基于大數據背景下金融市場風險度量方法探討

李美葉 陳松

摘要：當前，金融市場在大數據時代的影響下，變化日新月異，這對于金融風險的防范提出了更高的要求，在本篇文章中，我們就大數據條件下金融市場風險度量方法展開了探討，分析了當前市場風險度量方法的缺陷，并對今后的發展前景加以了展望。

關鍵詞：金融；大數據；金融市場風險度量

一般情況下，我們提到的大數據其實是比較而言的，和小數據對比，不是只是專指數據數量的龐大。正確的理解應該是，大數據比小數據所涵蓋的類別更廣泛，它涵蓋了結構性數據與非結構性數據，這就與小數據特指的二維結構性數據有所差異。當前大數據時代正逐步走進，這給互聯網金融行業帶來了極大的推動力，讓金融變量數據從數量、本質都較之前有了極大的轉變，讓數據信息在運用中發生了本質上的轉變，推動了金融風險管理手段的改變與度量手段的改善。

一、大數據背景下金融市場風險度量方法

（一）大數據下結構突變面板單位根檢驗

因為沒有足夠的數據支撐，在過去所進行的研究試驗中，只是選擇運用單類度量模型探究的手段。隨著當前大數據技術持續發展，創造了有利條件，讓多模型度量轉換和銜接變得可實現。因為在金融市場中，一般都會存在時變因素，所以金融數據存在的結構突變同樣為金融風險測度工作中很關鍵的因素，突變能夠為金融風險測度帶來關鍵性的訊息源頭。大數據處理了金融數據間橫向和縱向兩者的關聯，能夠讓之前不少麻煩的檢測與預估手段更為明了，讓針對面板數據的探索工作有更為明確的推動，給金融風險的測度經確性帶來更有力的支撐。

（二）結合 Copula 金融市場風險度量方法

Cop-ula理論用于金融風險測度的理論關鍵在于Copula函數的選取，有很多國內外學者從不同角度、應用不同類型的連接函數，測度了多元風險的相依性，得出了一些有益的結論。但是也有學者在研究中發現，由于計算技術和數據規模與質量的影響，有些結果還不盡完善。隨著互聯網、云計算等科學技術的發展，基于大數據Copula 函數的測度金融風險的方法逐步進入到了當前的研究和實踐中。

二、大數據背景下金融市場風險度量方法研究中存在的問題

大數據條件下的金融市場風險的度量方法，是在傳統的 VAR 度量方法基礎上，結合大數據的 4V 特點，借助計算機技術的發展，逐步建立起來的。雖然在某些方面取得了一定的成果，但是通過上面的梳理和歸納，可以看出還有很多問題急需解決。

（一）在大數據環境下，金融市場風險度量還不夠成熟，依然屬于剛剛開始的程度，缺少全面的理論支撐。

（二）在時間的不斷推動下，模型可能出存在衰弱減退的情況，之前運用很好的數據關系可能會不再存在，這種情況之前就曾出現在傳統金融模型中過。

（三）大數據環境中，針對投資組合風險理論的探索依然停留在較為表面的程度。

（四）當前，動態風險度量理論依然停留在理論摸索階段，針對當前金融市場所涉及到的數據訊息，依然無法切實的整合理論加以模型檢測和風險度量，沒有實例分析作為支撐。

（五）現在的研究工作，依然單純的運用了大數據中龐大的數據體系這一特征，大數據本身的許多特性依然還未被充分運用。

（六）即時龐大的數據庫涵蓋了諸多的資訊，因為資訊時效性的特點，在進行金融風險管理的時候，依然無法最大化的運用訊息所蘊含的重要信息。

以上這幾個問題不僅需要針對現在已存在的風險度量手段加以推行，或許得更多的探索金融風險度量的新手段。

三、大數據背景下金融風險度量方法展望

對于金融風險的管理，屬于系統化的整體，所以對風險測度手段的探索應該在這個系統的范圍內實施，而不應該單獨進行。在實際的工作過程中，針對金融風險加以度量的時候，投資組合中投資占比呈現出持續變動與改善的狀態，在今后，要更為充分的顧慮到動態組合的形式，從而獲取最佳組合，之后在開展風險度量工作。

任何事物都有兩面性，科技也不例外，例如核能，它的出現可以為人們帶來福音，同時也潛藏著核泄漏的危害。大數據的出現，也難逃這一定律。它不僅能夠在很大程度上給人們創造便捷，并且也導致數據信息安全等需要規避的風險。現在，科技正在迅速的改變著我們的生活，網絡、大數據、智能化等呈現出爆炸式的增長姿態，這在一定程度上給金融行業的進步帶來極大的推動力，但是不可避免的，也給當前的相關理論造成了很大挑戰。基于這一點，金融風險管理工作的工作應該有更加嚴格的把控。當前，已經存在的度量手段沒辦法適宜網絡金融的進步需要，互聯網金融風險管理與風險測度手段的研究變得尤為迫切。

針對大數據所涉及到的理論，對其有了更加深層次的探討，所以大數據思維愈發的深入到金融風險管理工作的每個環節。在大數據環境中，在對金融風險度量函數加以估計的時候，可把半參數估計手段和非參數估價手段加以融合，給模型的可實現性創造出更有保障的因素。

四、結束語

綜上所述，隨著大數據時代的到來，金融風險測定方法的探索工作有了比以往更多的機遇，再加上數據的完整和充足，對于金融風險測度準確性有了更為嚴格的判定標準，諸多因素的影響讓金融風險測度手段的探究呈現出動態、實時的特征，這有利于實現對金融風險高效監督管控，給政策設定人帶來有力的參照，也給金融行業的穩步發展帶來很大的支撐。

參考文獻：

[1]趙金劍.基于大數據金融云平臺的信用風險預測方法研究[D].長安大學，2017.

[2]大數據在金融信用體系建設中的探索和實踐[N].貴陽日報，2016-11-04（004）.