譯文（字數 4647）：

來源：Andreas P. Nawroth, Joachim Peinke 物理研究所，Carl-von-Ossietzk  奧爾登堡大學，

D - 26111 奧爾登伯格，德國

銀行的金融數據分析

摘要

財務數據隨機分析已經被提出，特別是我們探討如何統計在不同時間 τ 記錄返回的變化。財務數據的時間規模依賴行為可分為兩個區域：第一個時間范圍是被描述為普遍特征的小時間區域（范圍秒）。第二個時間范圍是增加了幾分鐘的可以被描述為隨機馬爾可夫規模的級聯過程的中期時間范圍。相應的 Fokker - Planck 方程可以從特定的數據提取，并提供了一個非平衡熱力學描述的復雜的財務數據。

關鍵詞：銀行；金融市場；隨機過程；Fokker - Planck 方程

銀行需要對儲戶的存款帳戶支付部分利息。他們通過對這些基金的借款，接受的貸款利息。他們的利潤都來源于他們之間的資金利率和借款利率。這可以從許多不同的借款借給許多來源的能力，集中存款創造了資金在銀行體系固有流量。通過管理這種資金流動，銀行產生利潤，充當了中間人支付的利息和利息接收和向客戶提供以信貸風險

外文原文（字符數 14823）：

Banks analysis of financial data

Abstract

A stochastic analysis of financial data is presented. In particular we investigate how the statistics of log returns change with different time delays t. The scale- dependent behaviour of financial data can be divided into two regions. The first time range, the small-timescale region (in the range of seconds) seems to be characterised by universal features. The second time range, the medium-timescale range from several minutes upwards can be characterised by a cascade process, which is given by a stochastic Markov process in the scale τ. A corresponding Fokker–Planck equation can be extracted from given data and provides a non- equilibrium thermodynamical description of the complexity of financial data.

Keywords: Banks; Financial markets; Stochastic processes; Fokker–Planck equation