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【摘 要】 信息技术时代要求人民银行提升“大数据”预测分析能力，予以国家制定经济策略重要参考。文本针对基于“大数据”时代的人民银行经济预测与金融统计，分析其现状以及基本条件，参照国内外学界研究成果以及西方银行成功经验，并予以基于“大数据”时代的人民银行关于经济预测和金融统计相关建议。旨在为基于大数据的人民银行经济预测及金融统计提供参考。
【关键词】 经济预测 金融统计 大数据
前 言
大数据是指当下社会快速发展背景下的相关数据、版结构数据以及非结构数据等要素的统称[1]。数据在当下经济学发展中具备重要作用，而银行基于“大数据”进行金融统计与经济预测，有利于提高银行预测经济风险能力，实现智能化管理能力以及提高规避风险能力[2]。人民银行构建“大数据”，可增强经济预测统计的前瞻性、强化宏观调控智能化、优化信息服务与及时掌握跟踪金融风险等优势。由此，基于“大数据”时代下，分析人民银行构建“大数据”进行经济预测和金融统计有重要意义。
1.基于“大数据”时代的人民银行经济预测和金融统计的现状
随着“大数据”时代的到来，西方国外银行已经建立了大规模的数据库，且取得令人矚目的成果。定向算法文本分析（DATA）和XBRL分析框架为西方银行对“大数据”文本分析的主要方式[3]。国内银行也随之进行“大数据”的构建，在构建过程中其主要的限制因素包括：第一，数据的采集以及挖掘技术相对落后；第二，数据整理缺乏标准化；第三，数据利用缺乏非结构化。加之国内数据技术发展相对落后，则导致人民银行在构建“大数据”时遇到较多的困难阻碍。
2.基于“大数据”时代的人民银行经济预测和金融统计的条件
2.1金融业综合统计监测体系层面。经过多年的努力，人民银行以及构建金融业综合统计监测体系，主要包括金融市场统计监测、信贷收支统计监测、货币供应量统计监测、对外金融统计监测以及企业商品价格指数、景气调查指数、资金流量等体系。金融业综合统计监测体系的构建，可促进经济发展方式的转变，提高相关货币政策的灵活性与针对性，优化银行宏观银行调控服务。
2.2大规模的人民银行数据库层面。人民银行已经构建大规模数据库。例如，2013年时，人民银行的金融新颖信息技术数据收录就已经高达8.4亿自然人，收录1919.3万户企业和组织的信息。人民银行的大规模数据库可为“大数据”的建造奠定良好的基础。
2.3人民银行数据产生与传输层面。人民银行主要负责编制全国银行或其他金融机构的数据统计，并按照国家规定予以公布，数据量大，数据繁杂，在数据产生与传输过程中往往存在较多的问题。然而近年来，人民银行各类信息系统功能逐渐完善，保证数据收集具备及时性与真实性，且应用流传速度明显提升，标志着人民银行信息系统进入新阶段。
3.基于“大数据”时代的人民银行经济预测和金融统计的建议
3.1根据人民银行的特点构建数据库。人民银行在构建“大数据”时，需按照“大数据”要求并根据自身特点规划战略，构建数据库。一方面，科学规划“大数据”工作，形成数据管理管理、数据应用以及数据推广原则。明确“大数据”发展工作重点，以数据分析技术为核心的战略。另一方面，结合自身组织管理结构，结合分支组织结构特点，建立以总行为中心，分支组织结构为外补充的数据库。采用“云计算”“雾计算”等技术保证数据可的安全性，从而建立全面、整体、科学、反应速度快的数据库。
3.2建立人民银行大数据的共享平台。为实现构建“大数据”，还需建立证券、保险以及银行等金融机构的监管机构，并完善统计局、电商、电信等数据公司合作机制。人民银行以信息化为基础，科学应用信息技术收集或挖掘数据，成立具备自身特色的系统性强、标准化高的自己的“大数据”平台，让“大数据”平台为监管机制与金融业的发展提供更好的信息服务。此外为实现内外数据整合分析，还需创立金融数字地图平台。
3.3合理借鉴西方发达国家央行经验。西方发到国家的银行具备丰富“大数据”经验，例如，欧洲央行（ECB）在2014年中就已经应用了DATA新的计算方式与统计分析手段；日本央行从2003年开展XBRL分析框架实验，应用XBRL分析框架可发现报告中的问题，减轻数据检验负担等；英国央行通过“大数据”快速判断劳动市场趋势以及房地产趋势；而加拿大则利用“大数据”掌握并跟踪经济的宏观变化。由此，人民银行可通过合理借鉴发达国家的“大数据”经验进行经济预测与金融统计。
3.4积极探索并完善大数据应用体系。内外部网络作为人民银行数据主要来源，因此需结合自身宏观审慎管理职责需求不断探索数据的应用价值，也可采用DATA预测银行等金融业的运营情况。适当根据金融改革等需求，分析处理不同数据之间的关系，在构建“大数据”过程中不断完善决策模型。此外，为提升处理数据、分析数据能力，需引进或培养“大数据”人才，重视培养金融、数学建模以及计算机等综合技能，从根本上提高人民银行的关于数据的分析、处理质量；从而形成有效的大数据应用体系。
结 语
括而言之，基于“大数据”时代下的市场呈现出诸多新特征，包括金融市场。通过分析数据，可以预测金融市场中未来的经济状况，推动银行改革发展。人民银行在“大数据”时代下发展，需对目前自身对“大数据”的应用现状、基本条件以及限制因素等实际情况，并根据西方银行“数据化”成功经验，结合自身特点与发展战略合理进行构建“大数据”平台、完善应用体系以及构建共享数据库等，以致促进自身在“大数据”时代下的持续发展。
【参考文献】
[1] 徐国祥，李波.大数据、云计算背景下的统计改革与创新[J].中国统计，2016，32（06）：04-07.
[2] 黄善芬.大数据背景下的银行经济预测和金融统计[J].环渤海经济瞭望，2017，12 （30）：53-54.
[3] 唐宏飞.“大数据”时代人民银行经济预测和金融统计研究[J].上海金融，2016， 30（02）：85-89.
作者简介：王海荣，女，烟台银行股份有限公司，山东鄄城县人，1972年8月9日出生，大学本科学历，经济师
【关键词】 经济预测 金融统计 大数据
前 言
大数据是指当下社会快速发展背景下的相关数据、版结构数据以及非结构数据等要素的统称[1]。数据在当下经济学发展中具备重要作用，而银行基于“大数据”进行金融统计与经济预测，有利于提高银行预测经济风险能力，实现智能化管理能力以及提高规避风险能力[2]。人民银行构建“大数据”，可增强经济预测统计的前瞻性、强化宏观调控智能化、优化信息服务与及时掌握跟踪金融风险等优势。由此，基于“大数据”时代下，分析人民银行构建“大数据”进行经济预测和金融统计有重要意义。
1.基于“大数据”时代的人民银行经济预测和金融统计的现状
随着“大数据”时代的到来，西方国外银行已经建立了大规模的数据库，且取得令人矚目的成果。定向算法文本分析（DATA）和XBRL分析框架为西方银行对“大数据”文本分析的主要方式[3]。国内银行也随之进行“大数据”的构建，在构建过程中其主要的限制因素包括：第一，数据的采集以及挖掘技术相对落后；第二，数据整理缺乏标准化；第三，数据利用缺乏非结构化。加之国内数据技术发展相对落后，则导致人民银行在构建“大数据”时遇到较多的困难阻碍。
2.基于“大数据”时代的人民银行经济预测和金融统计的条件
2.1金融业综合统计监测体系层面。经过多年的努力，人民银行以及构建金融业综合统计监测体系，主要包括金融市场统计监测、信贷收支统计监测、货币供应量统计监测、对外金融统计监测以及企业商品价格指数、景气调查指数、资金流量等体系。金融业综合统计监测体系的构建，可促进经济发展方式的转变，提高相关货币政策的灵活性与针对性，优化银行宏观银行调控服务。
2.2大规模的人民银行数据库层面。人民银行已经构建大规模数据库。例如，2013年时，人民银行的金融新颖信息技术数据收录就已经高达8.4亿自然人，收录1919.3万户企业和组织的信息。人民银行的大规模数据库可为“大数据”的建造奠定良好的基础。
2.3人民银行数据产生与传输层面。人民银行主要负责编制全国银行或其他金融机构的数据统计，并按照国家规定予以公布，数据量大，数据繁杂，在数据产生与传输过程中往往存在较多的问题。然而近年来，人民银行各类信息系统功能逐渐完善，保证数据收集具备及时性与真实性，且应用流传速度明显提升，标志着人民银行信息系统进入新阶段。
3.基于“大数据”时代的人民银行经济预测和金融统计的建议
3.1根据人民银行的特点构建数据库。人民银行在构建“大数据”时，需按照“大数据”要求并根据自身特点规划战略，构建数据库。一方面，科学规划“大数据”工作，形成数据管理管理、数据应用以及数据推广原则。明确“大数据”发展工作重点，以数据分析技术为核心的战略。另一方面，结合自身组织管理结构，结合分支组织结构特点，建立以总行为中心，分支组织结构为外补充的数据库。采用“云计算”“雾计算”等技术保证数据可的安全性，从而建立全面、整体、科学、反应速度快的数据库。
3.2建立人民银行大数据的共享平台。为实现构建“大数据”，还需建立证券、保险以及银行等金融机构的监管机构，并完善统计局、电商、电信等数据公司合作机制。人民银行以信息化为基础，科学应用信息技术收集或挖掘数据，成立具备自身特色的系统性强、标准化高的自己的“大数据”平台，让“大数据”平台为监管机制与金融业的发展提供更好的信息服务。此外为实现内外数据整合分析，还需创立金融数字地图平台。
3.3合理借鉴西方发达国家央行经验。西方发到国家的银行具备丰富“大数据”经验，例如，欧洲央行（ECB）在2014年中就已经应用了DATA新的计算方式与统计分析手段；日本央行从2003年开展XBRL分析框架实验，应用XBRL分析框架可发现报告中的问题，减轻数据检验负担等；英国央行通过“大数据”快速判断劳动市场趋势以及房地产趋势；而加拿大则利用“大数据”掌握并跟踪经济的宏观变化。由此，人民银行可通过合理借鉴发达国家的“大数据”经验进行经济预测与金融统计。
3.4积极探索并完善大数据应用体系。内外部网络作为人民银行数据主要来源，因此需结合自身宏观审慎管理职责需求不断探索数据的应用价值，也可采用DATA预测银行等金融业的运营情况。适当根据金融改革等需求，分析处理不同数据之间的关系，在构建“大数据”过程中不断完善决策模型。此外，为提升处理数据、分析数据能力，需引进或培养“大数据”人才，重视培养金融、数学建模以及计算机等综合技能，从根本上提高人民银行的关于数据的分析、处理质量；从而形成有效的大数据应用体系。
结 语
括而言之，基于“大数据”时代下的市场呈现出诸多新特征，包括金融市场。通过分析数据，可以预测金融市场中未来的经济状况，推动银行改革发展。人民银行在“大数据”时代下发展，需对目前自身对“大数据”的应用现状、基本条件以及限制因素等实际情况，并根据西方银行“数据化”成功经验，结合自身特点与发展战略合理进行构建“大数据”平台、完善应用体系以及构建共享数据库等，以致促进自身在“大数据”时代下的持续发展。
【参考文献】
[1] 徐国祥，李波.大数据、云计算背景下的统计改革与创新[J].中国统计，2016，32（06）：04-07.
[2] 黄善芬.大数据背景下的银行经济预测和金融统计[J].环渤海经济瞭望，2017，12 （30）：53-54.
[3] 唐宏飞.“大数据”时代人民银行经济预测和金融统计研究[J].上海金融，2016， 30（02）：85-89.
作者简介：王海荣，女，烟台银行股份有限公司，山东鄄城县人，1972年8月9日出生，大学本科学历，经济师