银行经济形势精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇银行经济形势，期待它们能激发您的灵感。

篇1

然而，商业银行面对的2008年经济环境和经营环境与过去几年相比，出现了很大不同。一方面国内的经济过热问题尚未得到有效解决，另一方面，美国经济下滑，有可能影响到我国经济发展，两方面因素叠加可能使我国经济出现拐点，诱发银行的资产质量和经营状况出现问题。在这种情况下，商业银行需要谨慎分析面对的形势，避免盲目陷于前几年高速发展的乐观情绪中。经营策略也应顺应形势变化，做出适当调整，从关注盈利转向关注风险，从关注增长转向关注结构。特别是中小股份制商业银行，增长意愿强、盈利压力大、资本规模小、风险抵抗能力弱，在形势变化中最容易受到冲击。如果不能及时调整经营策略，很可能最先限于困境，从而影响其自身的长远发展能力和银行体系安全。

2008年银行的经济环境和经营环境

近年来，三大经济引擎中的消费需求始终难以出现高速增长，过于依靠投资和出口拉动经济增长，必然出现贸易顺差扩大带来升值压力、引发热钱流入；而央行为对冲外汇占款，又造成基础货币投放增加；流动性充裕情况下，银行为提高盈利水平，又倾向于增加信贷投放；信贷资金来源相对容易和廉价，继而造成下一轮的固定资产投资过快增长。

表1 2007年商业银行人民币各项贷款投放进度比较（%）

表2 2005～2007年7天回购利率统计

表3 商业银行人民币个人中长期消费贷款增长情况

可以看到，目前经济增长模式已经形成了一种不断自我放大的不良循环状态。各项宏观调控措施也因此难以在短时间内产生明显效果。虽然央行在2007年连续6次提高基准利率、10次上调人民币存款准备金率、6次发行定向票据，使得2007年成为出台紧缩货币政策力度最大、密度最集中的一年，但管理效果尚未显现。固定资产投资增速维持在高位、通胀水平不断提升、资产价格泡沫持续扩大等问题均无明显改善。

目前看，经济运行中的结构性矛盾，以及由此引发的通胀、人民币升值、资产价格泡沫等问题仍难以很快得到解决。紧缩性货币政策仍将至少在近期内持续。而与此同时，2008年外部环境出现的变化使得商业银行面对的环境更加复杂和多变。

美国次级债的风险仍在呈现扩散趋势，美国经济下滑、甚至衰退的深度和期限难以估计。虽然美联储2008年1月22日已经采取紧急措施，将隔夜拆借利率调降了75个基点，美国政府也在商讨出台经济刺激计划，但能否阻止经济衰退尚未可知。如果美国经济进入较深或较长时间的衰退阶段，对我国的影响不会仅仅是出口减缓。金融市场调整造成国际资金快速抽离和扰动、金融体系的流动性衰竭、两国之间利差和币值的急剧变化，以及国际企业对外投资的缩减均可能在更广的层面影响到我国金融市场，进而给中国经济带来难以预料的影响。

因此，2008年银行面对的经营环境与前几年的稳定环境已经大不相同。经济发展周期的自然调整、不断发展却仍稚嫩的金融市场暴露在国际环境的变化冲击之下、宏观调控政策滞后效应的显现、货币政策在力度不足和调控过度之间尺度的把握、市场波动性、不确定性不断增加等等，均使得商业银行面对的风险不断增加。

经营环境变化对银行的影响

调控措施带来利润负面影响，迫使银行寻找高风险的利润生成点。为控制商业银行信贷投放过快、过猛，监管机构2008年使用了更加具体和量化的信贷投放调控措施，即在新增贷款投放量与去年基本持平的同时，各季度的投放指导比例为35%、25%、20%、20%。

从经营角度看，商业银行倾向于尽早投放贷款。投放得越早，当年产生的利息收入越多，对实现当年利润贡献越大。2007年，商业银行人民币各项贷款的实际投放比例前二季度已经达到70%。

如果按照监管机构要求的比例进行投放，即便投放同样规模的贷款，商业银行的盈利水平也将出现明显下降。按照目前一年期存贷款基准利率利差约3%计算，按照2007年的投放进度，新增贷款全年可带来的利差约为1.78%，而按照2008年的指导进度投放，新增贷款全年创造的利差约为1.56%，两者相差0.22个百分点。以股份制银行2007年合计投放贷款7716亿元计算，该利差变化使得利息收入减少17亿元，占其2007年税前利润比例约为1.5%。

实际上，由于目前商业银行低成本的活期存款占比较高、高利率的中长期贷款占比也较高，考虑期限结构后的实际存贷利差还应高于3个百分点，也即投放进度变化对利润的影响比例要高于1.5个百分点。此外，央行不断上调存款准备金，也压缩了商业银行的利润空间。仍以股份制银行为例，2007年末，股份制银行人民币存款余额合计为5.5万亿元，存款准备金率每上调0.5%，即冻结股份制银行可用资金270余亿元，按照法定存款准备金利率与流动资金收益率相差2%计算，该部分资金冻结对银行利润的负面影响比例约为0.5%。

因此，即便保守估计2008年央行上调准备金率的次数，上述两项政策对银行利润的负面影响比例也会达到2～3个百分点。为应对这一情况，各行纷纷自年初开始便提高贷款利率上浮要求，并表示将积极探索表外业务和业务模式创新，以便抵消紧缩性政策带来的利润负面影响。

然而值得注意的是，6次基准利率上调已经在一定程度上加重了企业的财务负担，能够继续承受银行大幅利率上浮要求的企业，或多或少为资金需求旺盛、潜在风险较高的企业。即便目前企业的盈利水平较高，能够承受较高的财务成本，高额的利息现金流支出，也在不断地使企业应对市场变化能力更加脆弱。同时，银行依靠服务创造收入的能力不可能在一夜之间提升。通过表外业务和创新模式获取更多利润，一定程度上只是业务表面形式的调整，最后仍然是以银行承担更多风险为实质的盈利模式。因此，商业银行在保持利润高速增长和紧缩性控制政策的双重压力下，2008年的经营风险越来越大。

市场利率波动加大，银行面对的市场风险增加。2007年，虽然市场资金面整体并不紧张，但受资本市场波动及新股申购等因素影响，市场利率波动明显加大。2007年银行间市场7天回购利率最高达到17%，按照收盘价计算的标准方差值为1.4，远远高于前两年的市场。

市场利率波动加大，且呈现整体上扬趋势，令商业银行面对的流动性风险、利率风险管理难度加大、管理成本也不断提高。同时，由于基准利率提高、市场资金供求变化等因素影响，国债收益率在2007年也出现明显提升，1年之内平均提升了130BP，给商业银行存量固定收益债券带来了较大市值损失问题。

2008年市场利率变化情况目前仍难以预计，但在波动程度上不会比2007年出现明显减弱。因此，商业银行，特别是资金头寸较紧张的中小股份制商业银行，不仅需要加强日常流动性风险和市场风险管控，更需要做好极端情况下的应对预案。

由于信贷投放受到严格管控，商业银行富裕资金有向债券投资业务转移的压力。但如果迫于实现当年利润压力，过早、过多增加投资规模，并在持有到期帐户和待出售帐户之间配比失误，也会造成对商业银行长远盈利能力的损害。因此，2008年的资金市场和债券市场，其主线恐怕也是风险和波动，商业银行想通过这两项业务获得高额收益，需要承担的风险也许并不低于信贷市场。

部分行业风险积聚，银行面临进退两难处境。近两年来，监管机构反复提示了行业风险。目前的高风险行业既包括国家重点调控、不可持续发展的“两高”行业，也包括过于依赖出口、产能过剩的行业，还包括资产价格泡沫明显的房地产等行业。

对于商业银行，避免继续拓展这些行业的新客户相对容易，但完全、快速退出现有客户则有一定难度。特别是部分企业目前已开始出现资金链紧张，如果失去银行信贷资金支持，会很快陷入困境。因此，银行也处于一种两难境地，对于到期续贷、甚至是增贷也难以完全拒绝，否则自身信贷资产质量也难以保全。银企共渡难关似乎是更加明智的选择。但问题则在于，如果整体经济出现下行，这种情形很可能给银行造成更大的负担和损害。

图1 宏观经济运行图

图2 2005～2007年7天回购利率变化图

图3国债收益率曲线变化图

与房地产市场直接联系的还有个人住房按揭贷款问题。近年来住房按揭贷款一直被视为银行优质资产，各银行全力以赴，争夺市场份额。2007年末个人中长期消费贷款占商业银行各项贷款的比例已经达到15%。

在争夺市场份额过程中，各银行对客户的定位、风险识别各不相同，导致各行目前面对的风险水平各不相同，可能出现资产质量的可能性也不相同。但总体上，个贷风险也在逐渐积聚，特别是2006～2007年资本市场持续升温，个人承担的金融风险加大，也反过来加大了银行个人贷款的风险。

从发达国家经验及美国最近次级贷款情况看，一旦住房价格出现明显下降，会出现价格下降和问题房产被迫出售的循环叠加效应，进而给银行带来较大的资产质量和利润下滑问题。对于银行而言，房地产市场价格继续上涨或大幅下滑均会造成更大的风险，最好的情形是价格保持温和、小幅波动，但这并不是银行可以左右的了。

经营策略的选择和调整

处于银行业最好的经营阶段之中，商业银行普遍沉浸在资产质量不断改善、盈利能力持续提升、规模保持高速增长的乐观情绪中。经营策略偏向信贷扩张，风险和收益的平衡点更多地偏向了收益一端。

面对2008年宏观经济出现拐点的可能，商业银行、特别是抗风险能力偏弱的中小股份制商业银行，需要慎重进行经营策略的选择和调整。一方面，商业银行可以选择转向防御性的经营策略。更多地向风险控制角度转向、适当降低盈利增长要求，提高拨备覆盖率、约束规模扩张冲动、减缓甚至暂停网点和人员的扩张、提前增加资本储备，预防资本市场变化导致融资困难。另一方面，商业银行也仍可持续前期的高速发展战略，通过扩大规模和多元化战略分散风险，并寄希望于宏观经济能够实现软着陆，不会对商业银行经营造成过大冲击。

篇2

【关键词】经济下行 银行 信贷风险 防范 应对

一、经济下行形式下银行信贷风险的主要体现

（一）“短存长贷”的现象普遍存在

股市、基金等投资理财产品随着市场经济的不断发展也得到了飞速的发展，随着房价的不断看涨，很多客户手中的闲散资金也吸引到了银行的手中，这就导致了活期存款成为了储蓄存款的主要趋势，中长期存款的比例在不断的降低。大量的客户在市场经济不断发展的带动下，对投资房地产、新型产业、产业升级、公共事业等长期性投资有着较强的欲望，但是由于自身资金的不足，大部分的投资资金需要银行信贷来支持，这样就导致了长期信贷比例得到不断攀升。从上述两种情况来看，“短存长贷”的现象在银行中是普遍存在的，当市场预计失败或者是投资失误的现象出现时，银行信贷就很容易变成不良资产，给银行信贷带来很大风险。

（二）信贷质量受到宏观政策的巨大影响

我国近几年来加大了对宏观经济的调控力度，对一些投资过热或者是投资效益不大的产业进行了禁止，并对一些投资增长过快的现象进行了遏制，以免发生投资过热或者重复建设的现象发生。银行的政策性风险也随着国家不断出台的宏观经济政策而不断提高，由于大量信贷资源的不断集中，使得银行的信贷风险更加突出，信贷资源形成不良贷款的概率也不断加大。

（三）较高的贷款集中度

目前我国商业银行发放贷款的主要趋势是：垄断行业、发达一线城市、大型客户等方向发展，同时贷款的集中度也在不断的加强，在贷款集中度不断加强的同时，商业银行面临的信贷风险也在不断的提高。一些优质客户在贷款集中度越来越高的情况下，可以得到多家银行的授信，取得多方贷款，商业银行在市场竞争激烈的情况下，贷款冲动也得到了提升，这就很容易出现在发放贷款时缺乏调查、监管不到位的问题发生，使商业银行要面临较大的信贷风险。

二、经济下行形式下银行信贷风险产生的原因

在经济下行形式下影响银行信贷风险产生的因素有很多，其中主要的影响因素有以下几个方面：

（一）主观因素的原因

自身经营策略是影响商业银行发展的主要因素，在我国大多数的商业银行在经济下行的形势下，自身的经营体制不能的到科学的完善，这就导致了商业银行的贷款业务不能根据经济形势的变化作出调整，加大了商业银行的信贷风险。我国商业银行在实际的经营过程中，缺乏了一些风险意识，这就导致了商业银行在制定管理战略的时候缺乏对风险的评估，当出现经济下行的情况时商业银行的发展会受到严重的影响。同时一部分的商业银行并没有对资金的流动情况进行严格的监督，不能及时的了解自身的信贷情况，不完善的信贷风险应对机制是导致商业银行陷入信贷风险的主要影响因素，当经济下行形势出现时就会给商业银行带来很大的信贷风险。

（二）客观因素的原因

商业银行可以说是国家机关的一种形式，并不具备独立的发展产权，我国商业银行的信贷业务在经济下行的形势下是与国家政策密切相关，因此国家政策的失误也是造成银行信贷风险的原因之一。有的时候国家为扶持一些国有企业，会出台一些政策让银行无法收回放出的贷款，这样就导致了银行无法取得预期的经济效益。

三、经济下行形势下银行信贷风险的防范措施

在经济下行的经济形势下，商业银行面临着较大的信贷风险，如何对经济下行形势下银行的信贷风险进行防范是我们的工作重点之一，主要可以采用以下防范措施：

（一）认清经济下行经济形势，提高风险意识

商业银行在经济下行的形式下要防范信贷风险，第一树立风险和危机意识，不能一味的乐观下去，虽然一部分的商业银行没有受到经济下行经济形势的影响，但是并不代表信贷风险不存在，风险在不同行业和地区之间发生的时间是有先后的；第二要树立积极应对、化解风险的思想，不能对发生的信贷风险视而不见，要认识到信贷风险给银行带来的负面影响，要严格贯彻防范信贷风险的制度；第三要树立长远和整体观念，在进行信贷风险排查和信贷风险管理的过程中，要端正思想，避免发生短期的行为，要从长远的角度出发不断提升银行信贷质量，促进商业银行长期可持续发展。

（二）运用精细化管理，提高信贷管理水平

商业银行可以在以下工作上进行精细化管理，首先要在授信授权环节进行精细化管理，建立行长、分管行长等多级别、多层次的转授权体系，为了提高信贷业务效率，要减少信贷决策层次；其次要对信贷决策环节进行精细化管理，要定期对已审批的信贷业务的风险情况和授信执行情况进行统计、预测、分析和报告，并对其的运作情况进行客观的评价，总结在信贷业务中的经验教训；第三要对贷后风险防控机制进行精细化管理，要第一时间反应客户的信用风险，对发生的不良银行信贷风险要严格追究相关责任。

（三）进行信贷体制改革，优化信贷业务流程

目前，我国大多数的商业银行在进行信贷作业的时候会出现参差不齐的问题，因此商业银行要做好信贷业务的审批管理工作，要加强对信贷的人力资源的管理工作，完善信贷调查作业机制，对信贷业务进行理顺，进一步加快信贷业务网上推广度，尽快实现网上作业的单轨运行，这样就可以更好地为信贷决策提供科学合理的技术支持，更可以提高银行信贷工作的工作效率。

四、总结

综上所述，商业银行在经济下行形势下为了获得长期的发展，就必须积极的找出银行信贷风险产生的原因，并采用科学合理的措施化解信贷风险，提高银行信贷水平，促进我国商业银行健康可持续发展。

参考文献

篇3

关键词：信用卡；新经济形势；营销；衍生服务

中图分类号：F830.4 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）04-0-01

一、信用卡定位

信用卡本质是金融机构向个人综合授信的媒介，它将金融机构额度与个人需求连接，持卡人循环使用额度而无需或只支付小额利息，从而激发持卡人提前消费热情，提高经济运行效率。

二、信用卡营销的前期特点

信用卡提前释放客户的消费能力，客户数和消费能力决定银行在该领域内的竞争力与盈利能力。

信用卡进入国内个人消费领域已十余年，作为一种新兴金融服务模式，各家银行一直在探索该产品的营销模式，营销手段不尽相同，但目的不约而同地设定为争夺市场、抢占先机。

（一）营销侧重数量。信用卡的盈利并非立竿见影，需要为客户拓展用卡环境和客户群体培养投入大量成本，其中最根本的是客户群体培养。客户对发卡银行的选择不具有排他性，发卡如同攻城夺寨，客户如同阵地，客户争夺战将一直贯穿信用卡营销。

（二）信用卡产品单一。产品单一是发卡初期的必然现象。消费者的行业、年龄和偏好决定了千差万别的需求，单一产品众口难调，银行必须实现产品多样化。而新兴市场没有足够的消费数据和丰富的市场经验，无法制定多样化产品和差异化服务。

（三）用卡常识未普及。传统文化养成了国人偏好储蓄的保守消费观念，寅吃卯粮被认为是危险行为，信用卡的定位与传统文化背道而驰。信用卡最初只针对有特殊需求的小众客户。

（四）产品功能单一。透支是大众对信用卡的唯一认识，也使产品同质化，以致其发展遭遇瓶颈。消费者行为理论认为需求决定市场，单一功能的信用卡显然需求甚小。

三、新时期的经济形式

起源于美国的次贷风波将世界卷入经济危机，各国初期采取紧缩政策应对；在经济被加息浪潮束缚后，西方国家出现“退出政策”的声音；随着国际主流评级机构对西班牙、希腊等欧洲国家评级的下调，经济危机开始新一轮攻势。

国内经济形式同样复杂，由于房地产业对经济波动的影响，“扩大内需、刺激消费”成了“十二五”期间国内经济发展重点之一。央行的货币政策也在不断调整，去年6月打响了自2008年加息周期以来降息的第一枪，刺激消费、转变结构成为目前多数国家的共识。

四、新形势下信用卡营销方法论

宏观经济政策释放了刺激消费的重要信号，为银行产品创新提供了新思路。

（一）客户基础建设

1.丰富产品线。银行现代化运营理论提出精细化管理的观点，面向社会的产品应既有广泛性又有独特性。

信用卡营销采用“三条横向主线交叉多线纵向辅线”方法。

三条主线指客户分级，按个人资产规模和对银行贡献度划为尊贵级、高端级和潜力级。

尊贵级是社会各界精英，代表社会财富、权力和名誉拥有者。该类客户的信用卡须拥有最丰富的权益和最具档次的用卡环境，该卡既可以提供全方位的生活服务，又能够提供全方位的事业保障。

高端级是白领阶层和私营企业主等社会中高层次群体，他们有消费能力和消费意愿，喜欢接受和尝试新事物，同时注重社会形象。针对该类客户须提供有品位的用卡环境和新颖便利的权益功能。在信息化、网络化的现代社会，效率最被看重，提供高效、优质的服务成为吸引该层级客户的制胜法宝。

潜力级是刚入社会的年轻群体，虽没有社会地位、没有原始积累，但有知识、有热情、有理想，是未来社会的精英，也是尊贵级和高端级客户的储备军，虽然需求较低，但不能被忽视。

再看纵向辅线产品，同样基于“为客户提供差异化服务”理念，更加细化信用卡产品线。

为私家车主开发针对爱车权益的汽车信用卡，提供洗车、加油、保养、车险、道路救援等特殊服务；为喜欢网购的客户开发电子商务信用卡，提供方便、安全的支付方式，还可以开发银行自己的电子商务平台；针对喜欢旅游的客户开发旅行信用卡，双币种服务能使客户足迹遍布全球，并自动成为旅行网会员，实现积分兑换机票、酒店住宿费和景点门票，还可以赠送意外险；针对大型百货公司制定专属会员信用卡，实现消费双积分，会员优惠折上折，积分兑换礼品；针对大型企业设计企业形象信用卡，让每位员工有归属感，也是对企业形象的良好宣传手段。

2.拓展营销渠道。信用卡依靠单一渠道的传统营销模式会越走越窄，银行迎来“公私部门联动、全行上下统筹”的新时期。

银行公司条线拥有丰富的集团客户资源，缺乏信用卡营销经验，也缺乏上门营销的人力；个人条线拥有大量柜员和丰富营销经验，缺少对企业客户营销的商机。银行可以利用部门间互补实现信用卡营销渠道的拓展，就是“零售业务批发做”。

（二）信用卡的衍生服务

金融产品的生命力随着金融环境的变化而进化，信用卡也不例外，传统的透支功能无法其旺盛的生命力，必须衍生出新的金融服务模式。

1.信用卡分期付款。不同于传统的个人消费贷款，信用卡分期免担保、免抵押、零利息，没有繁琐的申请和审核流程，不受行业限制，灵活的覆盖个人消费各个领域，从小额一般分期，到满足购车、装修、车位等大额资金需求的专项分期，信用卡都能为客户提供完美的解决方案。

2.IC信用卡。随着信息技术的发展，信用卡介质发生了改变，同时也带来了支付方式的革新，传统的磁条卡即将被芯片卡取代。下一代的信用卡被称为IC信用卡，即集成芯片卡。它将客户个人信息写入芯片中，相比传统磁条卡，它存储的信息更丰富，同时又更安全。

五、总结

信用卡虽然是普通的支付介质，但背后隐藏着庞大的消费需求、巨大的盈利模式和广博的发展前景。信用卡营销必须符合市场规律，信用卡的营销模式决定一家银行的发展前景和生命力。

参考文献：

[1]陈永生，等.金融市场概论[M].四川人民出版社，2005.

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关键词：银行独立性；贷款损失计提；周期性

中图分类号：F832.1 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2017）02-0045-05

一、引言

2007―2009年发生的全球性金融危机使各国经济蒙受了巨大损失，学界对于此次危机的成因及传导过程进行了多方面的研究，而银行信贷与银行监管的顺周期性被认为是引发并加剧金融危机的重要因素。贷款损失准备是银行按照法律法规，根据借款人还本付息能力、抵押物实际价值、银行自身信贷管理水平等一系列因素，分析贷款的风险程度与回收可能性，如有客观证据表明可能发生贷款损失，则计提贷款损失准备。贷款损失准备是一种银行经营过程中的预警机制，能够为可能出现的贷款资产损失提供缓冲，因此，2008年以来，各国当局不断改善贷款损失准备制度，以防范和化解商业银行的信贷顺周期性。在我国，按照2011年4月银监会的《中国银行业实施新监管标准指导意见》，商业银行建立贷款拨备率不得低于2.5%，拨备覆盖率不得低于150%，并以两项中较高者所确定的贷款损失拨备为监管标准。

一些学者的研究表明，宏观经济的变化将影响金融体系的信贷供给，促使金融体系稳定性降低，从而加剧经济周期性波动。Asea et al.（1998）研究表明，商业银行一般会根据商业周期调整授信审查的标准，即在经济扩张周期放松授信审查标准，在经济萧条期收紧这些标准[1]。而贷款标准的变化则会影响银行贷款的供给并对实体经济产生冲击，这一观点在Lown et al.（2006）的研究中得到了确认[2]。此外，一些学者也利用贷款损失准备制度探讨银行信贷活动顺周期性特征。Packer et al.（2012）确认了在亚洲新兴经济体中，贷款损失准备的逆经济周期性普遍存在，且这一现象可能与发展中国家金融体系市场化程度较低有关[3]。但是，袁鲲 等（2014）的实证研究结果表明我国上市商业银行的贷款损失准备计提存在显著的顺周期性特征[4]。

通过对过往文献的梳理，还未有发现探讨股权结构是否会对贷款损失准备计提周期性产生影响的相关研究。但有部分文献探讨了股权结构对商业银行行为的影响，潘敏 等（2013）讨论了银行股权结构对商业银行信J行为周期性特征的影响，结果表明国有股份占比提高会显著增强信贷总量增速的逆周期性特征[5]。张晶晶 等（2007）的研究表明，由于国有股持股主体的缺位，易出现“内部人控制”问题而牺牲出资者利益，因而国家持股与银行的股权收益率呈负相关[6]。但也有研究表明银行股权资本结构所涉及的成本对于银行价值影响并不十分显著（郑鸣 等，2008）[7]。

二、研究设计

借鉴袁鲲 等（2014）[4]、Packer et al.（2012）[3]的研究成果，建立如下计量模型：

LLPi，t=α0+α1GDPGt+α2PTIi，t+α3TAi，t+α4NPLi，t+α5LOANi，t+α6TCRi，t+α7LIQUIDi，t+α8INDEPi，t+εi，t

其中LLPi，t为贷款损失准备计提比例，是贷款损失计提与贷款总额的比值。GDPGt为实际GDP增长率。PTIi，t为税前收入除以资产总额。TAi，t为总资产的自然对数。NPLi，t为不良贷款额除以贷款总额。LOANi，t为贷款总额除以资产总额。TCRi，t为资本充足率。LIQUIDi，t为流动资产除以总借贷与存款总量的和。INDEPi，t为虚拟变量，反映依据银行股份构成评价得出的独立性指标。

一般而言，银行贷款损失可以分为预期损失和非预期损失两种，贷款损失准备用于覆盖预期发生的损失，而银行资本用于覆盖非预期发生的损失。计提贷款损失实际上是利用部分银行利润作为风险缓冲的行为。在经济状况向好时，问题贷款较少，贷款损失准备较低，不对银行利润构成负担，银行为寻求利润可能增加贷款供给；在经济状况下行时，问题贷款增多，贷款损失准备较高，银行利润减少，银行为规避风险可能减少贷款供应量。Laeven et al.（2003）的大样本实证研究确认贷款损失准备是一种典型的后视型变量，表现出顺周期性[8]。另外一种观点则认为，出于实现管理目标的考虑，贷款损失准备也可能会表现出逆周期性。Beaver et al.（1996），Ahmed et al.（1999）给出了三种可能的管理动机：首先，银行为了获取股东认可，倾向于保持贷款供应量的稳定可持续的增长，避免收益率大幅波动的情况，因而在经济上行时增加贷款损失准备计提，而在下行期减少计提，以实现平稳收入的目的。其次，不论如何计提贷款损失准备都会减少银行的留存收益，从而减少核心监管资本，但部分监管当局规定，银行的一般贷款损失准备可以按一定比例补充二级资本，如果这一计算比例使得二级资本的增量大于一级资本的减少量，那么银行就具备资本管理的动机，通过增加贷款损失计提来增加监管资本，实现监管套利。最后，商业银行拥有高水平的贷款损失准备计提，表示其更谨慎地控制风险以及具有抵消未来可能损失的实力，利于向投资者传递财务状况稳健性的信号[9-10]。

因此，模型中的α1与α2是本文关注的重点。这两个系数反映了不同的贷款损失计提动机。出于银行管理动机的考量主要由α2反馈，负的α2说明银行将在利润丰厚期计提更少的贷款损失准备，呈现顺周期性；出于宏观经济环境的考虑主要由α1反馈，负的α1说明银行在宏观经济好的时候减少损失计提，呈现顺周期性。正的α1和α2则反馈出贷款损失计提的逆周期性。根据袁鲲 等（2014）对上市银行面板数据的研究[4]，本文预计α1和α2均为负数，即存在顺周期性。

PTIi，t，TAi，t，NPLi，t，LOANi，t，TCRi，t和LIQUIDi，t为根据过往文献设立的控制变量。其中TCRi，t亦可反馈贷款损失准备的计提是否存在管理套利行为。

α8INDEPx为本文讨论的重点，即银行股权结构反映出的重要特征――银行独立性，是否对贷款损失准备计提周期性产生影响。INDEPx来源于Bankscope根据银行股权构成特征而对其数据库中银行的独立性给出的评价。Bankscope的独立性评价指标包含A，B，C，D，U五种。A级为独立性最高的级别，代表没有直接或间接持股超过25%的股东；B级代表没有直接或间接持股超过50%的股东，但有一个或一个以上的直接或间接持股超过25%的股东；C级代表有一个累积持股超过50%的股东；D级代表有一个直接持股超过50%的股东。U级代表不属于以上情况的评级，或没有持股信息可以用于评级。根据这些信息构建虚拟变量INDEPx。当商业银行独立性评级为A时，INDEPa取值为1，否则为0。INDEPb，INDEPc，INDEPd赋值方法一致。如果α8显著，则表明相应的独立性评级会对贷款损失计提产生影响，进一步观察α1与α2的变化来判断这一独立性评级对贷款损失计提周期性的影响。本文预计α8显著且α1与α2会随着α8的加入而变化，即银行独立性会对贷款损失计提的周期性产生影响。

三、实证分析

（一）样本选取

本文采用Banksocpe提取的2005―2014年的中国境内商业银行业非平衡面板数据进行实证分析。由于本文着重分析银行独立性对贷款损失计提周期性的影响，故舍弃独立性评级为U的银行。排除含有异常数据的样本后，最终的样本包含104家银行，描述性统计如下：

贷款损失计提比例在-2.55%（法国农业银行，2013）至5.86%（广西北部湾银行，2013）之间分布，均值为0.62%。税前收入资产比在-2.85%（法国兴业银行，2009）与3.87%（九江银行，2012）之间分布，均值为1.48%。不良贷款率在0.02%（珠海华润银行，2011）至38.22%（广州银行，2010）之间分布，均值为1.56%。流动资产比在2.16%至95.05%之间分布，均值为27.77%。参见表1。

（二）回归分析

通过Hausman检验，chi2（7）

表2的Overall列为不考虑独立性虚拟变量时的回归结果，INDEPa，INDEPb，INDEPc，INDEPd分别代表在考虑不同独立性等级的虚拟变量后的回归结果。

1. 贷款损失计提的影响因素。表2中Overall列的回归结果：（1）GDP系数在5%的显著水平上为负值，与预期一致。即在经济扩张阶段，银行倾向于低估信用风险，从而导致银行信贷的过度增长；而在经济萧条阶段，银行的贷款损失准备由于贷款资产质量恶化而大幅上升，M而压缩银行信贷，最终基于贷款损失准备计提的信用风险管理将导致商业银行顺周期性。这肯定了过往文献认为贷款损失计提存在“后视型”变量的特征。

（2）PTI系数在1%的显著水平上为负值，且与GDP同向变动。这表明商业银行是依据商业周期性决定贷款损失计提的水平，当银行利润率增长时，银行倾向于追加投资，而不是审慎地提高贷款损失计提；当银行利润率下降时，表明银行的信贷资产质量在下降，从而贷款损失计提被动提高。简而言之，这其中基于平滑收入、资本管理以及信号显示等因素的管理动机并未表现出来，即商业银行不存在逆周期的管理行为。

（3）NPL系数在1%的显著水平上为正值，这符合商业银行的经营状况，即当不良贷款增多时，银行的贷款损失计提也必然随之升高。

（4）TCL系数在各个模型中均不显著，说明我国商业银行不存在利用贷款损失准备实现监管套利的行为。

（5）LIQUID系数在1%的显著水平上为负值，即银行流动性的增加将减少贷款损失计提，考虑到在商业周期上升阶段，银行利润率增长，为了盈利而追加投资，实现收益最大化的动机不断加强，因而倾向于减少贷款损失计提而增加流动性，确保业务的进一步发展。

2. 银行独立性对贷款损失准备与经济周期性关系的影响。当模型加入虚拟变量INDEPx，观察各变量系数的变化，从中可以分析银行独立性对于贷款损失计提与经济周期性之间关系的影响。

（1）观察GDP项发现，当INDEPa与INDEPd加入模型时，GDP分别在5%和1%的显著水平上为负值，但INDEPb与INDEPc的系数不显著。这一现象部分符合研究预期。说明银行独立性在一定程度上会对贷款损失计提的周期性产生影响。当银行独立性较强时（考虑INDEPa的模型），GDP的系数为-0.034，大于银行独立性较弱时（考虑INDEPd的模型）的-0.038 5，即独立性较强的银行在经济上行阶段计提更多的贷款损失准备，也就是说，从宏观角度上而言，银行独立性的减弱将加强贷款损失计提的顺周期性。我国主要商业银行的股份构成中，国有股份占比较高，国家对银行的控制力较强，因此，一方面银行的相机管理灵活性下降，依据现行制度，银行仅在发生贷款减值时才进行贷款损失计提，有更强的后视性特征，从而导致更强的顺周期性；另一方面，独立性下降的银行会在策略上服从大股东的意志，在经济上升阶段，国家扩大财政支出，增加货币供给，受其影响的商业银行也相应地增加信贷供给，从而导致顺周期性增强。

（2）观察PTI系数的变化，PTI系数在四组中均在1%的显著水平上为负值。银行独立性较强时（即考虑INDEPa的模型），PTI的系数为-0.194 2，随着银行独立性降低（即考虑INDEPb，INDEPc，INDEPd的模型），PTI的系数分别为-0.164 6，-0.169 5和-0.167 6，随着银行独立性的减弱，PTI的系数有增大的趋势，即在银行利润率上升时，独立性较弱的银行相对而言会有更高的贷款损失计提比例，顺周期性得到减弱。根据研究假设以及上文分析可知，中国商业银行整体上并不存在逆周期性的管理动机，在经济形势向好的时候，利润率上升，为了实现利润最大化，银行倾向于减少贷款损失计提而呈现顺周期性。但是，考虑到独立性时，这一顺周期性的强度发生了变化。独立性较强的银行，其市场化程度更高，自主性更强，呈现更强顺周期性。随着独立性减弱，银行的市场化程度降低，对市场变化敏感度也随之降低，使得调整贷款损失计提的策略滞后，呈现较弱的顺周期性。这与张晶晶 等（2007）[6]的研究结果相符。

（3）LIQUID系数在加入控制变量后，在5%和10%的显著水平上分别为负值，但变化的趋势并不明显，即商业银行的流动性与贷款损失计提比例呈反比，显示顺周期性，但银行独立性的变化并未对这一规律产生一致性的影响。

四、结论与政策建议

本文以2005―2014年中国境内104家商业银行为样本，就银行独立性对贷款损失准备计提与经济周期性的影响进行了实证研究。结果显示，受经济环境、利润驱使以及流有怨芾淼挠跋欤商业银行贷款损失准备呈现明显的顺周期特征，且这一特征随着银行独立性的变化而改变。从宏观经济形势考虑，银行独立性减弱将加强贷款损失准备计提的顺周期性，但在微观管理动机角度，银行独立性减弱将削弱顺周期性。

银行贷款损失准备计提的目的在于提高银行抵御风险的能力，真实客观地反映银行的经营损失状况，保证银行稳定持续的发展，进而确保金融体系乃至国家经济的稳定与发展。贷款损失准备计提行为的不合理有可能导致银行信贷周期的波动，有必要对我国目前的贷款损失准备制度进行改革，同时配合银行体系的完善，为此提出以下意见：

（1）探讨按预计损失而非实际损失计提贷款损失准备的可行性，以缓解因“后视性”导致的顺周期性。我国现有的贷款损失准备计提制度较为僵化，以实际损失为主要计提标准。在很多西方发达国家，贷款损失准备金的计提方式以及计提比例更具有灵活性，在一定的法律法规框架下，商业银行根据自身状况和审慎原则自主决定，计提标准也具有多样化，如贷款分类以及历史贷款损失概率等。我国的银行业经过多年发展，市场化程度不断提高，逐步具备了自主决定贷款损失计提的条件，进一步放宽监管当局的计提原则势在必行。

（2）银行的利润管理动机促使贷款损失计提呈现顺周期性，但银行独立性降低将减缓这一顺周期性。因此，在推进金融体系进一步开放，加强银行业市场化的同时，也要保证足够的大股东占比，以确保银行体系的稳定，国家政策的贯彻落实。

（3）加强银行业风险管理意识的培养，鼓励引导商业银行建立逆周期性的贷款损失计提制度，根据商业周期、银行的利润以及贷款状况，动态拨备贷款损失计提。

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[5]潘敏，张依茹.股权结构会影响商业银行信贷行为的周期性特征吗――来自中国银行业的经验证据[J].金融研究，2013（4）：42.

[6]张晶晶，李雅晶.我国商业银行资本结构与股权收益率的实证研究[J].金融经济，2007（22）：148-150.

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篇5

关键词：大数据;经济金融;理论研究

中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2015（9）-0089-05

IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”麦肯锡给“大数据”的定义是：大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集;亚马逊的“大数据”定义：任何超过了一台计算机处理能力的数据量;维基百科的“大数据”定义：“无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”;美国国家科学基金会（NSF）的“大数据”定义：“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模，多元化、复杂、长期的分布式数据集”。“大数据”的显著特点是大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）及由此产生的价值（Value）。“大数据”提供给人们新的观察世界方法，并用数据化思维和先进的处理技术去探索海量数据之间的关系。

一、构建“大数据”是人民银行经济预测和金融统计的现实需要

受“大数据”驱动，依托信息共享、高度集成的数据仓库、先进的数据挖掘分析模型，“大数据”将改变人民银行宏观调控、管理与决策的方式与方法。

（一）构建“大数据”，强化人民银行宏观调控管理的智能化。人民银行“大数据”实施后，人民银行业务将从传统的手工处理向全信息化处理转变，业务基础工作重心将从手工或半手工采集数据转换到灵活运用人民银行“大数据”，依托对结构化和非结构化数据的聚类和清洗，优化人民银行综合管理模块数据自动采集功能，实施宏观预测分析，对社会经济运行情况进行综合分析和评价，实时掌控全国经济金融变化动态，实现人民银行宏观调控的智能化处理。

（二）构建“大数据”，夯实人民银行信息服务与决策支持的坚实基础。随着人民银行各类数据处理、管理和交换进一步集中，经济金融数据共享渠道的进一步畅通，“大数据”的统一性和完整度将出现质的变化，人民银行将成为国家调控、政府及其部门、企事业单位等部门数据的枢纽。充分挖掘和运用人民银行“大数据”，为我国经济金融政策的制定、执行、监测、决策和实施，提供快捷、全面的数据支撑和信息支持。

（三）构建“大数据”，有利于人民银行及时掌控、跟踪金融风险。通过深度挖掘人民银行业务数据，建立和完善人民银行现场和非现场监管模型，实施人民银行调控手段的规范化管理，动态跟踪、管理资金流的异常监测，实现人民银行风险控制、内部业务风险控制、外部业务监督管理的智能化处理。

二、人民银行初步具备建立“大数据”的基本条件

人民银行数据是指人民银行在履职过程中所获取的具有分析、研究、决策等功用和价值的数据，包括调查统计、货币信贷、征信管理、财务会计、国库等结构化数据，以及人民银行经过积累的统计、货币分析资料库、图表、文字资料、影音视频文件等非结构化数据。

（一）建立了较为全面的金融业综合统计监测体系。经过多年探索，人民银行目前已构建了包括货币供应量统计、信贷收支统计、现金收支统计、对外金融统计、金融市场统计、人民银行专项调查统计（企业商品价格指数、景气调查指数）和资金流量统计等金融业综合统计监测体系，为人民银行宏观调控服务，着力提高货币政策针对性、灵活性，支持经济发展方式转变奠定了坚实基础。2014年12月，人民银行征信中心与环境保护部政策法规司、国家税务总局稽查局、国家外汇管理局管理检查司、中国出口信用保险公司等8家单位签署信息采集合作文件，标志着人民银行征信系统在信用信息交换共享方面迈出新步伐，将进一步推动我国社会信用体系建设。

（二）建立了规模较大的人民银行数据库。一是建立了金融信用信息基础数据库。截至2013年末，金融信用信息基础数据库收录近8.4 亿自然人和1919.3 万户企业及其他组织的信息; 个人、企业信息全年查询量分别达3.5 亿次和1.04 亿次;全国累计补充完善小微企业信息近243 万户，累计已有35 万户小微企业获得银行贷款，贷款余额72318.90 亿元;全国共为1.51 亿农户建立了信用档案，对10143万农户进行了信用评定，贷款余额2万亿元。二是建立了国库数据库。国库数据汇集了各级政府财务数据和各级国库管理数据，包括各类结构化与非结构化数据。以“3T”系统[指国库会计数据集中系统（TCBS）、国库信息处理系统（TIPS）、国库管理信息系统（TMIS） 三大系统]为核心的现代化国库信息系统总体框架基本形成。2013年，全国通过TIPS成功处理各类业务20798.5万笔，金额136911.25亿元，通过TCBS办理收入业务38070万笔，金额109574亿元;办理实拨资金支出业务621万笔，金额118694亿元;办理退库业务153万笔。2013年国库系统共办理国库收支41.18 万亿元，2013年11 月，国库管理基础信息模块在全国正式上线，国债管理模块与38 家储蓄国债承销机构正式联通。

（三）金融标准化建设取得显著成效。2010年，人民银行推出《银行业标准体系框架》，《中国金融集成电路（IC）卡规范》（2 0 1 0版）等1 4项金融行业标准;《金融业机构信息管理规定》，建设金融业机构信息管理系统，构建中国首个金融机构名录库，囊括23万多家金融机构信息。2011年3月，人民银行颁布《关于推进金融IC卡应用工作的意见》，启动我国银行磁条卡向IC卡迁移战略。2012年《中国金融集成电路（IC）卡规范》（PBOC3.0），组织建设国家金融IC卡安全检测中心。先后《证券、期货、保险、印制、银行业标准体系》;修订《人民银行信息安全综合规范（2013 版）》，《金融机构代码证管理办法（试行）》。2014年8月，人民银行《统计数据与元数据交换（SDMX）》标准，规范了我国金融统计信息的处理、交换和对外流程等内容。2014年11月，人民银行《金融信用信息基础数据库用户管理规范》和《征信机构信息安全规范》。

（四）人民银行数据具有较高的利用价值。人民银行货币政策委员会通过分析研究存贷款及其变动对货币政策产生的影响，对货币政策进行适时适度调整。财政部等部门从人民银行提取数据并加以利用，也会影响其宏观决策的变化。地方政府通过使用国库部门提供的预算收支数据，加强对预算收支情况、地方财政投入等各种管理工作。

三、制约人民银行“大数据”构建的主要因素

当前，存在一些技术、法规因素制约了人民银行“大数据”的建立、分析和利用。

（一）技术操作层面上，数据采集和挖掘仍较为落后。1、数据采集和挖掘较为落后。与阿里巴巴等电商动态的数据采集系统相比，人民银行数据挖掘和采集方式仍较为落后，数据录入处于原始状态。人民银行现在面临的最大问题是没有利用好系统数据，系统利用率大概不到20%。互联网、电子商务等新兴企业在“大数据”处理经验、产品创新能力、市场灵活度等方面都拥有明显的优势，在这种情况下，人民银行更应激活利用内部的“沉睡数据”。

2、数据整理缺乏标准化设计。人民银行数据交换过程中缺乏标准化数据模型，且存在语义区别和数据源的不一致问题，不少业务处理和管理系统缺乏标准化的统一设计，直接导致“大数据”二次开发难。

3、缺乏对非结构化数据利用。人民银行档案管理制度对会计凭证、会计账簿、报表和其他会计资料的完整和安全作出了具体要求，人民银行数据的利用仍以报表、报告等传统方式为主，对数据的分析仍集中在结构化数据，但对图片和影音视频文件等非结构化数据尚未统一进行数字化处理和规定，缺乏多维度智能分析、展示，缺乏对非结构化数据的处理能力。

（二）法律制度层面上缺乏明确的法规依据。人民银行进行“大数据”挖掘，涉及到法律制度建设、系统开发等多方面原因。

1、个人信息采集的合法性问题。《征信业管理条例》第十三条规定：采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集。但是，依照法律、行政法规规定公开的信息除外。因此，对信息主体的通话的语音信息、营业网点或ATM机的录像信息等，这些数据信息采集如未得到信息主体允许，进一步分析开发是否合法、侵犯个人隐私尚未定论，影响了人民银银行数据采集的拓展。

2、“大数据”的基础设施和安全管理亟待加强。由于“大数据”是伴随着互联网、云计算、移动互联网以及物联网等新技术发展到一定阶段的产物，金融“大数据”的安全问题日益突出，进一步增加了“大数据”的风险隐患，若处理不当可能遭受重大损失。因此，信息安全体系建设、“大数据”安全技术研发、动态数据安全监控机制等亟待加强。

3、跨部门信息共享机制尚未建立。如共享信息的名称、内容、质量、数量、更新频度、授权使用范围和使用方式、共享期限、共享依据、实现进度等事项，以及信息共享相关标准规范等尚未建立。

四、国外央行“大数据”运用比较分析及借鉴

以下主要介绍“定向算法文本分析”（简称DATA）、XBRL分析框架在国外央行的运用情况，以期对我国“大数据”利用提供借鉴。

（一）欧洲央行（ECB）和美联储运用“定向算法文本分析”（简称DATA）的新方法和统计手段。在2014年11月份的报告中，欧洲央行描述了基于“大数据”的经济预测方法。DATA是基于文本数据集内的特定术语搜索，该搜索是以信念叙述理论为指导。信念叙述理论不仅表面上关注人们对经济的感性预期，如“积极/消极”，“乐观/悲观”等，而且深入分析经济决策背后隐藏的人类情感，包括情感的性质及程度。通过采用DATA方法来直接地、透明地构造情感转移的相关性指标，评估这种相关性是否显著。如将相对情感指标（BROKER）定义为一个月之内兴奋类关键词和焦虑类关键词出现的频率之差，这个差值除以文本中的总字数即是标准化后的指标。密歇根信心指数（MCI）主要用于衡量消费者的购买能力和购买意愿。指数以至少500次电话采访，询问大约50个问题，为期两周的调查数据为基础构成。指数每月两次，其中初步数据在每月第二个周五，最终结果在每月第四个周五。研究表明，初步指数和最终指数间高度相关，因此，关键是预测T+1时点初步指数较T时点最终指数的变化，这个变化值用DIFFPRELIM来表示。

按照“大数据”预测方法，DIFFBROKER对DIFFPRELIM的回归。DIFFPRELIM=初步指数（T+1）-最终指数（T），DIFFBROKER=BROKER（T）-BROKER（T-1），T为2010年7月到2012年3月中的任意某月。将两者数据进行回归分析，可得到2012年5月的密歇根指数预测值，如此逐月推进重复此项运算，直到估计出2013年7月的指数。从2012年5月到2013年7月期间的预测结果看，运用基于“大数据”的DATA，对代表消费者信心减去其焦虑的净水平的时间序列数据进行文本分析，对这15个月的数据进行分析，其中预测准确的有12个月。继续用“大数据”方法来预测更远期的MCI值，结果显示即使预测4个月后的情况，BROKER数据仍然显示出预测功能。就预测的正确性而言，预测期为2期时，15个月中有11较准确;预测期为3期时，15个月中有8个较准确;而预测期为4期时，有7个月较准确。

（二）XBRL分析框架在国外央行运用概况。XBRL是“Extensible Business Reporting Language”的缩写，意为可扩展商业报告语言，主要用于商业和财务信息的定义和交换，让在不同系统间共享数据成为可能，被设计成能够适应最复杂的金融报告形式。

XBRL在日本央行的运用。日本央行从2003年中期起开展XBRL试验。2006年2月，日本的金融服务公司每月使用XBRL向日本央行报送数据。日本央行认为，每月使用XBRL报送资产负债表大大减轻数据验证等工作负担。XBRL简化了报送流程，特别是能够通过提交前的验证功能发现报告中的问题。

2、XBRL在南美央行的运用。巴西央行积极研究XBRL（巴西资产负债表注册项目的一部分）的应用。2008年10月，阿根廷央行担当建立XBRL阿根廷临时地区组织的组织者，并向XBRL国际组织申请直属成员资格。阿根廷央行实施资产负债表注册项目，该项目主要是根据公司规模、市场知名度等标准分阶段实现财务报送的XBRL化，主要目标是对阿根廷各类公司进行清晰的信用评级。

3、XBRL在西班牙央行的运用。西班牙政府了JUS/206/2009号法令后，XBRL已成为西班牙年度数字化财务报表编制的基础。每年，2，743个实体向西班牙央行报送109，554份XBRL报告，XBRL技术的引入实现了数据验证的自动化，提高了数据质量。同时，可以通过对内容严格定义来控制风险。西班牙央行的职责之一是收集、处理和保存西班牙非金融性公司的财务信息，增加对西班牙各分支行业的了解;收集本国金融机构信息，履行其监管国内银行业体系;收集统计数据，向欧洲央行（ECB）报送所有公司数据的职责。西班牙央行正在推进XBRL应用扩展计划，在偿付能力信息、财务报表、互保、外币兑换处和评估公司中增加运用这些公式。

（三）快速预判宏观经济形势。英国央行以前通过统计部门的房地产销售数据、就业数据等，判断房地产市场和劳动力市场变动趋势，但统计部门的数据一般有数日乃至数周的时滞，不利于对形势的快速判断。目前英国央行现已运用“大数据”对英国房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断，通过对一些网络搜索关键词的监控，如“按揭”“房价”“职位”等，获取最新的经济运行情况，分析预测客户及交易对手行为。加拿大央行利用“大数据”分析并跟踪宏观经济的变化。

五、相关建议

欧洲等国外央行的探索表明，“大数据”在经济预测和金融统计等领域的应用具有良好效果。应积极借鉴国外经验，探索人民银行利用“大数据”进行经济预测和金融统计。

（一）适应“大数据”要求，规划人民银行“大数据”战略的顶层设计。一是建立“大数据”研究机构。在总行层面设置专门研究“大数据”机构，建立数据管理决策机制和内部协调机制，制定“大数据”工作规划，形成管理数据、使用数据和推广数据的有效工作机制。二是明确“大数据”发展重点。规划明确“大数据”产业的发展重点、空间布局和保障措施，推动和改善与“大数据”相关的收集、储存和分析工具及技术，开展“大数据”应用示范，加大对基础研究的“大数据”获取方式、组织与管理、关联与发现、分析与可视化等方面的研究。三是以数据分析技术为核心。加快非结构化数据处理技术、非关系型数据库管理技术、可视化技术等基础技术研发，并推动与云计算、物联网、移动互联网等技术的融合。加强网页搜索技术、知识计算（搜索）技术、知识库技术等核心技术的研发，并与数据处理技术相结合，为提高人民银行金融调控能力提供技术支持。四是构建覆盖从数据访问、数据传输、数据存储、数据隔离到数据销毁各环节的云端数据安全框架。建立“大数据”隐私保护制度和信息安全保障体系，提高安全防范能力，严密维护信息安全（包括滥用、篡改、损坏、窃取、失泄密等）。

（二）结合人民银行履职特点，科学构建人民银行数据库。借鉴“大数据”理论，建立以总行为中心、分支机构为补充的分布式数据库（见图1），人民银行数据库实行总行统一规划建模，分级管理推进，上下协调一致;本级业务数据由中心统一分发，非业务数据逐级上传，借助人民银行内网“云计算”1技术，提升数据流转、计算分析能力;运用“雾计算”2技术，对人民银行敏感数据进行保护，甄别、控制窃取和滥用数据行为，确保人民银行数据安全。数据库系统的基本结构由经济金融数据库，分析、预测模型库和分析、预测体系三部分组成。运用统计学的理论和方法，对经济金融活动进行分类、量化、数据收集和整理及进行描述和分析，反映经济金融活动规律，为经济金融制度的设计和理论研究以及金融调控机制的实施提供客观和科学的依据。

（三）建立数据共享机制，构建人民银行“大数据”平台。建立与银行、保险、证券等监管机构以及国家统计局、电商、数据公司、互联网平台企业等合作机制，构建共享数据库和信息共享机制。同时，将金融宏观调控与移动网络、电子商务、社交网络等融合，提高内外部数据信息的整合能力。构建人民银行宏观审慎管理“大数据”平台，建立适应“大数据”时代要求的信息化基础架构，通过信息技术手段，采集金融经营管理数据，建立标准化、系统性的数据体系，搭建“大数据”平台，为金融业发展和监管提供基础性的网络支持和信息服务。

（四）借鉴欧洲等央行经验，构建人民银行“大数据”分析和预测模型。借鉴欧洲等央行经验，改进和优化统计范围、工具分类、部门分类、信息披露、数据质量控制等方面，进一步完善金融统计体系。尝试建立人民银行决策知识库和预测、分析模型。要运用“大数据”技术对数据进行采集、整理出的一些关键性指标，构建前瞻性的动态随机一般均衡模型（Dynamic Stochastic General Equilibrium，DSGE）的宏观计量模型，对未来一个时期可能发生的经济金融形势进行分析和预测，提升人民银行宏观预测能力和运作效率，为货币政策制定和执行提供决策参考。

（五）探索挖掘数据结构新方式，建立和完善人民银行“大数据”挖掘与应用体系。结合人民银行宏观审慎管理等职责需要，积极探索挖掘和利用数据结构新方式，如可将传统的银行家调查问卷改变为对银行家情绪的搜集，利用DATA预测银行业机构运营情况。围绕深化经济金融改革、金融宏观调控等需求，统筹好历史数据和当前采集数据的关系，充分挖掘历史数据的潜在价值，并运用“大数据”技术手段提升分析现实数据的能力，形成具有人民银行特色的数据挖掘与应用体系，推动人民银行数据利用向智能化迈进。