大數據思維在金融學研究中的運用

盛偉男

【摘 要】依托于互聯網環境，大數據思維應運而生，以其先進的理念一躍成為金融學研究的重要價值導向，且引領著我國金融業逐步開創新的發展局面。現代金融學研究在大數據思維的指導下，更注重對海量數據信息的深入挖掘，意在探索數據間的內在聯系，并從中提取出關鍵信息，從而為金融決策提供可靠的事實依據。本文立足于金融學的多元內涵和研究方向，結合大數據思維的概念，對我國金融研究中大數據思維的應用價值和實際應用形式展開了深刻探討，旨在為相關金融學者提供新的研究思路，促進我國金融業健康穩步前進。

【關鍵詞】大數據思維；現代金融學研究

一、金融學的多元內涵及其研究方向

現如今，人們已經步入了金融時代，各式各樣的金融服務及產品映入大眾的眼簾。金融學作為一門研究價值判斷和價值規律的學科，所涉及的內容非常廣泛，譬如貨幣、基金、證券、銀行保險、投資理財、國際收支、貿易金融、地產金融、財政管理、風險管理等。隨著時代的演變，金融業愈發蠢蠢欲動，并在傳統金融學理論的基礎上，萌生了演化金融學理論，也即是介于金融學和生物學的一門邊緣性科學。除此以外，在學科交叉的作用下，還形成了金融工程學、行為金融學以及法和金融學，它們共同構成了一個龐大的金融學體系[1]。

現代金融學研究方向總體可以概括為投資學、公司理財、貨幣銀行學、國際金融學，然而也不僅限于此，除了金融專業理論方面的研究，學者還對東西方各國家的金融史、金融學說史、金融體制和金融政策進行了深入的探索，過程中經常采用的研究方法有實證分析、規范分析、案例分析、制度分析、數理經濟模型分析和計量經濟模型分析等。

二、探究大數據思維

思維是行動的先導，決定著一切，其重要性不言而喻。大數據思維是大數據時代所賦予人們最具價值的東西，從淺義層面來理解，大數據思維指的是開拓思路，利用互聯網平臺結合生活實際從多渠道獲取數據資源，然后在大數據技術的作用，對海量的數據資源進行分析、加工和整合，進而明確信息間的內在聯系，透知客觀事實。但若從深層次來理解，大數據思維又可細致劃分為三部分：其一，樣本到全量思維；其二，精準到模糊思維；其三，因果到關聯思維[2]。

首先樣本到全量思維，指的是由最初的以點帶面過渡到宏觀整體，以往大范圍的研究工作一般采用隨機樣本數據進行分析，一方面在于降低成本，另一方面在于提升研究工作的效率，但不免片面性較強，現處于大數據盛行的時代，絕大部分的信息已經實現實時數據化、聯網化，加之大數據技術的應用，人們可以快速的對海量數據進行處理，以更低的成本、更高的效率做到全量分析，反映客觀事實。再者是精準到模糊思維，在面對數據量較小的研究時可以對數據進行精準剖析，然而大數據時代信息量巨增，唯有樹立模糊處理思維方能適應形勢，但盡管是模糊思維，但是因為數據量多，所以結論的可靠性也會相對高。最后是因果到關聯思維，大數據重在挖掘，原本人們注重探索事件的因果關系，現大數據思維的拓展，人們懂得了利用挖掘來明晰數據的關聯現象，更具可行性。

三、金融學研究中大數據思維的應用價值

（一）提高研究精確性

大數據的推廣及應用促使金融學研究學者擺脫了原本的思維定勢，開始從多渠道來獲取信息，而不僅僅是滿足于紙質上的數據。在互聯網的幫助下，金融學研究學者能夠利用大數據信息管理采集平臺收集到海量的數據信息，既容括結構化數據，同時又包含圖片、視頻等各式各樣的非結構化數據，徹底打破了傳統金融研究數據單一的僵局，而且也極大降低了取樣數據的隨機性和偶然性，使研究結論更具說服力[3]。

（二）拓寬研究思路

新時期下的大數據呈現數據量大、內容范圍廣泛的特點，高效的大數據管理平臺讓各路金融學研究學者能夠快速掌握豐富的數據信息。傳統的金融研究由于所能獲得的數據信息量有限，學者在探索時思路也受到一定程度的限制，研究內容多集中在財務、經濟等特定的領域。現下隨著大數據思維和技術逐漸成型，以往的結構化數據和非結構化數據得到整合，學者的研究思路也得以顯著拓寬，開始朝向國際化的金融體制和金融學說進行探究，我國的金融研究事業愈發靈活。

（三）加強學科聯系

目前金融學不再是獨立發展，而是開始積極同其他學科進行融合，旨在共同作用相互促進。比如，利用自然學科中的專業理論對金融學中的經濟形勢進行分析，再如借助物理學模型方法對金融學未來發展方向做出科學預測等。大數據思維加強了金融學和各學科間的聯系，為金融學注入了更多鮮活的元素，使其呈現出多樣化的形態，有助于進一步擴大金融學的領域范圍。

四、金融學研究中大數據思維的具體應用

從金融學研究來窺探我國金融業的發展，近些年來，我國金融業實則歷經了一個快速增長的階段。自2007年至2017年，金融業增加值占GDP總量的比重由最初的5.62%逐步提升到了7.95%，期間在2015年金融業增長值達到了最高峰，占比高達8.40%，與歐美地區的成熟市場國家相比有過之而無不及。例如，同一比重，英國和美國分別占比約8%和7%，而據調查，日本和歐洲該比重甚至低于5%。對此，本文基于大數據思維，對國家金融學研究熱點展開相關探究，望對促進金融業的創新進步有積極的意義[4]。

（一）貨幣政策研究

通過廣泛收集匯總各路金融學者的論文研究數據得知，貨幣政策話題穩居高位，宏觀貨幣均衡是當下學術界高度關注的問題（見表一）。在我國經濟增長結構矛盾重重的背景下，貨幣政策承擔著穩增長、促改革、調結構、惠民生、控風險的重大責任，且最終的管理目標是維持貨幣值的穩定，從而為我國營造一個中性適度的貨幣環境。目前“新增貸款”是我國貨幣政策的中間目標，結合經濟形勢，部分學者建議將人民幣匯率歸入中間目標的管理總范疇，以實現幣值“對內”和“對外”的雙向穩定。眾所周知，2008年在遭受了全球經濟金融危機后，美國實行了量化寬松貨幣政策，對我國貨幣經濟環境造成了不小的沖擊，且引發了一系列的通貨膨脹問題。經過對以往數據信息的研究分析發現，市場利率不失為我國通貨膨脹情況下一把調控利器，同時面對經濟新常態，維護金融穩定也逐漸成為貨幣政策終極管理目標的內容之一。為此市面上還相應出現了抵押補充貸款（PSL）、中期借貸便利（MLF）和常備借貸便利（SLF）等中短期結構性貨幣政策定向調控工具，借此未來我國貨幣金融管理人員可通過將利率、匯率、貨幣調控工具以及宏觀審慎監管等政策組和來推進和諧寬松貨幣金融環境的構建。

（二）金融發展研究

在大數據思維的指導下，學者整合了金融學所涉及的學科范疇，發現現代金融學的學科交叉性日益突顯（如下圖）。通過分析可得金融學總共涵蓋20個一級學科，按照科學的學科分類方法，可將管理學、統計學、理論經濟和應用經濟均歸于經管學類；將法學、社會學、政治學、人口學、黨史黨建、馬列科設等統歸于政法學類；將中國歷史、民族問題、世界歷史歸入歷史民族學類；最后將中國文學、哲學、體育學劃入人文學的范疇。眾多學科與金融學的融合寓示著金融業正在向更多的領域延伸，其創新發展勢不可擋。現代金融學發展研究主要探尋金融增長與經濟進步之間的關系，為建立穩固的金融體系提供強有力的理論支撐。

據悉，Patrick早期提出了著名的金融雙模式理論：一是需求跟隨金融發展，意指實體經濟進步的最終結果即是金融發展；二是供給引導金融發展，突出金融增長對經濟進步自主且積極的影響。事實證明，我國現下經濟和金融的狀態正與金融雙模式理論相吻合，以引導型為主，借助創新力量來穩固金融市場，拉動經濟增長。此外，研究證實，地區金融增長有助于改善社會資源配置，提高全要素生產率，然而政府參與資金流向干預則會在一定程度上阻礙金融創新，所以今后政府要擺正自身位置，合理扶持當地的金融機構。當前處于大數據時代，高科技層出不窮，促使我國金融業萌生了互聯網金融、普惠金融、綠色金融等新型多元化的金融形態，其中互聯網金融以其方便快捷、成本低廉、受眾廣泛、傳播快速的優勢贏得了大眾的喜愛，并較好地解決了中小企業融資難的問題，但也讓“金融脫媒”現象愈演愈烈，對此，我國政府于2016年出臺了互聯網金融規范報告，將引領互聯網金融走上正軌發展道路。普惠金融，顧名思義，是利民金融項目，值得大力推廣，在后期仍需加強法制制度建設，使民眾能真正受益，而綠色金融則是響應時代的號召，走可持續性道路，實現金融增長與環境保護的協調一致，我國在該領域起步較晚，缺乏定量研究，還需再完善相關架構和理論模型[5]。

（三）金融風險監管研究

金融風險監管研究是確保我國金融事業健康平穩發展的必要性措施，首先要全面正確的認識到金融領域中所暗藏的風險隱患，然后再科學布局，加強監管，做好防范工作，以切實提升我國金融業的抗風險能力。據學者對大量數據分析總結得知，金融業人員要格外警惕系統性金融風險、企業和金融機構高杠桿風險、國家和地方政府債務風險等，特別是互聯網金融、影子銀行、不良資產和債券違約項目。面對如上風險，部分金融機構在大數據思維的影響下，構建了與之相對應的網絡數據金融風險評估管理系統，通過對以外經濟數據情況的分析，明確未來金融事業可能存在的風險，然后根據風險的類別有針對性的做好應急預案，將其遏制在萌芽狀態。如對于影子銀行的風險監管，則宜“疏”不易“堵”，堅持正確引導和適當監管相結合，保證影子銀行依然能夠對金融體制改革發揮促進作用；對于互聯網金融的監管，要采取審慎監管和行為監管融合方式，在法律法規的先重制約下，由互聯網金融發起機構利用大數據工具采集客戶行為信息，對其信用度和還款能力進行評估，進而為其定制個性化的金融服務及產品，既可為用戶提供滿意的服務，也可有效降低金融風險[6]。

五、總結

現時期，將大數據思維運用在金融學研究中，是時代發展的必然性，不但能夠提升研究結果的準確度，拓寬學者的研究思路，同時可加快金融業的創新進步。現代金融學研究需要發揮大數據思維的優勢作用，將其內化為自身價值觀的一部分，積極探索、加強學習，進而完善相關數據建設。也相信在未來的發展中，大數據思維能夠深入徹底地貫徹到金融學研究中，幫助我國強化金融風險監管體系，營造自由寬松的貨幣環境，而后推動金融體制改革的全面落成。

【參考文獻】

[1]閆堯勛.金融學研究中大數據思維的運用分析[J].經貿實踐，2018（08）：335.

[2]賀宇琳.金融學中大數據思維的應用分析[J].科技經濟導刊，2018，26（10）：166.

[3]黃夕珂.試論金融學研究中大數據思維的運用[J].中國國際財經（中英文），2017（23）：230.

[4]朱佳琦.大數據思維在金融學研究中的運用策略淺議[J].納稅，2017（07）：83.

[5]燕楠.金融學中大數據思維的應用研究[J].中國市場，2016（29）：97-98.

[6]陶甄.探析金融學研究中大數據思維的運用[J].時代金融，2016（15）：206.