企業財務大數據預測投資對收益水平和風險程度的變革和影響

張鈺霜

【摘要】大數據的爆炸式增長，考驗著現代企業的對于數據的處理和分析能力。然而，如何從大數據中發掘出正真有價值的信息則是一個巨大的挑戰。對于企業來說，在大數據時代用大數據預測投資收益水平和風險程度，是一個挑戰，也是一個機遇。如何掌握數據，擁有風險定價能力成為了贏得競爭優勢的關鍵。

【關鍵詞】大數據 預測投資 收益 風險

一、大數據時代

（一）大數據

“大數據是著么產生的？”這是人們想到的第一個問題。互聯網是大數據產生的重要媒介，數據經過移動互聯網的催化而爆炸，這使得整個社會進入了大數據時代。這個時代，人們對大數據的挖掘深化了信心技術的應用，也由此產生了新業務，接著也就顛覆了舊的產業格局，相繼引發了產業變革。這其中，投資也受到了巨大的沖擊。

“數據”這個詞出現在很早之前，然而，如今被稱之為“大數據”，關鍵在于它的“大”字上。大數據究竟有多大？我們用一組數據來告訴大家，一天之內，互聯網產生的文字信息可以印滿500億份報紙；一天內發出的音頻、視頻也是過去總和的好幾百倍。據統計，從大數據到來到現在，產生的數據量是過去400年的2倍。

（二）數據的價值

從計算機被發明開始到互聯網被普及計算，從數字到數據，這不僅僅只是一個量的變化，更是一個質的飛躍。現在的社會已經是由信息構建而成的，信息也就成了一種新型的要素，如何有效利用這種要素，將會帶來巨大的財富。

大數據時代帶來的是一場又一場的變革，因為想從這龐大的數據中得到有價值的信息企業必須從一個全新的視角重新審視數據戰略，必須得到更強的決策力、洞察發現力和數據分析能力。

（三）大數據的特征

業界通常用4個V（Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數據的特征。

數據量大（Volume）

這是第一個特征，也是最主要的特征，數據量大。

數據類型繁多（Variety）

這是第二個特征，數據類型繁，這主要是由于數據的來源廣、數據種類繁多和格式日益變多，以前所限定的格式化早已被沖破。

價值密度低（Value）

這是第三個特征，這個特征主要由于第一特征數據量巨大的影響，隨著海量數據的涌入傳統數據源的局限被打破，如何從海量的數據中提取有價值的信息成為了一個待解決的難題。

速度快（Velocity）

數據處理速度快對于人類來說，即是新的挑戰，也是機遇。

（四）大數據面臨的問題

數據來源是面臨的第一個問題，數據來自各個不同的地方，并且每個地方的對于數據的判斷依據也不同，進來的數據量又非常大，結構形式也多樣，又具有實時性，數據采集和整合的難度也被這些雜亂的來源增大了很多。

數據的分析處理是大數據時代的關鍵，但也是最大的問題。數據的分析過程會產生巨大的價值，但是它同時也帶來了挑戰。首先，分析大數據帶來了巨大價值的同時也帶來了更多的數據噪音和雜物。在進行數據清理等處理工作是必須更加的謹慎，因為清理過程中，清理程度太大，會把有用的信息清理掉，清理程度太小，則會留下很多不要的信息，不能達到預計的效果，因此在質和量之間需要進行平衡。

二、企業投資

（一）投資收益和風險

投資具有收益性和風險性，這是所有人都知道并且明白的事情。所有投資者進行投資時，最理想的目標就是取得最大投資收益的同時取得最小投資的風險，但這種情況卻不可能出現，這是因為客觀性的存在，風險和收益時相對的，當風險上升時，收益也會隨之上升；當然，當風險下降時，收益也會隨之下降，這是必然的結果。

投資者進行投資的目的很簡單，必然是為了獲得利潤，但是在實際情況下投資者實際獲得的收益是非常小的，一般都會低于投資者所預期的收益，有些投資根本沒有收益，甚至會讓投資者賠個體無完膚。在股票中，我們就能很好的看出風險的存在。投資者買入的股票開始跌，并且下跌的比買入時的價格更低，那么投資者必然會心急的賣出股票，但這個時候投資者已經損失了，這就會造成投資的損失。

但在專業投資者眼里，像上述所說的買出時的股票價格比買入時股票價格低并不是風險的全部。在他們看來，風險也包括那些買入時股票價格高于賣出時股票價格的情況。我們再以股票為例，假如一個股票的價格走勢在不斷的爬升，并且比預期的價格高，在這種情況下如果賣出了股票，從表面上看，實際收益比預期收益高，對于多數投資者來說這就是收益，但對于專家來說，在這種情況下賣出股票，就算是失去了這次可以獲得收益更多的機會。因此，對于賣方來說，這也是一種風險。

投資中的收益水平和風險程度，是指投資的實際發生的收益和風險與預測中收益和風險的差別有多少，這個差別可能是高，也可能是低。

例如在股票投資市場上，如果有一只預測要的上升的股票，并且上升的程度可能會很高，那么可以確定這只股票的價格肯定不會低，而在此時，投資者會考慮買入這個股票，但若投資者買了這個股票，而這時股票卻開始下滑，投資者必然會賠個血本無歸。同樣的，如果一只預期下跌的股票，并且跌得很嚴重，這時候股票的價格也已經不高了，那么此時投資者若賣出股票，一旦股票上漲，也會損失慘重。這就是股票的高風險高收益的特征。

當然，做投資，就要做好面對風險的準備，相對的，想要取得預期高的收益，那么就要面對大風險也是在所難免的。我們可以從債券和股票這兩個投資方式來進行對比，股票投資的風險比債券投資的風險大，股票會漲回跌，而且幅度也有大有小，非常難確定，有時甚至會上漲50%、60%也是非常常見的，而債券就很難出現幅度那么大的漲幅。

（二）大數據對投資的影響

隨著大數據對整個社會甚至是人類社會發展方式的顛覆，投資行業在未來也將由大數據所主導，大數據將成為投資收益和風險的關鍵性因素。投資者甚至可以根據大數據的技術來更準確地預測投資的收益水平和風險程度，以此來為自己創造更大的價值。如今，大數據時代才剛開始，一切都處于初級階段，大數據的價值也還沒有被正真的挖掘，留給我們的是一個未被完全探索的無窮無盡的信息空間和它所帶來的價值。

（三）新投資分析與傳統投資分析的區別

目前而言，人們對大數據的看法仍停留在統計數據分析的層面上。因此，人們很難區分如今在大數據影響下的新投資分析和傳統投資分析的區別。新投資分析與傳統的的投資分析在數據分析上就有不同。而從數據規模上看，傳統數據一般為TB，而大數據的規模則是TB的100倍、1000倍。從分析方式看，以前的投資分析以批處理為主，而大數據則支持流式分析。

（四）大數據給投資收益和風險帶來的變革

如何規避投資風險、提高投資收益率，這是投資行業一直在解決的問題。我們可以從歷史數據中得到一些信息，從2006年一直到今天以來，A股市場的變現有好有壞。變現的最好的是2007年市場平均的收益率在100%以上，表現最差的比如說2008年，市場下跌了68%，2011年下跌了19%。如果把歷史數據中超越市場30%的股票拿出來，這些股票數量有多也有少。但不管是在股票收益好的2007年還是股票收益差的2008年，能夠超越市場30%的股票平均收益仍然很多。所以，如果能找到這些變現相對較好的股票，就可以有效的降低投資風險，提高收益率。

但關鍵問題在于如何找到這些好的股票。股票是由人形成，所以我們不僅僅要分析企業的經營數據，更要分析人的行為，要了解整個市場的參與者對這些股票的成交量、價格、交易數據以及公司相關報告的反應，然而，這些反應往往只能通過現在的大數據才能進行。從微觀上來講，股票的走勢我們沒有辦法去預測，然而，大數據可以幫助我們提高股票未來走勢的準確率，這將是根本性的改變，并將會產生巨大的影響。

在這個時代，我們的優勢是數據量的急速攀升，但伴隨而來的問題也就是如何從海量數據中得到想要的有價值的數據，這個問題成為了重中之重。如何快速采集收納數據、分析數據、再從海量數據中得到有價值的信息已經成為現在研究的新方向。

三、案例分析

（一）數據分析

以下是某公司三年里的財務數據以及一年中三個公司的比較數據。

以上表中的四個數據進行分析可知，A公司的短期償債能力是比較弱的，而C公司在短期償債能力上就會相對較強一些。并且B公司的現金流量比率波動比較大，主要是由于其經營現金流量起伏較大。

通過以上表中的數據，可以知道A公司的周轉率并不理想，A公司的盈利能力沒有完全從資產中發揮出來，A公司應該加強其產業管理的水平，從而提高盈利能力。

A公司這幾年的銷量增長超過了30%，增長十分穩定，波動也比較小，是典型的高成長型的企業。我們可以從銷售市場的比較入手，在2015年，我國的市場的增長率高達25.56%，A公司的銷售增長率卻達到59.2%，遠遠高于市場的銷售增長率。從A公司的凈資產收益率和主營業務毛利率來看，也是非常高的。

（二）存在的問題和解決對策

A公司從與自身和其他同類公司的對比分析數據中可以看出，A公司的短期償債能力比較差，即使在同類公司中也是很差的，但是長期償債率在下降，說明企業償還債務的能力在提高，而且這幾年的長期資產負債率處于最適宜的0.4-0.6水平之間。即使償債能力在上升，但存在的問題還是很多，A公司的周轉率就不理想，這反應出A公司的資產管理能力水平低下。

企業管理層必須深刻認識周轉率的重要性，它不僅影響企業的短期償債能力，也是整個企業管理的重要內容。存貨周轉速度決定著存貨的周轉、占有和流動性，這也是企業短期償債能力下降的主要原因。企業應該加大力度與產業的管理方面，盡可能的提高銷售額，減少庫存，使周轉率提高，從而提高盈利能力。

參考文獻

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