金融學領域內大數據思維研究

吳倩

（廣西大學，廣西南寧 530031）

0 引言

金融領域的發展，依托于信息環境的改善。隨著大數據技術日趨成熟，金融行業也將發生深刻改變。掌握這一變化的內在邏輯，可使金融學研究獲得更多突破，金融監管的有效性也可得到加強。有鑒于此，本次研究將以數據環境為論述核心，分析大數據思維下，金融領域所受到的影響。

1 大數據思維的發展與主要特征

大數據是由美國信息技術專家肯尼斯·庫克耶以及維克托·邁爾-舍恩伯格，聯合提出的互聯網概念。二位專家認為，隨著網絡終端的普及，在互聯網內流動以及在各終端設備中存儲的數據不斷增多，利用傳統的數據提取方式，無法幫助使用者提煉出應用型強的網絡數據。有鑒于此，數據搜索系統應依據5V原則，對網絡數據進行對比，從而提煉出更加符合使用者需求的數據信息。大數據的出現，改變了人類社會的信息傳播方式，任一網絡節點中的數據信息都將被視為已公開的數據，并為收集者帶來經濟層面的收益。有鑒于此，在大數據時代人類的思維方式也逐步發生改變，基于大數據使用路徑構建的新型思維通常被稱為大數據思維。

大數據思維的主要特征可被概括為三個方面。其一，是數據的全樣本采集。5V原則的第一項是Volume，即大量的數據需求。通常情況下，大數據的采集標準應不低于總數據的80-90%。其二，是節點效應。在大數據模型中，中心概念并不明確。節點被視為網絡空間的關鍵構件，因此大數據思維更加關注相關性，而非傳統意義的統一標準。其三，定制思維取代批量生產。大數據是在分析數據差異的基礎上獲得結論，因此大數據結論更加具體。在此環境下，大數據使用者的個性化需求通常可得到滿足，而成本并不增加。總之，大數據時代的數據分析更加全面、有效，使用者的個性化需求可得到最大程度滿足。

2 金融學的發展與主要特征

金融學是在經濟學基礎上建立的獨立領域。該學科的分析模式沿用了新古典經濟學的理論框架，并習慣于從微觀經濟行為著手，提煉出市場中的資源配置機制以及滿足市場均衡的各項條件。金融學自古有之，其與經濟理論的研究方向緊密契合。在早期的學術研究中，金融學更加關注市場配置手段的分析。這一時期的學界認為，金融機構是收集市場閑置資源的主要部門，通過專業知識應用，各部門的生產效率將得到準確判斷，社會資源因此可得到合理配置。由此可見這一時期的經融學將金融機構時為配置社會資源的主體部門。但在多次爆發金融危機后，西方國家在上世紀逐漸完善了金融學理論。其中宏觀監管以及貨幣信用機制，被納入到金融學領域。受此影響，經濟法與行政管理學也成為金融學的組成部分。

當代金融學的主要特征可被概括為三個方面。其一，金融學是以貨幣為計量工具的經濟學分支。經濟學的計量單位較為模糊，產出與“邊際效用”共同構成經濟價值集合。金融學的分析目標則較為明確，證券等投資品都可通過貨幣獲得計量。其二，金融學理論通常來自與經濟學理論。例如，“凱恩斯選美論”與“邊際效用價值論”的微觀邏輯基本相同。“有效市場假說”則以“理性人”假設為前置條件。由此可見，研究金融學需要首先學習經濟學理論。其三，金融學對于數據信息的依賴程度較高。金融學的應用場景中通常會設置電子數據屏幕。通過該屏幕，分析者所需要的相關數據都將得到體現。由此可將，金融學的研究范圍通常會鎖定在已呈現的數據中，而尚未獲得的統計數據，則難以得到金融學研究者的使用。

3 大數據思維對金融學經典理論的影響

3.1 大數據思維可完善“理性人”假設的前置條件

“理性人”是新古典經濟學的基礎理論，也是多種金融學理論的前置條件。該假設認為，市場參與者都具有尋求自身利益最大化的特征。在市場博弈的過程中，獨立的理性人將主動擴大自身收益，通過信息互換，市場中將出現被各方共同接受的公允價值。同時公允價值應被視為集體博弈的結果，因此理性人在我國微觀經濟學的概念中，被定義為市場群體。邊際效應以及二十世紀后多次出現的經濟危機，降低了“理性人”假設的權威性。部分學者認為，“理性人”假設的主要問題存在于前置條件的設置不夠合理。即在信息不對等的市場環境下，公允價值難以體現出公正性。但在大數據系統普及后，市場中的各部門將掌握到近似的數據信息，理性判斷將更為合理。綜合分析，大數據帶來了充分開放的信息平臺，“理性人”假設將因此受到影響，微觀經濟學提倡的“信息完全假設”也可得以實現。

3.2 大數據思維對“隨機漫步理論”的影響

“隨機漫步理論”認為，證券市場交易中的買賣雙方同樣聰明機智，現有價格可基本體現出當前的供需關系，因此股票價格無法依據圖表得到準確預計。“隨機漫步理論”的前置條件，是買賣雙方同樣聰明機智。這一特征與“理性人”相一致。大數據思維的發展，改變了“理性人”假設的前置條件，即“信息完全假設”可得到實現。這一變化，將使證券市場中的買賣雙方依據相同的數據平臺作出決策。受此影響，“隨機漫步理論”提出的買賣雙方同樣聰明機智的假說將得到強化。同時，“隨機漫步理論”的結論，是通過圖表分析無法預估股價變化。但受到大數據思維的影響，數據將成為買賣雙方的共同依據，因此圖表數據的變化將對股票價格產生影響，該結論也將受到挑戰。

3.3 大數據思維對“有效市場假說”的影響

“有效市場假說”是金融學領域最富爭議的理論。該理論認為，在充分開放、透明、具備法治精神的市場環境中，投資者無法利用分析獲得超過平均收益的投資回報，而投資組合的風險將相對減少。針對該理論的爭議點較多，其主要矛盾集中在該理論的前置條件，即過于依賴于“理性人”假設的前置條件是否在股票市場中具有應用價值。在現實環境下，股票市場的參與者難以獲得相同的知識儲備以及對等的信心流量，因此股票市場無法提供公平、有序的競爭環境。其中掌握更多信息的參與者可獲得高于平均水平的利潤，而信息失效的參與者將提供這部分利潤。但大數據思維的出現，將使“有效市場假說”的前置條件得以實現，買賣雙方的判斷將趨于統一，該理論的結論也可被視為普遍現象。

3.4 大數據思維對“行為金融學”影響

“行為金融學”是上世紀70年代末提出的經融理論。該理論認為，股票投資不僅會受到企業價值的影響，也將受到投資人行為、心理變化等因素的干擾。這一理論提供的描述，與股票市場的客觀環境極為近似，因此受到投資人的廣泛關注。但由于心理活動以及投資行為的普遍性難以捕捉，因此“行為金融學”并未構建出經典模型，其對于證券投資的指導價值受到了較大影響。大數據思維出現后，投資者的心理變化將受到類似因素的影響，其投資行為也將得到判斷。例如，依靠大數據系統分析某一上市公司的數據，通常可得到近似的結論。參照這一結論，投資的心理與行為變化將得到準確鋪捉。因此在大數據思維普及后，“行為金融學”的模型構建或可出現突破。

3.5 大數據思維對“凱恩斯選美論”的影響

“凱恩斯選美論”是由著名經濟學家凱恩斯提出的金融學理論，該理論認為，股票選擇與選美比賽的判斷方式接近，二者都依賴于參與者的主觀判斷。因此準確預判其他投資人的行為，是獲得更高收益的關鍵因素。“凱恩斯選美論”將股票市場視為博弈舞臺，投資人需要率先選擇被多數人接受的股票，通過后續投資人的追捧，該股票的價值將得提升，而最后購買該股票的投資人將受到損失。“凱恩斯選美論”將股票市場視為鏈條式的價值轉移體系，而信息判斷則是導致鏈條式供應機制的主要誘因，其中最晚作出信息判斷的投資人將成為鏈條的末端環節。但大數據思維的出現，使得股票市場的信息發布更加透明，投資人的“選美”標準也將趨于相同。受此影響，“凱恩斯選美論”的應用價值將相對降低。

4 大數據思維對金融管理帶來的影響

4.1 大數據思維對股票市場監管的影響

股票市場是金融學研究的重點領域。在我國的股票市場中，信息披露不實、監管手段滯后、投資人維權難等問題，成為了制約該領域發展的主要因素，阿里巴巴等優質企業也紛紛選擇境外上市。隨著大數據思維的發展，這部分問題將得到有效解決。例如，在改進股票市場信息披露不實等問題的過程中，監管部門可利用大數據分析系統，在網絡中收集對應企業的相關數據。當前，互聯網已經成為企業傳播信息的主要工具，因此在網絡中必然留存該企業的財務信息。通過大數據分析系統，這部分數據將得到提煉。通過整合分析所提取數據，上市企業財務報告中披露的信息將得到有效監管。總之，在大數據背景下，監管部門的信息來源渠道更為多元，企業提供的財務數據將獲得準確評估，股票市場的投資環境將進一步優化。

4.2 大數據思維對銀行投資監管的影響

銀行業會對社會資源配置起到關鍵影響。通常情況下，商業銀行會對信貸申請部門開展詳細的調查，從而確定其償付能力。但在現實環境下，信貸投放卻存在諸多風險。例如，企業部門的盈利情況難以預估，私人部門的風險等級難以界定等。針對這一問題商業銀行可利用大數據分析系統，輔助審查信貸申請部門的償還能力，從而使經營風險控制在合理范圍內。在具體工作中，商業銀行首先要建立審計模型，在該模型中信貸申請部門的經營項目、資金存量、整體支出可被設定為主要統計項目。之后，商業銀行可利用大數據分析系統收集有關數據，并結合實地考察填充數據存量。通過此類措施，信貸申請部門的經濟情況將得到準確描述，通過對比收益、支出等環節的數字，商業銀行可對投資項目的安全性作出合理判斷。

4.3 大數據思維對保險行業帶來的影響

保險行業隸屬于金融學范疇，在研究該領域的過程中，研究者應將視角聚焦在保險企業對于社會金融安全的影響。保險企業是社會保障制度的重要組成部分，維護此類企業的正常運轉，會使各類風險與災害得到善后處理。同時保障保險公司的資金安全，會對社會穩定帶來重要影響。保險企業所涉及的資金額度較高，其流入資金主要來自于投保人的繳費以及投資收益，而流出資金主要用于保險理賠與經營性支出。依據大數據思維，保險公司的各項業務都將得到準確統計。例如，對于車險理賠的項目分析，保險公司可借助大數據分析系統，統計出各類理賠項目的發生幾率與常規金額。通過這一方式，車險理賠項目的設計將更為合理，保險公司的穩定性將得到保障，社會金融安全也可獲得維護。

4.4 大數據思維對個人信用的影響

隨著消費市場的發展，居民個人信用受到了更高關注，在部分西方國家，個人信用權已被視為與財產權、選舉權同等的法定權利。但我國規模過于龐大，傳統的個人信用檢測系統僅能在省級轄區內使用，跨省資信評定通常需要耗費較高成本，準確性也難以得到保障。針對這一問題，我國應依托商業銀行的信用體系，構建新型的資信檢測系統，并借助大數據思維整合各類信息，從而使我國的金融管理機制得到優化。例如，我國可依據居民身份證，設立信用賬戶，并將該賬戶的資信評價與各商業銀行聯網。通過這一方式，我國將獲得覆蓋全部民眾的誠信評級。之后，管理部門可利用大數據系統，詳細分析各類賬戶產生的資金流動，若發現失信問題，大數據系統可自動報警。

4.5 大數據思維對網絡金融的影響

互聯網金融具有信息傳播快、物理成本低等優勢，在“互聯網+”的大背景下，互聯網金融企業得到了快速發展。但互聯網金融企業的資金儲備相對較低，違規違法操作也難以得到有效監管，金融違約等問題時有發生。針對這一問題，我國監管部門應借助大數據分析系統，對領域內企業開展更為嚴格的監管，從而使投資人利益得到保障。例如，有關部門可將監管網絡對接稅務部門、公安部門的網絡系統。稅務部門以及公安部門可為其開放部分權限，金融監管部門可通過這部分權限，收集各企業的財務數據。稅務部門掌握了最為全面的企業財務數據，通過分析并披露對應企業的財務數據，投資人的合法權益將得到保護。公安部門收集了企業主要經營者的個人資料，分析這部分資料，有助于監管部門了解該企業的組織結構。

5 結語

大數據思維的發展，將對金融學領域帶來兩方面影響。首先，大數據思維改變了金融市場的信息環境，參與者可獲得對等的數據支持，諸多經典理論都將受到影響。其次，大數據思維提升了數據使用效率，困擾我國金融市場多年的監管難題，將得到有效解決。綜合分析，大數據思維的發展，將使普通投資人收益。