EBA欧洲银行-Description-of-DPM-formal-model_17页_759kb

报告摘要

文档总结：基于DPM方法的数据点建模

核心内容

本文档描述了**数据点建模（Data Point Modeling, DPM）方法，该方法用于构建财务数据模型，以准确描述在监管报告过程中交换的信息特征。这些模型通常以XBRL分类账（Taxonomy）**的形式表示，遵循特定的规范以确保数据模型的一致性和准确性。

文档的主要目标是定义数据点模型（DP模型）所描述的特征，即元模型（Meta-Model），并使用UML图进行形式化表示。元模型用于描述数据点、维度、指标等核心概念。

主要观点

**数据点建模（DPM）**是一种用于监管报告的财务数据建模方法，强调信息交换的结构化和标准化。
数据模型由XBRL分类账表示，通过元模型定义了数据点的结构和特性。
数据点是事实（Fact）所描述的财务概念，每个事实包含一个值（数值、描述、布尔值等）和一个上下文（Context），用于描述该事实的时间点或时间段。
**公共元素（Public Elements）**是模型中的通用概念，包括指标、维度、成员、表格等，它们具有可读名称、定义和法律引用，并可支持多语言。
指标（Metrics）定义了测量的性质，决定了数据类型和时间类型（瞬时或持续）。
维度（Dimensions）用于限定指标的上下文，成员（Members）是维度的具体值，成员被分组为领域（Domains），分为显式领域和类型领域。
**层级（Hierarchies）**是显式领域成员的组织结构，用于定义子集、展示方式和基本算术关系。
**视角（Perspectives）和维度家族（Families of Dimensions）**用于对维度进行分类和展示，便于管理。
表格（Tables）和轴（Axes）是模型中用于描述监管要求的结构，轴分为预定义轴和开放轴，分别对应固定和可变的数据维度。
**超立方体（Hypercubes）**用于表示表格中实际需要报告的数据点，排除非必要数据点。
**表格组（Table Groups）和模块（Modules）**用于组合多个表格或表格组，以满足复杂的监管模板需求。
**分类账（Taxonomies）和框架（Frameworks）**是模型中用于定义监管要求的更高层次结构，分类账包含法律规范、版本日期和货币周期等属性，而框架则将多个分类账按功能需求分组。
**验证规则（Validation Rules）用于确保报告数据的一致性，包括数据内容验证和数据存在性验证。验证规则通过绑定事实变量（Fact Variables）和过滤器（Filters）**进行定义。