作  者：中国人民银行调查统计司司长 阮健弘

        摘  要：习近平总书记在十三五规划建议的阐明中指出，“统筹担任金融业综合统计，经过金融业全覆盖的数据搜集，加强和改善金融宏观调控，维护金融波动”。近年来，大数据技术迅速350vip葡亰集团，为金融统计工作提供了有效工具。大数据技术能大幅进步金融统计的效率、精确率和针对性，能有效完善金融统计的框架。人民银行仔细贯彻落实习近平总书记关于金融业综合统计的指示精神，在充分研讨发达国家运用金融统计大数据服务宏观调控经验的基础上，金融业综合统计从基础数据层面全链条开展数据管理工作，用大数据方法分析宏观经济金融情势，更好地服务宏观调控和零碎性风险防控，获得一定成果，初步处理了一些“信息归集运用难”的成绩。

        关键词：金融业综合统计  大数据

        近年来，信息技术和大数据算法迅速350vip葡亰集团，添加了经济社会350vip葡亰集团的动能，也为金融统计工作提供了有效工具。用大数据方法完善金融统计框架，更好地服务宏观调控，是金融统计工作的新应战。在《国务院办公厅关于片面推进金融业综合统计工作的意见》的框架下，人民银行积极开展金融统计大数据服务宏观调控的探求与理论。

        一、大数据方法能有效完善金融统计框架

        2008年金融危机最终演化为大萧条以来最严重的国际金融危机，缘由之一就是危机前金融统计未能及时反映金融变化，统计信息存在缺失，危机后又无法经过统计信息精确判别和估计危机扩散以及传染风险。为弥补金融统计信息的缺失，金融统计次要采用两种方法：扩展传统金融统计范围和运用大数据技术。

        （一）扩展传统金融统计范围

        扩展传统金融统计范围次要是根据金融业务开展的状况，对影子银行、零碎重要性金融机构和金融控股公司等数据缺失的领域，建立相应的统计制度。这方面，我国在《国务院办公厅关于片面推进金融业综合统计工作的意见》框架下，陆续建立了资管产品统计、零碎重要性金融机构统计和金融控股公司统计。

        传统金融统计范围扩展的方法能弥补信息缺口，统计方法较为成熟，方便进行国际比较。但也存在着一些缺憾：

        一是统计框架对新成绩的针对性不强。传统统计的扩展次要是针对本次危机迸发成绩的信息短板，当出现新成绩时，针对性不强。

        二是统计难度随报表增多而加大，较难反映机构与机构之间的关联关系。买卖对手和金融工具的细化，使得传统金融统计的表格越来越多，报送难度较大，且报表式的汇总数据难以直接反映机构与机构之间细颗粒度的关联关系。

        三是统计价格信息和结构化信息较难。利用报表统计机构利率、期限、地区、一切制和行业等维度信息以及交叉信息的难度较大，扩展性不强。

        （二）运用大数据技术

        传统报表式统计存在针对性不强，统计难度大，较难关联等成绩，运用大数据技术的金融统计方法，经过采集愈加细颗粒度的数据，信息量大，成绩导向的特征明显，弥补了传统金融统计的不足。大数据技术下的金融统计具有以下特点：

        一是大数据技术能对传统金融统计进行完善。在大数据技术下，金融工具和买卖对手仍是金融统计最核心的统计要素，这样，一方面，金融统计大数据能与传统货币金融统计做到较好的衔接；另一方面，细颗粒化的数据能极大程度丰富金融统计的信息。金融统计大数据以海量的标准化数据为主，且信息密度较大，能更好地满足宏观调控的需求。

        二是大数据技术下，金融统计扩展性更强，数据愈加精确。经过对金融工具和买卖对手的标准化后，大部分金融买卖的统计记录方式接近，如不同金融机构的信贷类工具均可经过类似的方式统计，金融统计的扩展性更强，弥补数据缺口的效率较高；同时，颗粒化数据更容易发现异常值，及时修正错误数据，统计数据质量更高。

        三是大数据技术下，金融统计信息贴近业务虚际，能进步政策制定的精准度。大数据下细颗粒化的金融统计信息，与金融业务的构成更为接近，采集数据不只能支持宏观总量的分析，也能支持微观结构的分析，会大幅提升结构性政策的精准度。

        二、发达国家运用金融统计大数据服务宏观调控的理论

        金融统计大数据能完善金融统计框架，弥补信息缺口，发达国家金融监管部门相继运用大数据技术完善金融统计，经过金融统计大数据监测金融关联风险，运用金融统计大数据监测实体经济运转。

        1.德国央行建立大额信誉登记数据库。2016年7月，德央行主导构建的加强版货币市场统计报告正式开始运转，涵盖了德国境内总资产在10亿欧元以上的金融机构，从担保资产、非担保资产、外汇资产以及隔夜买卖资产四个维度监测金融机构特别是银行之间的关联买卖。一切数据都是逐笔细颗粒化数据，德央行经过货币市场统计报告可以按天监测金融机构之间的投融资价格、买卖对手集中度、买卖资产机构期限等市场信息，分析不同类型金融机构投融资在国内外资产、不同类型资产之间的关联度，为及时进行市场风险预警提供高频数据服务。

        2.欧央行建立AnaCredit逐笔信誉统计。欧央行建立了货币金融统计的新�？�-AnaCredit（Analytical Credit Dataset），欧央行2011年开展此项工作，2018年正式投入运用。AnaCredit是对基于金融工具和买卖对手的货币金融统计的扩展和细化，更是面向大数据时代的金融统计数据模型。AnaCredit逐笔信誉的数据模型，涵盖一笔信誉的金融工具、担�：吐蚵舳允秩�个方面的信息，共88个字段的信息。经过AnaCredit，欧央行能分析贷款的投向和风险，也能明晰地了解金融机构之间的关联买卖，可用于衡量金融体系的内部关联性，评价金融体系的波动性。

        3.美联储采集即时买卖对手资产负债数据。美联储2015年起开始采集即时买卖对手资产负债统计数据。该统计制度从买卖对手方出发，涵盖了美国国内全球零碎重要性银行表内资产负债和表外资产变动。一切数据都是颗粒化的，并包含了国内外买卖对手的国别、工具类型、货币、期限结构等信息，按季度进行汇总并对外公布。即时买卖对手资产负债统计有助于美联储动态监测零碎重要性银行的资产负债风险敞口。

        4.美联储和美国经济分析局用金融大数据监测社会消费。美联储、美国经济分析局采用大数据技术，利用包括信誉卡、借记卡在内逐笔卡片买卖数据监测社会消费，买卖发生3天后就能生成日监测数据，监测数据与发布数据具有较高的相关性，且结构信息丰富，能有效地支持政策的制定。

        三、我国运用金融统计大数据服务宏观调控的探求和理论

        在金融统计工作中运用大数据手腕，能大幅进步金融统计的效率、精确率和针对性，能更好地满足货币政策和金融波动政策的需求。以需求为导向，我国在金融统计工作中，稳步开展金融统计大数据的探求和理论。

        （一）我国金融统计大数据服务宏观调控的探求

为弥补总量报表统计信息的不足，人民银行较早就开展了金融统计大数据方面的探求，次要有：

        一是建立理财与资金信托统计，服务交叉性金融产品监测。为综合评价金融机构理财、资金信托业务对货币政策传导和金融波动的影响，2010年，人民银行建立逐笔、逐产品统计的理财与资金信托统计，成为金融统计大数据的实验田，有效监测了我国交叉性金融产品的350vip葡亰集团。在理财与资金信托统计探求的基础上，2018年，“一行两会一局”共同建立了金融机构资管产品逐笔统计制度，完成对约80万亿金融机构资管产品的全覆盖。根据制度，将对每只产品进行从来源到运用、从发行到终止的全生命周期统计，完成对复杂资管产品的全方位统计。

        二是建立标准化存贷款统计，服务利率监测。近年来，人民银行积极推进利率市场化，利率监测对地方银行货币政策决策和金融风险防备尤为重要。为监测市场利率，2012年起，人民银行开展标准化存贷款抽样统计，逐笔采集样本单位每笔存贷款的产品类型、客户类型、期限、额度、利率和资产质量等信息，统计对象包括全国500余家法人金融机构的5000余家顶层支行（即金融机构最高层级支行），每月采集近1亿笔存贷款的明细数据。标准化存贷款统计与总量统计相结合，初步建立了“总量与结构、数量与价格、存量和流量兼备”的存贷款统计体系。

        （二）我国金融统计大数据服务宏观调控的理论

        在后期充分实验和探求的基础上，在《国务院办公厅关于片面推进金融业综合统计工作的意见》的框架下，最近，人民银行积极开展金融统计大数据服务宏观调控的理论。

        一是国家金融基础数据库投产运用。国家金融基础数据库建设是金融统计大数据的关键支撑。目前，国家金融基础数据库软硬件350vip葡亰集团已部署到位，成功搭建业界领先的大数据智能云平台架构，一致管理的金融统计数据采集零碎和大数据智能分析平台已完成部署，并与人民银行各分支机构及4600余家金融机构互联互通，完成数据智能化、全体化的采集和运用，数据库存储才能达PB级。

        二是金融基础数据统计制度落地实施。为处理数据标准不一致、信息归集和运用难等成绩，从源头出发探求处理方案，人民银行加强金融业综合统计标准的研讨和制定，2020年7月，人民银行发布金融基础数据统计制度，金融基础数据统计是表现大数据350vip葡亰集团方向的标准化逐笔统计，覆盖存款、贷款、同业、债券、股权、SPV等各类金融工具，触及600多个维度，能很好地满足宏观调控的信息需求。2020年9月，金融基础数据完成第一批数据采集，下一步，将分批推进金融基础数据的统计。

        三是搭建完善主体信息库，完成数据有效关联。人民银行在对内部已有的数据进行梳理，并充分利用内部成熟数据库的基础上，初步建立了金融机构主体信息库和企业主体信息库，覆盖4600多家法人金融机构和2000多万家企业，主体信息的建立为数据关联打下了坚实的微观基�。�数据关联建立后就可以监测股权链、担保链、资金链等较为复杂的关联关系，完成对金融机构、金融市场、金融买卖对手、金融活动的刻画，分解金融体系复杂性，反映金融机构关联性，测度金融市场传染性。

        四是利用基础数据加强金融风险传染研讨，服务零碎性风险防控。金融风险次要经过各种关联关系渠道传播，人民银行利用国家金融基础数据信息，对金融机构同业关系、银行企业信贷关系进行零碎性梳理，构成同业关系和共贷关系网络，从机制上深化研讨金融风险的关联性、脆弱性、传染性、�：π院驮し佬�，并建立模型模仿金融风险传染过程。

        五是加弱小数据分析运用才能建设,助力宏观调控。逐渐完成一切金融机构、金融350vip葡亰集团和金融活动的全覆盖，曾经构建的宏观杠杆率、资管产品、社会融资成本和贷款到期等监测目标，有利于进步宏观政策的有效性；逐笔金融基础数据支持展现贷款、债券等金融工具在不同企业的分布，精确反映金融资源分布，有效服务优化金融资源配置，深化金融改革；利用大数据技术为金融服务虚体经济提供靶向数据支持，成绩导向特征明显，在中转性和精准性方面提升金融服务虚体经济的才能。

        （三）下一步金融统计大数据工作的方向

        一是高质量建设国家金融基础数据库，奠定我国重要金融统计350vip葡亰集团的地位。以“一致平台、一致管理、一致部署、一致运用”为准绳，综合利用各种先进技术手腕，建设好国家金融基础数据库，构建一个数据上片面、一致、互通，技术上先进、自主、可控的国家级金融云。

        二是坚持零碎观念、规划引领，做好金融统计规划实施和数据中心业务建设工作。规划是金融统计工作顺利有效开展的工夫表、路线图、义务锚，要按照金融统计业务规划和国家金融基础数据库建设方案，高质量350vip葡亰集团金融统计业务，为金融政策出台和政策效果评价提供数据信息支持。

        三是打造高效运转的金融基础数据实验室，大力推进金融基础数据的分析运用。金融基础数据实验室坚持成绩导向，综合运用各种技术工具，全程参与从业务需求、统计标准、数据采集、算法完成到数据展现的全链条数据统计分析工作，充分利用国家金融基础数据，聚焦服务虚体经济、防控金融风险、深化金融改革三大义务，深化分析央行履职严重成绩。

        四是加快金融数据管理工作，不断提升金融统计数据质量。金融统计工作不只要有量的提升，还要有质的飞跃，以云计算、大数据等先进技术为手腕，完成高质量数据的互连互通和深度运用，需求经过金融数据管理、统计分析理念创新完成。