大数据思维在金融学研究中的运用

盛伟男

【摘 要】依托于互联网环境，大数据思维应运而生，以其先进的理念一跃成为金融学研究的重要价值导向，且引领着我国金融业逐步开创新的发展局面。现代金融学研究在大数据思维的指导下，更注重对海量数据信息的深入挖掘，意在探索数据间的内在联系，并从中提取出关键信息，从而为金融决策提供可靠的事实依据。本文立足于金融学的多元内涵和研究方向，结合大数据思维的概念，对我国金融研究中大数据思维的应用价值和实际应用形式展开了深刻探讨，旨在为相关金融学者提供新的研究思路，促进我国金融业健康稳步前进。

【关键词】大数据思维；现代金融学研究

一、金融学的多元内涵及其研究方向

现如今，人们已经步入了金融时代，各式各样的金融服务及产品映入大众的眼帘。金融学作为一门研究价值判断和价值规律的学科，所涉及的内容非常广泛，譬如货币、基金、证券、银行保险、投资理财、国际收支、贸易金融、地产金融、财政管理、风险管理等。随着时代的演变，金融业愈发蠢蠢欲动，并在传统金融学理论的基础上，萌生了演化金融学理论，也即是介于金融学和生物学的一门边缘性科学。除此以外，在学科交叉的作用下，还形成了金融工程学、行为金融学以及法和金融学，它们共同构成了一个庞大的金融学体系[1]。

现代金融学研究方向总体可以概括为投资学、公司理财、货币银行学、国际金融学，然而也不仅限于此，除了金融专业理论方面的研究，学者还对东西方各国家的金融史、金融学说史、金融体制和金融政策进行了深入的探索，过程中经常采用的研究方法有实证分析、规范分析、案例分析、制度分析、数理经济模型分析和计量经济模型分析等。

二、探究大数据思维

思维是行动的先导，决定着一切，其重要性不言而喻。大数据思维是大数据时代所赋予人们最具价值的东西，从浅义层面来理解，大数据思维指的是开拓思路，利用互联网平台结合生活实际从多渠道获取数据资源，然后在大数据技术的作用，对海量的数据资源进行分析、加工和整合，进而明确信息间的内在联系，透知客观事实。但若从深层次来理解，大数据思维又可细致划分为三部分：其一，样本到全量思维；其二，精准到模糊思维；其三，因果到关联思维[2]。

首先样本到全量思维，指的是由最初的以点带面过渡到宏观整体，以往大范围的研究工作一般采用随机样本数据进行分析，一方面在于降低成本，另一方面在于提升研究工作的效率，但不免片面性较强，现处于大数据盛行的时代，绝大部分的信息已经实现实时数据化、联网化，加之大数据技术的应用，人们可以快速的对海量数据进行处理，以更低的成本、更高的效率做到全量分析，反映客观事实。再者是精准到模糊思维，在面对数据量较小的研究时可以对数据进行精准剖析，然而大数据时代信息量巨增，唯有树立模糊处理思维方能适应形势，但尽管是模糊思维，但是因为数据量多，所以结论的可靠性也会相对高。最后是因果到关联思维，大数据重在挖掘，原本人们注重探索事件的因果关系，现大数据思维的拓展，人们懂得了利用挖掘来明晰数据的关联现象，更具可行性。

三、金融学研究中大数据思维的应用价值

（一）提高研究精确性

大数据的推广及应用促使金融学研究学者摆脱了原本的思维定势，开始从多渠道来获取信息，而不仅仅是满足于纸质上的数据。在互联网的帮助下，金融学研究学者能够利用大数据信息管理采集平台收集到海量的数据信息，既容括结构化数据，同时又包含图片、视频等各式各样的非结构化数据，彻底打破了传统金融研究数据单一的僵局，而且也极大降低了取样数据的随机性和偶然性，使研究结论更具说服力[3]。

（二）拓宽研究思路

新时期下的大数据呈现数据量大、内容范围广泛的特点，高效的大数据管理平台让各路金融学研究学者能够快速掌握丰富的数据信息。传统的金融研究由于所能获得的数据信息量有限，学者在探索时思路也受到一定程度的限制，研究内容多集中在财务、经济等特定的领域。现下随着大数据思维和技术逐渐成型，以往的结构化数据和非结构化数据得到整合，学者的研究思路也得以显著拓宽，开始朝向国际化的金融体制和金融学说进行探究，我国的金融研究事业愈发灵活。

（三）加强学科联系

目前金融学不再是独立发展，而是开始积极同其他学科进行融合，旨在共同作用相互促进。比如，利用自然学科中的专业理论对金融学中的经济形势进行分析，再如借助物理学模型方法对金融学未来发展方向做出科学预测等。大数据思维加强了金融学和各学科间的联系，为金融学注入了更多鲜活的元素，使其呈现出多样化的形态，有助于进一步扩大金融学的领域范围。

四、金融学研究中大数据思维的具体应用

从金融学研究来窥探我国金融业的发展，近些年来，我国金融业实则历经了一个快速增长的阶段。自2007年至2017年，金融业增加值占GDP总量的比重由最初的5.62%逐步提升到了7.95%，期间在2015年金融业增长值达到了最高峰，占比高达8.40%，与欧美地区的成熟市场国家相比有过之而无不及。例如，同一比重，英国和美国分别占比约8%和7%，而据调查，日本和欧洲该比重甚至低于5%。对此，本文基于大数据思维，对国家金融学研究热点展开相关探究，望对促进金融业的创新进步有积极的意义[4]。

（一）貨币政策研究

通过广泛收集汇总各路金融学者的论文研究数据得知，货币政策话题稳居高位，宏观货币均衡是当下学术界高度关注的问题（见表一）。在我国经济增长结构矛盾重重的背景下，货币政策承担着稳增长、促改革、调结构、惠民生、控风险的重大责任，且最终的管理目标是维持货币值的稳定，从而为我国营造一个中性适度的货币环境。目前“新增贷款”是我国货币政策的中间目标，结合经济形势，部分学者建议将人民币汇率归入中间目标的管理总范畴，以实现币值“对内”和“对外”的双向稳定。众所周知，2008年在遭受了全球经济金融危机后，美国实行了量化宽松货币政策，对我国货币经济环境造成了不小的冲击，且引发了一系列的通货膨胀问题。经过对以往数据信息的研究分析发现，市场利率不失为我国通货膨胀情况下一把调控利器，同时面对经济新常态，维护金融稳定也逐渐成为货币政策终极管理目标的内容之一。为此市面上还相应出现了抵押补充贷款（PSL）、中期借贷便利（MLF）和常备借贷便利（SLF）等中短期结构性货币政策定向调控工具，借此未来我国货币金融管理人员可通过将利率、汇率、货币调控工具以及宏观审慎监管等政策组和来推进和谐宽松货币金融环境的构建。

（二）金融发展研究

在大数据思维的指导下，学者整合了金融学所涉及的学科范畴，发现现代金融学的学科交叉性日益突显（如下图）。通过分析可得金融学总共涵盖20个一级学科，按照科学的学科分类方法，可将管理学、统计学、理论经济和应用经济均归于经管学类；将法学、社会学、政治学、人口学、党史党建、马列科设等统归于政法学类；将中国历史、民族问题、世界历史归入历史民族学类；最后将中国文学、哲学、体育学划入人文学的范畴。众多学科与金融学的融合寓示着金融业正在向更多的领域延伸，其创新发展势不可挡。现代金融学发展研究主要探寻金融增长与经济进步之间的关系，为建立稳固的金融体系提供强有力的理论支撑。

据悉，Patrick早期提出了著名的金融双模式理论：一是需求跟随金融发展，意指实体经济进步的最终结果即是金融发展；二是供给引导金融发展，突出金融增长对经济进步自主且积极的影响。事实证明，我国现下经济和金融的状态正与金融双模式理论相吻合，以引导型为主，借助创新力量来稳固金融市场，拉动经济增长。此外，研究证实，地区金融增长有助于改善社会资源配置，提高全要素生产率，然而政府参與资金流向干预则会在一定程度上阻碍金融创新，所以今后政府要摆正自身位置，合理扶持当地的金融机构。当前处于大数据时代，高科技层出不穷，促使我国金融业萌生了互联网金融、普惠金融、绿色金融等新型多元化的金融形态，其中互联网金融以其方便快捷、成本低廉、受众广泛、传播快速的优势赢得了大众的喜爱，并较好地解决了中小企业融资难的问题，但也让“金融脱媒”现象愈演愈烈，对此，我国政府于2016年出台了互联网金融规范报告，将引领互联网金融走上正轨发展道路。普惠金融，顾名思义，是利民金融项目，值得大力推广，在后期仍需加强法制制度建设，使民众能真正受益，而绿色金融则是响应时代的号召，走可持续性道路，实现金融增长与环境保护的协调一致，我国在该领域起步较晚，缺乏定量研究，还需再完善相关架构和理论模型[5]。

（三）金融风险监管研究

金融风险监管研究是确保我国金融事业健康平稳发展的必要性措施，首先要全面正确的认识到金融领域中所暗藏的风险隐患，然后再科学布局，加强监管，做好防范工作，以切实提升我国金融业的抗风险能力。据学者对大量数据分析总结得知，金融业人员要格外警惕系统性金融风险、企业和金融机构高杠杆风险、国家和地方政府债务风险等，特别是互联网金融、影子银行、不良资产和债券违约项目。面对如上风险，部分金融机构在大数据思维的影响下，构建了与之相对应的网络数据金融风险评估管理系统，通过对以外经济数据情况的分析，明确未来金融事业可能存在的风险，然后根据风险的类别有针对性的做好应急预案，将其遏制在萌芽状态。如对于影子银行的风险监管，则宜“疏”不易“堵”，坚持正确引导和适当监管相结合，保证影子银行依然能够对金融体制改革发挥促进作用；对于互联网金融的监管，要采取审慎监管和行为监管融合方式，在法律法规的先重制约下，由互联网金融发起机构利用大数据工具采集客户行为信息，对其信用度和还款能力进行评估，进而为其定制个性化的金融服务及产品，既可为用户提供满意的服务，也可有效降低金融风险[6]。

五、总结

现时期，将大数据思维运用在金融学研究中，是时代发展的必然性，不但能够提升研究结果的准确度，拓宽学者的研究思路，同时可加快金融业的创新进步。现代金融学研究需要发挥大数据思维的优势作用，将其内化为自身价值观的一部分，积极探索、加强学习，进而完善相关数据建设。也相信在未来的发展中，大数据思维能够深入彻底地贯彻到金融学研究中，帮助我国强化金融风险监管体系，营造自由宽松的货币环境，而后推动金融体制改革的全面落成。

【参考文献】

[1]闫尧勋.金融学研究中大数据思维的运用分析[J].经贸实践，2018（08）：335.

[2]贺宇琳.金融学中大数据思维的应用分析[J].科技经济导刊，2018，26（10）：166.

[3]黄夕珂.试论金融学研究中大数据思维的运用[J].中国国际财经（中英文），2017（23）：230.

[4]朱佳琦.大数据思维在金融学研究中的运用策略浅议[J].纳税，2017（07）：83.

[5]燕楠.金融学中大数据思维的应用研究[J].中国市场，2016（29）：97-98.

[6]陶甄.探析金融学研究中大数据思维的运用[J].时代金融，2016（15）：206.