統計學在金融領域的應用分析

摘 要：如今，我國金融市場處于繁榮發展階段，信息化、數字化的趨勢逐漸加強，統計學在金融領域的應用隨之凸顯。本文重點論述了統計學在金融領域研究金融規律、支持金融決策、防范金融風險、優化金融產品、便捷金融分析的應用，同時指出其在應用過程中存在的一系列問題，并提出相對應的建議，以期為接下來統計學在金融領域的應用發展提供借鑒意義。

關鍵詞：統計學概念;金融領域;應用;存在的問題;發展建議

本文索引：張超.<變量 2>[J].中國商論，2021（13）：-081.

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）07（a）--03

改革開放以來，我國社會和經濟飛速發展，極大促進了金融市場的繁榮，也使得統計學在我國金融及證券領域得到了廣泛應用。這是因為充分掌握金融數字背后所隱含的信息內容，能夠對未來證券及金融市場的競爭情況進行有效決斷，這就是我們深入研究金融及證券領域中統計學的實踐要點。如今，隨著互聯網技術的成熟和大數據時代的到來，傳統金融和互聯網金融進入新的發展階段，利用統計學方法研究金融市場發展規律、解決金融市場潛在風險，逐漸成為金融領域的共識，統計學在金融領域中的應用愈發重要。

1 統計學的概念

統計學起源于17世紀的德國，是指收集、整理所觀測數據，通過建立數學模型進行量化分析和總結，作出科學推斷和預測的一門綜合性學科。其中運用了概率論等數學及其他大量學科的專業知識，其主要用于對客觀事物所具備的數量特征及數據資料方面的分析和整理，在應用范圍上幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。統計學在近代形成了數理統計和社會統計兩大學派。20世紀以后，統計學理論獲得了重大突破，F分布理論、假設檢驗理論、置信區間估計、多元分布理論等統計學理論相繼被提出。

2 統計學在金融領域的應用

2.1 研究金融規律

事物發展具有一定的規律，任何市場、任何行業都離不開對規律的總結和預判。金融行業具有變化快、數據化強、數字量大的特點，這也為統計學在金融業的應用提供了先天條件。早在1995年，美國斯坦福大學的經濟學教授劉遵義便利用統計學“定量分析”的原理和數學方法，找尋經濟周期運行的規律，并成功預測出在短期內泰國、馬來西亞、韓國、印度尼西亞和馬來西亞等東南亞、東亞國家會爆發金融危機。可見，通過統計學工具建立科學完整的規律預測方法是應對經濟運行中遭受金融危機的重要方法。

利用統計學工具，可以系統性地對金融市場中每筆交易信息的數據進行研究，認識并分析出金融市場的發展方向和周期特點，這一點對個人投資者尤為重要。隨著金融市場的開放和不斷完善，金融投資已慢慢走進千家萬戶，成為家庭理財的重要方式，股市的波動牽動著數以億計股民的神經，也成為每位投資者不斷關注的熱點。對于非專業投資者來說，個人直覺、主觀臆測很容易成為投資判斷的主要因素，導致大量的個人投資者成為被“割韭菜”的對象。統計學通過利用數據指標和變量進行定性研究，如統計學模型、金融統計分析軟件等，可以有效對金融市場的運行數據進行整理分析，實現對投資規律的把控，以防患于未然。

2.2 支持金融決策

金融分析是決策的必要前提，決策會直接影響金融行業發展的目標以及策略，只有從行業的實際情況出發、符合行業發展需求的決策，才能順利推動金融業發展。在金融領域，數據的價值是極為重要的，對數據進行統計學分析則是實現數據價值的必要手段，通過對金融數據進行統計學角度的抽樣和波動分析，可以明顯提高決策的準確度和科學性，實現正向收益，同時金融市場的信息公開性、可預見性和權威性也為統計學在金融決策中奠定了實踐基礎。

隨著統計學的不斷發展，應用于金融領域的統計方法層出不窮，如協整檢驗、ECM模型、非平穩時間計量經濟模型等統計方法都在金融決策中得到了廣泛的應用和推廣。同時，由于金融市場的快速發展，金融領域內的市場競爭和價格波動愈發激烈，實現精準判斷和快速決策已成為金融競爭的第一步。例如，金融領域中的股票期貨行業，已經實現利用CJR模型統計分析法從微觀角度對先行金融態勢進行分析，可以高效預測未來股市的運行方向，這對企業來說可以提早規劃長期發展決策。在傳統金融領域，依托于統計學方法，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，為傳統金融機構提供決策數據，如客戶關系分析、服務質量分析、客戶信用分析、風險關聯度分析等，可以提高管理效率，起到事半功倍的效果。

2.3 防范金融風險

金融風險具有沖擊面廣、連鎖反應強、社會危害性大等特點，對各行各業、各個階層的民眾都會產生明顯影響，能否應對金融風險、如何有效處理金融危機便成為金融市場是否成熟的重要標志。實現金融市場的健康良性發展，需要加強對金融市場的風險管控，從源頭上、政策上做好應對金融風險的預測機制和應對方案。統計學具有數據分析性強、指標量化明確等特點，能夠具有針對性地從多種角度對金融市場進行數據分析和風險預測，無論是1997年亞洲金融風暴還是2008年席卷全球的金融危機，都通過統計學方法分析出了金融危機的緣由。利用統計學分析防范金融風險是一種常見的風險防范手段，例如可以利用馬科維茨組合理論，評估歷史和現行市場的投資回報率，計算出相應的投資管理數據，從而在投資行為的評估階段對投資風險進行衡量，避免大額的投資損失。這種金融風險防范，有利于更好地通過資本運作以及金融投資促進實體經濟發展、構建經濟新格局。

除此之外，隨著計算機和移動互聯網技術的發展，各種智能高效的統計學軟件紛紛出現，可以實現對金融數據的實時跟蹤與統計預測，避免了數據的滯后性與計算的繁雜性，大大提高了風險應對的及時性與高效性，為防范金融風險提供了有效的手段。

2.4 優化金融產品

現階段，金融市場不斷涌現出更多應對新形勢、新業務的統計學與金融領域相融合的分析工具。例如，可以通過大數據信息技術和統計學完善金融工程的發展，實現對金融產品從研發、組合到銷售的全過程指導，有效提高金融產品的研發效率，降低研發成本，滿足客戶需求，有效地提升金融機構的運營收益。一是提前規避風險，運用統計學工具進行數值檢測和模型預估，可以敏感地發現金融產品的潛在問題，并在產品設計研發階段就實現對風險的合理規避;二是分析客戶需求，利用統計學的原理通過金融信息云平臺對金融市場的數據進行搜集和分析，對市場上產品和服務的交易信息進行匯總整理，分析出購買者對金融產品的消費偏好，實現對金融產品更具針對性的設計和研發，達到準確判斷市場需求和實現精準營銷的目的，讓金融機構更快地提升效益;三是優化金融產品服務，利用統計分析方法可以快速獲得消費者對產品的反饋，及時發現產品的缺點和漏洞，同時放大金融產品和服務的亮點，打造出讓消費者最滿意的產品和服務，并且有助于在資源配置上對不受歡迎程度的金融產品和業務進行優化，實現金融產品價值的最大化。

2.5 便捷金融分析

隨著金融市場的發展和壯大，金融領域的數據呈現出爆炸式增長的態勢，在金融分析中所需計算和考量的數據越來越大，而這必須運用統計分析方法進行測算和衡量。統計學具有各式各樣的公式，并在信息化發展中不斷與各類場景相結合，開發出各式各樣的統計分析軟件，以實現對現有數據的存儲、計算和分析。當前，金融統計分析主要遵循的方法是“SEMMA”法，S指的是Sample，即數據的采樣;E是Explore，探索數據;M指的是Modify，數據修改;M是Model，數據模型;A是Assess，評估數據。通過這一方法可以對大批量的數據進行簡化處理，以提高數據處理的效率及精確度。

同時，在金融分析中，挖掘和搜集數據也是極為重要的。數據挖掘指的是通過對存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據予以分析，從中發現和提取有用數據的過程。其中，“SEMMA”方法的“E”即Explore指數據挖掘。在這個過程中，需要通過關聯分析、聚類分析、序列模式分析、分類分析等數據挖掘分析方法進行反復的研究和分析，為銀行、證券行業、保險公司等金融機構的客戶關系管理和風險管理、銀行信用等級評估、銀行服務分析和預測、股市技術分析、股市基本分析、保險金的確定、險種關聯分析等金融提供有用的信息和數據，從而實現更進一步的金融數據分析。

3 統計學在我國金融領域應用中存在的問題

3.1 知識體系不完善

雖然我國古代數學成就極為輝煌，但現代統計學理論基本源于西方，我國學者在統計學領域的研究時間較短。與此同時，我國的現代金融體系也是在新中國成立后特別是改革開放之后才開始有了系統性的研究和發展，僅有幾十年的歷史，這使得我國不管在統計學還是金融領域，知識體系都不完善，這也讓統計學在金融領域中的應用存在很多問題。另外，當今各國金融市場發展參差不齊且差距極大，導致各國的金融理論差異較大，嚴重影響了我國與其他國家在理論研究上的交流學習與理論互通。

3.2 人才培養滯后

統計學在實踐中的應用，特別是在高端學術和金字塔尖行業的研究應用，對高素質人才的專業要求和綜合能力都要求極高，這就需要相關的工作人員不僅要有足夠的統計學知識，還需要具備豐富的金融領域知識體系和實踐經驗。從目前我國的高等教育招生制度來看，專業細分性是一大特點，這雖然有利于在具體的領域中培養高素質人才，但是使得培養方向固定在單個領域，不利于應對當代社會各領域融合發展的現實情況。我國不管在金融領域還是在統計學教育上，高校選用的培養教材基本都選自西方，雖然可以學習到最先進的知識體系，卻容易在實踐中與我國的金融行業發展現狀相背離，難以應對我國在金融領域發展中面臨的困難和問題，教材與我國實際的脫離也使得相關理論知識的應用無法更加深入。

3.3 師資力量有所欠缺

我國在金融領域經過幾十年的發展，可以說不管是學術研究還是實踐應用，都取得了長足發展并形成一定規模，但與其他學科的融合上仍存在很大的欠缺。其中師資力量的欠缺便是重要的原因之一，這主要體現在我國的學者受西方經濟及金融理論的影響較大，尚未形成一套成熟、適合我國國情的金融理論體系，因此對我國金融市場的理論性指導意義有待提高。另外，我國在統計學分析和計算機應用方面的復合型師資力量較為薄弱，進而導致統計學與金融理論融合的研究進程緩慢。

3.4 信息化程度低

隨著信息技術和移動互聯網的發展，各行業、各領域都逐步與信息產業相結合，實現傳統產業的信息化、智能化和數字化。而統計學作為一門需要進行大量數據計算和分析的學科，實現信息化和智能化尤為重要。我國的電子統計軟件多數由國外引進，部分軟件與我國行情匹配度低，同時在使用上也可能面臨被國外掣肘的風險。這反映出我國在電子統計軟件行業上的自主開發程度較低，相關技術和能力水平相對滯后。

4 統計學在我國金融領域應用的發展建議

4.1 完善知識體系

我國的學者和研究人員應加強金融體系的研究，從我國的實際發展出發，構建符合我國國情的金融理論體系。這就需要學者們學會突破部分西方理論的束縛和固化思維，找尋我國目前存在的金融問題并對其進行案例分析和研究，并通過統計學與金融領域的結合，推動相關知識體系的發展和完善。

4.2 加大對相關人才的培養力度

人才不僅是學術研究的保障，也是人才培養的基礎。在高等教育培養模式上，高校可從現實情況出發，改變原有的單向招生模式，建立混合型、綜合型人才培養模式，鼓勵學生從多領域汲取知識，有能力的同學可在碩士和博士期間取得多個學位。如在金融人才的培養上，可設置統計學作為學生的第二專業選擇，以促進專業間的融合發展。

4.3 強化師資力量

師資力量是人才培養的保證，在我國金融改革迅速推進時，強化對金融領域的師資配備和投入也極為重要，政府可建立專項資金，用于金融學理論的研究和發展，以及統計學等多學科與金融學的結合發展。高等學府也要出臺專門的措施，積極引進高端學術人才，搭建各院校間學術交流平臺，推動學科間融通發展，以提升整個社會的師資水平。

4.4 深化理論知識研究

相關學者和研究人員要深化對金融領域和統計學的理論研究。一方面要搭建高水平的研究團隊，吸收金融領域和統計領域的高端學術人才，在實現學科理論體系探索的同時發展學科交叉理論體系;另一方面要著重針對我們國情發展別具特色的理論體系，實現金融學與統計學的創新與統一。

5 結語

在大數據時代背景下，信息化、數字化將是金融領域發展的必由之路，隨著學術研究的深入，統計學的理論和方法必將在金融領域大放異彩。同時，隨著我國金融改革的不斷深入，金融領域也將獲得更大的發展空間，與統計學的應用融合也會更加精準和復雜。本文對統計學在金融領域的應用分析可能僅限在單個角度，日后還會隨著實踐的發展進行更加深入地分析和探索。

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Analysis on the Application of Statistics in Financial Field

School of Statistics， Renmin University of China? ZHANG Chao

Abstract： Nowadays， Chinas financial market is in the stage of prosperity and development. The trend of informatization and digitization is gradually strengthened and the application of statistics in the financial field is also highlighted. This paper focuses on the application of statistics in the field of finance to study financial laws， support financial decision-making， prevent financial risks， optimize financial products and facilitate financial analysis. At the same time， the article points out a series of problems in the application of statistics， and puts forward corresponding suggestions， hoping to provide reference for the application and development of statistics in the financial field.

Keywords： concept of statistics; financial field; application; existing problems; suggestions of development