基于“大數據”時代人民銀行經濟預測和金融統計研究

高宇

【摘 要】人民銀行的產生與傳輸數據的速度非常快，數據來源也非常全面，非常適合使用“大數據”進行金融數據的分析和預測，從而為我國金融政策的制定提供數據參考。基于此，本文顯示分析了“大數據”構建的必要性，然后給出了構建“大數據”的對策，人民銀行需要根據“大數據”時代的需求，構建符合自身特點的數據庫、數據共享平臺以及數據分析預測模型，這樣才能在經濟預測以及金融統計工作中充分發揮出“大數據”的作用。

【關鍵詞】“大數據”；經濟預測；金融統計

前言：

“大數據”時代具有海量、多樣以及迅速的特點，能夠深度挖掘數據的價值，在海量的數據中為用戶提供有價值的數據。隨著我國信息化的發展，人民銀行也要隨著“大數據”時代發展的腳步，構建并挖掘“大數據”，使用“大數據”進行經濟預測以及金融統計，提高其前瞻性、準確性以及科學性。

一、人民銀行經濟預測和金融統計建立“大數據”的必要性

第一，“大數據”能夠提高人民銀行經濟預測以及金融統計的前瞻性，隨著信息化的不斷發展，人民銀行內部的各項系統都進行了更新換代，信息的處理模式從傳統的人工處理轉變成智能處理，業務數據的采集從人工采集轉變成“大數據”的數據采集模式，“大數據”中的新興技術使人民銀行在進行經濟預測以及金融統計時，數據更加科學和準確。

第二，“大數據”能夠提高人民銀行經濟宏觀調控的智能化，在應用“大數據”之后，人民銀行能夠將結構化以及非結構化的數據進行分類以及清洗，實現人民銀行數據采集的自動化，“大數據”還能進行社會經濟運行狀況的分析以及評價，從而實時掌握我國經濟金融市場的變化，以此來智能化進行經濟的宏觀調控。

第三，“大數據”能夠為我國金融政策的制定提供數據參考。“大數據”的應用使人民銀行的數據處理以及交換更加集中，真正實現了經濟和金融數據的共享，這就使得人民銀行成為我國政府部門以及企業等多個單位數據共享的樞紐。進一步在人民銀行中應用“大數據”，能夠為我國進行金融政策的制定以及實施提供強大的數據支持。

第四，“大數據”能夠使人民銀行預測并控制金融風險。“大數據”可以對人民銀行大量的業務數據進行挖掘，并因此構建人民銀行的監管模型，對人民銀行應用的調控手段進行規范管理，動態跟蹤并檢測資金流，一旦資金流出現異常，人民銀行能夠通過“大數據”及時發現，從而有效控制金融風險[1]。

二、“大數據”進行人民銀行經濟預測和金融統計的對策

（一）滿足“大數據”時代的要求

首先，人民銀行需要在總行層次上設立專門用來進行“大數據”研究的部門，進行數據管理決策以及內部協調工作，制定與“大數據”相關的工作計劃，確保人民銀行的“大數據”能夠有效管理、應用以及推廣；然后，找到“大數據”的發展重點，根據該重點進行“大數據”產業的布局以及發展措施，不斷創新和改進“大數據”采集、存儲、分析以及整合的工具和技術，這樣才能更好地進行“大數據”的獲取、管理以及分析；其次，將“大數據”分析技術作為核心，進行網頁搜索技術、可視化技術、知識庫技術以及移動互聯網等技術的研究，為人民銀行對金融的調控提供強大的技術支持；最后，構建人民銀行的云端數據安全框架，該框架主要包括數據訪問、數據傳輸、數據銷毀以及數據存儲等多個環節，另外，還要確保“大數據”的隱私安全，提高人民銀行的安全防范能力，加強對人民銀行信息的保護，避免相關信息受到篡改、竊取或者損壞。

（二）構建符合人民銀行特點的數據庫

基于“大數據”的相關理論知識，構建將人民銀行總行作為中心、各個分支銀行作為補充的數據庫，數據庫系統的架構主要包括以下三個部分：經濟金融數據庫、預測和分析體系以及預測和分析模型庫，該系統能夠應用統計學的相關理論知識以及統計方法，將人民銀行的經濟金融活動進行分類與量化，并進行經濟活動相關數據的采集、整合與分析，以此來找到人民銀行經濟活動的規律，為人民銀行進行經濟預測以及金融統計提供數據參考。

該數據庫呈現出分布形式，由總行進行統一規劃管理，要求上下各級協調一致，同步推進。在同一級別內，數據庫的業務數據由管理中西統一進行分發，非業務數據按照級別逐一上傳，在數據的傳輸過程中，需要依靠人民銀行內網應用的“云計算”技術，提高數據的傳輸以及分析能力。另外，還要在數據庫的管理中應用“霧計算”技術，該技術能夠有效辨別、控制濫用或者竊取數據的行為，從而保護人民銀行數據庫中的敏感數據。

（三）構建人民銀行數據共享平臺

首先，人民銀行需要加強和電信、電商與互聯網平臺企業以及證券與保險等監管機構的合作，通過和官方數據聯盟的合作共同厚繭“大數據”的共享機制，改變傳統的金融統計模式，使用新型的多方合作金融統計模式，在這種新型模式中，線上和線下能夠有效結合、互聯網數據與傳統的統計數據能夠有效結合、定期數據與實時數據能夠有效結合，從而減少數據采集的時間，提高人民銀行金融統計的效率和質量。

然后，人民銀行需要構建自身的“大數據”平臺以及金融數字地圖平臺。其中，“大數據”平臺能夠為金融行業的監管與發展提供最基本的網絡支持以及相關的信息服務；數字地圖平臺需要依靠GIS技術、LBS技術以及數據倉庫等多種技術，這種可視化的數字地圖能夠為銀行以及金融機構提供信息分析等多種服務。

（四）構造人民銀行的“大數據”預測模型

金融統計信息不僅會對貨架宏觀經濟調控以及科學決策中起到關鍵性作用，更會影響到人民銀行的金融服務、貨幣政策制定以及金融監管等多個方面。基于“大數據”時代，人民銀行的金融統計工作也有所拓展，包含金融預警、信息披露、金融預測、報表編輯以及統計分析等多方面的內容。這就要求人民銀行向發達國家學習，借鑒其經驗，改進現有的金融統計工具、擴大金融統計的范圍、提高數據的質量。在此基礎上，構造“大數據”預測模型，通過“大數據”技術的應用，進行數據的采集和整合，從而找出數據中的關鍵性指標，根據預測模型分析并預測出未來一段時間內經濟金融的變化趨勢，從而提高人民銀行的經濟預測能力，制定出更加符合經濟發展趨勢的貨幣政策[2]。

三、結論

綜上所述，“大數據”時代的到來，為人民銀行進行經濟預測以及金融統計工作提供了便利。分析可得，通過本文的分析可知，人民銀行需要充分利用“大數據”時代的新興技術，實現金融數據的共享，構建預測分析模型，及時了解金融市場的變化，為人民銀行進行金融的宏觀調控以及相應政策的制定提供參考依據。希望本文的研究能夠為我國經濟發展做出一定的貢獻。

【參考文獻】

[1]鄭志云.對金融機構稅費獎補優惠不使用人民銀行金融統計數據值得關注[J].金融經濟，2016（14）：153-154.

[2]欒惠德.人民銀行分支機構經濟預測工作的探索與實踐——以營業管理部為例[J].北京金融評論，2014（01）：79-86.endprint