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中国式管理会计体系变革：从数据要素到数据资产目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目的与方法 (4)二、中国式管理会计体系现状分析 (5)2.1 数据要素在管理会计中的应用 (7)2.2 当前数据要素管理存在的问题 (8)三、数据资产概念及其重要性 (9)3.1 数据资产的定义与特征 (11)3.2 数据资产在企业价值创造中的作用 (12)3.3 数据资产管理的挑战与机遇 (14)四、中国式管理会计体系变革路径 (15)4.1 建立数据治理机制 (16)4.2 提升数据质量与价值 (17)4.3 创新数据应用模式 (19)五、数据要素与数据资产转化策略 (20)5.1 数据标准化与整合 (21)5.2 数据资产估值与风险管理 (23)5.3 数据驱动的决策机制 (24)六、案例分析 (25)6.1 企业数据资产管理的成功经验 (27)6.2 改革中的挑战与应对策略 (28)七、政策建议与未来展望 (29)7.1 政策引导与支持措施 (30)7.2 未来发展趋势与研究方向 (32)八、结论 (33)8.1 主要研究发现与贡献 (34)8.2 实践意义与推广价值 (35)一、内容描述数据要素与数据资产的概念界定：在传统管理会计体系中，数据要素主要是指企业在生产、经营活动中所产生的各种信息资源。
而在新的体系中，数据资产的概念得到了进一步的拓展，不仅包括传统的数据要素，还包括数据的价值创造能力、数据的应用潜力以及数据的潜在价值等。
数据要素与数据资产的关系：在新的管理体系中，数据要素与数据资产之间存在着密切的关系。
数据资产是企业核心竞争力的重要来源，而数据要素则是实现数据资产价值的关键环节。
企业需要重视数据要素的管理，将其转化为有价值的数据资产。
数据要素与数据资产的管理方法：为了实现从数据要素到数据资产的转变，企业需要采用新的管理方法。
这包括加强对数据的收集、整理、分析和应用，提高数据的准确性、完整性和实时性；建立数据驱动的决策机制，将数据分析结果应用于企业的生产经营活动；加强数据的保密和安全措施，防止数据泄露和滥用。
数据资产管理解决方案目录一、内容概览 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 目的与范围 (3)二、数据资产管理概述 (4)2.1 数据资产的定义 (5)2.2 数据资产管理的目标 (6)2.3 数据资产管理的重要性 (7)三、数据资产管理解决方案架构 (9)3.1 总体架构 (10)3.2 关键组件 (11)四、数据资产梳理与分类 (13)4.1 数据资产梳理 (13)4.2 数据资产分类 (15)五、数据资产存储与备份 (17)5.1 存储技术选择 (19)5.2 数据备份策略 (21)5.3 数据恢复能力 (23)六、数据资产安全管理 (24)6.1 数据访问控制 (25)6.2 数据加密 (26)6.3 数据泄露防护 (27)七、数据资产分析与挖掘 (29)7.1 数据分析工具 (30)7.2 数据挖掘方法 (31)7.3 数据价值发现 (32)八、数据资产管理流程优化 (34)8.1 数据资产管理制度 (34)8.3 流程优化效果评估 (37)九、案例分析 (39)9.1 行业背景与挑战 (40)9.2 解决方案实施过程 (42)9.3 实施效果与收益 (43)十、总结与展望 (44)10.1 解决方案总结 (45)10.2 发展趋势与展望 (46)一、内容概览本解决方案旨在为企业提供全面、高效的数据资产管理服务，帮助企业实现数据的有效治理、安全存储、高效利用和价值创造。
方案涵盖数据资产管理的全过程，包括数据采集、清洗、整合、存储、分析、可视化以及应用等多个环节。
通过引入先进的数据管理技术和工具，结合企业实际情况，我们为企业打造定制化的数据资产管理解决方案，帮助企业在数据驱动的业务决策中取得优势。
我们将提供专业的数据资产管理咨询服务，协助企业建立完善的数据管理体系，培养专业的数据管理人员，确保数据资产的持续增值。
我们的目标是帮助企业实现数据价值的最大化，提升企业的核心竞争力。
1.1 背景与意义随着信息技术的飞速发展，数据已经成为了企业和社会的重要资产。
《地理流空间分析》阅读记录目录一、内容综述 (3)1.1 地理流空间分析的重要性 (4)1.2 本书的研究目的和意义 (5)二、基础知识 (6)2.1 地理流空间概念 (7)2.1.1 流空间的定义 (9)2.1.2 流空间与地理学的关系 (10)2.2 流空间分析的基本理论 (11)2.2.1 空间分析理论 (12)2.2.2 流空间分析的理论框架 (13)三、流空间分析的方法与技术 (14)3.1 数据收集与处理 (15)3.1.1 数据来源 (17)3.2 量化分析方法 (20)3.2.1 空间自相关分析 (22)3.2.2 空间聚类分析 (23)3.3 可视化技术 (24)3.3.1 地图可视化 (25)3.3.2 动态可视化技术 (26)四、流空间分析的应用实践 (27)4.1 城市规划与应用 (29)4.1.1 城市空间结构分析 (30)4.1.2 城市交通流分析 (31)4.2 物流与运输应用 (32)4.2.1 物流网络优化 (34)4.2.2 运输路径规划 (35)4.3 生态环境保护应用 (36)4.3.2 环境影响评估 (39)五、存在的问题与展望 (40)5.1 当前存在的问题与挑战 (42)5.1.1 数据获取与处理难度 (43)5.1.2 分析方法的局限性 (44)5.2 发展趋势与展望 (45)5.2.1 多元数据融合分析 (46)5.2.2 智能算法的应用 (48)六、总结与心得体会 (49)6.1 本书内容总结 (51)6.2 阅读本书的收获与启示 (52)一、内容综述《地理流空间分析》一书为我们提供了一个全新的视角，以更深入地理解我们居住的这个世界的复杂性和多样性。
在这篇阅读记录中，我将概述书中的主要内容，并重点关注那些对于理解和应用地理流空间分析至关重要的概念。
作者详细介绍了地理流空间分析的基本原理和理论框架，包括空间动力学、空间结构分析和空间分类等方面。
这些概念是理解地理流空间分析的基础，它们帮助我们揭示了空间现象的动态性和复杂性。
大数据分析师在金融行业的角色与职责随着信息时代的到来，大数据成为了各行各业的热门话题。
在金融行业中，大数据分析师的角色日益重要。
本文将探讨大数据分析师在金融行业中的角色与职责，以及其对金融业务的重要性。
一、大数据分析师的角色大数据分析师在金融行业中扮演着重要的角色，他们通过收集、整理和分析大量的数据，帮助金融机构做出战略决策和业务优化。
以下是大数据分析师的几个主要角色：1. 数据收集和处理：大数据分析师负责收集金融机构内部和外部的大量数据，如客户交易数据、市场行情数据等。
他们使用各种数据处理工具和技术，对数据进行清洗、整理和归档，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析和挖掘：大数据分析师通过运用统计学、数学模型和机器学习算法，对海量数据进行分析和挖掘。
他们通过数据的关联、趋势和模式的发现，为金融决策提供科学依据和预测。
例如，他们可以通过分析客户的交易数据，发现潜在的交易风险或机会。
3. 业务优化和策略制定：基于对数据的深度分析，大数据分析师能够为金融机构提供各种业务优化建议和战略指导。
他们可以识别出业务流程中的瓶颈和问题，并提出改进措施以提升效率和盈利能力。
同时，他们也能够根据市场趋势和客户需求，为金融机构制定更具竞争力的战略和产品方案。
二、大数据分析师的职责除了以上的角色，大数据分析师还承担着一系列重要的职责。
以下是大数据分析师常见的职责：1. 数据需求分析：大数据分析师需要与金融业务部门紧密合作，了解他们的数据需求和业务目标。
他们需要收集相关信息，并与业务部门一起讨论和确定数据分析的重点和目标。
2. 数据模型设计和开发：大数据分析师需要根据数据需求和分析目标，设计和开发相应的数据模型和算法。
他们需要使用各种数据分析工具和编程语言，如Python和R等，进行数据建模和算法开发。
3. 数据报告和可视化：大数据分析师需要将复杂的分析结果转化为易于理解和传达的报告和可视化图表。
他们需要使用数据可视化工具和技术，如Tableau和Power BI等，将数据结果以图形化方式呈现，以帮助管理层和业务部门更好地理解数据分析结果。
大数据时代下金融业的发展方向趋势及应对策略随着大数据技术的发展和应用，金融业正面临着很多新的机遇和挑战。
在大数据时代下，金融业的发展方向趋势主要体现在以下几个方面：1. 数据化运营：大数据技术可以帮助金融机构更好地理解客户需求，优化产品设计和运营策略。
通过收集和分析大量的金融数据，金融机构可以更准确地把握市场趋势，提升市场竞争力。
2. 风险控制：金融业面临着复杂的风险挑战，如信用风险、市场风险和操作风险等。
大数据技术可以帮助金融机构更好地预测和识别潜在的风险，并采取相应的风险管理措施，减少风险带来的损失。
3. 个性化服务：大数据技术的应用可以为金融机构提供更精细化的客户画像，帮助金融机构为客户提供个性化的产品和服务。
个性化的金融产品和服务可以提高客户的满意度和忠诚度，增强金融机构的竞争优势。
4. 金融科技创新：大数据技术为金融科技创新提供了强大的支持。
随着人工智能和区块链技术的不断发展，金融机构可以基于大数据技术构建智能化的金融系统，提供更高效、安全和便捷的金融服务。
1. 加强数据管理能力：金融机构需要加强对数据的收集、存储、处理和分析能力，建设健全的数据管理体系。
金融机构还需要制定相关的数据安全和隐私保护政策，保护客户数据的安全和合法性。
2. 提升数据分析能力：金融机构需要培养和引进具有数据分析和挖掘能力的人才，建设专业的数据分析团队。
金融机构还可以与大数据技术公司合作，共同开展数据分析和应用项目，提升数据分析能力。
3. 推动数字化转型：金融机构需要推动数字化转型，加强信息技术基础设施建设，提升数字化服务能力。
金融机构可以利用互联网和移动技术，提供在线金融服务，扩大金融服务的渠道和覆盖面。
4. 加强合规管理：大数据时代下金融业面临着更多的法律和监管挑战。
金融机构需要加强对相关法律和监管规定的了解和遵守，确保自身的经营行为合法合规。
金融机构还需要与监管机构合作，共同推进金融科技的创新和发展。
大数据时代下金融业的发展方向趋势主要包括数据化运营、风险控制、个性化服务和金融科技创新。
大成动态量化配置策略
大成动态量化配置策略是一种投资策略，通过运用数量化的方法，对投资组合进行动态调整，以实现风险和收益的平衡。
该策略的核心思想是通过对市场走势进行定量分析，不断调整股票和债券等资产的比例，以适应市场的变化。
大成动态量化配置策略的具体操作步骤包括：
1.确定投资目标：明确投资组合的目标，例如追求稳健的收益或追求较高的回报率。
2.数据采集：收集市场相关的数据，包括股票价格、成交量、债券收益率等。
3.数据分析：运用统计分析、机器学习等技术，对收集的数据进行分析，以预测市场走势。
4.构建投资组合：根据预测结果，动态调整投资组合中的资产比例，以实现最优的投资效果。
5.监控和调整：定期对投资组合进行监控和调整，以保持其与市场走势的适应性。
大成动态量化配置策略的优势在于，它能够快速适应市场的变化，有效降低风险并提高收益。
同时，该策略还具有
可重复性和可量化性，能够通过历史数据对策略的有效性进行验证。
然而，该策略也存在一定的局限性，例如过度依赖数据和模型的有效性，以及难以处理市场的不确定性和异常情况。
大成动态量化配置策略是一种有效的投资策略，适用于不同的市场环境和投资目标。
然而，投资者在选择该策略时需要注意其潜在的风险和局限性，并寻求专业的投资建议和风险管理工具。
基金定投市场前景分析概述基金定投是一种长期投资策略，在当前的投资市场上越来越受到投资者的关注。
本文将对基金定投市场的前景进行分析。
市场需求随着社会的发展，人们对财富管理和投资规划的需求越来越高。
基金作为一种理财工具，提供了专业的基金管理团队来管理投资者的资金。
基金定投具有周期性和分散投资的特点，在投资者进行长期资产配置和财富增值规划时具有重要意义。
市场发展趋势1.投资者观念变化：越来越多的投资者意识到长期投资的重要性，并开始接受基金定投作为一种有效的投资策略。
2.金融科技发展：金融科技的快速发展为基金定投市场提供了更加便捷的投资渠道和操作工具，吸引了更多的投资者参与。
3.基金公司推广：越来越多的基金公司意识到基金定投市场的潜力，积极开展基金定投推广活动，提高投资者的认知度和参与度。
市场竞争分析1.客户方面：越来越多的投资者意识到基金定投的益处，市场潜力巨大。
然而，投资者也在面临各种复杂的投资选择，基金公司需要通过产品创新和服务优化来吸引和保留客户。
2.产品方面：基金公司之间产品同质化现象严重，基金定投产品的区分度不高。
基金公司应通过不同类型的基金定投产品和组合来满足不同投资者的需求，提高市场占有率。
3.渠道方面：金融科技的发展为基金定投市场提供了更多便捷的渠道选择，基金公司需要通过与电商平台、银行等合作拓宽销售渠道，增加市场份额。
市场风险分析1.市场风险：投资市场的波动性和不确定性是基金定投市场面临的主要风险。
投资者应对市场的波动保持坚定的投资策略，选择长期具备潜力的优质基金。
2.政策风险：金融监管政策和税收政策的变动可能对基金定投市场产生影响。
投资者和基金公司需密切关注相关政策变化，并进行相应的调整和应对。
市场前景展望基于对基金定投市场需求、发展趋势、竞争分析和风险分析的综合考虑，我们可以预测基金定投市场的前景如下： 1. 市场规模扩大：随着投资者对长期投资策略的认可和接受度提高，基金定投市场的规模将进一步扩大。
浙江省2024年基金从业：战术性资产配置试题一、单项选择题（共25题，每题2分，每题的备选项中，只有1个事最符合题意）1、基金销售监管的公允原则是指__。
A．基金市场具有充分的透亮度，实现市场信息公开化B．基金市场上不存在卑视，全部参与基金活动的当事人具有同等的权利C．对监管对象赐予公正的待遇D．依法履行监管职权2、____负责组织和监督基金的上市交易，并对上市交易基金的信息披露进行监督。
A：中国证券监督管理委员会B：中国证券业协会C：证券交易所D：证券登记结算公司3、下列不属于基金管理公司内部限制机制的是____A：风险限制制度B：员工自律C：公司总经理及其领导的监察稽核部对各部门和各项业务的监督限制D：董事会领导下的审计委员会和监督员的检查、监督、限制和指导4、关于货币市场基金开放日收益公告和节假日收益公告的说法，正确的是__。
A．开放申购、赎回后法定节假日的收益公告，应于节假日结束后的第一个自然日披露B．开放日的收益公告，应在当日进行披露C．开放日的收益公告需披露开放日每万份基金净收益、7日年化收益率及月度平均收益率D．开放申购、赎回后法定节假日的收益公告需披露节假日期间每万份基金净收益、节假日最终一日的7日年化收益率，以及节假日后首个开放日的每万份基金净收益和7日年化收益率5、关于媒体和宣扬手册的应用，下列论述正确的有__。
A．宣扬手册可作为一种广告资料运用于销售过程中B．当市场出现较大波动时，刚好利用媒体的影响力可以削减非理性行为的发生C．新基金发行前，对公司形象的宣扬和对新产品的介绍是客户服务不行缺少的部分D．通过媒体可以定期或不定期地向投资者传达专业信息和传输正确的投资理念6、基金销售机构制定《投资人权益须知》，内容至少应当包括__。
A．基金销售机构供应的服务内容和收费方式B．投资人办理基金业务流程C．《证券投资基金法》规定的基金销售机构的权利D．基金分类、评级等的基本学问以及投资风险提示7、指数型基金中，导致跟踪偏离度产生的因素不包括__。
111624第37期大成基金：博弈中市场仍将震荡海内外经济持续低迷，为拉动经济增长各国政府接连出招，大成基金表示，市场处于一个基本面和政策面博弈的过程，在拐点不明确的情况下，市场难以摆脱震荡的走势，受投资项目拉动的行业则将有所表现。
大成基金表示，虽然国内维稳预期及海外量化宽松政策为阶段性反弹营造氛围，但原有经济模式不会因稳投资政策而迅速逆转，稳增长也不等于经济的拐点。
发改委紧急批复项目，累计投资总额达到万亿级别，但和上次四万亿直接投资拉动有较大区别，难以从根本上改变市场的格局，中长线仍难言乐观。
因此大成基金仍将本次反弹行情看做是一次阶段性行情，认为操作上仍保持谨慎的态度。
尽管超跌反弹可能仍将持续，但在经济下行预期下，指数难有大的空间。
后续需要关注国内“稳增长”政策持续推出的累积效应。
申万菱信基金：估值新低投资时点或来临受益于发改委批复的过万亿轨道交通项目的利好，9月10、11日，坐等一年多冷板凳的基建板块引领A 股反弹，水泥建材、基建等板块多只个股涨停。
申万菱信基金认为，作为A 股反弹的导火索，发改委的项目批复保证了A 股上涨的力度，并让悲观情绪有所放松，同时对未来政策放松预期产生希望。
不过，由于政府换届的临近，预计政策放松力度将有所保留。
展望后市，反弹将围绕政策放松力度展开，短期将以震荡上升态势为主。
一旦持续反弹，其脉络或将按照先周期股、再到成长股、最后到消费股的路径前进。
具体投资上，申万菱信基金认为，从估值回归的角度来看，当前上证指数PE 约为11倍，创历史新低，向上波动的概率较大。
因此，当前A 股处于估值底部区域时，是较好的投资时点；从行业选择上来看，可关注业绩向好的上市公司进行投资，这些公司均存在于需求相对稳定、库存压力较小的行业；同时，关注未来政策红利释放带来的机会。
农银汇理基金：经济或阶段性见底农银汇理基金在其最新一期的投研观点中表示，9月以来，市场在发改委大幅释放基建获批项目和释放偏暖信号的预期刺激之下，上证综指从低点反弹累积涨幅数个百分点，周末公布的宏观数据也显示地产新开工有触底的可能性；未来还是要看中上游产品价格，如果价格企稳并且后续地产新开工数据未创新低，那么市场将逐步形成经济阶段性见底的预期，这个过程还需要继续等待验证。
大数据造就反弹先锋，大成基金发力大类资产配置
前三季新基金先锋榜·大成基金Wind数据显示，截至9月22日，在可统计的11只互联网+大数据基金中，今年来收益最好的大成360互联网+大数据累计收益率达到22.4%，大幅跑赢市场，而同期，沪深300指数下跌11.79%，创业板指更是大跌20.1%
不依靠基金经理主观决策，基于互联网+大数据构造的基金产品正显示出其独有的卓越性。
统计显示，今年4月1日至9月22日期间，7只大数据基金的累计收益率超过10%。
快速把握市场情绪、灵活转换风格的这些大数据基金，似乎也更能把握住市场的反弹机会。
尽管投资存在着诸多不确定性，但毋庸置疑的一点是，通过对资产配置的正确的管理能有效降低风险，并达成事先确定好的投资目标。
随着公募FOF指引正式的出台，利用基金中基金进行资产配置也成为现实。
显然，对致力于领跑大类资产配置的公募基金来说，提供了一个引领行业、实现自我跨越的契机。
360互联网+大数据选股的魔力
互联网+大数据基金产品风行，并有一些大中型基金公司试水。
截至9月22日，在可统计的11只互联网+大数据基金中，今年来收益最好的大成360互联网+大数据（002236）累计收益率达到22.4%，大幅跑赢市场，而同期，沪深300指数下跌11.79%，创业板指更是大跌20.1%。
我们了解到该基金跟踪的标的指数360互联网+大数据指数利用大数据精选股票，能快速把握市场情绪，在此基础上，投资风格可转换灵活，也便于基金经理快速地调仓换股。
值得一提的是，360互联网+大数据指数的一大亮点是具有“高弹性”，今年3月1日至9月8日期间，创业板指与沪深300分别反弹18.26%和16.06%，而360互联网+大数据反弹幅度则高达57.59%。
统计显示，剔除74只新股，上述期间上涨幅度超过57.59%的个股有349只，占到所有上市公司的比例是11.9%。
不过，我们也发现，基金季报披露的今年二季度末的前十大重仓股中，大成360互联网+大数据基金第一位至第十位股票持仓占净值比0.98%-1.21%之间，并没有特别偏重于哪只个股。
“360互联网+大数据指数选股的基本情况是，首先360金融获取海量用户的上网行为；然后经过文本挖掘和语义分析得出用户对股票的情绪，从而更快更准确地把握大众的情绪；最后综合财务因子、市场因子和大数据因子，选取总分最高的100只股票，并等权重分配。
”大成互联网+大数据基金经理夏高表示。
无疑，海量数据有助于更快、更准、更有效地反映投资者情绪。
“该指数定位良好准确，利用海量数据、多因子构造投资组合、调仓迅速，有助于把握市场的投资机会。
”大成基金经理夏高进一步指出。
统计进一步显示，截至9月23日，今年来新成立的1036只基金中大成360互联网+大数据复权单位净值增长率为22%，排名第七，在所有可统计的11只大数据基金中排第一位。
目前公募基金行业的大数据产品热度不减，有市场人士坦言，大数据产品最后的趋势就是深耕细作，在大数据基础上做主动管理、加强，衍生出一系列的产品，把数据源及大数据产品品牌化运作。
因此，各个公司大数据产品系列到最后可能拼的是量化团队综合能力。
据悉，大成基金量化投资团队在多年的研究和实践中积累了众多有效的量化投资策略和经验，将传统的量化策略和大数据投资方法有机结合，进一步提高了策略的有效性和投资业绩。
“大成基金本着‘平等、参与、分享与合作’的互联网精神发展具有普世价值的互联网金融业务，在传统公募基金的模式下创新开发互联网+大数据+人工智能的产品，致力于改变中国投资者尤其是散户们的投资体验。
”大成基金副总经理温智敏表示。
大成领跑大类资产配置
大成基金量化投资团队不仅在大数据方面发力，还在FOF、商品期货、海外投资、量化投资等进行全方位布局。
“资产荒”盛行，基金配置大类资产也呈现困局，但公募基金的业态，却有可能因为FOF的出现而发生改变。
9月23日，证监会宣布正式发布并实施《公开募集证券投资基金运作指引第2号——基金中基金指引》，《指引》显示应当FOF基金将80%以上的基金资产投资于其他公开募集的基金份额，公募FOF呼之欲出。
FOF本质就是一个大类资产基金的投资组合，简而言之，基金经理要对组合中各类资产的配置进行比例分配以达到效果最优。
海外FOF也已经从优选投资高手，过渡到了以资产配置为主。
不论基金以何种方式参与股市、债券、商品类抑或是另类资产投资，当中的每一个资产类别对资产组合整体的风险贡献度是不一样的。
鉴于此，基金公司开始将“风险管理”作为配置框架中的核心要素。
“做大类资产配置就是要构建一个定量分析与定性分析相结合的风险管理框架。
其中包括对投资组合整体风险承受能力的‘风险预算’、结合市场政策面进行的‘宏观研判’、基于每一类资产风险收益特征的‘资产评估’，最后将所有指标放入到资产配置大模型当中，计算每种资产类别的最优配置比例。
”
大成基金数量与指数投资部总监黎新平表示，基金公司可在预设的风险框架内进行组合式投资。
“把好的进攻性的资产和好的防御性资产组合在一起，在经济增长比较稳定、市场流动性良好的情况下，会增加一些进攻性相对较强的权益类资产；在市场风险增大之时，对整个资产配置进行调整，加大债券类资产配置。
这一模型的配置比例也是根据市场环境和宏观经济条件的变化而定，要看每一大类资产在宏观环境下表现的情况进行配置比例调整，整体是一个动态的过程。
”大成基金黎新平说。
他解释道，首先可对大类资产配置形成一套系统，把各类投资的评价信息放在一个系统性的流程里面进行评价；其次，要在人员的配备上实现不同资产类别的全覆盖，包括完善对股票、债券、量化、境外投资及商品类等投研团队的组建。
据悉，大成基金是业内较早成立期货投资部的公募基金管理公司之一，目的是为了更好地实现产品全覆盖。
此外，大成基金目前还致力于成为公募行业大类资产配置的领跑者。
具体的投研部门将对细分的资产类别进行辅助管理，包括宏观基本面的分析，也包括定量的仓位比例分析，未来FOF的运作就将在大类资产配置的大框架下进行。
