关于金融报表系统数据集成问题的探究
浅谈基层央行金融统计工作的难点与对策
浅谈基层央行金融统计工作的难点与对策金融统计是国民经济的重要组成部份，是金融经济运行的“晴雨表”，金融统计信息正确与否，直接影响国家宏观经济政策的决策。
它以其综合、灵敏、及时的特点，提供准确、可靠的金融统计资料，为国家宏观调控，制定货币政策，促进经济金融运行的发展发挥了重要的作用。
但随着市场经济和金融体制改革的不断深化，金融统计工作必然随新形势、新环境、新的发展要求向纵深发展。
如何做好金融统计工作，提高统计质量，发挥金融统计工作在基层央行的作用，面临着诸多的问题和挑战。
一、当前基层金融统计工作面临的主要问题（一）金融统计监测管理信息系统数据接口不衔接、部份数据不能自动接收。
1、当前人民银行没有与邮政储蓄数据接口，邮政储蓄数据仍然是手工采集。
2、会计核算信息系统改革后县支行统计数据只能接收部份会计业务数据。
如损益明细表中的数据只能手工录入。
3、金融机构统计制度与中央银行统计体系衔接不完整，统计信息集中管理方式的差异性影响部分数据的及时、准确。
一是银行业均实行信息集中管理，但其统计制度各有差异。
如国有商行是自下而上逐级上报统计数据，由上级行下发文本文件，支行统计人员下载后上报当地人民银行；农村信用社由县级联社汇总各信用社数据后报县级人民银行和县市银监部门，再逐级上报上级机构。
综上所述，金融机构由于统计制度不同，经营各有侧重点，且目前各行的金融统计操作系统的数据处理和传输技术力量有限，一些数据无法从计算机采集、汇总、生成，极易形成数据源断层，导致部分数据与人行系统不能对接。
如农业银行在统计数据接收出现（0433）指标和（0840）指标子项大于母项；信用社累放累收贷款报表中长期其他贷款科目中的数据接收后，其真实数据不明到哪个母项。
二是金融统计报表中委托存款、委托贷款、有价证券等指标各行均采取不同的计价方式，因此归类的口径不一、范围不同，并造成各行的资产负债总计产生差异，结果造成与市级人民银行统计数据核对有差异。
金融统计中存在的问题与建议
科技创新导报 2012 NO.30
Science and Technology Innovation Herald
金融统计中存在的问题与建议
陈京远 （四川大学物理学院 四川成都 610000）
摘 要:伴随着我国经济的快速发展，经济水平不断提高，市场主体不断得到完善，因此，也不断涌现出各种金融机构，对我国经济的可持
各 行的 指 标设 置有些 和人民 银 行设 置
名称 相同但内涵不同。 在我国的很多金融机 构中，虽然由于一
些 规 定 或 者 是 法 律 规 范 的约 束，让 一 些 指 示 标志和中国人民银行取得了一致性，变得统一， 但 是 在实际的 操 作 过 程中，虽 然 是 指 示 标 志 的 名 称 是 一 样 的，但 是 其 中包含 的内 容 却 是 有很 大 的区别，在中国人民 银 行 的 规 定中，个 人 的消费贷 款 主要 是 包 括个人购 买大 宗 商 品，或 者 是 装 修贷 款，助 学 款 和 住 房 款。
但 是在很多的金 融机 构中，个人消费贷 款 主 仅仅包 括 购 买 大 宗 商品和 装 修 等贷 款， 没有 将 助 学 款 项 记 入 其 中。这 在 一定 程 度 上造成了很多指 示 标 志变得 有名无实，或 者 是 以偏 概 全，造 成了统 计 难 以 标 准 化 和 规 范化。 1.3 金融统计表单中统计方法存在很多问题
在金融统计中，当统计表将各种数据集中 分析上报后，由于各个金融机构的制度等方面 的差异，使得各个金融机构中，统计表单很多 时候难以一致。据笔者多年的金融统计经验， 在金融机构的报表中，仅仅只有资产负债表、 损益表等几个方面具有一致性，而其他的各种 表单都缺乏统一的规范，如此，不仅仅造成了 对金融机构整体评判的难度，也加大了金融统 计控制的难度，据笔者工作中发现，很多金融 机构有着共同的经营状况和业务状况是相同 的，但 是在 进行 统计 过 程中，却 是 采 取 的不同 的 表 单，在 这 种 各 个金 融 机 构 表 单 混 杂 的 情 况下，很 难 形成 和人民 银 行相 一 致，统 一的 表 单，如此，在进行业务处理时候，必须要从 多种表单中进行数据的处理，不仅仅加大了业 务量，也影响了统计效率和质量的提高。 1.2 很 多金融 机构 指 示 标 志 和 人名银 行在 其内涵上很 大区 别
对提高金融统计数据质量的思考(三)
对提高金融统计数据质量的思考对提高统计数据质量的思考当前，经济社会快速开展，人们对统计数据的需求不断增加，统计数据质量却难以提高。
如何适应时代开展，不断改进统计工作，提高数据质量，是摆在每一位统计工作者面前的历史性课题。
一、影响统计数据质量的问题分析1、管理体制滞后，影响了统计数据的真实性。
现行的统计管理体制是方案经济时期的产物，管理层级过多，行政干扰过大，独立统计的地位难以实现，不能从根本上遏制“官出数字，数字出官”的腐败现象，对数据的真实性影响较大。
2、统计法制不健全，影响了统计数据的权威性。
现行统计法于1983年公布，1996年修改，最后一次修改也距今有十来年的历史，在此期间我国经济社会发生了较大的变化，统计环境和统计对象都有了较大的改变，统计法在调整新时期的统计关系，标准统计行为等方面有明显滞后之处。
一是处分力度太小。
统计法对统计违法行为的最高处分额只有5万元，对有的单位来说，其违法本钱小于守法本钱，为逃避有关费用，他们宁愿支付罚款也不愿因守法而承担更多的费用支出。
二是对违法主体的责任追究有失公平。
统计法对企事业单位的违法主体有处分权，对行政单位却没有处分权，致使行政单位的统计违法行为因缺乏有力的惩罚措施而无法有效遏制。
三是对局部统计管理领域的标准不完善，如统计资料的公布、使用等没有规定相应的违法责任，对网络平台上的统计行为也缺乏相第 1 页共7 页应的法律条文等。
这些法制上的不健全，使统计监管乏力，难以树立政府统计的权威。
3、基层根底薄弱，影响了源头数据的可靠性。
一是基层统计工作任务重，条件差，在客观因素上影响了源头数据的可靠性。
现在，各项调查和普查接连不断，各专业统计报表也越来越多，要求越来越严，都纷纷向基层加压，加上基层单位的工作条件有限，大局部基层统计人员都是超负荷工作，致使敷衍了事、闭门造车等现象层出不穷。
二是基层统计队伍不稳定，业务水平低，在主体因素上影响了源头数据的可靠性。
关于大数据对金融统计的影响探究
关于大数据对金融统计的影响探究随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为金融领域的重要资源和工具。
大数据的出现对金融统计产生了深远的影响，既为金融统计带来了机遇，也带来了挑战。
本文将探究大数据对金融统计的影响。
大数据极大地拓展了金融统计的数据来源。
传统上，金融统计主要依赖于宏观经济数据、金融市场数据以及用户反馈数据等有限的数据来源。
而随着大数据的出现，金融统计可以获得更广泛和更精细的数据来源，如社交媒体数据、移动设备数据、电子支付数据等。
这些数据来源使得金融统计能够更全面、更深入地分析金融市场和金融机构的运行状况。
大数据为金融统计提供了更强大的分析工具。
传统的金融统计主要使用统计学方法进行数据分析和预测，但这些方法往往受限于数据量的大小和分析能力的限制。
而大数据的出现使得金融统计能够更好地应用机器学习、数据挖掘等先进的分析工具。
通过这些工具，金融统计可以从庞大的数据集中发掘出有用的信息和规律，提高数据分析的准确性和效率。
大数据加速了金融统计的实时化和个性化。
传统的金融统计数据往往需要经过一段时间的整理和处理，才能为决策者提供参考。
大数据的出现使得金融统计能够实现实时更新，及时反映金融市场的变动。
大数据的个性化特点，可以根据个体的需求和特征，为用户提供个性化的金融统计数据和分析报告，帮助用户更好地制定决策和策略。
大数据也对金融统计提出了新的挑战。
在大数据时代，数据的隐私和安全成为了一个重要问题。
金融统计所使用的大数据往往包含了大量的敏感信息，一旦泄露或被滥用，将会给金融市场和金融机构带来严重的损失。
金融统计需要加强对大数据的保护和管理，并制定相应的法律和政策来规范大数据的使用。
大数据对金融统计的影响是巨大的。
大数据的出现使得金融统计可以获得更广泛和更精细的数据来源，为金融统计提供了更强大的分析工具，加速了金融统计的实时化和个性化。
大数据也带来了新的挑战，如数据的隐私和安全问题。
金融统计需要与大数据紧密结合，充分利用大数据的优势，同时加强对大数据的管理和保护，以促进金融领域的创新和发展。
中央银行会计核算数据集中系统(ACS)运行中存在的问题及建议
中央银行会计核算数据集中系统（ACS）运行中存在的问题及建议中央银行会计核算数据集中系统（ACS）是中国银行业中非常重要的一个系统，它负责处理并管理全国各大银行的会计核算数据，保障了金融体系的稳定和安全。
随着金融市场的不断发展和变化，ACS系统也面临着一些问题和挑战。
本文将针对ACS系统运行中存在的问题进行分析，并提出相应的建议。
ACS系统在处理大数据量时存在的性能问题需要得到重视。
随着金融业务不断扩展和深化，ACS系统需要处理的数据量也在不断增加，而当前ACS系统的运行速度和性能已经无法满足日益增长的需求。
这不仅会影响到金融机构的日常业务运作，还会影响到金融市场的稳定和发展。
ACS系统需要进行性能优化，提升数据处理的速度和效率，以应对未来更大规模的数据需求。
ACS系统在数据安全和可靠性方面存在一定的隐患。
虽然ACS系统采用了严格的安全措施和技术手段，但依然存在被黑客攻击和数据泄露的风险。
金融数据的泄露不仅对银行业务和客户信息构成严重威胁，更会给金融市场的稳定和信誉带来深远的影响。
ACS系统需要加强数据安全管理，提升系统的抗攻击和恢复能力，确保金融数据的安全可靠。
ACS系统在应对复杂业务需求时的灵活性和适应性也需要加强。
金融市场的创新和发展不断带来新的业务模式和需求，ACS系统需要能够及时调整和更新，以满足不断变化的业务需求。
但目前ACS系统存在的一些技术限制和体系结构问题使得其在应对复杂业务需求时存在一定的局限性，需要加强对ACS系统的技术升级和系统优化，以提升系统的灵活性和适应性。
ACS系统在运行中存在的问题主要包括性能问题、安全隐患和灵活性不足。
为了解决这些问题，我们建议采取以下措施：加强对ACS系统性能的优化，提升数据处理的速度和效率。
可以采用分布式计算、并行处理等技术手段，优化系统资源的分配和利用，以缩短数据处理的时间和提升系统的运行效率。
加强ACS系统的数据安全管理，提升系统的抗攻击和恢复能力。
关于金融报表系统数据集成问题的探究
成将不 同格式 的数据 与 Ｘ ＭＬ数 据 模 型之 间 的转 换 。它将 数 据先存储 到一 个集成 模式 的存储 结构 中 ，然后 完成 目标 格式与原 有格式 之 间的映射 关系 。此外 ，它还 提供对 数据 的各种查 询操作 。上层 应用层 ，该层 主要 是对集 成层 提供 的接 口进行 封装 ，以便 于对数 据 的各 种处 理操作 。它 提供
架构 中数据 表示 和 交 换功 能 的 Ｅ Ｂ （ ｎｅｐｉ ａａ ｅｎ Ｊ Ｅ ｔ ｒ ｅＪｖＢ ａ ） ｒ ｓ 组建持 久化服 务 的 一部 分 ，Ｘ ＭＬ文 件可 以容 易 地 读 取 到
一
个对 象模 型中 。
２ 数据 生成器 的架构
数据生 成器 的架构分 为三层 ，如 右 图所 示 。其 中数 据 抽取层 ，该层 负责提 供各种 来 自不 同数据源 的数据 ，如 数
换 。它用 Ｘ ＭＬ描 述 集 成 数 据 ，用 Ｘ ＭＬ文 档 和 格 式 文 件
５ 结
论
Ｄ Ｄ表示集 成 模式 与数 据 源 之 间 的 映射 。总 体 说 来 ，专 Ｔ 用 接 口模块 就是将 由各 数 据源 的 数据 到 一个 Ｘ Ｌ数据 模 Ｍ
型的双 向转 换 。 ４２ 集 成方法 ．
魏华：关于金融报 表系统数据集成问题 的探 究
电子 商务
关 于 金 融 报 表 系 统 数 据 集 成 问题 的探 究
魏 华
８０ ０ ） １０ ３ （ 海 交通 职 业 技 术 学 院 ，青 海 西 宁 青
［ 摘
要 ］本 文主要 对金 融报表 系统 中的数 据 集成 问题进 行 了探 究，其 中数 据 集成 模 块 中，采 用 了 ＸＭＬ作 为统一
金融数据分析的常见问题与解决方案研究
金融数据分析的常见问题与解决方案研究金融数据分析在当前金融行业中起着至关重要的作用。
金融数据分析帮助金融机构更好地了解市场动态、风险管理、投资决策等方面，但在实践中也存在一些常见的问题。
本文将研究金融数据分析的常见问题，并提供相应的解决方案。
一、数据质量问题在金融数据分析中，数据质量是至关重要的。
然而，数据质量问题经常会导致分析结果不准确或偏差较大。
常见的数据质量问题包括数据缺失、异常值和数据错误。
针对数据缺失问题，可以采用插补方法来填补缺失值。
常见的插补方法包括均值插补、回归插补和多重插补等。
同时，也可以结合领域知识进行数据缺失值的处理。
对于异常值问题，可以利用数据可视化和统计方法进行发现和处理。
例如，可以使用箱线图来判断是否存在异常值，并根据具体情况进行处理或剔除。
针对数据错误问题，可以通过数据清洗和验证来解决。
数据清洗包括对数据进行去重、去噪和格式化等处理；数据验证则可以通过逻辑校验和规则校验等方法，确保数据的准确性和完整性。
二、模型选择问题在金融数据分析中，选择适合的模型是非常重要的。
不同的金融问题需要不同的模型来进行分析和预测。
然而，模型选择问题往往会导致分析结果不准确或无法得出有用的结论。
在模型选择方面，可以采用交叉验证和模型评估指标来辅助选择。
交叉验证可以将数据集分为训练集和测试集，通过对模型在测试集上的表现来评估模型的性能。
常见的模型评估指标包括准确率、精确度、召回率和F1值等。
此外，还可以采用集成学习方法来解决模型选择问题。
集成学习通过将多个不同的模型进行组合，可以提高预测的准确性和鲁棒性。
常见的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树等。
三、特征选择问题在金融数据分析中，选择合适的特征对于预测和建模非常重要。
然而，特征选择问题经常会导致模型过于复杂或特征冗余，影响分析结果的准确性和可解释性。
在特征选择方面，可以采用统计方法（如相关性分析和方差分析）和机器学习方法（如随机森林和Lasso回归）来选择重要的特征。
当前金融统计制度存在四方面的缺陷亟须完善调研报告1.doc
当前金融统计制度存在四方面的缺陷亟须完善_调研报告一、统计范围较窄，统计指标体系不完善（一）金融统计面窄，不能完整反映金融整体运行情况。
目前人民银行统计范围仅限于银行业，而不是整个社会金融统计，单一的银行统计指标较多，缺乏完整的金融指标体系及与整体经济运行相联系、相融合的综合性、联动性指标。
（二）统计指标设置笼统，不能全面、客观地反映货币政策实施效果。
基层央行的统计报表重点是对存贷款常规业务进行统计与分析，没有反映基层商业银行资金上存情况，以金融机构经营效益为中心的相应统计指标未设立，中间业务及其分类指标也有缺漏，消费贷款、助学贷款、下岗就业贷款、房地产、汽车等行业相应指标设立不完备，不能够完全满足人民银行宏观调控的信息需求。
二、金融统计监测管理信息系统功能薄弱（一）系统纵向统计分析功能薄弱。
基层金融统计仅对数据进行横向地简单地分类、罗列，没有对各金融机构上报的数据进行深加工，报表体系中缺乏深层次的分析指标和报表，系统的纵向统计功能薄弱。
这使得花费诸多人力、物力收集起来的金融统计数据没有被充分利用，造成了金融统计数据资源的闲置与浪费。
（二）报表科目口径不统一，数据衔接不到位。
具体表现在：1、人民币信贷收支表中，贷款按流动性分设为短期贷款和中长期贷款两个指标，在短期贷款指标下又分设了工业贷款、商业贷款、建筑业贷款、农业贷款等按行业分类指标，而在中长期贷款指标下又分设了基本建设贷款、技术改造贷款等按用途分类指标。
指标属性的不统一使得短期贷款与中长期贷款指标下属各子项之间衔接性不强，通过阅读报表只能了解短期工业、建筑业贷款有多少，而不能了解整个工业、建筑业贷款的情况，降低了报表的可读性。
不良贷款的剥离及核销情况在报表中也得不到体现；2、在本外币信贷收支表与人民币信贷收支表中，前者存款分为企事业单位存款、储蓄存款等五种存款类别，后者则将企业存款单独统计，比前者多财政存款、机关团体存款和农业存款三个存款类别，指标设置不统一降低了本外币报表与人民币报表之间的可比性。
现行金融统计制度执行过程中存在问题及建议
序1. 问题的背景现行金融统计制度执行过程中，存在一系列问题，这些问题不仅影响着金融行业的稳定发展，也会对整个经济体系造成一定的影响。
针对这些问题，我们需要深入分析，并提出相应的建议，以期能够改善金融统计制度的执行效果，推动金融行业健康有序发展。
2. 主要问题在深入分析现行金融统计制度执行过程中存在的问题时，首先需要关注的是数据的真实性和准确性。
当前的统计制度在数据的收集、整理和报送过程中存在一定的漏洞和弊端，导致了金融行业的数据不够准确和真实。
金融统计制度执行中存在信息不对称的情况，某些金融机构为了追求自身利益往往在数据报送和公开透明方面存在一定的问题。
另外，金融统计制度在监管和执行过程中也存在一定的僵化和过度程序化，缺乏灵活性和前瞻性，无法及时应对金融市场出现的新情况和新问题。
3. 建议与对策为了解决现行金融统计制度执行过程中存在的问题，我们需要提出相应的建议与对策。
需要加大对金融数据的真实性和准确性的监管力度，建立健全的数据核查和审计机制，确保数据的真实可靠。
需要推动金融机构之间信息共享的机制，加强金融信息的公开透明度，减少信息不对称带来的问题。
需要对现行的金融统计制度进行相应的改革和优化，提高其灵活性和前瞻性，更好地适应金融市场的发展变化。
4. 观点与理解在我看来，金融统计制度执行中存在的问题实际上是金融监管体系的一个缩影。
只有建立完善的金融监管体系，才能够有效解决金融统计制度的执行问题。
金融机构和监管部门也需要加强合作，形成良好的监管合力，共同推动金融行业的健康有序发展。
5. 总结通过对现行金融统计制度执行中存在的问题进行深入分析，并提出相应的建议与对策，我们可以更好地推动金融统计制度的改革和优化，从而促进金融行业的稳健发展。
我们也需要加强金融监管体系的建设，确保金融市场的稳定和健康发展。
金融统计制度的执行问题是一个复杂的系统工程，需要从多个层面进行改善和优化。
我们应该从政府层面加强监管力度，建立健全的金融监管体系，确保金融统计数据的真实性和准确性。
独家新形势下金融统计制度的思考和建议
独家新形势下金融统计制度的思考和建议随着金融业的不断发展和全球化进程的加速，金融统计制度也面临着新的形势和挑战。
在这个新形势下，金融统计制度需要不断更新和完善，以适应时代的需要。
本文将从新形势下金融统计制度的现状、存在的问题以及建议三个方面进行探讨，旨在提出一些可行的改革方案，促进金融统计制度的健康发展。
一、新形势下金融统计制度的现状在当前的金融市场中，金融统计制度已经成为了金融管理和监管的重要依据。
金融统计数据的准确性和及时性对于金融市场和实体经济的发展都具有非常重要的意义。
然而，目前存在着一些问题，阻碍了金融统计数据的真实性和科学性。
具体表现在以下几个方面：1. 提取数据的可靠性不足金融机构之间经常存在着信息不对称的问题，许多金融机构会粉饰财务数据，使得统计数据不够准确。
同时，数据来源也存在问题，许多机构获取数据的来源不够真实，也会影响数据的可靠性。
2. 统计数据的可比性问题各个国家和地区的金融体系和统计制度存在较大差异，这就导致了不同国家和地区的统计数据无法很好的互相比较。
这就给国际金融合作带来了不小的难度。
3. 统计数据的时效性问题由于金融市场的变化极其迅速，在一些重要的时点上，金融监管机构需要迅速获取到最新的数据情况，但数据的反馈速度不够快，导致决策者的判断不够准确。
二、存在的问题为了解决上述问题，我们要切实把问题找清楚，在接下来的探讨中，本文将从提取数据的可靠性、统计数据的可比性和统计数据的时效性三个问题进行分析。
1. 提取数据的可靠性不足提高数据的可信度，是重点解决问题的方向。
具体来说，需要采取如下措施：（1）建立数据真实性的评价机制，进行数据审核和验真，以高质量的数据为决策提供支持。
（2）加强监管机构对金融机构的监督和管理，防止信息不对称和数据造假的现象。
建立数据共享和交换等机制，促进透明度。
2. 统计数据的可比性问题现有的统计体系中，数据来源和统计方法的差异对数据的可比性造成了影响。
新形势下金融统计制度的思考与建议
新形势下金融统计制度的思考与建议作者：向莉来源：《金融经济·学术版》2008年第10期一、新形势下金融统计存在的主要问题（一）从宏观层面看，金融统计指标体系难以满足国民经济宏观运行监测的需要1.金融统计指标与宏观经济指标联系不紧密，削弱了金融统计指标体系对宏观经济调控的参考价值。
金融统计是国民经济体系的重要组成部分，统计指标的设立反映了央行调控经济的需要，但目前央行使用的统计指标基本是“就金融论金融”，单一的金融统计指标较多，缺乏与整体经济运行相联系、相融合的综合性、联运性指标。
同时目前使用的“信贷收支”表分类标准重叠，不利于决策层了解和掌握贷款分布情况，统计报表的可读性、可比性不高。
在本外币信贷收支表与人民币信贷收支表中，前者存款分为企事业单位存款、储蓄存款等五种存款类别，后者则将企业存款单独统计，比前者多财政存款、机关团体存款和农业存款三个存款类别，指标设置不统一降低了本外币报表与人民币报表之间的可比性，削弱了金融统计指标体系对宏观经济调控的参考价值。
2.金融统计信息覆盖面较窄，不能完全满足央行职能需求。
银监分离后央行的管理体制和基本职能跨入了一个崭新的历史发展时期，人民银行将更关注于货币政策的制定与执行，着眼于整个金融体系的稳定。
但金融统计系体作为央行宏观调控的信息基础却不能提供全面的数据需求，从业务范围，目前人民银行统计范围仅限于银行业，而不是整个社会金融统计，不能全面反映证券、保险方面的业务数据，同时金融统计也不能反映辖内经济指标如GDP增长率、工农业产值、固定资产规模及发展速度等，不利于对宏观经济分析者对货币信贷投放与经济增长的分析。
今后随着金融业混业经营趋势的进一步明显，金融统计业务统计范围不全面与人民银行履行央行职能对金融信息需求的矛盾更为突出。
从统计指标体系看，基层央行的统计报表重点是对存贷款常规业务进行统计与分析，没有反映基层商业银行资金上存情况，以金融机构经营效益为中心的相应统计指标未设立，与此同时金融统计指标对于农业、房地产、汽车、钢铁等重点行业的统计指标设立不完备，不能全面、客观地反映货币政策实施效果。
金融报表系统的数据集成问题
浅析金融报表系统的数据集成问题摘要本文主要主要介绍了在金融报表系统中的数据集成模块的设计及实现。
其中数据集成模块中,采用了xml作为统一数据格式,然后针对各种不同数据源提供不同的专用接口,从而将异构数据源进行集成。
对各种当今的异构数据集成模式进行了分析探讨。
关键词金融报表;数据集成;系统设计中图分类号tp39 文献标识码a 文章编号1674-6708(2010)24-0227-02金融报表系统的一个重要目标是能够集成已有系统的数据,这也是整合各个分散孤立系统所面临的一个重要问题。
本文在研究各种异构数据集成的基础上,选择基于xml的数据集成方案,下面对该方案的设计及实现进行详细的说明。
1 实现方案在该系统中负责集成数据任务的是数据生成器模块,它将从异构数据源中提取和生成统一数据格式的报表数据。
为了能够从不同数据源中进行获取数据,数据生成器需要进行异构数据源的统一处理。
集成异构数据源的方法一般有两种。
第一种是将原有的数据移植到新的数据管理系统中来,为了集成不同类型的数据,必须将一些非传统的数据类型转化成新的数据类型。
第二种方法是利用中间件集成异构数据库,中间件位于异构数据库系统(数据层)和应用程序(应用层)之间,向下协调各数据库系统,向上为访问集成数据的应用提供统一数据模式和数据访问的通用接口。
各数据库的应用仍然完成它们的任务,中间件系统则主要集中为异构数据源提供一个高层次检索服务。
显然,中间件系统模式是实现异构数据集成较理想的解决方案[1]。
实现数据抽取的关键是从统一的xml数据中进行查询和统计以得到需要的报表数据。
数据生成器是在处理报表之前将来自不同数据源的数据统一转换为一致的xml格式数据。
当数据被转换为统一的数据格式后,数据在各个模块之间就可以方便地进行交换,这使得所有模块对数据的处理都能够以统一的方式进行。
我们可以使用j2ee架构中数据表示和交换功能的ejb(enterprise javabean,业务逻辑代码)组建中持久化服务的一部分,xml文件可以容易地读取到一个对象模型中。
集团合并报表信息化现状问题及对策分析
集团合并报表信息化现状问题及对策分析随着企业的不断发展和壮大，多家企业之间的合并和收购成为了越来越常见的现象。
而在合并过程中，对于合并后的财务信息整合和报表编制就具有非常重要的意义。
在这一过程中，信息化技术的应用显得尤为关键。
目前在集团合并报表信息化方面存在着许多问题，限制着相关工作的开展。
有必要对集团合并报表信息化的现状问题进行深入分析，并提出有效的对策，以促进企业的合并报表工作更加顺畅，高效地进行。
一、问题分析1.数据质量问题在集团合并过程中，各个企业的财务数据原始性、准确性、及时性和完整性直接影响着合并报表的编制结果。
由于各企业的数据来源和格式不统一，缺少有效的数据质量管理机制等原因，导致了数据质量问题的存在。
数据的不一致、不准确、甚至存在遗漏等问题，严重影响了报表编制的准确性和可信度。
2.系统集成问题面对多个企业之间的合并，各自使用的财务管理系统不同，数据格式和接口不统一，系统之间的集成面临着较大的挑战。
缺乏完善的集成解决方案和技术支持，导致了系统集成问题成为了制约集团合并报表信息化的重要问题。
3.业务流程标准化问题在集团合并过程中，不同企业的业务流程和会计制度存在差异，这就需要对各企业的业务流程进行标准化和统一，以便于合并报表的编制和对比。
由于各企业实际情况的差异性和统一业务流程的实施难度，业务流程标准化问题成为了集团合并报表信息化的一大难点。
4.人员培训和管理问题集团合并后，原有的财务人员可能需要面临新的工作方式、工作内容和系统操作，这就需要进行新的人员培训和管理，以保证新集团的财务人员能够熟练掌握新的报表编制规范和信息化系统操作，确保合并报表工作的顺利进行。
由于人员培训成本和周期较大，加之管理层对于人员培训的重视程度有限，导致了人员培训和管理问题的存在。
二、对策分析1.建立数据质量管理机制对于数据质量问题，企业需要建立健全的数据质量管理机制，包括规范财务数据的收集、处理、存储和管理流程，建立数据清洗和校验机制，确保财务数据的准确性和一致性。
关于金融统计数据集中系统数据报送
关于金融统计数据集中系统数据报送金融统计数据集中系统数据报送一、背景介绍金融统计数据集中系统是为了加强对金融机构数据的监测和统计而建立的一个数据报送平台。
该系统旨在收集、整理和分析金融机构的相关数据，为监管部门提供准确、及时的金融统计信息，以支持宏观经济政策的制定和金融市场的稳定运行。
二、报送对象和范围金融统计数据集中系统的报送对象主要包括各类金融机构，如商业银行、证券公司、保险公司等。
这些金融机构必须按照相关规定，将特定的统计数据按时报送至该系统。
报送的数据范围包括但不限于资产负债表、利润表、现金流量表等。
三、报送要求和流程1. 报送要求：(1) 数据准确性：报送的数据必须准确无误，确保报送数据与实际情况一致。
(2) 数据完整性：报送的数据必须完整，包括所有必需的统计项目，确保数据的全面性。
(3) 数据时效性：报送的数据必须按时报送，确保数据的及时性。
(4) 数据格式规范：报送的数据必须符合统一的数据格式规范，确保数据的一致性和可比性。
2. 报送流程：(1) 数据准备：金融机构按照规定的报送周期，准备好需要报送的数据。
(2) 数据填报：金融机构登录金融统计数据集中系统，按照系统提供的报送模板，填报相应的数据。
(3) 数据校验：系统对填报的数据进行校验，检查数据的准确性和完整性。
(4) 数据提交：金融机构确认填报无误后，将数据提交至系统。
(5) 数据审核：系统对提交的数据进行审核，确保数据的合规性。
(6) 数据反馈：系统将审核结果反馈给金融机构，如果有问题需要修改，则需要金融机构进行修正并重新提交。
(7) 数据发布：审核通过的数据将被发布，供监管部门和其他相关机构使用。
四、数据报送的意义和影响金融统计数据集中系统的数据报送对于金融市场的监管和运行具有重要意义和影响：1. 支持宏观经济政策的制定：金融统计数据是宏观经济政策制定的重要参考依据，通过及时准确的数据报送，能够为政府制定合理的经济政策提供支持。
关于金融统计数据集中系统数据报送
关于金融统计数据集中系统数据报送金融统计数据集中系统数据报送是指金融机构向相关监管机构定期提交金融统计数据的过程。
这些数据对于监管机构来说至关重要，可以帮助他们监控金融市场的稳定性和风险情况，并制定相应的政策措施。
为了确保数据的准确性和完整性，金融机构需要按照一定的标准格式进行数据报送。
一、报送时间要求：金融机构需要按照监管机构的规定，定期报送金融统计数据。
报送时间通常为每月、季度或年度。
具体的报送时间将由监管机构提前通知。
二、报送内容要求：1. 金融机构需要报送的数据包括但不限于以下几个方面：- 资产负债表数据：包括资产和负债的详细信息，如存款、贷款、债券、股票等。
- 利润表数据：包括收入和支出的详细信息，如利息收入、手续费收入、利息支出、手续费支出等。
- 现金流量表数据：包括现金流入和流出的详细信息，如存款净增加额、贷款净增加额、投资净增加额等。
- 风险暴露数据：包括金融机构面临的各类风险的详细信息，如信用风险、市场风险、操作风险等。
2. 数据报送的格式要求：- 数据报送应采用电子表格的形式，如Excel表格。
- 表格中的数据应按照监管机构提供的模板进行填写，确保数据的一致性和可比性。
- 数据报送时需要注意数据的准确性和完整性，确保数据的真实性和可靠性。
三、报送方式要求：1. 金融机构可以通过以下方式向监管机构报送数据：- 网上报送：金融机构可以通过监管机构指定的网上平台进行数据报送。
- 电子邮件报送：金融机构可以将数据报送文件通过电子邮件发送给监管机构指定的邮箱。
- 纸质报送：金融机构可以将数据报送文件打印出来，并邮寄给监管机构指定的地址。
2. 报送文件的命名要求：- 金融机构在报送文件时需要按照监管机构提供的命名规则进行命名，确保文件的可识别性和归档管理的便利性。
- 命名规则通常包括金融机构名称、报送时间和报送周期等信息。
四、数据报送的监管要求：1. 监管机构将对金融机构报送的数据进行审核和分析，确保数据的准确性和合规性。
关于金融统计数据集中系统数据报送
关于金融统计数据集中系统数据报送金融统计数据集中系统数据报送一、背景介绍金融统计数据集中系统是为了加强金融数据的统计和监测工作，提高金融市场的运行效率和稳定性而建立的。
为了确保数据的准确性和及时性，各金融机构需要按照规定的要求进行数据报送。
二、报送对象金融统计数据集中系统数据报送适合于所有金融机构，包括商业银行、证券公司、保险公司等金融机构。
三、报送内容1. 资产负债表数据：包括资产总额、负债总额、净资产总额等。
2. 利润表数据：包括营业收入、营业成本、利润总额等。
3. 现金流量表数据：包括经营活动现金流量、投资活动现金流量、筹资活动现金流量等。
4. 业务数据：包括各项业务的交易金额、交易笔数等。
5. 风险数据：包括风险敞口、不良贷款比例等。
四、报送频率1. 日报：每一个工作日需报送前一日的数据。
2. 月报：每月需报送上一个月的数据。
3. 季报：每季度需报送上一季度的数据。
4. 年报：每年需报送上一年的数据。
五、报送方式1. 网上报送：金融机构通过金融统计数据集中系统的网上平台进行数据报送。
2. 文件报送：金融机构将数据整理成文件形式，通过邮件或者快递等方式报送给相关部门。
六、报送要求1. 数据准确性：金融机构需确保报送的数据准确无误，不得浮现错误或者遗漏。
2. 数据完整性：金融机构需将所有要求报送的数据都包括在报送文件中，不得漏报。
3. 数据时效性：金融机构需按照规定的时间要求及时报送数据，不得延迟。
4. 数据格式：金融机构需按照规定的格式整理报送的数据，确保数据的可读性和一致性。
5. 数据保密性：金融机构需确保报送的数据保持机密，不得泄露给未授权的人员或者机构。
七、报送流程1. 数据整理：金融机构按照要求整理报送的数据，包括填写报表、核对数据等。
2. 数据审核：金融机构内部进行数据审核，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据报送：金融机构通过网上报送或者文件报送的方式将数据报送给相关部门。
4. 数据反馈：相关部门对报送的数据进行审核，并及时反馈审核结果给金融机构。
关于金融统计数据集中系统数据报送
关于金融统计数据集中系统数据报送引言概述：金融统计数据集中系统是一种重要的数据报送工具，它能够帮助金融机构实现数据报送的集中化管理和统一标准，提高数据质量和报送效率。
本文将从五个方面详细阐述关于金融统计数据集中系统数据报送的相关内容。
一、数据报送的背景和意义1.1 金融统计数据的重要性：金融统计数据是监管机构了解金融机构运行状况、制定宏观调控政策的重要依据。
1.2 数据报送的问题与挑战：传统的数据报送方式存在数据不一致、报送周期长、报送质量低等问题。
1.3 数据集中系统的优势：金融统计数据集中系统能够实现数据的集中管理和标准化，提高数据报送的质量和效率。
二、金融统计数据集中系统的建设与应用2.1 系统建设的基本原则：金融统计数据集中系统的建设应遵循标准化、集中化、安全可靠的原则。
2.2 系统的功能与特点：金融统计数据集中系统应具备数据采集、数据加工、数据存储、数据报送等功能。
2.3 系统的应用场景：金融统计数据集中系统可以广泛应用于各类金融机构，如商业银行、证券公司、保险公司等。
三、数据报送的流程与要求3.1 数据采集与整理：金融机构需要按照监管机构的要求，采集和整理相关的金融统计数据。
3.2 数据报送的时限与频率：金融机构需要按照规定的时限和频率，将数据报送给监管机构。
3.3 数据报送的质量与准确性：金融机构需要确保报送的数据质量和准确性，避免出现错误和遗漏。
四、数据报送的监管与风险控制4.1 监管机构的角色与责任：监管机构需要加强对金融机构数据报送的监管，确保数据的准确性和及时性。
4.2 数据报送的风险与挑战：金融机构在数据报送过程中可能面临数据泄露、操作风险等风险与挑战。
4.3 数据报送的风险控制措施：金融机构需要建立完善的数据报送风险控制机制，加强数据安全管理和内部控制。
五、数据报送的未来发展趋势5.1 技术创新与应用：随着科技的发展，金融统计数据集中系统将更加智能化和自动化。
5.2 数据标准与一体化：金融机构需要与监管机构共同制定统一的数据标准，实现数据报送的一体化。
关于金融统计数据集中系统数据报送
关于金融统计数据集中系统数据报送金融统计数据集中系统数据报送是指金融机构根据监管部门的要求，将其经营活动中产生的各类金融统计数据通过数据报送系统进行上报的过程。
这一过程对于监管部门来说是非常重要的，因为它能够匡助监管部门更好地了解金融机构的运营状况，监控金融市场的稳定性，制定相应的政策措施。
为了确保金融统计数据集中系统数据报送的准确性和及时性，金融机构需要按照以下标准格式进行数据报送：1. 数据报送周期：金融机构应按照监管部门的规定，按月、季度或者年度等周期进行数据报送。
报送周期的选择应根据金融机构的经营特点和监管要求进行合理确定。
2. 数据报送内容：金融机构需要报送的数据内容包括但不限于：资产负债表、利润表、现金流量表、业务数据、风险指标等。
具体报送内容应根据监管部门的要求进行确定，并按照标准格式进行填报。
3. 数据报送要求：金融机构在进行数据报送时，应确保数据的准确性、完整性和一致性。
报送的数据应符合相关会计准则和监管要求，并经过内部审计和核对，确保数据的可靠性。
4. 数据报送方式：金融机构可以通过监管部门指定的数据报送系统进行数据上报。
数据报送系统应具备安全、稳定、高效的特点，确保数据的及时传输和保密性。
5. 数据报送流程：金融机构在进行数据报送时，应按照以下流程进行操作：首先，根据监管部门的要求，提取相应的数据；然后，将提取的数据按照标准格式进行整理和填报；最后，通过数据报送系统将填报好的数据进行上报。
6. 数据报送监管：监管部门应建立健全的数据报送监管机制，对金融机构进行数据报送的监督和检查。
监管部门可以通过数据比对、抽样检查等方式，对报送数据的准确性和合规性进行审查。
通过金融统计数据集中系统数据报送，监管部门能够及时获取金融机构的经营数据，对金融市场进行有效监控和风险防范。
同时，金融机构也能够通过数据报送，及时了解监管部门的政策要求，提高自身的合规性和风险管理水平。
因此，金融统计数据集中系统数据报送对于金融机构和监管部门来说都具有重要意义。
关于金融统计数据集中系统数据报送
关于金融统计数据集中系统数据报送金融统计数据集中系统数据报送是指金融机构向相关监管部门提供统计数据的过程。
为了确保数据的准确性和及时性，金融机构需要按照一定的标准格式报送数据。
本文将详细介绍金融统计数据集中系统数据报送的标准格式及相关要求。
一、报送数据的标准格式1. 数据报送表格：金融机构需要根据相关监管部门提供的数据报送表格进行数据填报。
表格应包含以下内容：- 表格标题：明确表格的名称和报送周期。
- 表格编号：惟一标识表格的编号，方便监管部门进行数据管理和核对。
- 报送单位信息：包括金融机构名称、统一社会信用代码、联系人姓名、联系方式等。
- 数据列：按照监管部门要求提供的数据列进行填报，每列应有明确的数据项和单位。
- 数据行：每行对应一个数据报送周期，按照时间顺序填报数据。
- 数据格式：确保数据的准确性和一致性，如小数位数、日期格式等。
2. 数据报送要求：金融机构在填报数据时需要遵循以下要求：- 数据准确性：确保填报的数据准确无误，如有误需要及时更正。
- 数据完整性：填报的数据应包含所有必填项，确保数据的完整性。
- 数据时效性：按照监管部门要求的报送周期及时报送数据，如有延迟需要提前向监管部门说明原因。
- 数据一致性：确保填报的数据与金融机构内部数据系统保持一致，如有差异需要进行解释和调整。
- 数据保密性：严格遵守相关法律法规，确保报送的数据不泄露给任何未授权的第三方。
二、数据报送流程1. 数据准备：金融机构需要按照监管部门的要求，从内部数据系统中提取相应的统计数据，并进行核对和整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据填报：根据监管部门提供的数据报送表格，金融机构将准备好的数据按照标准格式填入表格中。
填报过程中需要注意以下事项：- 表格标题和编号：确保填写正确的表格标题和编号，避免混淆和错误。
- 报送单位信息：填写金融机构的相关信息，确保联系方式的有效性，以便监管部门与金融机构进行沟通和核对。
对当前金融统计工作的若干思考及建议
对当前金融统计工作的若干思考及建议1. 加强数据质量管理：金融统计工作的基础是数据，因此需要加强数据质量管理。
建立完善的数据采集、整理和审核机制，确保数据的准确性和可靠性。
2. 制定统一的统计标准：在金融统计工作中，不同机构或部门可能存在统计标准不一致的问题。
因此，建议制定统一的统计标准，以便进行数据的比较和分析。
3. 加强数据分析能力：金融统计工作需要具备较强的数据分析能力，以便对金融市场的动态进行及时监测和分析。
建议加强相关人员的培训，提高其数据分析能力。
4. 引入新的统计方法：随着金融业务的快速发展，传统的统计方法可能已经无法满足需求。
因此，建议引入新的统计方法，如大数据分析、人工智能等，以提高统计工作的效率和准确性。
5. 提高信息公开透明度：金融统计数据对于监管机构、投资者和市场参与者来说都非常重要。
因此，建议加强金融统计数据的信息公开透明度，提供更多的数据细节和解释，以增加市场的可预测性和稳定性。
6. 加强国际合作：金融市场具有全球化的特点，因此，建议加强与国际组织和其他国家的合作，共享统计数据和经验，以提高金融统计工作的国际化水平。
7. 加强对新兴金融业务的统计监测：随着金融创新的不断推进，新兴金融业务的监测和统计工作变得尤为重要。
建议加强对新兴金融业务的统计监测，及时了解其发展情况和风险。
8. 提高金融统计数据的时效性：金融市场的变化非常迅速，因此，建议提高金融统计数据的时效性，及时发布数据，以便市场参与者能够及时做出决策。
9. 加强对金融风险的统计监测：金融风险是金融统计工作的重点内容之一。
建议加强对金融风险的统计监测，及时发现和应对潜在的风险。
10. 加强对金融统计工作的宣传和培训：金融统计工作的重要性需要得到广泛认可和理解。
建议加强对金融统计工作的宣传和培训，提高相关人员的专业素质和意识。
总结起来，当前金融统计工作需要加强数据质量管理、制定统一的统计标准、提高数据分析能力、引入新的统计方法、提高信息公开透明度、加强国际合作、加强对新兴金融业务的统计监测、提高金融统计数据的时效性、加强对金融风险的统计监测，以及加强对金融统计工作的宣传和培训。
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关于金融报表系统数据集成问题的探究
［摘要］本文主要对金融报表系统中的数据集成问题进行了探究,其中数据集成模块中,采用了XML作为统一数据格式,然后针对各种不同数据源提供不同的专用接口,从而将异构数据源进行集成。
［关键词］金融报表；数据集成
金融报表系统的一个重要目标是能够集成已有系统的数据,这也是整合各个分散孤立系统所面临的一个重要问题。
本文在研究各种异构数据集成的基础上,选择基于XML的数据集成方案,下面对数据集成问题进行说明。
1 实现方案
在该系统中负责集成数据任务的是数据生成器模块,它将从异构数据源中提取和生成统一数据格式的报表数据。
为了能够从不同数据源中进行获取数据,数据生成器需要进行异构数据源的统一处理。
集成异构数据源的方法是利用中间件集成异构数据库,此处采用中间件系统模式是实现异构数据集成较理想的解决方案。
实现数据抽取的关键是从统一的XML数据中进行查询和统计以得到需要的报表数据。
数据生成器是在处理报表之前将来自不同数据源的数据统一转换为一致的XML格式数据。
当数据被转换为统一的数据格式后,数据在各个模块之间就可以方便地进行交换,这使得所有模块对数据的处理都能够以统一的方式进行。
我们可以使用J2EE架构中数据表示和交换功能的EJB(Enterprise JavaBean)组建持久化服务的一部分,XML文件可以容易地读取到一个对象模型中。
2 数据生成器的架构
数据生成器的架构分为三层,如右图所示。
其中数据抽取层，该层负责提供各种来自不同数据源的数据,如数据库、已有的报表文件和其他文件数据。
集成层，该层完成将不同格式的数据与XML数据模型之间的转换。
它将数据先存储到一个集成模式的存储结构中,然后完成目标格式与原有格式之间的映射关系。
此外,它还提供对数据的各种查询操作。
上层应用层，该层主要是对集成层提供的接口进行封装,以便于对数据的各种处理操作。
它提供一个统一的数据视图来查看数据。
3 数据抽取层
数据抽取层处于系统的最低层,是系统的数据提供者,主要功能是提取和集成分布在多个异构数据源上的信息。
这一层采用Wrapper(包装器)技术实现将一个从中介层得到的查询,翻译成能够在经过封装的数据源上执行的操作,将查询结果
抽取并打包到一个XML文档,最后将该文档返回给集成层。
可以考虑使用Wrapper组件,即Wrapper组件由两部分组成：Wrapper生成器和Wrapper实例(简称Wrapper)。
Wrapper生成器的输出是一个可以执行的Wrapper实例,该Wrapper 能够接受由Wrapper规范语言定义的查询。
我们采用关系Wrapper能决定关系模型和DOM(域对象模型)对象数据模型之间的映射。
因此可以采用DTD(文档类型定义)来描述数据库中关系表的数据模式。
数据生成器的三层架构图
4 集成层
集成层最重要的问题就是数据的转换问题,将来自不同数据源的各种数据转换成集成系统能进一步处理的统一格式。
4.1 集成层的专用接口
专用接口主要完成XML数据模型与数据源的双向转换。
它用XML描述集成数据,用XML文档和格式文件DTD表示集成模式与数据源之间的映射。
总体说来,专用接口模块就是将由各数据源的数据到一个XML数据模型的双向转换。
4.2 集成方法
如何实现对各个数据源的集成存取,即如何将用户对继承视图的存取转换成对异构数据源的操作。
在本系统中采用的是GA V方法。
采用为集成模式中的每一个虚拟对象类创建一个能动态生成XML文档的ASP文件,说明如何从信息源得到该虚拟对象类的对象,如何将源数据转换成集成数据。
当用户要访问集成数据时,系统按下列步骤进行查询转换：
①根据用户提出的查询条件,生成一棵查询树；②将诸如选择、投影操作尽量推向叶节点(即数据源)；③将对各数据源的操作追加到相应的ASP文件中；④调用ASP文件,生成来自多数据源的包含用户所需数据的XML文档；⑤选择合适的XSL,应用于所生成的XML文档提交给用户。
5 结论
本文主要介绍了在金融报表系统中的数据集成模块的设计及实现。
数据集成模块中,采用了XML作为统一数据格式,然后针对各种不同数据源提供不同的专用接口,从而将异构数据源进行集成。
参考文献:
［1］余彤鹰.复杂系统的层级原理与模型驱动软件体系结构
［EB/OL］.2002-5-2,http://www.ee2 .
［2］范贵生,朱尚明.基于XML的远程报表系统的开发模型及实现［J］.现代计算机,2005(3).。