試論金融學研究中大數據思維的運用

彭光希

摘 要：金融在服務社會實體經濟發(fā)展、促進國家經濟繁榮、彰顯國家宏觀調控價值等多個方面都具體十分重要的意義。作為整個經濟體系的核心，金融的發(fā)展和研究是一項系統(tǒng)性工作，其中大數據思維起到決定性作用。本文從大數據思維的概念解讀入手，淺談金融學研究中大數據思維運用的重要性，并簡要闡述大數據思維有效運用的方式。

關鍵詞：金融學；大數據思維；存儲；分析

金融是國家經濟體系的核心，在全面改革開放的今天，我國的金融體系發(fā)展也日趨完善，除了金融要素的市場化改革步伐加大之外，黨和政府在現代金融市場體系的構建方面也下足了功夫。而在“互聯網+”不斷發(fā)展的今天，金融市場不僅要完善其監(jiān)管機制，更需要從技術和思維上不斷升級，才可以更好的推進金融學研究的腳步不斷向前，從而可以更好的發(fā)揮金融服務實體經濟的價值導向功能。

一、大數據思維概念解讀

對于“大數據”一詞，現在大家都不陌生。簡單來講，它就是指海量的信息數據，但是這類信息資源帶有其獨特性，在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具，我們很難對其進行捕捉、管理和處理，而且如果可以對其進行有效的分析，就能產生巨大的價值，使具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力。

大數據思維就是在這一基礎上發(fā)展起來的一種新型思維模式。首先，它不同于傳統(tǒng)的線性抽樣思維，試圖以部分數據來對整體的發(fā)展作出論證或預測，它是一種全樣思維，強調對數據的整體性加工、解讀，依托人工智能而進行的全面數據存儲和分析；另外一方面則表現在其容錯性。傳統(tǒng)思維上我們習慣于讓數據的排布更具規(guī)律性，從而印證觀點的正確性，而大數據思維則包容其中不規(guī)則的數據，鼓勵人們從“異常”中發(fā)現新世界；第三，則是大數據思維在哲學層面所體現出的相關性。傳統(tǒng)的思維模式上，我們采用的是科學管理，分門別類來整理分析，現在則主張全面聯系，從系統(tǒng)的角度來分析相互之間的權衡和制約。

二、金融學研究中大數據思維運用的重要性

金融的本質是價值流通，它與經濟學研究的范圍顯著不同，經濟是價值的創(chuàng)造、轉化與實現，如果經濟是生活中可觸摸的實物，那么金融則看起來離生活很遠，但是金融是推動現代經濟發(fā)展的核心，只有激活金融市場的活力，才可以推動整個國家乃至全球的經濟穩(wěn)步向前發(fā)展。而且金融學研究中所涉及的理念更加抽象，數據關系也更加復雜，在金融學研究中運用大數據思維頗為重要。

首先，大數據思維有利于提升金融研究的全面性。隨著政府對金融調控力度的不斷加大，如金融市場的政策性開放、利率和匯率市場化改革等，使得當前我國金融業(yè)發(fā)展勢頭強勁。尤其是互聯網金融的全面發(fā)展，使得金融學研究的數據來源更加廣泛，對數據分析的時效性要求也更高，因此大數據思維的應用能夠有效提升金融研究的全面性。

其次，大數據思維有利于實現金融研究的創(chuàng)新性。與世界發(fā)達國家相比，我國的金融學研究還帶有一定的滯后性，尤其我國為具有中國特色的社會主義市場經濟體制，因此國外很多金融研究的相關思路并不適用于國內，要想把國內金融市場進一步做大，必須要持續(xù)推進金融學研究的創(chuàng)新。大數據思維的引入，可以進一步豐富金融市場層次和產品的創(chuàng)新性，穩(wěn)步促進金融市場繁榮發(fā)展。

第三，金融學研究的系統(tǒng)相關性必須依托大數據思維來實現。金融學研究的最終目的不僅要要構建起完善的理論體系，更重要的是要能夠為實體經濟的進一步發(fā)展而服務，所以金融學研究的相關手段、方法、思路都必須要以金融系統(tǒng)的全面發(fā)展為前提，大數據思維的全面相關性可以為其提供最優(yōu)方案。

三、大數據思維在金融學研究中有效運用的方式方法

數據是金融學研究的基礎，大數據思維在金融學研究中除了可以進一步完善數據獲取、存儲及分析等基礎性工作外，更可以最大限度提高數據平臺的科學性，優(yōu)化數據整合思維。

1.借助大數據分析完善金融學研究思路

傳統(tǒng)的金融學數據分析手段帶有一些的局限性，大數據思維及人工智能等現代化分析手段的運用可以使研究者更加理性的從數據樣本中發(fā)現有價值的信息，以拓寬和完善金融學研究思路。

譬如，避免隨機取樣數據分析造成的結論片面性。大數據思維的運用不再采取傳統(tǒng)的隨機取樣分析模式，而是進行全樣分析，這樣得出的結果更具說服力，而且大數據的豐富性可以最大限度的滿足金融研究的全面性。舉個簡單的例子，從全國范圍內看利率的市場化改革刺激了房地產業(yè)的進一步發(fā)展，但是地區(qū)分析的結果卻帶有明顯的差異性，這樣就可以更好地因地制宜采取相關措施以進一步激活市場活力。

2.運用大數據思維可以提高風險管控能力

金融市場與實體經濟最顯著的區(qū)別，就是金融領域的波動非常明顯，以股票為例，上午可能還在漲停板，下午就可能一片綠。這是金融業(yè)最普遍的現象，同時也呼吁決策人在制定任何決策的時候都不能過于盲目，必須要依托大數據分析來來提高金融決策的準確性，將風險控制在可控的范圍之內。

以銀行為例，銀行每天都需要審批大量的小微貸款，其中有個人，也有企業(yè)，對于這類決策的分析就不能僅憑客戶所提供的資料來抉擇，可以依托大數據分析來實現，對借貸企業(yè)的銷售、資金、社會認可度等信息進行綜合評估，最終再根據評估的結果來擬足企業(yè)的最大借貸額度。

結語：

金融學所研究的領域帶有很大的不可控性，而且其中很多因素錯綜交織，單憑一組數據很難說明問題，因此在金融學研究中我們必須以大數據思維為依托，提升金融研究的全面性、創(chuàng)新性、系統(tǒng)相關性，從而完善金融學研究思路，提高風險管控能力，讓金融市場可以穩(wěn)步健康向前發(fā)展。

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