大数据背景下的银行经济预测和金融统计,本文是经济预测相关研究生毕业论文范文与金融统计和背景和大数据背景相关研究生毕业论文范文.
经济预测论文参考文献：
（西交利物浦大学,江苏苏州215000）
银行业的金融统计结果历来是各国经济预测的重要基础数据来源,但是随着互联网的发展,以及电子科技的进步,近年来,大数据成为各行各业的统计分析来源.特别是金融机构掌握的大数据,对国家经济研究和分析的作用越来越大.因此,开展和用好银行业大数据的意义日益重大.本文通过分析当前金融统计和经济预测的现状,研究大数据对经济预测的影响,提出初步解决方案,供研究经济的人员参考.
一、银行业大数据对国家金融统计和经济预测的优势
大数据多为强调的是各类的信息量规模庞大到基本没有工具,在适当范围内进行抽取、建库、应用、并分类帮助企业在营销策略上进行更有意义的参考.蓬勃中的商品行为经济,概因所涉到社会市场的各个层面的商业银行,所持久的影响了社会信用和资讯中心的庞大地位.银行的信用单位所凭巨大的本金优势,指向公司机构和个人提供信用,在民间的金融借贷链接中处于上风位置；同时,机构和个人为了获取借贷优势积极转向银行提供经济信息、社会信息和主体信息等关系社会经济发展的重要信息,在金融大数据方面,银行所具有的巨大的资源优势,使商业信用单位进行大数据的研究和创新以及应用创造了有利条件.这些信息虽然主要反映的是微观经济活动层面的内容,但是由于大量数据体系则体现了整个国家经济生活的现状,客观真实地反映了国家的经济活力,与其他类型的大数据相比,对于国家经济分析和决策具有明显的优势.在目前互联网金融背景下,云端服务,大数据等技术慢慢的参与到商业商业机构的运营的策略规划中,促使银行的运营方式的效率从本质性的提高,而且大数据作为最为精确和最为广泛的条件为国家的经济预测和金融统计打下了基础.
二、经济预测和金融统计的现状和趋势
在国家行政管理的基础手段之中,统计具有极高的参考地位,也是国家行政管理的重要依托.但是长期以来,由于统计数据的不全面、不真实,并不能充分体现当时、当地国家经济、社会、生活客观现状,因此,统计体系总是与实际需求有差距.此外,随着全球经济的一体化以及国民经济核算和会计核算规则与国际现行日益接轨,金融制度方面的创新和金融业务创新步伐也随之得以加快,但目前我国的金融指标体系不够完善,所导致的情况是与统计的指标不能够对应.造成多方面创新的无法应用.在宏观经济的的预测和发展策略上容易导致阻力等.而且现今金融的统计数据集中的在各级人民银行的汇总,统计过程,所占用的大量时间,尤是在中小的金融机构的数据基本依赖其他商业的代报机构,从而产生的情况是数据的时效性的降低,而且不能居于大数据从宏观主体上达到检测需求,且容易出错,需依托外部机构对此进行确保的数据,最终的结果就是无法适应现今金融的信息的发展.
但是,“大数据”作为互联网金融的核心策略和技术依托,作为能全面真实地反映客观经济情况的数据来源,为金融统计和经济预测开辟了一条全新的道路.在满足大数据时代的金融需求方面,现今的金融的统计方法以及制度在统计效率,工作方面,制度,产品需求以及个性化服务方面基本对应不了现今需求.所以在现今情况下,急需构建能够适应大数据时代的金融统计对应的框架,推进金融业的综合统计和指标化,加强在数据的分析和挖掘方面下开发出的丰富的金融统计的对应产品.所以,如果能够在这样的大数据背景下,我们的数字金融才能够得以实现,所在银行的管理理念和运营的策率方面,继而随之而颠覆传统方式.
三、大数据对经济预测和金融统计的影响
(一)对经济预测的作用
大数据的核心价值在于预测,银行就是把数据的算法用到海量的数据上来预测经济的发展走势.随着统计收到的数据越来越多,预测的能力会越来越好,在不久的将来．许多现在单纯靠人类的判断力的领域会被数据系统改变甚至取代.
大数据对于经济预测的重大意义在于两点：一方面大数据因拥有海量信息提高了预测精度.例如,谷歌趋势数据最早是由著名经济学家哈尔,瓦里安(Hal Varian)引入到经济预测中的.其最基本的方法是,从传统的的时间预测模型基础上,加入google预测趋势所生成的查询指数,从而提升预测的准确度.近期百度公司也同样推出类似的趋势预测类的”百度指数“,其中的数据指数也会被用于经济的预测.曾有人将“百度关键字指数”纳入到他们开发的“中国股票市场预测模型”中,将预测平均误差值从之前的3.8%降低到1.4%.另一方面大数据因与现代电子信息科技结合,大大提高了预测的时效性.
(二)对银行金融统计和银行转型的影响
现如今互联网金融的思维逐渐走人生活,迈向大众化,同时也为传统的发展提供新的创新点. 如果从统计思维这个角度来看,基于大数据的背景的结构下,统计思维的创新突破了传统的数据的结构性,数据格式化等思想,即注重与大数据时代数据来源广泛性进行融合,对金融统计数据的存储、检索、加工、变换和传输环节进行革新,为个人或金融机构提供清晰数据.
四、构建大数据的困难和挑战
首先,安全与隐私问题是大数据发展的过程中的关键问题,其中近年来各国机构和学者的探索表示,即便安全的数据被大量的采集之后,其中也会暴露个人的隐私.而在实际上,大数据安全的定义也比较广泛,其实大家所受到的的威胁不限于个人的隐私的泄露,其中保护的对象不限大数据自身,其实也通过大数据挖掘得到的信息.而且在信息的存储,处理,传输的过程中同样也面临着与传统的信息面临同样的安全风险,所以在这一技术手段中,还存在着大量的漏洞需要弥补.当然最主要的是完善针对互联网金融的法规的金融企业自身的管理制度的裁定.
五、解决策略
大数据时代,金融数据的意义是巨大的,局限是存在的,问题是清楚的,面临挑战,解决问题才是关键.我暂时有以下方面的解决手法：
一是建立全行业统一的金融统计政策和方法.从信息的来源收集和标准化统计、分类和估值的概念,提高数据一致性,实现数据收集、多共享.避免数据不统一,来源不一致,造成数据没有可比性或对比性差等问题.
二是研究建设更加科学的数据模型.数据结构的创新和开发,根据分析需要设置不同的维度数据,围绕数据目标到业务框架.加快金融统计的标准化,促进实施的步伐,金融行业综合统计工作的细节进入金融业务流程.三是充分利用信息技术和大数据技术,吸收、运用行业外大数据.在交叉扇区之间构建数据共享桥梁的能力,能够提高微机的识别和系统风险跟踪的能力.反映全国经济的整体状况,把元数据的提速、数据交换、数据交换、数据质量、安全性等主要的共同标准作为大规模数据构建的关键.
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