大數(shù)據(jù)時代金融衍生工具財務(wù)管理風(fēng)險分析的文獻綜述

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)時代金融衍生工具財務(wù)管理風(fēng)險分析的文獻綜述

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)運用金融衍生工具的財務(wù)風(fēng)險管理研究非常缺乏。大數(shù)據(jù)分析的方法可以通過大量的金融產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)評論數(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)避財務(wù)風(fēng)險。根據(jù)大數(shù)據(jù)的思維范式，可把這些雜亂無章的原始數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)的軟件處理后，進行技術(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)在進行金融衍生工具投融資過程中做到風(fēng)險預(yù)警的一個重要應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)；金融衍生工具；財務(wù)管理；風(fēng)險預(yù)警

一、引言

企業(yè)風(fēng)險管理是財務(wù)管理的一個重要組成部分，風(fēng)險管理的目的在于減少現(xiàn)金流的波動性。國外關(guān)于企業(yè)風(fēng)險管理的實證研究已有幾十年，也取得了可觀成果，這主要與國外的資本市場發(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)財務(wù)風(fēng)險管理中，建立分析模型與構(gòu)建金融衍生工具風(fēng)險管理指標(biāo)評價體系，并取得了一定的研究成果。下面本文主要在三個方面進行綜述研究：第一是衍生工具與企業(yè)風(fēng)險管理研究前沿；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)財務(wù)管理分析體系的文獻綜述。

二、衍生工具與企業(yè)風(fēng)險管理

企業(yè)進行風(fēng)險管理的需求主要是來自于匯率、利率及商品價格的波動對公司未來現(xiàn)金流的影響而用來管理風(fēng)險的衍生工具的種類可以分為遠期合約、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)，美國企業(yè)最常用衍生工具來管理匯率風(fēng)險，其次為利率風(fēng)險，再之后是商品價格波動風(fēng)險。關(guān)于運用衍生工具管理風(fēng)險的方式，國外(包括臺灣) 不僅研究了所管理風(fēng)險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，而且研究了運用不同衍生工具對沖不同特征風(fēng)險的狀況。顯然，這一研究對于指導(dǎo)企業(yè)如何運用衍生工具進行風(fēng)險管控是極具現(xiàn)實意義的，但在我們收集到的文獻中，沒有發(fā)現(xiàn)國內(nèi)的相關(guān)研究(劉翰林，2013)。

關(guān)于運用金融衍生工具進行風(fēng)險管理的方式，國外開展了大量深入的調(diào)查研究，這一研究對于指導(dǎo)企業(yè)如何運用金融衍生工具進行財務(wù)風(fēng)險管理是極具現(xiàn)實意義的，但是國內(nèi)對于這方面的研究文獻很少。隨著國內(nèi)衍生品市場的發(fā)展，運用衍生工具進行財務(wù)風(fēng)險管理的企業(yè)不斷增加，國內(nèi)應(yīng)該加強對金融衍生工具進行風(fēng)險管理的處理開展研究。其研究內(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管理風(fēng)險，如何選擇不同的工具來管理不同特征的風(fēng)險，同一工具可用于管理哪些風(fēng)險，以及同一風(fēng)險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、利率風(fēng)險以及商品價格風(fēng)險的管控，對于衍生工具的運用對財務(wù)風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險，系統(tǒng)風(fēng)險和非系統(tǒng)風(fēng)險具有什么影響，以及這兩類風(fēng)險之間存在怎樣的聯(lián)系等缺乏應(yīng)有的研究。

因此，對企業(yè)而言，企業(yè)對于金融衍生工具的運用還有太多急需解決的問題需要通過更深入的研究來揭開：如何探索金融衍生工具與公司財務(wù)風(fēng)險管理的關(guān)系？在投資金融衍生品進行風(fēng)險管理的過程中存在什么危害性問題？能否建立一個有效的財務(wù)管理風(fēng)險預(yù)警體系和制度予以保障？這些問題的研究非常缺乏。

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，人們越來越多的行為在網(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，人類在不知不覺中已經(jīng)進入了一個“大數(shù)據(jù)”時代。聯(lián)合國在2012年發(fā)布的大數(shù)據(jù)白皮書中指出，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將會對社會各個領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響。為此，世界各國都在此領(lǐng)域投入大量人力物力來支持“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)模巨大到無法通過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)營決策，達成更積極目的的信息。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)認為，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)價值(Value)。

為了達到大數(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。建立一個能夠從整合多個預(yù)測變量推斷單一被預(yù)測變量的模式。(2)聚類。根據(jù)數(shù)據(jù)特性，將一個完整的數(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)則進行編碼。(4)人類判斷過程簡化。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。通過對數(shù)據(jù)集的聚類、相關(guān)關(guān)系挖掘等過程，構(gòu)建供未來分析的有效現(xiàn)象解釋模型。

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，國內(nèi)早在從2008年初，阿里巴巴通過對用戶行為數(shù)據(jù)的挖掘和分析發(fā)現(xiàn)整個買家詢盤數(shù)極具下滑，同時歐美對中國采購也在下滑。他們提前半年時間準(zhǔn)確預(yù)測出世界外貿(mào)經(jīng)濟走勢，從而躲避了金融危機。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)測安哥拉霍亂的爆發(fā)，結(jié)果證明可以提前一年預(yù)測到霍亂爆發(fā)的蔓延。

太多的案例利用大數(shù)據(jù)去分析、洞察未來。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)帶來新商業(yè)價值，轉(zhuǎn)向以技術(shù)維護國家安全利益，并為信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)商業(yè)模式帶來了巨大的機遇與挑戰(zhàn)。通過揭示大數(shù)據(jù)市場潛在需求與機會，為戰(zhàn)略投資者選擇恰當(dāng)?shù)耐顿Y時機和公司領(lǐng)導(dǎo)層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準(zhǔn)確的市場情報信息及科學(xué)的決策依據(jù)。而國內(nèi)尚處啟蒙階段，因此，國內(nèi)研究迫切需要整合現(xiàn)有資源，發(fā)揮后進優(yōu)勢，實現(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、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)避財務(wù)風(fēng)險。

四、大數(shù)據(jù)支撐的企業(yè)財務(wù)管理分析體系的文獻綜述

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算技術(shù)等新技術(shù)的支持下，信息的收集達到空前的無孔不入，很多信息的收集將不再以傳統(tǒng)的方式進行，而是進入了大數(shù)據(jù)時代，所以這也給企業(yè)的財務(wù)分析工作帶來了重大的轉(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)用的過程中也必須要依賴于計算機技術(shù)。利用大數(shù)據(jù)分析時，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)處理的計算機，可以挖掘出數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系與表現(xiàn)的結(jié)果。舉個例子，保險公司的汽車險，員工可以通過搜羅數(shù)據(jù)，得到車主的駕車習(xí)慣是否良好，駕車時間和路段是否安全，停車的車庫的環(huán)境等數(shù)據(jù)，進而降低駕車風(fēng)險低的車主的保險費用，提高風(fēng)險高的車主的保險費用，這樣便從一定程度上增加了保險公司的收益，保證保險公司的利益。銷售公司可以從客戶的家庭水電費，煤氣燃氣費的消費情況，使用的手機，電腦，車子的型號，以及經(jīng)常出沒的餐廳，娛樂場所等信息收集，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)從總體上來說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)的不斷改進和完善，大數(shù)據(jù)時代的發(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)帶來了非常大的挑戰(zhàn)(任禾，2015)。

風(fēng)險理論認為，經(jīng)濟活動之所以存在風(fēng)險，原因在于經(jīng)濟環(huán)境存在不確定性。在財務(wù)危機預(yù)警過程中，為了更準(zhǔn)確地預(yù)測企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，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)濟環(huán)境的指標(biāo)(宋彪等，2015)。

目前主流的財務(wù)預(yù)警研究方法依然是用財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建模型。基于財務(wù)指標(biāo)建模的學(xué)者們經(jīng)常使用財務(wù)指標(biāo)建立研究模型，代入數(shù)據(jù)驗證，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)測準(zhǔn)確率是95%(Altman，1968)等等。但財務(wù)指標(biāo)、財務(wù)報表公布的信息存在嚴(yán)重的滯后性，滯后驗證也是很多學(xué)者們解決的方向，但學(xué)者們已經(jīng)認識到根據(jù)財務(wù)指標(biāo)預(yù)測財務(wù)風(fēng)險的局限。如Johnson(1970)、Ohlson(1980)、Elloumi F(2001)、Campbell(2008)等后期研究，都對研究手段、研究方法、研究模型進行了修正與驗證。這些研究都各自證明了所提出非財務(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務(wù)指標(biāo)在財務(wù)預(yù)警方面的系統(tǒng)研究，提出的變量沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也沒有考慮變量之外的影響因素，反映不出企業(yè)對某一非財務(wù)指標(biāo)敏感程度。企業(yè)危機發(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的因素。同時，多數(shù)研究者更關(guān)注危機發(fā)生的根源，以求畢其功于一役，卻忽略了財務(wù)預(yù)警這一行為本身的社會性。簡單認為明確了危機發(fā)生的原因，就可以進行準(zhǔn)確的預(yù)測，事實上財務(wù)危機每次發(fā)生的原因都在變化。奧斯特羅姆的研究指出，信任、聲譽與互惠機制來自于人際網(wǎng)絡(luò)。企業(yè)危機的發(fā)生，起源于企業(yè)所有的相關(guān)人在社會網(wǎng)絡(luò)中的相互作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，使從社會網(wǎng)絡(luò)角度獲得關(guān)注會計主體更多一些的細節(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)進行研究，一般從分析群體情緒和網(wǎng)民行為規(guī)律來實現(xiàn)。如Johan Bollen(2010)對Twitter的研究，張雪等(2010)對情緒影響股市的研究，緒，Tobias Preis(2013)對搜索關(guān)鍵詞對股市的研究，結(jié)果都指向研究對象對事物的影響是顯著的。

通過對以上文獻的解讀，可以認為網(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大眾的目光引導(dǎo)至一個處于混沌狀態(tài)的結(jié)果，這個結(jié)果跟研究對象往往有內(nèi)在的聯(lián)系。因此，通過計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)收集社會透露的企業(yè)真實的管理狀態(tài)和走勢信息，根據(jù)大數(shù)據(jù)的思維范式，可把這些信息，通過大數(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)在進行金融衍生工具投融資過程中做到風(fēng)險預(yù)警的一個重要應(yīng)用。

五、小結(jié)

企業(yè)運用金融衍生工具的研究非常缺乏。特別是企業(yè)經(jīng)營者關(guān)心的問題：在投資金融衍生品進行風(fēng)險管理的過程中存在什么危害性問題？能否建立一個有效的預(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大量的金融產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)評論數(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)避財務(wù)風(fēng)險。根據(jù)大數(shù)據(jù)的思維范式，可把這些雜亂無章的原始數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)的軟件處理后，進行技術(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)在進行金融衍生工具投融資過程中做到風(fēng)險預(yù)警的一個重要應(yīng)用。

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廣東省財政廳2015年會計科研課題立項項目，項目名稱：“大數(shù)據(jù)發(fā)展下金融衍生工具風(fēng)險管理研究——基于財務(wù)管理視角”；項目編號：2015A22。