资产管理公司数据分析

⑴ 数据分析员和资产管理员哪个跟会计行业更接近

资产管理员更接近。

⑵ 怎样利用数据分析给客户提供合理的资产管理决策和方案

摘要：成功网络分析的关键在于数据和人力。从数据上讲要求分析必须精确和合理。数据可能是不完整的，或者在某种程度上是假设的，但是它不能违背整体研究方向，而且必须取得那些可能根据方案采取行动的管理者的信任。比数据更重要的是人。
一、网络分析概述
当我们决定设立一个工厂或配送中心的时候，必须考虑如何设计建筑结构，使用什么样的物料处理设备和系统，但是我们必须先回答一些基本的策略问题。我们应该建立一个新的仓库还是扩大原有的仓库？我们需要建几个？我们需要整合或关掉几个仓库吗？仓库应该建在什么地方？仓库需要处理什么样的产品？仓库要服务什么样的客户？类似这些的问题通常就是网络分析的一部分。
网络分析
简单的说网络分析就是用适当的实体设备（计划、产品线、配送中心）来支持给定供应链的决策过程。这个过程由一系列的成本因素和运作限制因素驱动。成本变量随着研究范围和本质的不同（制造vs.分销、单个仓库vs.多个仓库）而不同。但总体上成本的总类包括以下几种：
1、原材料采购成本
2、固定成本
3、可变成本
4、库存持有成本
5、安装与运输费用
6、外向运输费用
运作约束因素是那些不考虑成本的要求。运作约束有很多但大体上包括下来因素：
1、设施状态（锁定开启/锁定关闭）
2、设施能力（产品种类vs.负荷能力）
3、设施的存储和吞吐能力
4、顾客服务要求
5、采购要求（单一供应商vs.多个供应商）
6、最小和最大设施数量
网络分析也受到需求因素（需求数量、顾客所在位置、产品结构）和可选网络（设施备选地点、运输情况）的约束。
模型工具
除了最简单的网络，大量的特殊网络的存在、同时评估很多成本变量的需求，和满足运作约束的需求，使得用传统模型方法（计算器、电子数据表等）来解决问题变得越来越困难了。做出最优的选择（成本最小或一定程度上利润最大）需要使用网络模型工具。有很多可用的商业模型工具。大部分工具由3个基础部分组成：一个可以输入需求、成本、约束变量数据的用户界面；一个将这些数据转换成相应数学函数的转换器；和一个解析引擎，做出最后的解决方案。解决引擎通过强有力的建模工具使用专门的混合整数线性规划理论计算出真实最优解，因此被称为“优化器”。大多数工具也都具备统计数据和图形输出功能。
建模与分析
网络建模与网络分析通常被认为是同一的。事实上，网络建模是网络分析过程的一个部分，也是很重要的一个部分。我们之所以进行这种区分主要是因为通常会存在一种误解：一个完全模型的建立就能够决定一个真实最优的网络。但是，模型只是一个计算和优化在一系列约束条件和给定的数据下目标函数的数学工具。它应该还包括使用者进行大量的运营假设，并为每种假设情形输入相关数据，以及对模型结果的正确理解，而且还要考虑那些不能在模型中量化的因素（如风险管理、人为影响、销售及市场影响等）。
二、网络分析的好处
最先想到的网络分析的好处应该是带来的成本的节约。当然，还有其他很多好处。至少由此能够带来部门间很好的沟通和互动。
成本的节约
网络分析可能带来5%-15%的物流成本的节约。当然这会随着实际情况的不同而不同，而且假设当前的网络是次优的。它也同样取决于内部网络变革的能力。例如，根据条款的规定，某一特定的配送中心必须继续运营，或者家族的首脑要保护最初成立的工厂，这些都很难得到成本的节约。最后，成本的节约在于某些成本的避免而不仅是成本降低。通常网络分析是寻找新的设施来适应新的增长而不是整合现有设施来降低成本。这种情况下成本节约很难量化，因为没有明确的基准来衡量的解决方案。
其他好处
除了成本节约的机会外，一个成熟的网络模型可以给带来许多其他的好处。一个优化的网络可以通过缩短前置时间和提高订单满足率来提升客户服务水平。网络模型也是一个很好的预算工具，可以预测未来的资本和运营成本需求。它也是一个理想的测试工具，用来快速检验可选的运营情景，以及由收购、新产品和其他商业变化带来的影响。最重要的是，网络模型也是鼓励内部人员间沟通的催化剂。在构建和评估网络模型时，需要很多与讨论，包括战略规划、财务、销售和市场、客服、信息系统、采购、库存控制、生产制造、分销、运输以及其他影响物流网络变化或被物流网络变化影响的部门。由于这些人从组织整体的角度来发表他们的观点，这样就能形成一些新的视角和信息。最后，在收集和分析运营数据后，可能会出现一些新的改进机会。
三、建模要求
为了建立一个有效的模型，需要收集并验证大量的数据。网络分析有三个基本的驱动因素：需求、成本和约束。必须努力找到跟每种假设情景相关的数据。此外，必须考虑模型中的整体和代表性的数据。模型是在产品组的层面上（干货vs.冷冻，托盘拣选vs.拆零拣选）进行而不是SKU的层面，并且对分散的客户按照种类（大vs.小，vs.零售）和地理位置进行划分。
需求
需求数据描述了客户的基本信息并反映了订单特征。这些数据一般从历史客户购买数据中获得，最好是12个月的数据，以便抓住那些季节性的购买特征。数据按照产品、顾客种类、地理位置和运输模式（包裹配送、零担、整车等）来进行整理划分。
成本
成本数据的数量和类型取决于分析的范围。总体上，成本包括固定成本（与需求无关）和可变成本（是需求的函数）。固定成本包括设施和设备的资本，以及间接开支，如行政劳动力。可变成本一般等同于运营成本，如直接劳动力与运输。其他成本，如库存持有成本，可以说包含固定和可变成本两个部分，并以此来建模。模型的一个任务就是进行固定成本与可变成本的权衡分析。拿新建一个配送中心来举例，假设这个配送中心并不是运营上规定必须建的，只有当可变成本的节省能够弥补固定成本时就应该建。固定成本包括设施、设备、增加的行政人员以及相关的库存成本。它可能会降低对当地客户的外向运输费用。内向运输费用的增加或减少取决于整个网络，直接劳动力成本也是这样。如果可变费用的节省能弥补固定费用，那么就可以建这个配送中心，否则就不应该建。在某些情况下，成本数据不是那么容易拿到，特别是想要得到按产品组合或顾客分类划分的成本数据。一般制造和分销的成本可以从运营明细表、损益表及其他报表中获得，整体运输数据也一样。难点在于如何获得运输模式和路线的费率。在某些情况下，特别是包裹配送和零担配送，这些信息可以从公开的价目表中获得。但是对整车运输、铁路及其他模式下，获得这些信息需要花费大量的时间和精力。最后，确定在分析时要考虑或不考虑某些成本因素。那些不考虑的成本是不重要的，有些可能比较重要但仍然要排除在外，因为我们不想让它们对网络产生影响。最新的典型例子就是由第三方物流提供内向运输的成本。虽然这些成本是很重要的，但通常不予考虑，因为我们希望围绕顾客而不是供应商来设计网络。在这种情况下，一般用敏感性分析法来确定这些决策的影响。同样也用来评估方案的敏感性以便增加或减少不同的成本驱动因素。
约束条件
约束条件是使用者在不考虑成本的情况下加在模型上的因素。约束条件有很多种形式，最常见的有4种。首先是生产线、车间或配送中心的能力限制，其次是资格限制。资格限制可能使一个储存冷冻产品的仓库不能存储干货，使一条生产玻璃瓶的生产线不能生产易拉罐。第三是顾客服务的限制。服务水平的限制是的设施的建设不能只考虑成本。最后是开设/停业的限制。它限制了设施的最大或最小数量，和/或特定设施继续营业或停业。
挑战
成功的网络分析的两个最大挑战在于数据的不完整性和不能始终如一的贯穿研究的目标。后者是项目管理的问题。由于参与研究的大量人员缺乏相应的经验，网络分析很容易陷入不适当的数据收集和分析，并且有可能使过程转向其他的方向。
另一方面，数据问题也不是人为能控制的。在处理数据的不完整性时有三种解决方法。首先确定这些数据是必须的。在长远的战略分析中，非必要数据的不完整，也能得到方向正确的结果。其次是为缺失信息留有空间。这些空间有多种形式，一般是用最乐观的估计值代替具体信息。最后是对分析很关键的数据，要努力研究和分析得出有用的信息。
对一些国际性的模型来说这些挑战会更大。项目管理者的挑战也更大，包括语言障碍和时差。数据收集也由于某些原因变的很困难。最大的问题在于缺乏标准的运输价目表。例如，不像在美国，其他国家基本都没有零担运输价目表。此外，运输基础设施在不同国家的不同地方也有很大区别，使得很难估计运输时间和距离。区域劳动力和设施成本的差距也比美国更显著。当然还有不同国家和同一国家不同地区的税率及商业规则的不同。税收的考虑在很大程度上可以改变研究的方向。大多数情况下处理这些数据问题的最好方法就是依靠当地的专家意见，并花时间彻底研究那些有显著成本或限制影响的因素。
四、成功的关键
成功网络分析的关键在于数据和人力。从数据上讲要求分析必须精确和合理。数据可能是不完整的，或者在某种程度上是假设的，但是它不能违背整体研究方向，而且必须取得那些可能根据方案采取行动的管理者的信任。比数据更重要的是人。首先，一个成功的分析要求有一个不管是来自于内部还是外部的经验丰富的、善于分析的人，来处理数据、建立模型并领导整个过程。其次项目团队要由一批来自全国各地、能处理各种商业问题和影响分析的物流问题的人组成。通常项目经理进行整个团队的谐调工作。再次是高层管理者的支持。如果研究没有被很好的肯定，团队成员将不会参与，项目也会很快失去动力。最后，必须建立一定的目标，并严格向这个目标奋斗。网络模型分析很容易被误解为其他的东西，并做一些不必要的分析。这可以通过这些方法来避免，如前期解释网络分析的战略性质，明确网络模型的界限，明确分析的目的。

⑶ 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

⑷ 母公司做投资管理报告分析，应该用母公司财务报表数据还是用母公司和所投资分公司的合并报表数据

做投资管理报告分析，应该用母公司财务报表数据，即个别会计报表。

因为合并报表会将母子公司之间投资项目（金额）合并掉，不能看出母公司本身都做了哪些投资，投资收益情况如何。

母公司对子公司的投资也应该纳入投资管理范畴。

⑸ 数据分析师 东财沃富资产管理公司

东财沃富资产管理公司与中国最大的国有投资集团深圳市创新投资集团、山东红土创业投资有限公司共同投资成立的“青联投资”作为一家互联网金融全案综合服务商，其业务特点独树一帜，在整个互联网金融的商业模式中也具有独创性。以上市服务为前端，投行业务与资产管理为两翼，其业务板块包括供应链金融、互联网金融、票据服务、融资租赁、资产管理为基础，形成集团四大互联网金融服务板块平台及一个中心：四大平台即债权平台（握握贷）、股权平台（沃沃众筹）、财富管理平台（沃沃财富）、供应链金融服务平台（易惠票）；一个中心即互联网金融行业智能化数据处理中心。开启整合一、二级市场资源，利用旗下各平台为创新型拟上市企业提供上市助推、综合金融服务、项目投后及市值管理等服务。为中小微企业提供各种投融资服务（包括企业供应链金融服务）、项目资本对接，为企业提供新三板挂牌、境内外上市辅导、筹划、股票发行、配资业务、融资租赁、资产管理等服务。
公司所有高层成员均来自于各大金融机构，具备丰富而成功的金融运作经验和资本管理能力。通过多年的管理经验及对互联网金融的创新，通过自身研发的工具形成了唯一独特的风险控制体系。该体系的特点是：风险处置前置化，变风险点为利润点。时间与空间前置规划，模块经营体系互通互联，以拟上市综合服务为主业开启了债权平台 +股权平台+综合金融服务平台的风险控制闭环模式。公司注重实效、恪守诚信、严格风控与各金融机构建立了良好的金融合作关系，并与国内外各会计师事务所、律师事务所、证券公司进行了深度的战略合作。 全面营造“风险控制闭环模式” 打造互联网金融全案综合服务平台。
职位月薪：面议 工作地点：北京 发布日期：2015-12-22 工作性质：全职 工作经验：1-3年 最低学历：大专 招聘人数：3人 职位类别：数据分析师
岗位职责：
1) 对海量互联网数据进行整理、分析与挖掘
2) 为最前沿的互联网金融创新产品提供数据决策支持
3) 建立各种计量模型，帮助优化信贷资产管理
4) 与数据技术团队紧密合作搭建征信数据平台
5) 与产品经理共同制定产品策略、风险管理政策与系统实施方案等
任职要求：
1) 全日制数学、统计、管理科学、信息管理、金融数学、软件工程或计算机等相关专业专科以上学历。
2) 能熟练使用至少一种数据分析软件，如SAS、R、Matlab、SPSS等。
3) 有互联网或者金融行业数据分析与数据挖掘相关工作经验者优先。工作地址： 北京市东城区雍和科技园雍和大厦B单元1102

⑹ 在一家资产管理公司工作，工作内容很轻松，想换工作，但不知道能做什么，大家给点建议

可以换个甲方做项目的单位，跟着项目跑的话比较锻炼人，实操能力能练出来，而且能学到东西。从你的工作经验来看，可以做前期，比如投资、商务、市场等岗位。
1、投资分析师：这一类岗位属于专业性较强的岗位，要求对数字比较敏感，同时有相对严谨的逻辑推导能力，辅助决策，有机会接触公司高层（项目决策层）；
2、市场或商务人员：这一类岗位属于外向型岗位，接触一线市场的机会比较多，可以积累行业人脉，同时拓展眼界，但需有意识做专业积累，否则容易流于泛泛；
3、数据分析师：这一类岗位更为专业，有一些和互联网公司有紧密衔接，喜欢挑战、适应性强的同学建议考虑。

⑺ 请问资产管理公司的前景如何

资产管理公司的发展前景问题是理论界和实物界都密切关注的一个焦点问题。2004年对四家资产管理公司的全面审计所暴露的问题，必然再次引发对资产管理公司发展前景问题的深入思考。本文深入分析了资产管理公司前景不明确所存在的问题和资产管理公司以及我国金融市场的一些特点，指出资产管理公司不可能像设立时所设想的那样如期关闭，而是最适合转变为投资银行，并为这一转变提出了一些操作性的设想。

关键词：资产管理公司 不良资产 投资银行

2005年，似乎注定是四大资产管理公司的“多事之秋”。审计署审计长李金华6月28日在十届全国人大常委会第十六次会议上披露，2004年,审计署统一组织对中国华融、长城、东方、信达4家资产管理公司及其各分支机构的资产负债损益情况进行了审计，共抽查这些资产管理公司收购的金融不良资产5544亿元，占其收购总额的39%。查出各类违规、管理不规范问题和案件线索金额715.49亿元，占审计抽查金额的13%。“十年生死两茫茫”，
资产管理公司的存续期已过去大半，距离2008年的大限越来越近，而资产管理公司的未来，却依然在云山雾罩之中。这次审计所暴露的问题，必然再次引发对资产管理公司发展前景问题的深入思考。
一．资产管理公司的发展现状
四家资产管理公司是在亚洲金融危机的大背景下，为了防范银行的金融风险，借鉴了美国解决储蓄信贷协会危机的经验，由财政部向各家资产管理公司出资100亿元而相继组建。在成立之初，就接受四大国有商业银行的不良债券14000多亿元。随后，为了促进国有商业银行的股份制改造，在2004年6月又承接了中国银行和中国建设银行4757亿元的不良债权，2005年6月工行4600亿 元可疑类贷款全部剥离给四大资产管理公司。根据银监会7月22日发布的消息，截至2005年6月末，中国四家金融资产管理公司共累计处置不良资产7174.2亿元，累计回收现金1484.6亿元，占处置不良资产的20.69%。其中:华融资产管理公司累计处置不良资产2201.3亿元，回收现金442.5亿元,占处置不良资产的20.10%；长城资产管理公司累计处置不良资产2294.8亿元，回收现金239.2亿元，占处置不良资产的10.43%；东方资产管理公司累计处置不良资产1096.1亿元，回收现金262.5亿元，占处置不良资产的23.95%；信达资产管理公司累计处置不良资产1581.9亿元，回收现金540.4亿元，占处置不良资产的34.16%。距离2008年还有三年多的时间，已处置的不良资产占承接的不良资产不到50％。
二．资产管理公司前景不明确的危害
1．前景不明确容易诱发有中国国情的“59岁现象”。1999年，信达、华融、长城和东方四家资产管理公司由财政部注资100亿元，相继成立。在成立之初，财政部曾明确表示，这四家AMC的存续期为10年，即在处置完不良资产之后AMC将被关闭。尽管不断有消息称国务院有意批准四家AMC向商业化方向发展，并且四家AMC目期已批准可以从事股票承销、向具有潜力的项目追加投资、提供咨询服务等商业性业务，但是一直没有下发正式的相关文件，“十年大限”总是悬在四家资产管理公司心头。在这样的情况下，四家AMC的从业人员在知道几年后自己存在结构性失业的可能时，难免会有在“大限”之前“大捞一笔”为以后储蓄一点资本的想法。
2．前景不明确容易导致四家AMC在处置不良资产的过程中造成国有资产的流失。截至2005年四家资产管理公司共承接了四家国有商业银行近2.5万亿的不良资产，根据银监会的消息，截至2005年6月末，四家金融资产管理公司共累计处置不良资产7174.2亿元。在前景没有明朗之前，资产管理公司只能以十年大限为时间变量。在剩下的的时间里，要处置近1.8亿元的不良资产，在时间固定的条件下，只有价格是变量。不良资产是一种崭新的商品，被国际上不少著名的投资机构如高盛认为极具投资价值。但是商品要通过市场交换实现其价值。我国目期产权交易市场刚刚起步，在市场供给大于需求的情况下，买方的力量大于卖方的力量，意味着卖方必然要付出更大的代价。在这种情况下，四家AMC为了在规定期限之前，为了尽快让不良资产脱手，可能互相攀比进度竭力降低价格，压低现金回收率，从而造成国有资产的流失，严重损害社会利益。。不良资产的处置真的都具有“冰棍效应”吗，是不是持有的时间越长，熔化消失的就越多，最后只剩下一根棍棒？也许我们更应该关注那些生机尚存的项目，许多项目，只要施点肥料，认真灌溉扶持，很可能枯木逢春，再度开花结果。这种增值是及其可观的。
3．前景不明确不利于理顺资产管理公司和国有商业银行的关系，不利于资产管理公司法人治理结构的建设。四家资产管理公司与对应的四家国有商业银行的关系错综复杂，国有商业银行与资产管理公司到底是一种什么的关系呢？是行政关系吗？确实，国有商业银行与资产管理公司在人事上普遍存在相互任职的现象，如信达公司从中国建设银行中剥离出来后，截至目前，一直是建行的行长做信达的党委书记，而信达的总裁则是建行党委成员。若是行政关系，那么四大资产管理公司就应该完全直属四大国有银行，不仅不需要财务组织上独立，更不需要其组织之外的力量来承担相应的负担。但实际上，四大资产管理公司的设立是由财政部注资100亿元成立的，其不良资产剥离的处置也得由国家财政来承担。是市场关系吗？但四大国有银行的不良贷款是通过强行划拨的方式给设立的四大资产管理公司。于是四大资产管理公司就成了穿着官服，却又干着经商活动的四不象组织。既非市场组织，也非行政组织，在这样的一种情况下，国有商业银行与资产管理公司关系是无法界定清楚的。对国有银行来说，就是千方百计地把不良资产剥离给资产管理公司，一剥了事。对资产管理公司来说，由于前景不明朗，领导层和职工可能还要回到原来的母体银行，可能牺牲资产管理公司的利益。资产管理公司和银行的关系不能够理顺，没有严格的约束和激励机制，就不能从根本上降低不良贷款的比例。例如，在1999年，四大商业银行集中剥离不良资产后，由于2002年到2004年的盲目贷款，造成了经济过热的波动。这批贷款目前距离到期期限还比较早，但我相信，可能其中的一部分还会成为不良资产。另一方面，资产管理公司的前景不明，成了一个四不象组织，其自身的公司治理结构也就难以建立。 三．对资产管理公司转变为投资银行的分析
基于以下理由，笔者相信资产管理公司并不会像成立时预期的那样如期关闭，而是最适合转变为投资银行：
1．这是资产管理公司自身发展的需要。《金融资产管理公司条例》第十条规定，金融资产管理公司可以从事以下业务：追偿债务；对所收购的不良资产进行租赁或者以其他形式转让、重组；债权转股权，并对企业阶段性持股；资产管理公司范围内的上市公司推荐及债券、股票承销；发行金融债券，向金融机构借款；财务及法律咨询，资产及项目评估；中国人民银行、中国证券监督管理委员会批准的其他业务活动。可以看到其业务多属投资银行的业务范围，其在处理不良资产中大量运用投资银行手段，事实上目前资产管理公司扮演的就是投资银行的角色，所以，其发展为投资银行也是一脉相承的。
2．这是与国外大投资银行竞争的需要。国外大的投资银行早就觊觎我国广阔的市场：2001年10月和2002年初，美林分别为中国移动和中海油配股60亿美元和14亿美元；2005年6月底，高盛参与承销了交通银行在香港进行的22亿美元的发行上市；瑞士信贷第一波士顿、德意志银行、美林和JP摩根都加快了进军我国投资银行的步伐。国内投资银行市场容量巨大，仅以国内理财市场容量而言，我国目前有12万亿元的储蓄存款，假设这其中的一半需要理财服务，投资银行收取的服务费为所管理的资产的1％，则一年收益就可达600亿元。如果国内投资银行不能提供类似的增值服务，这个广阔的市场就会拱手相送，投资银行这个金融制高点就会被外人所控。于是我们迫切需要建立自己的投资银行。国内商业银行囿于分业经营不能过多涉足投资银行业务，我国证券公司由于经验不足和资本金限制，从事此类业务心有余而力不足。于是业务全面，资本雄厚的资产管理公司自然就成为首选。
3．资产管理公司具有丰富的客户关系。由于资产管理公司的人员多来自母体银行，因此与母体银行有着密切的关系，从而拥有更广阔的融资渠道。另外，资产管理公司管理着大量的不良贷款，这些贷款分布在各个行业，这使得资产管理公司具有其他金融机构所不具有的客户资源优势。例如，2004年11月，中国华融资产管理公司成功入主德隆系上市公司，介入公司实质性经营。从事企业发展战略、资产剥离与重组、法人治理结构设计、股权设置等一系列活动。
4．资产管理公司在处理不良贷款中与国际知名投资银行合作，为其进一步进入国际市场打下了基础。例如，2001年11月，华融通过公开招标向摩根斯坦利、雷曼兄弟、所罗门美邦、KTH基金管理公司打包出售了4个资产包，其不良贷款的账面价值约为108亿人民币。2002年9月华融向大摩提供100亿的资产包正式成立合资公司处置不良资产。2003 年 1 月，信达与全球最大的建材集团法国拉法基公司正式签署了重庆水泥厂资产重组协议，重组后企业成为由拉法基公司控股的新合资公司。2004年8月瑞银集团与中国华融资产管理公司签订协议,收购其总值1.85亿美元的不良贷款组合。
四．资产管理公司转变为投资银行的操作性建议
1．为转变营造良好的法制环境。《金融资产管理公司条例》规定资产管理公司的存续期为10年，至于10年后何去何从并没有明文规定。而资产管理公司要转变为投资银行无疑需要明文的法律支持，因此需要在法制环境上提供一个完整的框架，以保持政策的一贯性，为其开展业务提供法律依据。尽管在2004年，四家资产管理公司实现了不良资产由政策性剥离向商业化收购的转变，向商业化转型迈出了重大的一步。但是，在缺乏明确法律条文支持，资产管理公司在市场中寻找自己的生存之路总是惶惶恐恐。因此尽快出台相关的法律法规及对《金融资产管理公司条例》做出修订，对资产管理公司的发展是首要的。
2．健全法人治理结构，做好从政策行金融机构向商业行金融机构转变的准备。大多数知名投资银行采用的都是股份制，这有利于其建立完善的法人治理结构。资产管理公司要转变为投资银行，建立健全的现代企业制度，实现商业化运作无疑是必要的。而且，现在资产管理公司的主要业务是政策性业务，公司绩效还不完全通过市场考核，转变为投资银行要实行市场运作，自主经营、自负盈亏，这无疑是一个大的跃进，需要做好各种准备。首先，就要完善资产管理公司的产权结构，引进民间资金和战略外资，改变国家单一出资的局面。其次，在实现多元化的资本结构后，就要建立股东大会和董事会及经理层，建立完善的公司法人治理结构，实现完全的市场化运作。
3．进一步整合国内投资银行市场。尽管资产管理公司相对我国证券公司而言，资本金比较雄厚，但是同国际竞争对手相比是远远不够的。例如以高盛为例，2002年底该公司仅股东权益就达193.03亿美元，其总资产则为3555.74亿美元。因此，资产管理公司之间也要进行重组、兼并，以便做大做强，进一步扩充资产与国际竞争对手抗衡。
4．资产管理公司要广泛开展增值服务，加速自身转变，同时拓宽业务范围，实施业务创新。投资银行历来被认为实金融皇冠上最璀璨的明珠，其生命力就在于不断创新。创新正是投资银行发展的动力，如杠杆收购的出现就带动了投资银行并购业务的广泛开展。在我国资本市场中会不断出现各种新问题、新情况，投资银行并需适时推出各种新业务、新的投资工具，这样才能取得迅速发展。现代投资银行业务可以分为两类：一类是由国内证券公司所从事的业务，如证券发行与承销、二极市场代理买卖、自营证券业务等等，为投资银行的本源业务，此类业务国内开展较早，发展也较为成熟；第二类业务是新兴增值业务，如资产管理与理财、财务顾问、企业并够与重组服务、风险投资、境外融资等，这类业务在国内目前刚刚起步，发展前景广阔，是投资银行新的利润增长点。随着经济的发展，对第二类业务的需求日益增长，而供给有限，资产管理公司要及时填补这个市场空缺。
5．做好人力资源培养引进工作。投资银行是智力密集型行业，需要金融、保险、资产评估等经济类相关人才外，而且需要对其所服务的企业、所从事的领域有深刻了解，这样才可能真正发挥投资银行的作用。例如2001年10月，为提高决策的科学性、民主化水平和资产管理处置的公允性、规范性，信达资产管理公司聘请了冶金、煤炭、化工、机械、金融等行业的专家，成立了中国金融资产管理公司业内第一个专家咨询委员会。因此，目前资产管理公司就要注意人才的培养和引进，为向投资银行转变做好人才储备。
目前，所出现的问题，是资产管理公司制度性的缺陷，天黑以后，不知道是否还有明天，怎么可能不出问题。不能因为出现了这些问题，就扼杀资产管理公司的未来。资产管理公司的发展前景需要尽快明确，只有这样，才有利于资产管理公司的健康成长。

⑻ 如何使用财务数据分析固定资产的使用和管理状况

固定资产的日常使用、管理和维护，重要的需要从两方面着手。

1. 损耗及贴补费用。根据设备情况，以及其报废处置、支出的修理费、花费的大修理费，来确定资产使用是否合规，是否存在不合理利用或者管理不当；

2. 正常使用情况下的空置机会成本。通过全符合使用设备，确定其产能，然后根据日常财务数据，查看其使用率，并研究改进和设备间的协调方案。