金融及證券領域中統計學的實踐

岳龍飛

摘 要 最近幾年，在經濟發展的帶動下，我國的金融及證券市場日漸繁榮，充分體現了市場經濟環境下金融證券行業的良好發展狀況。而統計學及相關理論的持續完善，為金融證券市場的長遠穩定發展提供了助力。本文從統計學的內涵出發，對其在金融及證券領域中的實踐應用進行了分析和討論。

關鍵詞 金融 證券 統計學 實踐

一、前言

信息化背景下，金融市場和證券市場的信息化程度不斷提高，基本可以將之看作是一種特殊的信息市場，社會資金的流動始終處于信息的引導之下。面對這種情況，將統計學應用到金融及證券領域，可以顯著提升數據信息處理的效率，實現信息的合理應用，對于金融證券市場的穩定發展意義重大。

二、統計學的內涵

統計學，是指通過對數據的收集、整理、分析和描述，從中推測事物的本質，對其未來發展狀況進行科學預測。在統計學中，涉及數學及其他相關學科的知識，應用范圍十分廣泛，基本覆蓋了社會科學與自然科學的所有領域。統計學包括一般統計和經濟統計兩大類，涉及的基本理論包括概率極限理論、樹形概率、隨機網絡、Banach空間概率、空間分值總體極限以及因果關系與統計推斷等。統計學中共存在四種測量方法，即等比尺度、等距尺度、名目尺度和順序尺度。

在統計學應用中，需要關注的核心問題之一，是如何依照樣本來探求關于總體的真實情況，如何從總體中提取樣本，提升樣本的代表性和典型性，對于統計結果的準確性影響巨大。如果在對元素進行抽取時，不會改變總體中的元素成分，則觀測到的數值屬于相互獨立的隨機變量，與總體中元素的分布一致，也是最能代表總體的樣本，而這樣的簡單隨機樣本的提取工程被稱為簡單隨機取樣。除簡單隨機取樣外，統計學中的取樣方法還包括單純隨機取樣法、分區隨機取樣法、分層取樣法和系統取樣法，需要統計人員根據實際需求來選擇恰當的取樣方法，保證統計的準確性和有效性。[1]

三、統計學在金融領域中的應用

（一）在金融研究中的應用

在新的市場環境下，我國的金融市場得到了繁榮發展，金融體制改革的持續推進，使得統計學在金融研究中得到了廣泛的應用。結合相關研究實踐，將統計學方法應用到金融研究中，能夠發揮出非常積極的作用。例如，針對我國最近幾年通貨緊縮的原因以及發展趨勢、人民幣匯率的波動引發物價上漲，以財政政策與貨幣政策刺激下的經濟增長原理，運用VAR模型、ECM模型以及非平穩時間計量經濟模型等方法進行深入的分析和研究，驗證了政府宏觀經濟政策的合理性和有效性；針對微觀層面上的金融態勢、金融政策的運行趨勢、股指期貨的實際走勢，運用廣義矩估計、GJR、交叉自相關模型等進行了實證分析；針對金融風險管理、金融腐敗指數分析等需求，通過對金融危機預警系統樣本的合理選擇，對預警指標和預警期的合理確定，運用理論與實際相結合的方法，為金融監管機制的構建和完善提供了指導。運用統計學方法對金融市場的發展態勢進行了預測分析，能夠幫助相關部門制定下一步的應對策略。[2]

（二）在風險管控中的應用

科學的統計方法能夠有效提升管理的效率以及預測的精準度，而結合馬柯威茨組合理論等統計學理論，以及對投資損失概率分布的分析總結，判斷可能收益和預期收益的偏離程度，能夠得到分散化投資以規避風險的策略。通過合理的樣本選取，能夠實現股票指數的合理創設，將之作為知名金融市場走勢的風向標，引導投資者合理投資，規避風險。另外，結合人工神經網絡，可以在沒有任何限制參數的建模假定下，運用數據對模型的參數和結構進行明確，并以此完成對股票、期權定價、匯率等的金融預測。

（三）數據挖掘技術的應用

數據挖掘是一種統計學方法，主要是通過對存放在信息庫中的海量數據進行分析，從中發現并提取有價值信息的過程。在實際應用中，數據挖掘的流程包括數據取樣、數據探索、數據調整、模型化以及評價，常見的數據挖掘分析方法包括聚類分析、關聯分析、分類分析、序列模式分析等，其能夠為銀行、保險公司等金融機構的風險管理、信用等級評定、服務分析、技術分析等提供可靠的數據信息支持，確保各項工作的順利開展。數據挖掘技術在金融證券領域的應用集中體現在兩個方面：一是客戶關系處理，可以針對金融市場的交易數據進行匯總分析，自動生成相關行為數據，對客戶歷史數據進行保存，在細致分類的基礎上，更好地了解每一個客戶的實際貢獻與潛在貢獻，從而吸引更多具有相關需求的客戶，擴大客戶群；二是大數據分析、信息化背景下，大數據不再稀奇，無論是金融市場還是證券市場，其本身所產生的數據量都是極其龐雜的，想要迅速剔除無關數據和錯誤數據，找出有價值的信息，就需要用到數據挖掘技術，避免出現主觀臆斷的情況。[3]

四、統計學在證券領域中的應用

信息技術的飛速發展，使得證券市場的信息呈現出高度集約化的特點，其中不僅包括證券市場的信息，也包括上市公司及經濟、非經濟等方面的信息。在信息的引導下，社會資金逐步流向各個實體部門，也在無形中實現了對于市場資源的優化配置。從證券市場的角度來看，必須高度關注風險管理，風險類型及大小的確定、風險的預防和控制，始終是人們關注的重點。考慮到質變是由量變轉化而來，就證券市場而言，數量直接關系著市場發展的穩定性，加強量化研究是金融管理的核心所在，統計學因此得到了應用和普及。

在投資行為中，無論是直覺判斷還是主觀觀念，都存在著過于隨意的問題，與現代投資決策之間的差異顯著。因此，在進行投資和管理活動時，應該通過定量研究市場價格的方式，對數量依附存在的客觀關系進行分析和探討，運用相應的統計工具，分析不同因素對投資的影響程度。具體來講，統計學在證券領域的應用主要體現在四個方面：一是結構研究。需要關注的內容包括：其一，同類證券之間是否存在聯動關系；其二，單一證券在市場中如何實現相互影響；其三，市場指數的設計是否合理；其四，利率變動、國民經濟發展以及證券市場等的關聯程度。二是政策評價。對預警和控制市場系統的風險進行合理分析，研究不同組合投資的實際效果。三是理論檢驗。主要是分析證券的價格是否體現了全部的信息，通過實證檢驗的方式來評估金融市場的有效性，同時需要分析不同技術指標的適用情況，做好優化處理，對相應的周期效應進行對比分析。四是證券期貨價值預測。通過分析即將發行證券的上市價格，對其進行合理定位，明確金融衍生證券期貨的具體價格，預測證券期貨價格的走勢，確保投資決策的科學性。[4]

五、結語

信息化時代背景下，統計學在金融及證券領域得到了廣泛的應用，統計與金融之間也逐步建立起了密不可分的聯系。伴隨著金融證券市場的發展，有關部門應該重視統計方法和統計手段的創新，為社會經濟的穩定發展提供良好的保障。

（作者單位為美國加州大學戴維斯分校）

參考文獻

[1] 肖青春.淺談統計學在金融及證券領域的應用[J].中國經貿，2015（20）：286.

[2] 陶予涵.證券投資實踐中的統計分析[J].金融經濟月刊，2014（11）：123-125.

[3] 劉斌，沈憶.淺析統計學在證券期貨市場中的應用[J].財經界（學術版），2013 （11）：30.

[4] 郭佳楠.統計學在證券投資中的應用研究[J].商，2016（6）：202.endprint