《对基于大数据的金融统计模式》
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摘 要：随着科学技术的快速发展,我国已经进入大数据时代,大数据时代对数据的搜集、处理有着新的要求.对于金融统计而言,原有金融统计模式已经难以满足大数据时代金融统计发展需求,必须要对现有金融统计模式进行创新.本文在对大数据时代分析基础上,重点分析了大数据时代对金融统计产生的影响,并根据影响制定了金融模式优化策略.
关键词：大数据;金融统计;影响;策略
一、大数据及金融统计的涵义
1.大数据的含义
大数据建立在互联网技术之上,是在互联网技术的推动下所产生的,主要是指在特定范围内、时间内难以通过常规软件进行管理、收集、处理的数据集合,必须要借助新模式才能够实现数据的海量、高效、多元化处理的信息资产.大数据主要体现的是人与网络信息之间的一种关联性,通过云计算等方式实现对数据信息的快速处理,更好满足人类在信息资源方面的需求.
2.大数据的特点
高速性,主要是指在云计算等工具辅助下,能够实现数据信息的快速搜集、高效处理,这是传统金融统计模式所难以实现的,必须借助网络信息技术予以实现;大量性,主要是指大数据时代对应的数据信息非常庞大,各种各样的信息类型相对较多,需要对海量信息进行处理;真实性,主要是指数据信息并非凭空产生的,全部来自真实生活、工作当中,数据来源可以追溯,具有真实性特点;多样性,主要是指数据类型多种多样,相对复杂,在处理过程中较为困难,需要借助计算机工具来对多元化的数据信息进行归类、汇总、分析;低价值性,主要是指由于数据信息的海量性,有价值的信息难以被有效挖掘出来,尤其是伴随着数据的大量增加,价值性信息在数据当中的比例相对较少.
3.金融统计的含义
金融统计主要是针对金融行业发展所进行的一项统计工作,其内容主要包括金融数据的分析、统计、调查、风险评估预测等,其目的是通过金融统计及时掌握我国金融市场发展的现状以及特点,根据金融统计数据了解我国金融发展面临的风险,并以此制定应对措施,提高金融监管水平,降低金融风险,为我国资本市场发展提供一个良好的经营环境.金融统计在统计当中主要以经济发展中的金融数据、流量作为标的,以社会货币融通为基础,统计方向以货币资金数量、结构、流通方向、余额为主.
二、大数据时代金融统计模式受到的影响
大数据的特点,对于传统金融统计模式而言,是难以适应大数据时展需求的,在统计方式、统计效率、统计准确性等方面均受到限制,主要包括以下几个方面：
1.对数据精确性产生的影响
在传统统计模式下,统计方式相对滞后,主要依据人民银行要求进行层层上报,实融数据的汇总与分析,这种统计模式在统计当中受诸多外在因素影响,统计过程过于缓慢,易受人为因素影响,统计效率低下,缺乏及时性、准确性.但是,在大数据时代,借助云计算、大数据等技术手段,能够实现海量信息的快速收集、处理,而且整个统计过程依托于计算机系统,统计成本低、效率高,统计结果更加真实、有效.
2.对金融分析方式产生的影响
传统金融统计方式相对单一,主要以金融数据为主,进行数据的简单汇总、分析,没有对数据深层次问题进行探究,金融问题探究浅尝辄止,一方面受分析思路限制,无法把握金融统计的核心和本质,另一方面受技术因素影响,难以对金融数据进行有效统计.但是,在大数据时代,随着科技发展,各种统计工具应运而生,为金融统计提供了更多选择空间,实现了金融分析方式的全面升级.在大数据背景下,统计人员能够在云计算、大数据等工具的辅助下,掌握更加全面、深层次的金融数据信息.
3.对金融监管产生的影响
金融风险防范是金融监管的主要目的,而金融监管主要是通过金融统计实现的,所以从根本来讲,金融统计影响金融监管的效率,对金融风险防范起着决定性作用.在传统金融统计模式下,由于统计方式的单一性,统计数据的局限性,导致统计结果存在偏差,无法及时有效地对金融风险做出评估,造成金融监管效率低下,难以发挥金融监管的作用.但是在大数据时代,在云计算、大数据的辅助下,金融统计更加精确、高效,同时,统计工具能够对数据进行精准分析,并将潜在风险因素呈现到决策者面前,决策者可以根据风险因素加强金融监管,制定金融风险应对措施,避免金融风险的发生.
4.对金融统计思维产生的影响
金融统计思维是建立在对应时展基础之上的,在大数据时代尚未来临时,受统计工具、統计方式、技术手段等因素的影响,金融统计者思维相对狭隘,在统计当中具有针对性特点,主要依据统计目的开展对应的统计工作,对统计数据匹配性有严格要求;同时,在统计方式上,以规范化、标准化为主,数据搜集较为单一、局限;但是在大数据时代,由于数据来源的广泛性,统计技术的先进性,使得人们统计思维不受限制,更加多元化,无论是数据筛选,还是统计方式,统计对象,都比较广泛.统计结果不再具有唯一性,而是根据数据为决策者提供对应的数据参考,数据科学性、精确性使得决策者能够做出更加高效的金融决策.
三、大数据时代的金融统计模式优化策略
1.完善统计工具,规范统计模式
大数据时代的金融统计离不开先进的技术工具,标准化的统计模式,这些是确保金融统计有效开展的基础因素,也是提升金融统计效率的重要举措.首先,对金融统计基础设置进行完善,尤其是要配置高端的计算机硬件设施和先进的软件系统,要将云计算、大数据技术运用到金融统计系统当中,实现数据的智能化收集、处理、分析;其次,根据大数据具有海量性、低价值性特点,要通过标准数据统计模式的构建来提高数据的统计效率,避免数据统计的遗漏和缺失,提高数据统计的准确性、规范性.同时,规范化、标准化统计模式,能够提升金融数据的处理效率,更好地为金融决策者提供参考依据.
2.健全金融统计法律机制,提高统计数据共享水平
在大数据时代,金融统计模式构建必须要以法律制度为准绳,要在法律制度的许可范围内实施,传统金融统计的各种法律机制已经无法适应大数据时展需求,必须要健全完善金融统计法律机制.首先,对现有金融统计机制进行完善,结合大数据时代特点对原有制度准则进行改革;其次,通过法律制度对金融统计流程进行规范,明确金融统计当中各个主体的职责,确保统计工作的全面落实;再次,制定完善的统计人员管理机制,对统计人员进行定期培训,提升金融统计人员的核心素养和职业道德,使其更好履行统计职责,提高金融统计效率.最后,加快金融统计信息共享机制构建,提高金融数据的透明度,发挥公众的监管作用,通过监管水平的提升,及时发现问题、解决问题.
3.优化数据采集方式,提升数据采集精准性
数据采集方式决定着最终的统计结果,也影响着数据统计的精确性.在大数据时代,必须要对数据采集方式进行优化,借鉴和引进国外先进的金融数据采集方式,充分发挥数据采集方式的最大作用,让数据采集更为全面、深入、多元,实现数据分析的精确性.在大数据时代,细粒度数据采集方式具有相对优越性,能够实现数据的全面采集、分析,并通过动态跟踪把握金融市场发展动向,对于决策者制定科学金融决策,解决金融问题具有重要意义,所以,我国应当加快细粒度数据采集方式的推广和应用,以更好地满足大数据时代金融统计发展需求.
4.构建金融统计体系,有效预防金融风险
金融行业为我国市场经济发展提供了资金保障,也是我国国民经济发展的支柱行业,所以构建科学完善的金融统计体系至关重要,对于提高金融统计效率,规避金融风险意义深远.首先,利用大数据时代的技术手段,建立完善的统计体系,通过金融数据的精准分析,及时掌握市场经济发展当中存在的金融隐患,并制定解决措施;其次,金融行业具有高利润、高风险特点,金融行业必须通过金融统计体系的健全来把握行业命运,利用数据分析规避金融风险,实现自身的可持续发展.
结语
金融统计模式关系着金融行业的长远发展,也对我国经济发展的稳定性产生着深远影响,时代不同,金融统计模式应当有所转变.在大数据时代,金融统计模式必须要以大数据为基础,借助大数据时代的先進技术、理念、手段来实现自身的优化升级.针对大数据时代对金融统计模式产生的影响,本文从统计工具完善、法律制度建设、统计方式转变、统计体系构建等方面提出了应对策略,希望能够为我国金融统计模式的优化提供参考依据.
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金融引用文献:
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