大數(shù)據(jù)時(shí)代金融衍生工具財(cái)務(wù)管理風(fēng)險(xiǎn)分析的文獻(xiàn)綜述

吳健鵬 黃佑軍

(佛山職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 佛山 528137)

大數(shù)據(jù)時(shí)代金融衍生工具財(cái)務(wù)管理風(fēng)險(xiǎn)分析的文獻(xiàn)綜述

吳健鵬 黃佑軍

(佛山職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 佛山 528137)

關(guān)于企業(yè)運(yùn)用金融衍生工具的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理研究非常缺乏。大數(shù)據(jù)分析的方法可以通過(guò)大量的金融產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)挖掘其內(nèi)在規(guī)律，建立預(yù)警模型幫助企業(yè)規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)大數(shù)據(jù)的思維范式，可把這些雜亂無(wú)章的原始數(shù)據(jù)通過(guò)大數(shù)據(jù)的軟件處理后，進(jìn)行技術(shù)量化引入到預(yù)警模型當(dāng)中，這是大數(shù)據(jù)技術(shù)給企業(yè)在進(jìn)行金融衍生工具投融資過(guò)程中做到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的一個(gè)重要應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)；金融衍生工具；財(cái)務(wù)管理；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

一、引言

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理是財(cái)務(wù)管理的一個(gè)重要組成部分，風(fēng)險(xiǎn)管理的目的在于減少現(xiàn)金流的波動(dòng)性。國(guó)外關(guān)于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)證研究已有幾十年，也取得了可觀成果，這主要與國(guó)外的資本市場(chǎng)發(fā)展較早、較為成熟有關(guān)。隨著大數(shù)據(jù)發(fā)展，學(xué)者們嘗試通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法，把其挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律的能力引入到分析企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中，建立分析模型與構(gòu)建金融衍生工具風(fēng)險(xiǎn)管理指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，并取得了一定的研究成果。下面本文主要在三個(gè)方面進(jìn)行綜述研究：第一是衍生工具與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理研究前沿；第二是大數(shù)據(jù)發(fā)展及其應(yīng)用的現(xiàn)狀；第三是大數(shù)據(jù)支撐的企業(yè)財(cái)務(wù)管理分析體系的文獻(xiàn)綜述。

二、衍生工具與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理

企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的需求主要是來(lái)自于匯率、利率及商品價(jià)格的波動(dòng)對(duì)公司未來(lái)現(xiàn)金流的影響而用來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn)的衍生工具的種類可以分為遠(yuǎn)期合約、期貨合約、期權(quán)合約及互換合約四大基本類型。Bodnar，Hayt，Marston(1995，1998)的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，美國(guó)企業(yè)最常用衍生工具來(lái)管理匯率風(fēng)險(xiǎn)，其次為利率風(fēng)險(xiǎn)，再之后是商品價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于運(yùn)用衍生工具管理風(fēng)險(xiǎn)的方式，國(guó)外(包括臺(tái)灣) 不僅研究了所管理風(fēng)險(xiǎn)的類型及其頻率排序，所使用衍生工具的類型及其頻率排序，而且研究了運(yùn)用不同衍生工具對(duì)沖不同特征風(fēng)險(xiǎn)的狀況。顯然，這一研究對(duì)于指導(dǎo)企業(yè)如何運(yùn)用衍生工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管控是極具現(xiàn)實(shí)意義的，但在我們收集到的文獻(xiàn)中，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究(劉翰林，2013)。

關(guān)于運(yùn)用金融衍生工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的方式，國(guó)外開(kāi)展了大量深入的調(diào)查研究，這一研究對(duì)于指導(dǎo)企業(yè)如何運(yùn)用金融衍生工具進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理是極具現(xiàn)實(shí)意義的，但是國(guó)內(nèi)對(duì)于這方面的研究文獻(xiàn)很少。隨著國(guó)內(nèi)衍生品市場(chǎng)的發(fā)展，運(yùn)用衍生工具進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的企業(yè)不斷增加，國(guó)內(nèi)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)金融衍生工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的處理開(kāi)展研究。其研究?jī)?nèi)容包括具有不同特征的企業(yè)傾向于使用何種類型的衍生工具來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn)，如何選擇不同的工具來(lái)管理不同特征的風(fēng)險(xiǎn)，同一工具可用于管理哪些風(fēng)險(xiǎn)，以及同一風(fēng)險(xiǎn)可以采取哪些工具加以管控等等。此外，當(dāng)前的研究更多地集中于匯率風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)以及商品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的管控，對(duì)于衍生工具的運(yùn)用對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)具有什么影響，以及這兩類風(fēng)險(xiǎn)之間存在怎樣的聯(lián)系等缺乏應(yīng)有的研究。

因此，對(duì)企業(yè)而言，企業(yè)對(duì)于金融衍生工具的運(yùn)用還有太多急需解決的問(wèn)題需要通過(guò)更深入的研究來(lái)揭開(kāi)：如何探索金融衍生工具與公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)系？在投資金融衍生品進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的過(guò)程中存在什么危害性問(wèn)題？能否建立一個(gè)有效的財(cái)務(wù)管理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系和制度予以保障？這些問(wèn)題的研究非常缺乏。

三、大數(shù)據(jù)發(fā)展及其應(yīng)用的現(xiàn)狀

繼物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算之后，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)前信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)最受關(guān)注的概念之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越多的行為在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生，這直接導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)中人類行為相關(guān)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，人類在不知不覺(jué)中已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代。聯(lián)合國(guó)在2012年發(fā)布的大數(shù)據(jù)白皮書中指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將會(huì)對(duì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響。為此，世界各國(guó)都在此領(lǐng)域投入大量人力物力來(lái)支持“大數(shù)據(jù)”相關(guān)研究和應(yīng)用。

維基百科上給出的大數(shù)據(jù)定義是：數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具獲取、管理、處理、整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策，達(dá)成更積極目的的信息。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是符合4V特征的數(shù)據(jù)集，即海量的數(shù)據(jù)規(guī)模(Volume)、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)體系(Velocity)、多樣的數(shù)據(jù)類型(Variety)、巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值(Value)。

為了達(dá)到大數(shù)據(jù)挖掘的研究目標(biāo)，研究者主要采用以下五類技術(shù)方法：(1)預(yù)測(cè)。建立一個(gè)能夠從整合多個(gè)預(yù)測(cè)變量推斷單一被預(yù)測(cè)變量的模式。(2)聚類。根據(jù)數(shù)據(jù)特性，將一個(gè)完整的數(shù)據(jù)集分成不同的子集。(3)關(guān)系挖掘。探索數(shù)據(jù)集中各變量之間的相關(guān)關(guān)系，并將相關(guān)關(guān)系作為一條規(guī)則進(jìn)行編碼。(4)人類判斷過(guò)程簡(jiǎn)化。用一種便于人類理解的方式描述數(shù)據(jù)，以便人們能夠快速地判斷和區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)特征，該方法主要以可視化數(shù)據(jù)分析技術(shù)為主。(5)模型構(gòu)建。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的聚類、相關(guān)關(guān)系挖掘等過(guò)程，構(gòu)建供未來(lái)分析的有效現(xiàn)象解釋模型。

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)早在從2008年初，阿里巴巴通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的挖掘和分析發(fā)現(xiàn)整個(gè)買家詢盤數(shù)極具下滑，同時(shí)歐美對(duì)中國(guó)采購(gòu)也在下滑。他們提前半年時(shí)間準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出世界外貿(mào)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，從而躲避了金融危機(jī)。Kira Radinsky(2013)舉了一例是如何用挖掘分析暴風(fēng)雨、干旱等自然災(zāi)害數(shù)據(jù)的方法去預(yù)測(cè)安哥拉霍亂的爆發(fā)，結(jié)果證明可以提前一年預(yù)測(cè)到霍亂爆發(fā)的蔓延。

太多的案例利用大數(shù)據(jù)去分析、洞察未來(lái)。大數(shù)據(jù)，已經(jīng)超越數(shù)據(jù)本身，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化和服務(wù)化，轉(zhuǎn)向挖掘與分析數(shù)據(jù)帶來(lái)新商業(yè)價(jià)值，轉(zhuǎn)向以技術(shù)維護(hù)國(guó)家安全利益，并為信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)商業(yè)模式帶來(lái)了巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。通過(guò)揭示大數(shù)據(jù)市場(chǎng)潛在需求與機(jī)會(huì)，為戰(zhàn)略投資者選擇恰當(dāng)?shù)耐顿Y時(shí)機(jī)和公司領(lǐng)導(dǎo)層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準(zhǔn)確的市場(chǎng)情報(bào)信息及科學(xué)的決策依據(jù)。而國(guó)內(nèi)尚處啟蒙階段，因此，國(guó)內(nèi)研究迫切需要整合現(xiàn)有資源，發(fā)揮后進(jìn)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)金融大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用的跨越式發(fā)展。

因此，引入大數(shù)據(jù)分析的方法是一種研究方法的創(chuàng)新。在大量的金融產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的前提條件，數(shù)據(jù)可獲得性強(qiáng)、噪音較低，非常適合應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析方法挖掘其內(nèi)在規(guī)律，幫助企業(yè)規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

四、大數(shù)據(jù)支撐的企業(yè)財(cái)務(wù)管理分析體系的文獻(xiàn)綜述

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)等新技術(shù)的支持下，信息的收集達(dá)到空前的無(wú)孔不入，很多信息的收集將不再以傳統(tǒng)的方式進(jìn)行，而是進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，所以這也給企業(yè)的財(cái)務(wù)分析工作帶來(lái)了重大的轉(zhuǎn)變。

大數(shù)據(jù)是從信息化快速發(fā)展才出現(xiàn)的，它在應(yīng)用的過(guò)程中也必須要依賴于計(jì)算機(jī)技術(shù)。利用大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)數(shù)量越多越好，種類越繁雜越好，設(shè)定好程式，把任務(wù)交給數(shù)據(jù)處理的計(jì)算機(jī)，可以挖掘出數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系與表現(xiàn)的結(jié)果。舉個(gè)例子，保險(xiǎn)公司的汽車險(xiǎn)，員工可以通過(guò)搜羅數(shù)據(jù)，得到車主的駕車習(xí)慣是否良好，駕車時(shí)間和路段是否安全，停車的車庫(kù)的環(huán)境等數(shù)據(jù)，進(jìn)而降低駕車風(fēng)險(xiǎn)低的車主的保險(xiǎn)費(fèi)用，提高風(fēng)險(xiǎn)高的車主的保險(xiǎn)費(fèi)用，這樣便從一定程度上增加了保險(xiǎn)公司的收益，保證保險(xiǎn)公司的利益。銷售公司可以從客戶的家庭水電費(fèi)，煤氣燃?xì)赓M(fèi)的消費(fèi)情況，使用的手機(jī)，電腦，車子的型號(hào)，以及經(jīng)常出沒(méi)的餐廳，娛樂(lè)場(chǎng)所等信息收集，從而更加了解客戶的生活水平，以便日后推廣什么水平程度的產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)從總體上來(lái)說(shuō)是存在著一些固定特征的，它變化速度快，種類多，準(zhǔn)確性也比較高。而且隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷改進(jìn)和完善，大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展已經(jīng)成為歷史的必然，這也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)帶來(lái)了非常大的挑戰(zhàn)(任禾，2015)。

風(fēng)險(xiǎn)理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之所以存在風(fēng)險(xiǎn)，原因在于經(jīng)濟(jì)環(huán)境存在不確定性。在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警過(guò)程中，為了更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，有效的途徑就是盡可能尋找全面的可以反映企業(yè)自身狀況和所處經(jīng)濟(jì)環(huán)境的指標(biāo)(宋彪等，2015)。

目前主流的財(cái)務(wù)預(yù)警研究方法依然是用財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建模型。基于財(cái)務(wù)指標(biāo)建模的學(xué)者們經(jīng)常使用財(cái)務(wù)指標(biāo)建立研究模型，代入數(shù)據(jù)驗(yàn)證，以期獲得較高的判別率。如Altman 在樣本公司破產(chǎn)前一年預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率是95%(Altman，1968)等等。但財(cái)務(wù)指標(biāo)、財(cái)務(wù)報(bào)表公布的信息存在嚴(yán)重的滯后性，滯后驗(yàn)證也是很多學(xué)者們解決的方向，但學(xué)者們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到根據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的局限。如Johnson(1970)、Ohlson(1980)、Elloumi F(2001)、Campbell(2008)等后期研究，都對(duì)研究手段、研究方法、研究模型進(jìn)行了修正與驗(yàn)證。這些研究都各自證明了所提出非財(cái)務(wù)變量的預(yù)警有效性，但在具體操作中，數(shù)據(jù)的獲取難度限制了非財(cái)務(wù)指標(biāo)在財(cái)務(wù)預(yù)警方面的系統(tǒng)研究，提出的變量沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也沒(méi)有考慮變量之外的影響因素，反映不出企業(yè)對(duì)某一非財(cái)務(wù)指標(biāo)敏感程度。企業(yè)危機(jī)發(fā)生后，發(fā)現(xiàn)最終導(dǎo)致預(yù)警失敗的，往往是研究者們未曾考慮過(guò)的因素。同時(shí)，多數(shù)研究者更關(guān)注危機(jī)發(fā)生的根源，以求畢其功于一役，卻忽略了財(cái)務(wù)預(yù)警這一行為本身的社會(huì)性。簡(jiǎn)單認(rèn)為明確了危機(jī)發(fā)生的原因，就可以進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，事實(shí)上財(cái)務(wù)危機(jī)每次發(fā)生的原因都在變化。奧斯特羅姆的研究指出，信任、聲譽(yù)與互惠機(jī)制來(lái)自于人際網(wǎng)絡(luò)。企業(yè)危機(jī)的發(fā)生，起源于企業(yè)所有的相關(guān)人在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的相互作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，使從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)角度獲得關(guān)注會(huì)計(jì)主體更多一些的細(xì)節(jié)信息成為可能(宋彪等，2015)。

目前利用從互聯(lián)網(wǎng)獲得的大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，一般從分析群體情緒和網(wǎng)民行為規(guī)律來(lái)實(shí)現(xiàn)。如Johan Bollen(2010)對(duì)Twitter的研究，張雪等(2010)對(duì)情緒影響股市的研究，緒，Tobias Preis(2013)對(duì)搜索關(guān)鍵詞對(duì)股市的研究，結(jié)果都指向研究對(duì)象對(duì)事物的影響是顯著的。

通過(guò)對(duì)以上文獻(xiàn)的解讀，可以認(rèn)為網(wǎng)民在網(wǎng)上搜索的關(guān)鍵詞、相關(guān)利益者發(fā)布或者關(guān)注某事物的行為，以及網(wǎng)絡(luò)上各種論壇、大V博客、新聞媒體發(fā)布的信息往往都是把社會(huì)大眾的目光引導(dǎo)至一個(gè)處于混沌狀態(tài)的結(jié)果，這個(gè)結(jié)果跟研究對(duì)象往往有內(nèi)在的聯(lián)系。因此，通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)收集社會(huì)透露的企業(yè)真實(shí)的管理狀態(tài)和走勢(shì)信息，根據(jù)大數(shù)據(jù)的思維范式，可把這些信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)量化后引入到預(yù)警模型當(dāng)中，這是大數(shù)據(jù)技術(shù)給企業(yè)在進(jìn)行金融衍生工具投融資過(guò)程中做到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的一個(gè)重要應(yīng)用。

五、小結(jié)

企業(yè)運(yùn)用金融衍生工具的研究非常缺乏。特別是企業(yè)經(jīng)營(yíng)者關(guān)心的問(wèn)題：在投資金融衍生品進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的過(guò)程中存在什么危害性問(wèn)題？能否建立一個(gè)有效的預(yù)警體系和制度予以保障？大數(shù)據(jù)分析的方法可以通過(guò)大量的金融產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)挖掘其內(nèi)在規(guī)律，建立預(yù)警模型幫助企業(yè)規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)大數(shù)據(jù)的思維范式，可把這些雜亂無(wú)章的原始數(shù)據(jù)通過(guò)大數(shù)據(jù)的軟件處理后，進(jìn)行技術(shù)量化引入到預(yù)警模型當(dāng)中，這是大數(shù)據(jù)技術(shù)給企業(yè)在進(jìn)行金融衍生工具投融資過(guò)程中做到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的一個(gè)重要應(yīng)用。

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[35] 李小榮，阮益飛.保險(xiǎn)、衍生工具與風(fēng)險(xiǎn)管理：國(guó)外實(shí)證研究概覽.財(cái)會(huì)月刊.2011.11.

廣東省財(cái)政廳2015年會(huì)計(jì)科研課題立項(xiàng)項(xiàng)目，項(xiàng)目名稱：“大數(shù)據(jù)發(fā)展下金融衍生工具風(fēng)險(xiǎn)管理研究——基于財(cái)務(wù)管理視角”；項(xiàng)目編號(hào)：2015A22。