控制和客户服务等环节变得更加智能化。

科技金融背景的应用和发展还带来了新的监管和风险挑战。由于科技金融背景的复杂性和创新性，监管机构需要制定相应的政策和规范，保护金融体系的稳定和安全。同时，科技金融背景的发展也给金融机构和用户带来了新的风险，比如网络安全、数据隐私等问题需要引起重视。

未来科技金融背景的展望

随着科技金融背景的不断发展，金融行业的未来将呈现出更加数字化、智能化的趋势。一方面，越来越多的金融机构将加大科技金融背景的建设和应用，实现更高效、便捷的金融服务。另一方面，科技金融背景还将推动金融行业的全球化进程，通过技术的连接，实现跨境金融的合作和交流。

未来，科技金融背景还将与更多的新兴技术结合，引领金融行业的变革。比如，人工智能、物联网、5G等技术的发展，将进一步提升金融机构的智能化水平，促进金融科技的创新和发展。同时，随着区块链技术的逐渐成熟和应用，未来金融行业的底层基础设施将发生重大变革。

总之，科技金融背景作为科技与金融的融合，对金融行业的发展和创新起到了至关重要的作用。同时，科技金融背景也带来了新的挑战和机遇。金融行业的从业者需要不断学习新的科技知识，紧跟时代的步伐。只有通过不断创新和应用科技金融背景，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

八、金融数据 经济数据还有什么？

1、 CCER资本市场数据库：CCER数据库全面覆盖了资本市场的各个层次和多个领域，内容主要包括：财务数据、交易数据、治理结构数据库等。

2、CCER宏观经济数据：宏观数据库提供完整的全国宏观和地区宏观经济数据、行业和区域经济数据以及进出口贸易等数据。

3、CCER货币市场数据：货币市场数据覆盖货币市场和货币政策、银行间拆借、银行间回购、外汇市场和黄金市场等主要货币市场交易和政策信息。

4、CCER特供数据库服务：特供数据库服务提供全国大中型企业数据、海关进出口数据以及特有的医疗数据信息。

九、亚太金融风暴的背景？

二战之后，日本奇迹般崛起成为世界第二大经济体。而从20世纪60年代初到20世纪90年代，有几个亚洲国家和地区表现出了惊人的发展速度，集体转型为全球最具活力的经济体。其中以 新加坡、中国香港、中国台湾 和 韩国的经济发展尤为突出，因而被称为 “亚洲四小龙”。

随着这一地区经济的繁荣，全球很多银行都想把钱借给这些快速发展的国家和地区。日本和欧洲的银行尤其迫切地想把几百亿美元借贷给中国香港、新加坡、印度尼西亚、马来西亚，还有其他快速发展国家的本地银行。而这些本地银行则把贷款借给本地企业。

当时为了让日本和欧洲等世界银行放心地把钱借给他们， 这些亚洲国家的中央银行将本国货币与美元挂钩（把本国货币对美元的兑换汇率固定在一个值），因为美元是世界公认的储蓄货币。

而这些亚洲国家的本地银行则从中发现了一条生财之道 ： 从国外银行借入美元，然后以本国货币贷款给本地企业。这些银行用本地货币计算的贷款利率较高，而从欧洲、日本或者美国以美元计算的借款利率则较低。两者之间的利率差成了银行利润的重要组成部分。

1985年的广场成协议之后，各国一致同意美元相对其他国家货币贬值。随之而来的是日元的稳步升值。日本借此机会大力投资东南亚国家（因为日本借贷给东南亚国家的是美元，美元贬值后同等的日元可以换取更多的美元）如马来西亚、泰国和印度尼西亚等。

而此时这些从世界各大银行借钱的国家，他们的银行和政府、行业巨头互相勾结。政府推动银行向政府看重的战略重点行业贷款，而不同程度的裙带关系让有社会关系的商人等到了任何他们想得到的贷款，即使这些贷款有风险或者对经济发展并没有多少作用。简单地说就是绝大多数贷款并没有用到真正可行且有保障的项目上。或者说用来申请贷款的项目中真正可行且对经济发展有帮助的项目占比非常少，这就为后面的亚洲金融风暴埋下了伏笔。

十、什么叫数据金融？

数据金融是指利用大数据强大的洞察力，挖掘出金融业的内部规律，并推动互联网金融的转型与创新。

目前金融业作为传统行业之一，也会同样感受到了“数据地震”，金融机构若不能紧随经济、技术和社会的发展而发展，也就会面临被淘汰的危险。