一、标准化资产,什么是标准化资产?
标准化资产,指在银行间市场及证券交易所市场上市交易的债权性金融产品或股权性金融产品。与标准化资产对应,非标准化资产主要是非标准化债权资产,其范围更为广泛。主要指未在银行间市场及证券交易所市场交易的债权性资产,包括但不限于信贷资产、信托贷款、委托债权、承兑汇票、信用证、应收账款、各类受(收)益权、带回购条款的股权性融资等。
二、数据化管理十大特点?
1、应用背景:大规模管理
2、硬件背景:大容量磁盘
3、软件背景:有数据库管理系统
4、处理方式:联机实时处理, 分布处理批处理
5、数据的管理者:数据库管理系统
6、数据面向的对象:整个应用系统
7、数据的共享程度:共享性高,冗余度小
8、数据的独立性:具有高度的物理独立性和逻辑独立性
9、数据的结构化:整体结构化,用数据模型描述
10、数据控制能力:由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力
三、无形资产的资本化?
1,企业在研发无形资产的过程中发生的支出分为研究阶段和开发阶段。 对研究阶段和开发阶段发生的费用区别对待: 对于研究阶段产生的费用进行费用化处理,对于开发阶段发生的费用,在符合相关条件的情况下,允许资本化。
2,新会计准则:研究阶段,应当于发生时计入当期损益,即费用化。
开发阶段,符合以下条件,可以予以资本化:
(1)从技术上讲,完成该项无形资产以使其能够使用或出售具有可行性。
(2)具有守成该无形资产并使用或出售的意图。
(3)无形资产产生未来经济利益的方式,包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场,如果无形资产将在内部使用,应当证明其有用性。
(4)有足够的技术,财务资源和其他资源支持,以完成该无形资产的开发,并有能力使用或出售该无形资产。
(5)归属于无形资产开发阶段的支出能够可靠计量。
四、什么是资产净值化管理?
资产净值化管理,就是按照资产可变现净值来进行核算管理,实行净值化管理,可以最大程度的反应企业资产的真实价值。实行净值化的目的:
第一,新的资管新规出台,未来整个理财投资行业产品都要用净值表示,从监管层的角度来说,无论债券、信托、基金在产品估值上会一目了然,净值化管理可以提高监管效率;第二,要求金融机构不得承诺保本保收益,目的是为了打破刚兑,金融机构可以下放一些风险;第三,改变投资者的理财观念,让整个金融行业能更健康前行。
五、资产管理 大数据
资产管理中的大数据应用
随着大数据技术的不断发展,资产管理领域也迎来了新的机遇和挑战。大数据技术的应用,不仅可以提高资产管理的效率,还可以帮助企业更好地了解自身的资产状况,从而做出更加明智的决策。在传统的资产管理方式中,往往依赖于人工记录和统计分析,这种方式不仅效率低下,而且容易出错。而大数据技术的应用,可以通过对大量数据的分析,快速准确地了解资产状况,从而做出更加准确的决策。同时,大数据技术还可以对资产的使用情况进行实时监控,及时发现潜在的风险,从而减少企业的损失。
在资产管理领域中,大数据技术的应用范围非常广泛。例如,可以通过大数据技术对企业的固定资产进行分类、统计和管理,以便更好地了解企业的资产状况。还可以通过大数据技术对企业的流动资产进行实时监控和管理,以确保企业的资金安全。此外,大数据技术还可以帮助企业更好地了解市场趋势和竞争对手的情况,从而制定更加合理的经营策略。
当然,大数据技术的应用也面临着一些挑战。例如,数据的收集和处理需要耗费大量的时间和资源,而且数据的质量和准确性也会对分析结果产生影响。此外,对于一些特殊的资产类型,如知识产权、人力资源等,如何进行有效的管理也是一大难题。因此,在应用大数据技术时,企业需要充分考虑自身的实际情况,选择合适的大数据技术和工具,并建立完善的数据管理制度和流程。
总的来说,大数据技术在资产管理领域的应用具有广阔的前景和巨大的潜力。通过合理运用大数据技术,企业可以提高资产管理的效率和质量,降低风险,提高竞争力。相信在不久的将来,大数据技术将会在资产管理领域发挥越来越重要的作用。
如何利用大数据提升资产管理效率
资产管理效率的提升离不开大数据技术的支持。以下是一些利用大数据提升资产管理效率的方法:- 数据挖掘和分析:通过对大量资产数据进行分析和挖掘,可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势,为企业的决策提供更加准确的数据支持。
- 实时监控和预警:利用大数据技术对资产使用情况进行实时监控和预警,可以及时发现潜在的风险和问题,减少企业的损失。
- 智能化管理:通过引入人工智能和机器学习等技术,可以实现资产管理智能化,提高管理效率和质量。
- 数据共享和协作:建立数据共享平台和协作机制,可以实现不同部门之间的数据互通和协作,提高管理效率。
当然,在应用大数据技术提升资产管理效率时,还需要注意数据的安全性和隐私保护。企业应该建立完善的数据管理制度和流程,确保数据的安全性和隐私不受侵犯。
总结:资产管理是企业管理中非常重要的一部分,而大数据技术的应用将会为资产管理带来更多的便利和效率。通过合理运用大数据技术,企业可以更好地了解自身的资产状况,做出更加明智的决策,提高竞争力。因此,企业应该加强对大数据技术的了解和应用,发掘其潜力和价值。六、大数据资产评估
大数据资产评估的重要性
随着大数据技术的不断发展,大数据资产评估已经成为了一个备受关注的话题。大数据资产评估是指对一个组织或个人所拥有的大数据资源进行评估,以确定其价值的过程。在这个过程中,我们需要考虑许多因素,包括数据的类型、数量、质量、来源、使用情况、保护措施等。大数据资产评估的重要性不言而喻。首先,它可以帮助我们更好地了解和掌握大数据资源的价值,从而更好地进行资源分配和决策制定。其次,它可以帮助组织和个人更好地管理自己的大数据资产,以确保其安全性和可靠性。最后,它还可以为投资者提供更好的投资机会,帮助他们做出更明智的决策。
如何进行大数据资产评估
要进行大数据资产评估,我们需要考虑以下几个方面:数据的类型、数量、质量、来源、使用情况、保护措施等。在评估过程中,我们需要对数据进行收集、清洗、分析和验证,以确保数据的准确性和可靠性。此外,我们还需要考虑数据的使用范围和目的,以确保数据不会被滥用或泄露。 目前,大数据资产评估的方法主要有两种:一种是基于市场的方法,另一种是基于统计的方法。基于市场的方法是通过比较类似的大数据资产交易来确定其价值,这种方法需要大量的市场数据和信息;而基于统计的方法则是通过统计分析来确定大数据资产的价值,这种方法相对较为简单,但准确性可能较低。为了提高大数据资产评估的准确性,我们可以采用多种方法和技术。例如,我们可以使用人工智能和机器学习技术来分析大数据,以提取更有价值的信息;我们还可以使用区块链技术来保护数据的安全性和可靠性;此外,我们还可以考虑使用隐私保护技术来确保数据不会被泄露。
综上所述,大数据资产评估是一个复杂而又重要的过程。只有通过深入了解大数据的特点和价值,我们才能更好地进行大数据资产评估和管理,以实现更有效的资源分配和决策制定。七、资产证券化是什么?
资产证券化通俗来说就是指将缺乏流动性、但具有可预期收入的资产,通过在资本市场上发行证券的方式予以出售,以获取融资,以最大化提高资产的流动性。比如银行贷给某地政府一笔钱,用于修一条高速公路,那么这笔贷款就成了一纸合同,毫无再利用的价值,而把这个贷款合同进一步打包成证券产品,比如用这条高速公路将来20年的收益为担保,将贷款打包成一个债券产品发售给百姓,银行又可以募集旦阀测合爻骨诧摊超揩到一笔资金,达到了资产再利用的目的资产证券化对投资者的好处:
八、数据可视化大屏布局技巧?
包括:1. 确定目标受众:了解大屏的主要观众,根据他们的需求和兴趣设计布局。2. 确定展示内容:明确要展示的数据、图表和信息,确保它们与目标受众相关。3. 确定布局主题:选择一个与目标受众和展示内容相符的主题,如时间线、地理位置、流程图等。4. 确定布局元素:选择合适的图表、文字、图片等元素,以清晰地展示数据和信息。5. 确定布局色彩:使用色彩来吸引观众的注意力,同时使整个布局看起来协调统一。6. 简洁明了:避免过度装饰和复杂的设计,使整个布局看起来简洁、明了、易于理解。7. 交互性:如果可能,添加一些交互元素,如筛选器、按钮等,使用户可以更深入地探索数据。8. 测试和调整:在大屏布局完成后,让一些观众进行测试,收集他们的反馈,并根据需要进行调整。9. 更新和维护:定期更新数据和信息,并维护大屏布局,确保其始终保持最佳状态。10. 培训和支持:为观众提供培训和支持,帮助他们理解大屏内容和功能。
九、大屏数据可视化系统架构?
大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分:
1. 数据采集层:负责从各个数据源采集数据,并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。
2. 数据处理层:负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析,并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。
3. 数据存储层:负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。
4. 可视化展示层:负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来,供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。
5. 用户管理和数据权限控制:负责对用户进行权限管理,确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。
针对大屏数据可视化系统,一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时,为了保证系统的稳定性,还需要考虑高可用性和容灾备份。
十、自创无形资产资本化与费用化?
刚好关注这个问题,自己也不太明白,找了一点资料 希望有帮助
The cost of generating an intangible asset internally is often difficult to distinguish from the cost of maintaining or enhancing the entity’s operations or goodwill. For this reason, internally generated brands, mastheads, publishing titles, customer lists and similar items are not recognised as intangible assets. The costs of generating other internally generated intangible assets are classified into whether they arise in a research phase or a development phase. Research expenditure is recognised as an expense. Development expenditure that meets specified criteria is recognised as the cost of an intangible asset.
from IFRS