金融機構數據統計的重要性

㈠ 央行發布金融統計數據報告有什麼用

4月18日，為保持銀行體系流動性合理充裕，人民銀行對18家金融機構開展mlf操作共1625億元，其中3個月835億元、6個月790億元，利率與上期持平，分別為2.75%、2.85%，引導金融機構加大對國民經濟重點領域和薄弱環節的支持力度。

㈡ 金融統計工作的重要性是什麼

1. 定義：復金融統計是指金融機構制統計部門對各項金融業務活動的情況和資料進行收集、整理和分析的活動。

2. 金融統計工作的基本任務是：

   根據黨和國家的方針政策和國家管理經濟的要求，及時、准確、全面地完成各項金融業務統計報表；

   收集、整理、積累金融和有關國民經濟的統計資料；

   開展統計調查和統計分析，為金融部門和國家進行宏觀經濟決策、檢查和監督經濟、金融運行情況、加強金融監管和經營管理提供依據。

   
   

㈢ 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

㈣ 中國家庭金融調查報告的重要意義

高含金量：史無前例 權威首發
西南財經大學與中國人民銀行金融研究所攜手打造的全國首份《中國家庭金融調查報告》力圖科學、嚴謹、符合我國實際國情，其高含金量毋庸置疑。該報告基於為期兩年的調查設計和調查實施，並將不間斷進行季度回訪和兩年一度的入戶調研，以保證數據的連續性和科學性。
中國家庭金融調查注重實踐創新，開中國金融學之先河：通過收集有關家庭金融微觀層次的相關信息，如住房資產和金融財富、負債和信貸約束、收入、消費、社會保障與保險、代際的轉移支付、人口特徵和就業、支付習慣等，為經濟、金融學術研究和政策決策提供高質量的微觀家庭金融數據，推動我國金融微觀領域的研究，對國家經濟金融政策的制定、科研機構的金融研究、金融機構的產品設計等具有重要意義。
《中國家庭金融調查報告》的相關數據反應了我國家庭在經濟金融活動中的行為決策， 對央行進行宏觀調控，防範金融風險具有重要意義。同時，伴隨著我國新興經濟體的快速崛起，中國基礎國民家庭金融的行為也成為世界關注的焦點。
中國人民銀行研究局局長張建華曾在中心成立大會上強調家庭金融數據對我國金融研究的重要性，「當前金融研究已經走向理論框架、數據支撐、模型分析一體化的階段，獲取准確的金融數據至關重要」。西南財經大學副校長馬驍也表示此次調查取得的基礎數據填補了我國家庭金融數據的空白，是我國家庭微觀數據領域的重大突破。

㈤ 金融數據的尖峰厚尾特徵是什麼意思

金融數據的尖峰厚尾特徵是相比較標准正態分布來說的，標准正態分布的偏度為0，峰度為3，通常做實證分析時，會假設金融數據為正態分布，這樣方便建模分析。

但是實證表明，很多數據並不符合正態分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，兩邊的尾巴比正態分布厚，沒有下降得這么快。

厚尾分布主要是出現在金融數據中，例如證券的收益率。 從圖形上說，較正態分布圖的尾部要厚，峰處要尖。

直觀些說，就是這些數據出現極端值的概率要比正態分布數據出現極端值的概率大。因此，不能簡單的用正態分布去擬合這些數據的分布，從而做一些統計推斷。一般來說，通過實證分析發現，自由度為5或6的t分布擬合的較好。

(5)金融機構數據統計的重要性擴展閱讀：

基金收益率不服從正態分布，存在顯著的尖峰厚尾特性，我國基金市場還不是有效市場。人民幣匯率收益率波動有集群性效應，不符合正態分布，有尖峰厚尾的特點。結果表明穩定分布能更好的擬和中國股票收益率的實際分布，穩定分布較好的處理中國股票市場中的「尖峰尾」現象。

但很多資本市場上的現象無法用EMH解釋，如證券收益的尖峰厚尾，證券市場的突然崩潰，股價序列的長期記憶性等。對期貨價格數據進行統計分析，發現期貨價格具有「尖峰厚尾」特性。實證結果表明：我國股價波動具有尖峰厚尾特徵、異方差性特徵和波動的持續性和非對稱特徵。

而股票市場的收益率從分布的角度看，並不服從標準的正態分布，而是呈現出一種「尖峰、厚尾」的特徵。

㈥ 大數據怎樣影響著金融業

大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。

正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。

中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。

首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。

其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。

第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。

當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。

一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。

二是大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患。

三是大數據的技術選擇存在決策風險。當前，大數據還處於運行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大數據的分析處理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向結構化數據，缺乏對非結構化數據的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。大數據是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。

應該怎樣將大數據應用於金融企業呢？

盡管大數據在金融企業的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發展趨勢看，應充分認識大數據帶來的深遠影響。在制訂發展戰略時，董事會和管理層不僅要考慮規模、資本、網點、人員、客戶等傳統要素，還要更加重視對大數據的佔有和使用能力，以及互聯網、移動通訊、電子渠道等方面的研發能力；要在發展戰略中引入和踐行大數據的理念和方法，推動決策從「經驗依賴」型向「數據依靠」型轉化；要保證對大數據的資源投入，把渠道整合、信息網路化、數據挖掘等作為向客戶提供金融服務和創新產品的重要基礎。

（一）推進金融服務與社交網路的融合

我國金融企業要發展大數據平台，就必須打破傳統的數據源邊界，注重互聯網站、社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶和市場資訊。首先要整合新的客戶接觸渠道，充分發揮社交網路的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。其次是注重新媒體客服的發展，利用各種聊天工具等網路工具將其打造成為與電話客服並行的服務渠道。三是將企業內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，進行更高效的客戶關系管理。四是利用社交網路數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。五是注重新媒體渠道的輿情監測，在風險事件爆發之前就進行及時有效的處置，將聲譽風險降至最低。

（二）處理好與數據服務商的競爭、合作關系

當前各大電商平台上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建數據平台，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大數據平台開展戰略合作，進行數據和信息的交換共享，全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網路、電子商務、社交網路等融合起來。從專業分工角度講，金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大數據的核心處理能力

首先是強化大數據的整合能力。這不僅包括金融企業內部的數據整合，更重要的是與大數據鏈條上其他外部數據的整合。目前，來自各行業、各渠道的數據標准存在差異，要盡快統一標准與格式，以便進行規范化的數據融合，形成完整的客戶視圖。同時，針對大數據所帶來的海量數據要求，還要對傳統的數據倉庫技術，特別是數據傳輸方式ETL（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強數據挖掘與分析能力，要利用大數據專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化數據轉化成決策支持信息。三是加強對大數據分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支復合型的大數據專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和數據挖掘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。

（四）加大金融創新力度，設立大數據實驗室

可以在金融企業內部專門設立大數據創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大數據方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對項目的風險收益作出有數據支撐的綜合評估。實驗室的另一個任務是對「大數據」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方法論上。

（五）加強風險管控，確保大數據安全。

大數據能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大數據」本身也可能演化成「大風險」。大數據應用改變了數據安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大數據的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：一是協調大數據鏈條中的所有機構，共同推動數據安全標准，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大數據安全水準；三是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，提升客戶的數據安全意識，形成大數據風險管理的合力效應。

㈦ 銀行業監督管理機構進行金融統計的原則是什麼

」 統計是為了一定的目的，收集、整理有關數字資料，並加以分類、對比和進行研究的工作過程。金融統計屬於統計的范疇，是國民經濟統計的重要組成部分，同時也是金融活動的重要基礎工作。從金融監督管理的角度講，金融統計是銀行業監督管理機構分析研究銀行業金融機構現狀並預測其發展趨勢，據以制定金融監管的法規與政策的重要依據。 金融統計工作必須堅持客觀性、科學性和統一性的原則。統計數字的真實性，是統計工作的生命，是對統計工作的起碼要求。金融統計，必須堅持客觀性原則，如實反映銀行業金融機構業務活動情況，以便於通過統計資料，全面准確地掌握金融活動情況，發現問題，研究問題，制訂方針、政策，指導金融監管工作的展開。 統計資料是制定政策、編制和考核計劃的依據，應當做到准確、及時和全面三方面的要求。准確，就是統計數字要按規定的范圍和內容，不錯不漏地真實反映經濟情況;及時，就是按照規定的時限上報統計數據;全面，就是統計數據應能完整地、系統地反映經濟金融活動。銀行業監督管理機構的金融統計工作要對所研究對象，作出科學的解釋，揭示客觀事物的規律性。具體地說，一是統計報表和統計指標的設置、涵義、計算方法等，必須與統計的目的性緊密結合起來，既注意統計報表和統計指標的精簡、概括，又適應監管工作的需要;二是要做好統計資料的搜集、整理與分析，運用科學的方法計算、觀察和解釋客觀經濟現象。 銀行業監督管理機構統計工作涉及面廣，研究對象錯綜復雜，這就決定了銀行業監督管理機構的統計工作必須遵循統一性原則。沒有一套統一的、科學的統計制度，就不可能有高質量的統計工作。銀行業監督管理機構各級統計部門必須嚴格遵守上級機構制定的統計制度，按照統一的統計指標、統計方法、統計口徑、統計時間完成統計工作。並且要求各銀行業金融機構也按照銀行業監督管理機構統一制定的統計制度和統計方法開展工作，以保證金融統計的完整統一。

㈧ 誠信在金融生活中的重要性

對金融企業而言，誠信是黃金資產。市場經濟是信用經濟、契約經濟。企業作為市場經濟的主體，誠信是其生存發展的「通行證」，是至關重要的無形資產。「晉商」「徽商」以信用為上，各領風騷數百年。

今天中國的電子商務，每日達成上億筆網上交易，每筆交易都是信用在流動。在市場經濟大潮中，那些誠信經營的企業，客戶主動上門、銀行主動上門、合作夥伴主動上門，優質資源匯聚，發展如魚得水。

反觀不講誠信、不守信用的企業，即使逞一時之勢、得一時之利，也終將因信用「虧空」而被淘汰出局。注冊一家企業門檻很低，但要發展壯大，信用的標准不能降低，必須堅持以誠興業、信譽至上、履約踐諾，擦亮企業的誠信「名片」，靠信譽打造品牌、佔領市場，贏得發展優勢。

(8)金融機構數據統計的重要性擴展閱讀：

由於大數據徵信事業的不斷發展，從事經濟活動的個人在除居民身份證外又多了一個「經濟身份證」，也就是個人信用記錄及評分。信用記錄在當今的社會越來越重要。以美國為例，信用記錄不僅僅關乎能否獲得金融服務，甚至關繫到租房等生活內容。

完善的信用記錄對於個人和社會而言均意義重大。在興起的互聯網金融這一行業中，經常提及包括風控、大數據徵信等字眼。互金行業一直宣稱在用大數據等手段服務傳統金融機構尚未覆蓋、或服務不足的用戶群體。而實際上，這對於信用社會的建立和完善至關重要。

在之前的金融服務體系下，很容易陷入一個死循環：沒有信貸記錄，銀行等機構在放款時極為謹慎；而沒有銀行等機構的信貸記錄，個人信用記錄參考性又不強。如此，很多信用空白群體想要打破這一循環的怪圈並不容易。

參考資料來源：人民網-人民日報人民論壇：誠信是金