经济情报预报制造技术

本发明专利技术提供在预报指标分数时交易数据的使用，诸如预测市场形势的金融指标。这些预报可以更好地使个人和实体为低迷经济形势做准备。比较引擎可以被配置为通过将交易数据的至少一个子集的金融变量和交易数据的日期与某一日期的指标的指标分数相比较，以确定所述交易数据表示的交易的至少一部分与指标分数的相关性。选择引擎可以被配置为选择一部分交易，该部分交易比其它交易与所述指标更加相关。可以通过所选择的交易来预报指标分数。可以从一个或多个物理文档中提取其它交易数据，诸如发票、报表和／或商业票据。

【技术实现步骤摘要】

本公开的方面涉及使用金融交易数据来预报趋势。更加具体来说，本公开的方面 涉及预报指标分数的趋势。
技术介绍
目前，存在一些试图监控地区(诸如美国)经济形势的指标。例如，密歇根大学汇 编的消费者情绪指标以及美国经济咨商会(conference Board)汇编的消费者信心指标，试 图指示市场会被哪里引领。这两个指标都是基于这些地区的调查在那里，消费者声称他们 相信在接下来的几个月中经济将改善还是恶化。在提供了对经济压力的主观测量的同时， 其受到一些诸如经济恐慌和/或过度兴奋之类的情绪的影响。当前，没有办法确定提供主观输入的每个个人都具有相同的信息，或者是否具有 准确的信息。而且，若干指示还说明不是所有的个人都做出与他们在调查中所披露的动作 一致的动作。这里已经有一些例子，其中上述指标不与经济形势相关。例如，股票价格可能 上涨而同时指标显示非常弱的消费者情绪。而且，若干指标，例如金融指标，可能具有短期和长期趋势。数十年的研究尚未提 供对预报这些指标的指标分数的趋势的客观测量。指标的预报可以是从若干原因上看有好 处的，包括使得个人或实体能够为经济低迷做准备。
技术实现思路
下面给出简要概括，以便提供对本公开一些方面的基本理解。概括不是对本公开 的详尽回顾。它既不意在确定本公开的关键点或要素，也不意在描绘本公开的范围。下面 的概括仅以简化形式提出本公开的一些概念，作为下面说明书的前序。在本专利技术的一个方面，方法可以用来预报指标的指标分数。在一个实施例中，可以 对交易数据进行量化。交易数据可以包括与交易相关的日期以及身份变量。在一个实施例 中，身份变量可以标识所述交易中涉及的实体。而在另一个实施例中，身份变量可以标识经 济成份，所述实体被分类到该经济成份中或者该经济成份与所述实体的货物和服务相关。 在一个实施例中，可以根据金融变量来执行交易数据的量化。在一个实施例中，金融变量可 以包括交易量，而在另一个实施例中，可以包括交易的货币金额或其它因素。根据一个示例性方法，处理交易数据的一个子集。在一个实施例中，装置可以包括 比较引擎，该比较引擎被配置为处理所述交易数据的至少一个子集。在一个实施例中，比较 引擎可以将交易数据的金融变量和交易数据的日期与某一日期的指标的指标分数相比较， 以确定所述交易数据表示的交易的至少一部分与指标分数的相关性(correlation)。在一个实施例中，选择一部分交易，该部分交易比第二部分与所述指标更加相关。 这些方法可以由选择引擎来进行。可以通过与指标最相关的一部分交易来计算指标分数。 在一个实施例中，可以由预报引擎来进行预报，该预报引擎被配置为预报某一日期的指标 的指标分数。可以从一个或多个物理文档中提取附加的交易数据。所提取的交易数据可以被转 化为与来自电子交易的交易数据基本上类似的形式。这些物理文档可以包括，例如发票、报 表和/或商业票据。更多方法可以实施为标识经济成份内在预定义时期内具有预定义数量的交易的 实体。在一个实施例中，如果涉及特定实体的交易不具有预定义的交易数量，则这些交易不 被例如比较引擎处理。而其它方法确定交易的货币金额是否低于预定数值。在一个实施例 中，如果货币金额低于阈值，则可以不使用该交易数据来确定所述交易数据表示的交易的 至少一部分与指标分数之间的相关性。附图说明通过举例来说明本公开并且本公开不局限于附图中，附图中相似的参考标记表示 相似的元素，附图中图1示出可以在其中实施本专利技术的各个方面的适合的操作环境的例子；图2示出依照本专利技术一个方面的交易计算机的简化图；图3A和3B示出依照本专利技术的一个实施例的示例性方法的流程图；图4示出依照本专利技术的一个实施例的示例性方法的流程图；图5是示出根据本专利技术的一个实施例的示例性预报的图；图6是示出根据本专利技术的一个实施例的另一示例性预报的图。具体实施例方式依照本公开的各个方面，示出用于生成交易金融报表(statement)和指标的系统 和方法。诸如银行之类的金融机构可以采用消费者交易数据来协助信贷(credit)决策和/或产品供应。图1示出可以在其中实施本公开的各个方面的适合的操作环境的例子。计算机 102、104、106可以位于各个位置，诸如位置101、103和105。位置可以是在诸如银行130这 样的金融机构内部或外部。计算机102、104、106可以是建在各种内部和外部网络上的交易 计算机或终端。计算机102、104、106可以包括许多用户的交易信息。这些交易数据可以包 括信用卡交易和借记卡交易、电子账单支付交易以及活期存款账户交易。本领域技术人员 将认识到，可以包括其它计算机，并且下面在示意性实施例中所述的内容并非意在对本发 明的范围进行限制。而且，交易数据还可以包括能在本专利技术的各个实施例中使用的各种其 它类型的用户交易数据。图1还示出了计算机102、104和106，它们可以连接到通信网络，诸如通信网络 120。通信网络120可以表示1)局域网(LAN) ；2)简单的点对点网络(诸如直接的调制解 调器对调制解调器连接)；和/或3)广域网(WAN)，包括因特网和其它基于商业的网络服务。计算机102、104和106可以以本领域熟知的方式经由通信网络120互相通信或者 与诸如银行130这样的金融机构通信。存在各种熟知协议中任意一种，诸如TCP/IP、以太 网、FTP、HTTP、Bluetooth 、Wi-Fi、超宽带(UWB)、低功率射频(LPRF)、射频识别(RFID)、 红外通信、IrDA、第三代(3G)蜂窝数据通信、全球移动通信系统(GSM)以及其它无线通信网络等等，可以用作通信协议。通信网络120可以直接连接到诸如银行130这样的金融机构。 在另一实施例中，通信网络120可以在连接到银行130之前连接到第二网络或者网络系列 140。图2示出依照本专利技术一个方面的计算机的简化图。计算机可以包括存储器(108、 112 和 116)，处理器(210、212 禾口 214)、显示器(204、206 禾口 208)，以及通信接口 (232,234 和236)。处理器210、212和214可以运行存储器108、112、116中存在的计算机可执行指 令，以使得例如计算机102、104和106可以经由网络或网络120和/或140发送信息到银 行130和从银行130接收信息。银行130可以利用包括服务器231的基础设施，服务器231 具有诸如存储器158、处理器160、显示器248和通信接口 250的组件。计算机102、104和 106中的每个以及服务器231的存储器都可以包括非易失性存储器和/或易失性存储器。图3示出依照本专利技术的实施例，计算一个或多个子分数的示例性方法的流程图， 该子分数可以用于指标的形成。在步骤302处，可以检索与个人、实体或经济成份相关的交 易数据。交易数据可以位于一个或多个计算机可读介质，诸如存储器108、112和116，存储 介质可以位于多个内部和/或外部系统内。事实上，作为步骤302的部分而检索的至少一 部分交易数据所处位置远离其它交易数据。示例性交易数据可以包括检查账户交易、电子 账单支付交易和/或信用卡/借记卡交易。尽管通过步骤302示出了交易数据的检索，但 是从本公开中受益的本领域技术人员将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种通过具有处理器和存储器的系统预报趋势的计算机实现方法，该方法包括：将存储在存储器中的交易数据量化，交易数据包括日期和身份变量，身份变量是从下列项组成的组中选择的：实体、经济成份及其组合，其中，根据从下列项组成的组中选择的金融变量来对所述交易数据量化：交易量、交易的货币金额及其组合；通过比较引擎处理所述交易数据的至少一个子集，所述比较引擎被配置为将交易数据的至少一个子集的金融变量和交易数据的日期与某一日期的指标的指标分数相比较，以确定所述交易数据表示的交易的至少一部分与该指标分数的相关性；通过选择引擎选择一部分交易，该部分交易比第二部分与所述指标更加相关；以及通过预报引擎预报未来某一日期的指标的指标分数。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：库尔特纽曼，戈什德巴希斯，戴维乔亚，蒂姆本德尔，马克克雷恩，阿伦莱，
申请(专利权)人：美国银行公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]