基于“大數據”時代的人民銀行經濟預測和金融統計分析

【摘 要】 信息技術時代要求人民銀行提升“大數據”預測分析能力，予以國家制定經濟策略重要參考。文本針對基于“大數據”時代的人民銀行經濟預測與金融統計，分析其現狀以及基本條件，參照國內外學界研究成果以及西方銀行成功經驗，并予以基于“大數據”時代的人民銀行關于經濟預測和金融統計相關建議。旨在為基于大數據的人民銀行經濟預測及金融統計提供參考。

【關鍵詞】 經濟預測 金融統計 大數據

前 言

大數據是指當下社會快速發展背景下的相關數據、版結構數據以及非結構數據等要素的統稱[1]。數據在當下經濟學發展中具備重要作用，而銀行基于“大數據”進行金融統計與經濟預測，有利于提高銀行預測經濟風險能力，實現智能化管理能力以及提高規避風險能力[2]。人民銀行構建“大數據”，可增強經濟預測統計的前瞻性、強化宏觀調控智能化、優化信息服務與及時掌握跟蹤金融風險等優勢。由此，基于“大數據”時代下，分析人民銀行構建“大數據”進行經濟預測和金融統計有重要意義。

1.基于“大數據”時代的人民銀行經濟預測和金融統計的現狀

隨著“大數據”時代的到來，西方國外銀行已經建立了大規模的數據庫，且取得令人矚目的成果。定向算法文本分析（DATA）和XBRL分析框架為西方銀行對“大數據”文本分析的主要方式[3]。國內銀行也隨之進行“大數據”的構建，在構建過程中其主要的限制因素包括：第一，數據的采集以及挖掘技術相對落后；第二，數據整理缺乏標準化；第三，數據利用缺乏非結構化。加之國內數據技術發展相對落后，則導致人民銀行在構建“大數據”時遇到較多的困難阻礙。

2.基于“大數據”時代的人民銀行經濟預測和金融統計的條件

2.1金融業綜合統計監測體系層面。經過多年的努力，人民銀行以及構建金融業綜合統計監測體系，主要包括金融市場統計監測、信貸收支統計監測、貨幣供應量統計監測、對外金融統計監測以及企業商品價格指數、景氣調查指數、資金流量等體系。金融業綜合統計監測體系的構建，可促進經濟發展方式的轉變，提高相關貨幣政策的靈活性與針對性，優化銀行宏觀銀行調控服務。

2.2大規模的人民銀行數據庫層面。人民銀行已經構建大規模數據庫。例如，2013年時，人民銀行的金融新穎信息技術數據收錄就已經高達8.4億自然人，收錄1919.3萬戶企業和組織的信息。人民銀行的大規模數據庫可為“大數據”的建造奠定良好的基礎。

2.3人民銀行數據產生與傳輸層面。人民銀行主要負責編制全國銀行或其他金融機構的數據統計，并按照國家規定予以公布，數據量大，數據繁雜，在數據產生與傳輸過程中往往存在較多的問題。然而近年來，人民銀行各類信息系統功能逐漸完善，保證數據收集具備及時性與真實性，且應用流傳速度明顯提升，標志著人民銀行信息系統進入新階段。

3.基于“大數據”時代的人民銀行經濟預測和金融統計的建議

3.1根據人民銀行的特點構建數據庫。人民銀行在構建“大數據”時，需按照“大數據”要求并根據自身特點規劃戰略，構建數據庫。一方面，科學規劃“大數據”工作，形成數據管理管理、數據應用以及數據推廣原則。明確“大數據”發展工作重點，以數據分析技術為核心的戰略。另一方面，結合自身組織管理結構，結合分支組織結構特點，建立以總行為中心，分支組織結構為外補充的數據庫。采用“云計算”“霧計算”等技術保證數據可的安全性，從而建立全面、整體、科學、反應速度快的數據庫。

3.2建立人民銀行大數據的共享平臺。為實現構建“大數據”，還需建立證券、保險以及銀行等金融機構的監管機構，并完善統計局、電商、電信等數據公司合作機制。人民銀行以信息化為基礎，科學應用信息技術收集或挖掘數據，成立具備自身特色的系統性強、標準化高的自己的“大數據”平臺，讓“大數據”平臺為監管機制與金融業的發展提供更好的信息服務。此外為實現內外數據整合分析，還需創立金融數字地圖平臺。

3.3合理借鑒西方發達國家央行經驗。西方發到國家的銀行具備豐富“大數據”經驗，例如，歐洲央行（ECB）在2014年中就已經應用了DATA新的計算方式與統計分析手段；日本央行從2003年開展XBRL分析框架實驗，應用XBRL分析框架可發現報告中的問題，減輕數據檢驗負擔等；英國央行通過“大數據”快速判斷勞動市場趨勢以及房地產趨勢；而加拿大則利用“大數據”掌握并跟蹤經濟的宏觀變化。由此，人民銀行可通過合理借鑒發達國家的“大數據”經驗進行經濟預測與金融統計。

3.4積極探索并完善大數據應用體系。內外部網絡作為人民銀行數據主要來源，因此需結合自身宏觀審慎管理職責需求不斷探索數據的應用價值，也可采用DATA預測銀行等金融業的運營情況。適當根據金融改革等需求，分析處理不同數據之間的關系，在構建“大數據”過程中不斷完善決策模型。此外，為提升處理數據、分析數據能力，需引進或培養“大數據”人才，重視培養金融、數學建模以及計算機等綜合技能，從根本上提高人民銀行的關于數據的分析、處理質量；從而形成有效的大數據應用體系。

結 語

括而言之，基于“大數據”時代下的市場呈現出諸多新特征，包括金融市場。通過分析數據，可以預測金融市場中未來的經濟狀況，推動銀行改革發展。人民銀行在“大數據”時代下發展，需對目前自身對“大數據”的應用現狀、基本條件以及限制因素等實際情況，并根據西方銀行“數據化”成功經驗，結合自身特點與發展戰略合理進行構建“大數據”平臺、完善應用體系以及構建共享數據庫等，以致促進自身在“大數據”時代下的持續發展。

【參考文獻】

[1] 徐國祥，李波.大數據、云計算背景下的統計改革與創新[J].中國統計，2016，32（06）：04-07.

[2] 黃善芬.大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計[J].環渤海經濟瞭望，2017，12 （30）：53-54.

[3] 唐宏飛.“大數據”時代人民銀行經濟預測和金融統計研究[J].上海金融，2016， 30（02）：85-89.

作者簡介：王海榮，女，煙臺銀行股份有限公司，山東鄄城縣人，1972年8月9日出生，大學本科學歷，經濟師