大数据背景下的银行经济预测和金融统计分析

齐娣

数据信息对于各个行业的发展都有着不可替代的作角。海量的数据信息可以为银行经济预测和金融统计提供有效依据，同时也可以使银行精确性的掌握市场目前的发展状态和变化趋势，各方面的行为和信息都会体现在数据上，有效促进了银行对未来经济发展的预测，实现对各方面数据信息的统计和分析。银行需要了解大数据对国家金融和经济发展的重要性，将大数据合理应用在银行的发展中，促进行业更好的发展。

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银行应用大数据进行经济分析的要作用

对于银行等金融机构，使用大数据技术可以起到以下几个重要作用。

（l）提高经济预测能力

大数据技术的合理应用，可以有效实现金融机构对未来发展情况的预测。在大量的数据信息中心，金融行业不但可以预测短期内经济发展的结果，还可以从海量数据中了解到未来一段时间内该行业的发展情况，所以，将大数据应用到银行的发展中，效果是非常明显的。

（2）实现金融统计管理智能化

大数据的应用离不开现代化科技设备和科学技术的支持，将先进的科技设备和思想理念融人到银行的发展中，提高了银行对各类信息的收集、分类和整理，实现了数据信息的有效利用。并且也实现了对各部门数据信息的规范化管理，加强数据信息的智能化建设，可以利用有效的信息数据对经济进行科学预测。

（3）完善风险规避能力

银行在发展的过程中遇到的风险有很多，很多时候，银行无法准确的进行风险的预测和评估，很容易出现突发性的问题对银行的经济发展造成严重影响。银行可以利用大数据技术，对银行的各方面发展进行全面的问题分析，及时发现各项工作中存在的问题，设计出更完善的解决对策。利用大数据技术，银行可以对经营方式和经济发展结构进行科学化的调整，以此来完成对风险的管理，降低市场中金融问题对银行造成的影响。

大数据对经济预测和金融统计的影响

（l）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（HaIVarian）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。

（2）对银行金融统计和银行转型的影响

互联网信息技术已经广泛应用到各个领域，人们的思想理念也在不断变化，数据信息的有效利用为各个行业的发展提供了新的发展方向。在对数据信息的统计方面，也改善了以往对信息的统计方法，在原来金融数据统计方式的基础上进行了变革，将各方面的数据信息都作为主要的参考依据，对数据统计的每一个环节都进行了改变，提高了数据信息的精准陛，为银行金融统计工作带来便利。

构建大数据的困难和挑战

大数据技术可以为银行等金融行业提供有效帮助，但是在实际应用时，也存在着一定的问题，大数据的应用基于互联网平台，而互联网平台的安全问题一直是闲扰互联网行业发展的一个重要问题。许多应用大数据技术的人员发现，即使通过安全的渠道进行大量的数据采集，也有可能出现信息泄露的现象。大数据技术使用过程中，通常确定是否安全的方式就是观察自己的身份信息是否会遭到泄露。想要对大数据进行保护，不光是要对收集到的信息进行保护，还需要对通过大数据统计出来的数据信息进行保护。另外，由于网络环境很容易遭到病毒和黑客的入侵，数据信息在管理、保存和传输的过程中都可能会出现信息的泄漏，安全性比较低。所以，大数据技术在发展的过程中还有许多问题需要进行完善。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。

解决策略

金融行业的数据信息对国家的经济发展有着重要作用。大数据技术的应用对金融行业来说，意义是非常大的，但是也存在着一定的问题。金融行业需要了解问题的同时，及时寻找解决对策，才可以让金融行业更好的发展。想要解决大数据技术应用过程中带来的问题，可以从以下两个方面来着手。

第一，完善金融行業统计工作的相关政策，实现全行业统计标准的一致性，对其进行统一的管理。在数据的收集过程中，对其进行标准化的统计和管理，按照不同类型进行分类，对数据信息统一处理。保证数据信息的来源，在对信息收集和整合后，要实现信息资源的共享，传递标准化、科学化的信息，保证各项数据信息的有效性，可以对收集到的信息进行对比处理，将其合理应用在金融统计工作中。

第二，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。

当代金融市场竞争中数据的作用越来越突出，通过数据可以分析出未来一定阶段内的经济状况、金融状况、市场状况，对银行未来的改革创新有着重要的推动作用。对此银行等金融机构需要针对大数据技术不断创新，吸收并培养专门的数据统计分析人才，实现数据分析对经济的预测和金融的统计功能，推动我国金融业的商业化改革。

[l]姜杉，何启志，邓留，大数据背景下的银行经济预测和金融统计研究[J].环渤海经济暸望，2017（12）.

[2]鄂禹含，大数据背景下的银行经济预测和金融统计[J].今日财富，2017（1）：32-33.