金融大數(shù)據(jù)將成為宏觀決策和監(jiān)管的新工具
目前業(yè)內(nèi)的金融大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)在微觀層面的應(yīng)用，例如評(píng)價(jià)消費(fèi)者的信用風(fēng)險(xiǎn)、支持投資決策、識(shí)別金融主體的身份等。隨著大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)的不斷提高，微觀的金融大數(shù)據(jù)可以經(jīng)過(guò)整合、匹配和建模，來(lái)支持宏觀的金融監(jiān)管和決策。傳統(tǒng)的金融監(jiān)管和決策以定性為主，輔助以簡(jiǎn)化的量化指標(biāo)，對(duì)實(shí)際情況缺乏充分的把握，而大數(shù)據(jù)技術(shù)可以充分利用底層的細(xì)粒度的微觀數(shù)據(jù)，整合分散的信息，融合不同維度的信息，帶來(lái)具有及時(shí)性、前瞻性和更為準(zhǔn)確的決策支持，提高監(jiān)管水平和決策能力。本節(jié)將以金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)管理、銀行存款保險(xiǎn)費(fèi)率的計(jì)算、對(duì)欺詐交易的檢測(cè)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化四個(gè)方面為例介紹金融大數(shù)據(jù)在宏觀金融決策和監(jiān)管中的應(yīng)用。
（一）金融關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)管理
金融危機(jī)之后，全球金融市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)性遠(yuǎn)勝于過(guò)去。市場(chǎng)的互動(dòng)性一旦大大加強(qiáng)，就會(huì)導(dǎo)致流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，造成市場(chǎng)恐慌。國(guó)內(nèi)的信貸擔(dān)保圈（多家企業(yè)通過(guò)互相擔(dān)?；蚵?lián)合擔(dān)保而產(chǎn)生的特殊利益群體）就是金融關(guān)聯(lián)的典型代表。由于信貸市場(chǎng)的發(fā)展，關(guān)聯(lián)的企業(yè)越來(lái)越多，互相形成擔(dān)保圈，甚至形成一張巨大的網(wǎng)。在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)期，擔(dān)保圈會(huì)降低中小企業(yè)融資的難度，推動(dòng)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而，一旦經(jīng)濟(jì)下行，擔(dān)保圈就會(huì)顯露其負(fù)面影響——加劇信貸風(fēng)險(xiǎn)。如若處理不當(dāng)，極易引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。過(guò)去幾年，在南方企業(yè)擔(dān)保流行的省份，往往一家企業(yè)出現(xiàn)信貸不良，一群企業(yè)遭殃，一個(gè)行業(yè)陷入泥潭，整個(gè)地區(qū)面臨系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，一些本來(lái)毫不相干，資金鏈正常，經(jīng)營(yíng)良好的企業(yè)也由于擔(dān)保關(guān)聯(lián)，跌入破產(chǎn)的深淵。
信貸市場(chǎng)擔(dān)保圈問(wèn)題一度愈演愈烈，傳統(tǒng)的擔(dān)保圈分析方法對(duì)理解、處理?yè)?dān)保圈問(wèn)題作用有限。企業(yè)之間擔(dān)保貸款本來(lái)是一種中性的信用增進(jìn)方式，恰當(dāng)?shù)厥褂脮?huì)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)釋緩作用，由于擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)迭出，銀行和監(jiān)管部門把問(wèn)題歸結(jié)到擔(dān)保貸款本身，目前各家銀行采取了比較嚴(yán)格的限制條款來(lái)避免擔(dān)保貸款的發(fā)生。
任何信貸產(chǎn)品都存在風(fēng)險(xiǎn)，金融機(jī)構(gòu)本身就是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的專業(yè)機(jī)構(gòu)。本文的研究認(rèn)為，從專業(yè)角度來(lái)說(shuō)，擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的根本原因，是缺乏合適的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，沒(méi)有對(duì)擔(dān)保圈進(jìn)行正確的風(fēng)險(xiǎn)管理。
目前對(duì)于擔(dān)保圈的量化風(fēng)險(xiǎn)分析存在以下問(wèn)題。
首先是缺乏擔(dān)保圈全量的大數(shù)據(jù)，沒(méi)有足夠的信息支撐。各家銀行和當(dāng)?shù)氐谋O(jiān)管機(jī)構(gòu)只有局部的企業(yè)擔(dān)保關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，構(gòu)不成完整的擔(dān)保圈視圖，風(fēng)險(xiǎn)信息有缺漏。無(wú)法了解整個(gè)擔(dān)保圈相關(guān)企業(yè)的詳細(xì)信息，因此處理具有系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)的擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)具有很大的局限性。
其次是無(wú)法對(duì)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行建模，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行正確的量化描述。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析工具都是對(duì)單個(gè)企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)建模，適合對(duì)企業(yè)的貸款金額、貸款質(zhì)量以及信貸行為建模，對(duì)于企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系無(wú)法進(jìn)行量化描述和風(fēng)險(xiǎn)分析。
因此我國(guó)有必要借助大數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng)分析方法，啟動(dòng)對(duì)擔(dān)保圈的深入分析，為化解因擔(dān)保圈引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)造條件。要考慮到如下條件：一是央行征信系統(tǒng)已收集了大量豐富的企業(yè)擔(dān)保關(guān)系數(shù)據(jù)。截至2015年底，中國(guó)人民銀行征信中心為2146萬(wàn)企業(yè)建立了信用檔案，有信貸記錄的企業(yè)超過(guò)596萬(wàn)家，關(guān)聯(lián)關(guān)系信息（僅限于有貸款卡的用戶）超過(guò)2億條。二是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已日趨成熟。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是由數(shù)量巨大的節(jié)點(diǎn)（研究對(duì)象）和節(jié)點(diǎn)之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系（對(duì)象之間的關(guān)系）共同構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)針對(duì)越來(lái)越多、越來(lái)越復(fù)雜的事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行非線性建模，可以較好地解決大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量（Volume）、數(shù)據(jù)復(fù)雜程度（Variety）和處理速率（Velocity）等基本問(wèn)題。
隨著金融市場(chǎng)的創(chuàng)新和發(fā)展，金融風(fēng)險(xiǎn)變得越來(lái)越復(fù)雜，需要更多的數(shù)據(jù)支撐和復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型來(lái)量化描述，大數(shù)據(jù)技術(shù)將成為未來(lái)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的利器。
（二）銀行存款保險(xiǎn)費(fèi)率的計(jì)算
2015年5月，作為金融市場(chǎng)化進(jìn)一步深入的重大舉措，銀行存款保險(xiǎn)制度正式開(kāi)始實(shí)施，這不僅有利于穩(wěn)定宏觀金融，也對(duì)利率市場(chǎng)化后商業(yè)銀行的穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)和有序競(jìng)爭(zhēng)有利。存款保險(xiǎn)費(fèi)率的厘定是存款保險(xiǎn)制度的一個(gè)核心，而保費(fèi)的估算是設(shè)計(jì)存款保險(xiǎn)方案中的難題之一。保費(fèi)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，在很大程度上決定了存款保險(xiǎn)對(duì)于參保銀行的可接受度。想降低道德風(fēng)險(xiǎn)并減少逆向選擇，取決于合理的保費(fèi)結(jié)構(gòu)。國(guó)內(nèi)對(duì)于銀行存款保險(xiǎn)的研究以定性為主，對(duì)保險(xiǎn)費(fèi)率計(jì)算的量化分析比較欠缺。