金融统计大数据服务宏观调控的探索与实践 博时基金050009

股票资讯  2021-03-13 07:17:07

中国人民银行调查统计处处长阮

摘要:习近平总书记在解释“十三五”规划建议时指出,“统筹负责金融业综合统计,通过全覆盖金融业的数据收集,加强和改善金融宏观调控,维护金融稳定”。近年来,大数据技术的快速发展为金融统计提供了有效的工具。大数据技术可以大大提高金融统计的效率、准确性和针对性,有效完善金融统计的框架。中国人民银行认真贯彻金平总书记关于金融业综合统计的指导精神。金融行业综合统计在充分研究发达国家利用金融统计大数据宏观调控经验的基础上,从基础数据的全链层面开展数据治理工作,运用大数据方法分析宏观经济和金融形势,更好地服务于宏观调控和系统性风险防控,取得一定成效,初步解决了“信息收集和使用困难”等问题。

关键词:金融业综合统计大数据

近年来,信息技术和大数据算法的快速发展增加了经济社会发展的动能,为金融统计提供了有效的工具。完善金融统计框架,更好地为宏观调控服务,是金融统计面临的新挑战。中国人民银行在《国务院办公厅关于全面推进金融业综合统计工作的意见》框架下,积极开展金融统计大数据服务宏观调控的探索与实践。

首先,大数据方法可以有效改善金融统计框架

2008年的金融危机最终演变成大萧条以来最严重的国际金融危机。原因之一是金融统计未能及时反映危机前的金融变化,统计信息缺失。危机发生后,无法通过统计信息准确判断和估计危机扩散和蔓延的风险。为了弥补金融统计信息的不足,金融统计主要采用两种方法:扩大传统金融统计的范围和应用大数据技术。

(a)扩大传统金融统计的范围

拓展传统金融统计的范围,主要是基于金融业务的发展,针对数据缺失的领域,如影子银行、系统重要性金融机构、金融控股公司等,建立相应的统计体系。对此,我国在《国务院办公厅关于全面推进金融业综合统计的意见》框架下,先后建立了资产管理产品、系统重要性金融机构和金融控股公司统计。

传统的扩大金融统计范围的方法可以弥补信息缺口,统计方法成熟,便于国际比较。但是也有一些缺点:

首先,统计框架不是针对新问题的。传统统计学的拓展主要是针对此次危机的短信息,但当出现新问题时,针对性不强。

二是统计难度随着报表的增加而增加,难以反映机构之间的关系。随着交易对手和金融工具的细化,传统的财务统计形式越来越多,提交难度加大,报表形式的汇总数据不能直接反映机构间的细粒度关系。

第三,价格信息和结构化信息难以统计。很难用报表统计利率、期限、地区、归属、行业等维度信息,以及交叉信息,扩展性不强。

(2)使用大数据技术

传统的报表统计存在针对性不强、统计困难、相关性差等问题。通过使用大数据技术的财务统计方法,收集更细粒度的数据,信息量大,面向问题的特点明显,弥补了传统财务统计的不足。大数据技术下的金融统计具有以下特点:

首先,大数据技术可以改善传统的金融统计。在大数据技术下,金融工具和交易对手仍然是金融统计的核心统计要素。这样,一方面金融统计大数据可以更好的与传统的货币金融统计衔接;另一方面,细粒度的数据可以极大地丰富金融统计的信息。金融统计大数据主要基于海量标准化数据,信息密度高,能更好地满足宏观调控的需要。

第二,大数据技术下,金融统计更具扩展性,数据更准确。金融工具和交易对手标准化后,大部分金融交易的统计记录方式是相似的。比如不同金融机构的信用工具可以用类似的方式统计,金融统计的可扩展性更强,弥补数据缺口的效率更高;同时,更容易在粒度数据中发现异常值,及时纠正错误数据,使统计数据质量更高。

第三,大数据技术下,财务统计信息贴近实际业务,可以提高决策的准确性。大数据下细粒度的金融统计信息更接近金融业务的形成。收集数据不仅可以支持宏观总量分析,还可以支持微观结构分析,这将大大提高结构性政策的准确性。

第二,发达国家利用金融统计大数据服务进行宏观调控的做法

金融统计大数据可以完善金融统计框架,弥补信息缺口。发达国家的金融监管当局利用大数据技术改进金融统计,通过金融统计大数据监控金融相关风险,利用金融统计大数据监控实体经济运行。

1.德国央行建立大型信用登记数据库。2016年7月,由德国央行牵头的货币市场增强型统计报告正式开始运行,覆盖德国总资产超过10亿欧元的金融机构,从担保资产、无担保资产、外汇资产、隔夜交易资产四个维度对金融机构尤其是银行之间的关联交易进行监控。所有的数据都是一个个细粒度的数据。德国央行可以通过货币市场统计报告,每日监测金融机构间交易资产的投融资价格、交易对手集中度、机构期限等市场信息,分析国内外不同类型金融机构和不同类型资产的投融资相关性,为及时预警市场风险提供高频数据服务。

2.欧洲中央银行建立逐笔信贷统计。欧洲中央银行建立了一个新的货币和金融统计模块——分析信贷数据集,该模块于2011年推出,并于2018年正式投入使用。AnaCredit是基于金融工具和交易对手的货币金融统计的延伸和细化,也是大数据时代的金融统计数据模型。AnaCredit的逐笔交易信贷数据模型涵盖了信贷的金融工具、担保和交易对手的信息,共有88个信息字段。通过AnaCredit,欧洲央行可以分析贷款的投资和风险,可以清晰地了解金融机构之间的关联交易,可以用来衡量金融体系的内部相关性,评价金融体系的稳定性。

3.美联储收集实时交易对手资产和负债数据。从2015年开始,美联储开始收集实时交易对手资产和负债统计数据。统计体系从交易对手开始,覆盖美国全球系统重要性银行表内资产负债和表外资产的变化。所有数据都是颗粒状的,包含国内和国外交易对手的国家、工具类型、货币和期限结构等信息,每季度汇总并向公众公布。实时交易对手资产和负债统计有助于美联储动态监控系统重要性银行的资产和负债风险敞口。

4.美联储和美国经济分析局利用金融大数据监控社会消费。美联储(Federal Reserve)和美国经济分析局(Bureau of Economic Analysis)使用大数据技术,通过使用每张卡(包括信用卡和借记卡)的交易数据来监控社会消费。日常监控数据可以在交易发生三天后生成。监测数据与公布数据相关性高,结构信息丰富,能有效支持政策制定。

三,我国利用金融统计大数据服务进行宏观调控的探索与实践

在金融统计中使用大数据可以大大提高金融统计的效率、准确性和针对性,更好地满足货币政策和金融稳定政策的需要。以需求为导向,我国稳步开展金融统计大数据的探索与实践。

(一)中国金融统计,大数据服务,宏观调控探索

为了弥补总报告中统计信息的不足,中国人民银行较早对金融统计大数据进行了探索,主要包括:

第一,建立财务管理和基金信托统计,为跨领域金融产品的监测服务。为了全面评估金融机构理财和基金托管业务对货币政策传导和金融稳定的影响,2010年,中国人民银行建立了按交易和按产品的理财和基金托管统计,成为金融统计大数据的测试场,有效监测了我国跨领域金融产品的发展。在金融管理和基金托管统计探索的基础上,2018年“一方两会一局”共同建立了金融机构资产管理产品逐笔统计体系,实现了约80万亿金融机构资产管理产品的全覆盖。该系统将从源头到应用,从发布到终止,对每个产品进行全生命周期统计,实现对复杂资产管理产品的全方位统计。

二是建立规范的存贷款统计和服务利率监控。近年来,中国人民银行积极推进利率市场化,利率监测对于央行的货币政策决策和金融风险防范尤为重要。为了监测市场利率,中国人民银行自2012年起对存贷款进行标准化抽样统计,逐一收集样本单位每笔存贷款的产品类型、客户类型、期限、额度、利率、资产质量等信息。统计对象包括全国500多家法人金融机构的5000多家顶层分支机构(即金融机构的最高层分支机构),每月收集近1亿存贷款的详细数据。将规范的存贷款统计与总量统计相结合,初步建立了“总量与结构、数量与价格、存量与流量”的存贷款统计体系。

(二)中国金融统计大数据服务宏观调控的实践

在前期充分实验探索的基础上,在《国务院办公厅关于全面推进金融业综合统计的意见》框架下,中国人民银行近期积极开展金融统计大数据服务宏观调控实践。

一是国家金融基础数据库投入使用。国家金融基础数据库建设是金融统计大数据的关键支撑。目前,全国金融基础数据库软硬件基础设施已部署到位,行业领先的大数据智能云平台已成功搭建。已部署金融统计数据采集系统统一管理和大数据智能分析平台,与中国人民银行各分行、4600多家金融机构互联互通,实现数据采集和使用的智能化、集成化,数据库存储容量达到PB级。

二是实施了财务基础数据统计系统。为了解决数据标准不一致、信息收集和使用困难等问题,从源头上探索解决方案,中国人民银行加强了金融业综合统计标准的研究和制定。2020年7月,中国人民银行发布了金融基础数据统计制度。金融基础数据统计是反映大数据发展方向的标准化统计,涵盖存款、贷款、同业、债券、股权、SPV等各种金融工具。,涉及600多个维度,能很好的满足宏观要求,2020年9月,收集了第一批财务基础数据。下一步将批量推进财务基础数据的统计。

第三,建立和完善学科信息库,实现有效的数据关联。中国人民银行在梳理现有内部数据的基础上,充分利用外部成熟数据库,初步建立了金融机构主体信息数据库和企业主体信息数据库,覆盖4600多家企业金融机构和2000多万家企业。学科信息的建立为数据关联奠定了坚实的微观基础。数据关联建立后,可以监控股权链、担保链、资金链等更复杂的关联关系,实现对金融机构、金融市场、金融交易对手、金融活动的刻画

第四,加强金融风险传染研究,利用基础数据为系统性风险防控服务。金融风险主要通过各种相关渠道扩散。中国人民银行利用国家金融基础数据信息,系统梳理金融机构的银行间关系和银企信用关系,形成银行间关系和共贷关系网络,从机制上深入研究金融风险的关联性、脆弱性、传染性、危害性和防范性,建立模型模拟金融风险传染过程。

第五,加强大数据分析应用能力建设,帮助宏观调控。逐步实现对所有金融机构、金融基础设施和金融活动的全覆盖,建立宏观杠杆率、资产管理产品、社会融资成本、贷款期限等监测指标有利于提高宏观政策的有效性;逐个金融基础数据支持贷款、债券等金融工具在不同企业的分布展示,准确反映金融资源分布,有效优化金融资源配置,深化金融改革;利用大数据技术为金融服务实体经济提供有针对性的数据支持,具有明显的面向问题的特点,从直接性和准确性上提高了金融服务实体经济的能力。

(3)金融统计下一步大数据工作的方向

一是建设高质量的全国金融基础数据库,确立我国重要金融统计基础设施的地位。本着“统一平台、统一管理、统一部署、统一应用”的原则,综合利用各种先进技术手段,建设国家金融基础数据库,打造数据全面、统一、互操作、技术先进、自主可控的国家金融云。

二是坚持系统理念和规划指导,做好金融统计规划实施和数据中心业务建设。规划是金融统计顺利有效发展的时间表、路线图和任务锚。要按照金融统计业务规划和国家金融基础数据库建设规划,发展高质量的金融统计业务,为金融政策出台和政策效果评估提供数据和信息支持。

三是建设高效的金融基础数据实验室,大力推进金融基础数据的分析和应用。金融基础数据实验室坚持以问题为导向,综合运用各种技术工具,从业务需求、统计标准、数据采集、算法实现到数据展现,参与全数据链的统计分析,充分利用国家金融基础数据,围绕服务实体经济、防范和控制金融风险、深化金融改革三大任务,深入分析央行履职中的重大问题。

第四,加快金融数据治理,不断提高金融统计质量。金融统计工作不仅要在数量上有所提高,而且要在质量上有所飞跃。借助云计算、大数据等先进技术实现高质量数据的互联和深度利用,需要通过金融数据治理和统计分析理念的创新来实现。

第五,做好数据共享,充分实现财务统计的价值。利用现代数据共享技术,一方面从共享统计数据,深化到共享基础指标,扩展到共享统计系统和统计定义;另一方面,可以降低监管部门数据共享的难度,方便高效地实现数据共享。


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