金融系统行业分析范文

金融系统行业分析范文第1篇

【摘要】互联网加时代的兴起正是我国互联网金融业发展的关键时期，同时也是我国金融体制改革以及互联网信息技术创新的必然结果。互联网金融不仅是传统金融的有益补充，而且会推动我国的金融效率提升、交易结构和金融架构的深刻变革。互联网金融对原有商业银行带来“去中介化”“泛金融化”和“全智能化”的新的挑战，商业银行需大力发展服务功能创新、服务渠道创新和平台模式创新以应对互联网金融的冲击和挑战。

【关键词】互联网金融 中国商业银行 系统性风险 影响分析

系统性风险是指金融机构从事金融活动或交易所在的整个系统其中包括机构系统或市场系统，因为外部因素的冲击或者是内部影响而发生剧烈波动、危机或瘫痪，使单个金融机构不能幸免，从而遭受经济损失的可能性。系统性风险包括政策风险、经济周期性波动风险、利率风险、购买力风险、汇率风险等。这种类型的风险不能通过分散投资加以消除，因此又被称之为不可分散风险。近年来，随着网络技术以及移动通信技术的发展和普及，我国互联网金融得到了快速发展。2013 年被称作“互联网金融元年”，这一年开始互联网金融渐渐被人们所熟识。进入到2015年，互联网金融更是表现出强大的竞争力，对商业银行的业务经营和管理模式都产生了深远的影响。基于此背景下，银行从业者需要对互联网金融概念、特征及发展现状进行研究，文章会着重分析互联网金融对商业银行造成的影响，同时为商业银行的应对互联网金融带来的冲击的方式提出可行性的建议。

一、互联网金融和中国商业银行系统性风险之间的关系

金融行业网络发展迅速，使得投资理财等项目均可在网上实现，大大节约了交易成本。互联网金融的悄然发展，使得新的支付方式迅速兴起，异地支付、手机银行以及电子商务的迅速发展，加速了“无钱包”支付时代的到来。

本文所指的互联网金融是狭义的电子货币。二十世纪末期，欧洲中央银行《电子货币》报告上对狭义的互联网金融――电子货币提出了解释，在技术设备中以电子方式存贮的货币价值，它作为储存预付值的支付工具，不必经过银行账户，被广泛用于向除电子货币发行人以外的其他人的支付。值得注意的是，概念中排除了单一用途的预付值卡，即所谓的封闭系统的储存卡，如电话卡、公交卡等。这是因为这种卡对消费者及整个金融体系来说风险很小而且影响也很小。电子货币的使用在一定程度上对现金有替代效应，进而降低了银行的现金漏损率，银行的流动性风险降低，提高了商业银行的预期盈利能力，从而降低了商业银行的系统性风险。因此，本文选择银行卡年末消费总额与社会消费品零售总额的比值作为电子货币使用率的指标。

二、互联网金融对中国商业银行系统性风险的影响及对策

互联网金融发展对商业银行来说是把一双刃剑，一方面为商业银行带来了服务创新，提供了更广阔的平台；另一方面，非金融机构加入互联网金融阵营的步伐，加剧了市场竞争，对商业银行的业务产生一定的冲击。为了应对互联网金融的冲击，防范银行系统风险，商业银行应积极利用互联网金融技术，创新服务模式，以提高子货币使用率来规避银行系统风险，缓解存款分流的劣势并获得新的发展。根据以上分析，文章从以下三个方面提出防范商业银行系统性风险的建议。首先，商业银行应充分利用抢占互联往后金融货币使用率的方式来有效防范银行系统风险。从金融环境的市级情况来看，在互联网新环境下的电子货币的使用对商业银行系统风险具有十分重要的影响，因此，商业银行应当拓宽与电商平台及第三方支付企业合作的渠道，加大自身在支付结算覆盖的领域，拓宽资金运用的方式，着重加大资金的运用效率，将目前的经营范围不断实现多元化处理，进而提高商业银行自身的抗风险能力。商业银行还应当不断的加强对信息技术的投入力度，发展电子银行软件、自建对应的电子商务平台，扩展线上服务等等，满足客户需求的同时，稳住现在拥有的客户，重新回收流失的客户。在互联网新环境下，商业银行要充分认识到电子货币的重要性，利用抢占互联网货币使用率的方式来有效防范银行系统风险。

第二，商业银行应创新服务模式，加大产品创新以满足用户不同需求。由于互联网金融环境下，网络银行和第三支付平台等机构对商业银行存款的分流影响银行存贷比，进而影响到商业银行系统风险。因此，商业银行应积极应对互联网金融冲击，创新服务模式和创新金融产品，满足用户不同需求，吸引流失的存款，减少对商业银行系统风险的负面影响。

第三，优化资产结构，完善风险防范机制。降低商业银行不良贷款率、控制贷款增长率的过快增长可以有效地减少对银行经营的影响，增加商业银行的安全性，防范商业银行系统性风险。可以正确使用金融期权、金融期货和金融互换等金融衍生工具，减少银行经营和资金运用的风险，这将有利于优化商业银行的资产结构、完善其风险防范机制最后，商业银行系统风险还与汇率波动息息相关，因此，在当前金融全球一体化的时代，商业银行时刻关注并积极应对汇率变动带来的风险，完善风险预警机制，降低汇率波动给商业银行带来的威胁。

三、结束语

综上所述，商业银行与互联网金融并非水火不容的敌对关系，是有着互相协作、互相补充的关系的存在，失去任何一方的支持和敦促，另一方的可持续发展都会受到非常严重影响。互联网金融平台的兼容性、包容性是值得商业银行借鉴和学习的，商业银行在面对互联网金融提出的挑战时，也应该在经营理念和经营模式以及经营规划等方面做出改革和创新。简言之，互谅网金融和商业银行都是金融体系中不可缺少的重要一环，二者的协调发展必将在今后的金融体系中展现喜人的成绩。

参考文献：

[1]邹静，王洪卫.互联网金融对中国商业银行系统性风险的影响――基于SVAR模型的实证研究[J].财经理论与实践，2017，（01）.

[2]朴岩.关于互联网金融对中国商业银行经营业务的影响分析[J].经营管理者，2016，（28）.

金融系统行业分析范文第2篇

关键词公司治理金融危机商业银行

1金融系统稳定的重要性

自从20世纪70年代末发达国家和一些新兴国家陆续实施金融自由化和放松金融管制之后，全球发生银行危机的国家和频率与之前相比有很大幅度地增加。在Bordo和Eichengreen（1999）的一项有关金融危机的研究中，他们选取的21个样本国家在1945~1971年期间，只发生了1次银行危机。但就在1975到1997年之间，国际货币基金组织（IMF）的成员国共发生了54次银行危机。

大量金融危机研究表明，银行危机通常处于金融危机的核心地位，并且决定着金融危机的深度和广度。近年来的经验证据也表明了这一点，例如，1994年的墨西哥危机之所以比1998年的巴西危机持续的时间更长，带来的危害更大，其重要的原因就在于银行系统的问题。1997年的亚洲金融危机之所以如此严重，关键原因也是由于银行系统卷入到危机之中。

在2006年12月之前，中国将向外国全面开放银行业。随着金融部门越来越开放，其面临的竞争将越来越激烈，不稳定的因素将不可避免地增加。银行业本身具有内在的脆弱性，因为银行是一个通过短期负债与长期资产的结构来创造流动性，并且实行高负债经营的行业。货币不匹配是开放银行业脆弱性的另外一个重要原因。加之我国信息不对称、契约不完全的问题比发达市场经济国家要严重得多，因此在未来几年内银行系统发生危机的可能性会加大。所以，维持银行及金融系统的稳定对我国的经济发展十分重要，是当前我国面临的一个十分关键和棘手的问题。

2商业银行的公司治理与金融危机

有关亚洲金融危机爆发原因的相关文献很多，但归纳起来主要有3种不同的观点。第一种观点强调了危机国家经济基本面的恶化；第二种观点强调了投资者自我实现的恐慌；第三种观点强调了政府提供的担保所产生的道德风险。虽然这3种观点从不同的角度解释了金融危机，但是并没有主要关注处于微观基础的银行。实际上，金融机构的公司治理所存在的严重缺陷不仅是危机产生的一个重要原因，也增加了危机的严重程度和所付出的成本代价。公司治理不仅对于单个的金融机构，而且对于金融系统甚至整个经济系统都起着重要的基础性作用。近年来发生的许多金融危机，例如亚洲、俄罗斯和拉美国家，其中一个重要原因就在于薄弱的公司治理和风险管理机制。

公司治理结构是联系公司管理层、董事会、股东及其他利益相关者之间的正式和非正式关系的制度安排，并通过公司所追求的目标、实现这些目标的手段以及监督这些目标的绩效为企业的运作提供了一套机制，以使各利害关系人在权利、责任和利益上相互制衡，实现公司效率和公平的合理统一。良好的公司治理应为董事会和管理层提供恰当的激励机制去追求符合公司和股东利益的目标，并能够发挥有效的监督作用以及更好地利用公司的资源。

良好的公司治理不仅对企业的发展起着至关重要的作用，而且也是维持金融系统稳健和抵抗外部冲击的一个关键因素。Johnson和Boone等的研究发现，公司治理特别是对中小股东保护的有效性比标准的宏观经济基本面方法更能够解释金融危机。那么，作为处于金融系统主导地位的银行来讲，其公司治理是否薄弱对金融系统的稳定更是有着十分重要的影响。因此，近年来一些国家的银行监管当局开始越来越重视银行的公司治理在促进金融稳定中所发挥的重要作用。同时，在日常业务中，银行面临着各种风险，包括信用风险、流动性风险、利率风险、汇率风险和内部操作风险等。对这些风险处置不当会对整个金融系统造成严重的后果，因此需要银行部门能够识别、监督和控制这些风险。而良好的公司治理则是实现有效风险管理的基础。

因此，亚洲金融危机爆发之后，公司治理对金融系统稳定的影响得到了国际金融机构的极大关注。例如，金融稳定论坛（FSF）把经济合作与发展组织制定的《OECD公司治理原则》作为衡量金融体系健全与否的12个主要标准之一。同时，巴塞尔银行监管委员会也将公司治理结构纳入其对银行的监管内容中。1999年该机构了《加强银行机构的公司治理》，从银行价值取向、战略目标、责权划分、管理者相互关系、内控系统、特别风险监控、激励机制和信息透明度等八个方面阐述了良好的银行公司治理机制所必备的基本要素。

3中国商业银行的治理结构缺陷

经过不断的金融体制改革，中国的金融体系逐步实现了多元化。但目前银行业金融资产在全部金融机构资产总额中占绝大多数比重，其中银行业又以四大国有独资银行为主体。截至2003年底，四家国有商业银行总资产占到全部银行业资产总额的55%，并承担着全社会80%左右的支付结算量。这种十分薄弱的治理结构造成了巨额的不良资产和过高的不良资产比率，大大增加了银行系统的脆弱性。中国商业银行治理结构的缺陷主要有以下几个方面：

3.1全体公民作为国有商业银行所有者的利益得不到有效的保护

国家作为国有商业银行的出资者，享有剩余索取权，但国家是一个非人格化的产权主体，真正人格化的产权主体是全体公民。但对每一个公民来讲，其并没有足够的动机、资源和能力去监督银行。国家政府可以看作是每个全体公民的人，然后政府通过具体的行政机构把经营权利交给其委派的官员行使。这时，一方面国家政府的目标是多元化的，追求银行价值的最大化并不是其最重要和唯一的目标。另一方面，对于实际行使经营权的政府官员来讲，剩余索取权与控制权出现极大的不匹配，而且政府官员的首要目标是行政目标而不是所有者目标。这种从全体公民、中央政府、管理机构一直到经理人员之间的具有行政性的层层委托关系，使作为所有者的全体公民的利益得不到有效地保护。

对于股份制商业银行来说，其控股股东基本上仍是国有企业，使得这些银行也在不同程度上带有行政色彩并普遍存在着内部人控制和道德风险问题。普通股股东无法对经理人员进行有效的监督，其利益也难以得到有效保证。

3.2对经理人员的激励约束机制不强，鼓励了经营者的漠视风险和欺诈行为

与行政体制高度一致的国有商业银行分支机构设置，一方面使得银行的贷款决定受到地方政府的干预，另一方面使得总行对分支机构的经理人员缺乏监督和控制。参照事业单位工资制度制定的薪酬制度，不能对经营者进行有效的激励和约束，反而增长了经营者进行欺诈和权力寻租的动机。例如，广东佛山的冯昌明与工商银行广东分行、佛山分行等有关银行高层管理者内外勾结，涉嫌骗取贷款70多亿元。

3.3资本市场、产品市场和经理市场尚未形成有效的市场约束机制

一是通过股价变化和接管威胁，进行产权交易的资本市场可以起到约束公司管理层的作用。但是，国有独资商业银行并没有这样一个资本市场，上市的股份制商业银行由于大量非流通股的存在而大大削弱了资本市场的对管理者的约束作用。二是虽然四大国有商业银行的垄断倾向开始呈现出下降的趋势，但银行业市场仍然处于金融抑制下的行政垄断状态。在政府的普遍而深入的保护和干预下，使得本来在金融体系中就居于绝对主导的银行业忽视了风险控制和经营绩效的改善。三是在有效的经理市场上，企业经理作为人力资本，其价值取决于市场对经理在知识、经验、诚信度和经营业绩等方面的评价。但银行经理人员的选择往往受到政府的干预和影响，国有独资商业银行的高级管理人员由政府任命，缺乏有效的市场竞争机制。

4完善中国商业银行治理，增强金融系统的稳定

完善银行业的公司治理必须形成有效的激励与约束机制，所以公司治理的完善不仅仅限于内部治理结构，笔者认为应该主要从以下几个方面着手：

(1)通过股份制改造，建立起合理的股东结构和内部治理结构，明确股东大会、董事会和监事会以及高级管理人员之间的各项具体职责和权利。在我国股份制商业银行以及处于股份制改造进程中的国有商业银行已经建立了股东大会、董事会和监事会等机构，但仅仅有形式上的架构是远远不够的，重要的是增强具体操作和执行的有效性，真正建立起对相关责任人的有效激励、制衡和惩罚机制。特别是对没有尽到自己职责以及违反法规的责任人要给予相应的惩罚。

(2)在银行业的相关资本市场、产品市场和经理市场建立有效的市场约束机制。通过建立和完善进行产权交易的资本市场约束银行的公司管理层，通过消除政府对银行业的过度干预来增强国有银行的风险和竞争意识，通过消除高层管理人员的政府任命制来形成有效的经理市场。通过破产、接管、并购和重组等潜在威胁来约束经营不善的银行，降低经营者的道德风险问题。同时，成立专门的担保机构对存款人实行有限的担保，降低由国家对国有银行实行无限担保所带来的严重的道德风险问题。

(3)健全与金融机构相关的法律法规，并且增强法律的有效执行和法治建设，其中后者显得更为重要。法律的有效执行一方面可以保护银行对贷款进行有效回收，另一方面可以抑制大股东和内部管理人员侵害广大存款人和小股东的利益，这是维持银行系统稳定不可忽视的部分。

(4)增加信息披露的透明度，提高财务报告的准确性和质量，完善商业银行信息披露制度，并对违规者实行相应的惩罚和纠正措施，这是存款人、中小股东、监管者和资本市场对银行进行有效约束的前提条件。应该制定和实施完备的措施来保证中小股东参与公司的治理，发挥资本市场对银行的有效约束作用。

金融系统行业分析范文第3篇

（一）从宏观层面看，金融统计指标体系难以满足国民经济宏观运行监测的需要

1.金融统计指标与宏观经济指标联系不紧密，削弱了金融统计指标体系对宏观经济调控的参考价值。金融统计是国民经济体系的重要组成部分，统计指标的设立反映了央行调控经济的需要，但目前央行使用的统计指标基本是“就金融论金融”，单一的金融统计指标较多，缺乏与整体经济运行相联系、相融合的综合性、联运性指标。同时目前使用的“信贷收支”表分类标准重叠，不利于决策层了解和掌握贷款分布情况，统计报表的可读性、可比性不高。在本外币信贷收支表与人民币信贷收支表中，前者存款分为企事业单位存款、储蓄存款等五种存款类别，后者则将企业存款单独统计，比前者多财政存款、机关团体存款和农业存款三个存款类别，指标设置不统一降低了本外币报表与人民币报表之间的可比性，削弱了金融统计指标体系对宏观经济调控的参考价值。

2.金融统计信息覆盖面较窄，不能完全满足央行职能需求。银监分离后央行的管理体制和基本职能跨入了一个崭新的历史发展时期，人民银行将更关注于货币政策的制定与执行，着眼于整个金融体系的稳定。但金融统计系体作为央行宏观调控的信息基础却不能提供全面的数据需求，从业务范围，目前人民银行统计范围仅限于银行业，而不是整个社会金融统计，不能全面反映证券、保险方面的业务数据，同时金融统计也不能反映辖内经济指标如GDP增长率、工农业产值、固定资产规模及发展速度等，不利于对宏观经济分析者对货币信贷投放与经济增长的分析。今后随着金融业混业经营趋势的进一步明显，金融统计业务统计范围不全面与人民银行履行央行职能对金融信息需求的矛盾更为突出。从统计指标体系看，基层央行的统计报表重点是对存贷款常规业务进行统计与分析，没有反映基层商业银行资金上存情况，以金融机构经营效益为中心的相应统计指标未设立，与此同时金融统计指标对于农业、房地产、汽车、钢铁等重点行业的统计指标设立不完备，不能全面、客观地反映货币政策实施效果。

3.统计指标设置没有体现区域经济发展特色，不能满足对区域经济发展情况进行分析、判断的信息需求。从2000年以来，我国先后启动实施西部大开发、振兴东北老工业基地和促进中部崛起的区域发展战略，增强了这些区域的经济增长，而金融统计指示体系缺乏对于区域经济金融情况的反映，以省会城市为例，许多股份制银行、政策性银行以及地方性金融机构在全省范围内开展业务，但因驻地在省会城市，所有的存贷都归入该市，而其他地区虽然投放的贷款已经在支持当地的经济发展，但由于商业银行在本地无机构，存贷款就不纳入当地统计，在这种情况下，会出现地区金融总量与经济总量的统计数据不对称的现象，给涉及区域经济、金融运行相关性分析带来困难。与此同时金融统计指标的设计也不满足区域经济发展关注的重点，如湖南在国家促进中部崛起的发展战略中，作为农业大省，农业的发展一直是各级政府关注的重点，但央行金融统计指标体系中对金融支持农业情况的反映却不能很好地满足这方面的信息需求。目前金融统计系统中农业贷款分类多，口径不统一，且部分指标范围较窄，一是按期限划分的农业贷款准确性不高，农业贷款分为短期和中长期，但金融机构在划分短期和中长期农业贷款时部分金融机构并未将对农业基础设施投放的贷款归入，导致短期和中长期农业贷款总额明显偏低；二是按行业分类、按期分类、按涉农贷款专项统计制度进行分类的三类农业贷款，统计口径不一致，三种分类相互交叉相互重叠，导致农业贷款的使用口径各异；三是人行的支农再贷款没有在报表体系中反映出来。另外金融统计体系缺少本、异地统计指标的设置，随着银行业务打破行政区域的限制，银行跨区域开办业务的情况非常普遍，与金融统计指标归于金融机构驻地的矛盾越来越突出，对客观分析某一区域的经济金融运行情况形成明显制约。

（二）从微观层面看，金融统计指标体系难以满足多方信息需求

1.金融统计指标体系不能很好满足金融机构的信息需求。一是金融统计系统纵向统计功能薄弱，金融机构一般需要做同业比较和分析，但基层金融统计仅对数据进行横向地简单地分类、罗列，没有对各金融机构上报的数据进行深加工，报表体系中缺乏深层次的分析指标和报表，系统的纵向统计功能薄弱，导致金融机构只好从原始数据中抄工所需数据，这占据了金融机构统计人员的时间也占据了人行统计人员的时间，极大地增加了统计人员的工作量。二是金融统计指标与金融机构业务发展重点不同步。目前金融机构主要关注新业务的发展情况，中间业务作为未来金融机构追逐业务重点，近年来的发展速度明显加快，但人行对中间业务的统计从2003年才开始，中间业务指标体系的设置多且广，但指标间的逻辑性不强、不具体，如深受商业银行关注的电子银行发卡量数据在中间业务中并没有体现，除此之外，中间业务数据统计本身的准确性也有待进一步提高，这些因素进一步降低人行统计系统的利用率；三是金融统计指标体系与金融机构的考核不同步。目前金融机构对其员工的考核，部分信息来自央行金融统计系统，这是金融统计信息系统对金融机构的另一个重要作用，但金融统计指标体系的设置并没有考虑到这方面信息需求。

2.金融统计指标体系不能很好满足各级分析人员的信息需求。一是统计指标种类不完整，缺少按企业规模分类指标。大中型企业融资渠道增加、贷款需求下降与中小企业融资难等问题是当前社会关注的热点，各级人民银行在进行此类情况分析时，由于缺乏相应统计数据，必须依靠各银行临时手工报送，数据的真实性和准确性难以保证，且不具时序可比性，增加了各级分析人员的难度。二是金融统计指标的设置不合理。有按期限分类、按行业分类、按企业所有制类型分类、按贷款用途分类和各种专项统计指标等交叉在一起，很多指标是多元的而不是唯一的，加之很多企业向综合性经营发展，统计指标归属不严密不明确导致统计的随意性加大，如旬报中助学贷款累计申请人数、累计申请金额这两项指标的统计，金融机构在填报时随意性很大，因为累计申请数仅为一个意愿数，同一个贷款者既可以在这家银行申请也可在那家银行申请，同时申请金额也完全是一个随意性很大的数据，这些因素大大降低了金融统计数的准确性，极大地降低了金融统计数对各级分析人员的使用效率。

3.金融统计指标体系不能很好满足各级政府及监管部门的信息需求。一是缺少不良贷款剥离及核销相关指标。二是工业、商业贷款中主要是国有集体企业贷款，这些贷款企业在大部分县域经济中，已名存实亡，都变成了民营经济，大多数贷款成为呆帐，而真实的民营企业贷款、个体经济贷款没有真实的统计。三是部分金融统计指标设置过时。随着市场经济的改革与发展不断深入，当前的部分金融统计指标在设计上与已无法适应形势变化的需要。

（三）从操作层面看，金融统计指标体系没有跟上金融业务发展和会计制度改革的步阀

1.现行金融统计指标体系分组过于庞杂、零乱。1997年金融统计制度改革至今，金融统计指标体系从1000个指标已扩充到近8000项指标，它不仅包括了所有的会计科目信息，也包括了一些明细科目和账户信息，但央行金融统计指标的设计贪大求全，缺乏共性，部分统计指标采集的可操作性不强，只考虑了统计指标的设定，没有考虑数据的集采集渠道和办法，基层行社填报时工作量很大且准确性不高，如季报中涉农贷款专项统计制度指标就多达195个，其指标分类基本上涵盖了所有的分类方式，各指标既有按行政区域的分类又有贷款投向的分类，还有按贷款质量、按企业所有制类型、按贷款期、按币种、按信用形式的分类，同时还有附报，指标设置如此烦琐和缺乏共性，导致执行过程中不便于领会和掌握，令金融机构统计人员无所适从，数据质量难以保证。

2.会计与统计的制度改革不同步，导致会计科目与统计指标设置不同步。表现为统计指标调整滞后于会计科目调整，造成统计数据生成过程人工干预过多，很多数据是强行归并进入金融统计系统，降低了数据的准确性。随着新会计准则的实施，将使商业银行会计科目设置与核算更具灵活性，商业银行按照人民银行统一标准各自对指标归并、上报的基础已经发生大的动摇并将不复存在。新准则实施后不仅将对传统的存贷款和有价证券的分类与计量带来较大的影响，同时由于套期保值、衍生金融工具的引入也将使金融总量与风险的计量变得更为复杂。金融统计应该与时俱进地按照新会计准则来完善金融统计指标体系。

二、金融统计制度的建议与思考

1.央行应扩充金融统计信息处理范围，全面反映金融运行情况。随着改革开放和金融创新的不断深入，混业经营趋势越来越明显，金融统计职能范围应延伸到保险、证券、外资机构、基金组织和地方经济数据等在内的“大金融”统计制度，设置的统计指标、收集的数据源、信息源应随之调整扩大到整个金融领域，使金融统计系统真正成为央行强大的信息数据库，为监测货币政策实施效果、分析辖内经济金融运行状况提供服务。

2.完善金融统计指标体系，增强金融统计监测管理信息系统功能。一是调整与补充相结合，确保金融统计指标设置的合理性。金融统计的分类体系、编码体系、行业划分、种类划分等标准，应与国家统计部门的现行标准相适应，以满足统计信息处理和使用的规范化要求。既要以结合当前金融运行的状况和金融稳定的要求，及时调整和补充各项金融统计指标，力求全面反映各项新业务的开展情况、清楚的反映资金的流向，又要明确各项指标界定标准，方便统计人员的操作。二是设立并扩展与金融交易相关的流量统计指标。做到存量、流量统计并重，力求体现金融与国民经济发展的内在联系性，便于分析和描述经济活动与趋势，展示货币政策实施的影响。三是以创新为导向，完善金融统计体系。目前，我国商业银行的利润80%依靠存贷差，传统业务上的竞争空间日渐激烈和狭小，使商业银行的眼光越来越多地投向了业务创新。入世后，使外国银行可直接参与我们金融业的竞争，其优势正是以中间业务为主的金融服务，创新能力也是外国商业银行的重大优势之一。创新业务的发展也对中央银行的金融统计提出了新的要求。加强对中间业务的统计，并建立规范灵活的统计制度可以把成形的金融机构业务创新及时纳入中央银行的统计范畴。

3.规范统计标准，提高统计数据的准确度。对数据来源、统计口径、处理方式、分析方法做出规范性要求，简化数据信息的收集与处理渠道。在出现新业务，努力做到统计指标与会计指标的同步调整。拓宽统计数据来源，在各金融机构贷款台帐系统或信贷登记系统逐步完善的前提下，可考虑从以上系统提取相关信贷数据，以增加信贷统计数据的准确度。

金融系统行业分析范文第4篇

金融审计信息系统是面向金融审计人员，利用计算机硬件、软件和网络通讯设备，对金融数据进行全面采集和加工，持续提供金融审计信息服务的集成化人机系统，主要由金融审计人员、安全的通讯网络、金融审计数据平台和金融审计应用系统共同组成的。

二、金融审计信息系统建设的必要性

（一）建立金融审计信息系统，是发挥金融审计综合性优势，提升金融审计宏观性作用的需要。

目前，我国金融业实行“分业经营、分业监管”模式。银行、证券和保险业实行严格的分业经营，而且各金融企业的信息系统架构千差万别，数据库相互独立。

金融审计信息系统，将建成面向客户跨行业统一的金融审计数据库，不仅可以利用标准化的金融审计分析体系来实现“以客户为中心、以资金为导向”的跨行业审计分析，揭露金融业存在的系统风险；而且可以利用数据挖掘方法从金融审计数据库中发现相关联的问题并展开趋势预测以及宏观决策分析。金融审计信息系统的建成将充分发挥金融审计的综合性优势，实现对金融业的统一监管，大大提升金融审计的宏观保护性作用。

（二）建立金融审计信息系统，是加强金融审计连续性、实现动态监管，提高金融审计科学性的需要。

有效的金融监管，应是保持对整个金融体系的动态、预警、连续的监管，保持整个金融体系的相对稳定。金融审计数据库的建设，是实行审计对象的动态管理的基础工作，对已审计过和未审计过的金融企业，建立详实的数据库，有利于对被审计单位进行动态对比分析，并为确定审计计划项目提供科学依据，为最终实行网上实时审计奠定基础，有效提高金融审计的科学性。WWw.133229.coM

（三）建立金融审计信息系统，是开展金融绩效审计，充分发挥金融审计建设性作用的需要。

信息化条件下，金融审计信息系统是开展金融绩效审计所必需的基础条件。金融审计信息系统强大的数据分析功能，对金融风险的过程监控和对系统全面分析的优势为开展金融绩效审计提供了强有力的技术支持。

三、金融审计信息系统建设面临发展良机

（一）国家审计信息化建设的发展，为金融审计信息系统的建立提供了广阔的发展平台。

“金审工程”不仅加强了审计信息化硬件基础设施建设，还极大地改善了开展计算机审计的软件环境，大大提高了审计人员计算机应用水平并为后续推广奠定基础。这些硬件和软件方面的建设成果都为金融审计信息系统的建设提供了广阔的发展平台。作为国家审计信息系统的重要组成部分，金融审计信息系统已经纳入审计信息化建设日程。

（二）金融审计数据存储平台的建立，为金融审计信息系统的建立储备了必要的信息资源。

从上世纪90年代中后期，我国各大商业银行都加快了“数据大集中”工程的建设步伐。“数据大集中”不仅仅是银行业对技术支持系统的一个改造，更是对传统银行业的整体管理理念、管理经营模式的彻底再造。为了更好地整合这些商业银行的数据资源，审计署已于2008年起陆续在各银行建立起了基于oracle数据库的金融审计数据存储平台。这一存储平台的建立为金融审计信息系统的建设储备了必要的信息资源。

四、金融审计信息系统的总体框架设计构想

（一）系统总体架构设计。

金融审计信息系统总体架构设计图

1.审计客户端。

审计客户端为系统的第一层，这一层主要是实现表示逻辑，它直接面向操作人员。其主要功能是：提供用户操作界面，实现用户与计算机的人机交互和数据表示；向中间层的审计分析服务器提交各类操作请求，并将处理结果反馈给用户。这一层一般不进行业务逻辑校验，或者只作简单的校验。

2.审计分析服务器。

审计分析服务器为系统的中间层。这一层主要是实现业务逻辑。它以中间件为基础进行构建，在系统中起承上启下的作用，它接受客户端对数据库的请求，将请求提交到后台数据库中，最后将处理结果返回客户端。

审计分析服务器对服务进程进行任务调度、负载平衡和故障恢复工作，保证了系统主机的高效运行。在审计分析服务器中包含系统主要的业务逻辑，使大部分的业务逻辑校验在服务器中完成。当业务逻辑发生变化时，只需修改服务器端的程序即可，无须对所有的客户端进行更新，另外也降低了客户端的负载。

3.审计数据库。

审计数据库构成系统的第三层。这一层主要负责存储数据，管理数据资源，响应数据请求，完成数据操作。

这种三层体系结构的优势非常明显。它可以将部分或全部的业务逻辑控制安装在审计分析服务器上，减轻了客户端的负载；只有审计分析服务器和审计数据库直接相连，由审计分析服务器处理客户端对审计数据库的连接请求，降低了对数据库资源的占用；数据以交易包的形式传输，网络流量小，同时客户端可以共享审计分析服务器中的公共数据，节省带宽，提高了反应速度。

（二）网络与安全设计。

金融审计信息系统的网络拓扑图如下图示：

金融联网审计信息系统网络拓扑结构图

1.金融审计信息系统的组网基于金审工程内网平台实现审计端与被审计端的连接，保证金融电子数据的传输安全。

2.在审计数据库与审计分析服务器中间增加数据库透明网关，用于和国家审计信息中心的db2数据库服务器之间交互基础数据。

3.采用单刀双掷网络开关实现物理隔离，当被审计端数据库采集生产系统数据时从审计内网中脱离，确保各网段互不联通。

4.路由交换两端分别部署防火墙和pki/ca基础设施，切断网络入侵。

（三）数据视图设计。

各金融企业的信息系统都有自己的业务逻辑，而审计人员对金融企业业务流程的认识过程是循序渐进的，因此金融审计信息系统建设的数据规划既要兼顾审计数据库结构的统一，又要兼顾各金融机构各不相同的数据库原型逻辑。要将二者统一最好的解决办法就是采用数据视图设计，把被审计单位原始数据库完整克隆到审计数据库，从数据库视图里构建字段映射关系，审计数据库结构设计的调整只需调整视图。

用数据试图设计搭建统一的审计数据平台具有很多优点：

1.不会破坏原始数据库包含的约束条件和事务流程，不会降低数据处理的效率；2.审计数据库可以随原始数据库实时更新；3.可以根据审计需要随时调整数据结构设计；4.便于审计人员与被审计单位科技人员沟通；5.可以省略审计数据库的安全备份机制。比如某项金融审计业务逻辑发生了变化，我们只需相应地调整视图设计，而不用去变更审计数据库的事实表。

（四）数据分析设计。

1.sql查询分析。

sql查询分析主要包括图形化查询、索引建议、预览采集、动态汉化、excel交互等功能，并能对查询结果数据透视图分析。

2.多维数据集分析。

多维数据集分析有利于总体决策，提供对汇总数据的分析功能，主要包括切片、切块、旋转、上钻、下钻等功能。通过建立以时间、地域、客户、币种、科目、业务品种等要素为维度，以金额、数量等指标作为度量值的多维数据集模型，向决策层提供各家金融机构的财务状况和各项业务经营状况的总体情况。

3.数据挖掘分析。

数据挖掘分析是将高级智能计算技术应用于大量数据中，选择一种或者多种挖掘算法，从海量数据中发现潜在的、有价值的信息并建立相应模型。这些模型可以用来预测、支持决策，主要应用于信贷欺诈的建模和预测、风险评估、执行走向分析、收益率分析等领域，从风险损失的历史数据中归纳潜在的联系和规律，对审计重点关注对象实施定量分析和科学预测，建立预警模型，改变审计“事后审计”为“事前预测”。

金融系统行业分析范文第5篇

[关键词] SOA 智能实时信息系统 风险预警管理 管理风险识别

世界经济一体化步伐正在加快，随着我国加入WTO和社会主义市场经济体系的逐步建立和完善，金融企业所面对的国内外竞争日趋激烈，内外部环境更加复杂。如何适应环境的变化，提高风险防范能力成为金融企业管理者的一个现实而严峻的问题，传统的管理理论和方法遇到了挑战，要想在竞争中立于不败之地，必须不断进行管理创新。在这种形势下，风险预警管理作为一种解决上述问题的创新理论，它的重要性日益突现出来。

在现代金融市场的竞争中，金融企业想获得良好的经营成果，必须建立风险预警管理体系,并保证风险预警管理体系的有效运行，这主要包括确立恰当的风险预警管理原则和战略、建设有效的风险预警管理框架、设置全面灵活的风险预警管理政策和程序并积极开发强大的风险预警管理系统，培养高素质的专业人才队伍，其中风险预警管理系统是建立金融风险预警管理体系的重要环节，对风险潜伏期的信息、情报及时处理，分析风险发生的概率以及风险发生后可能造成的负面影响，做出科学的预测和判断。金融企业风险预警系统的重要功能之一就是把许多分散动态的信息组织起来并进行全面的监测、跟踪，向金融企业提供决策的依据。

一、建立金融企业风险预警系统指标体系

科学的金融企业风险预警体系必须设置可行的预警指标，而指标既能够体现适应性、稳定性、一致性的特点，又能反映出预警对象的内容，并能随着经济金融环境的变化对指标值做出相应的调整，指标内容包括技术指标和社会指标。

金融风险预警指标的选择一般是以巴塞尔协议和我国资产负债比例管理的要求设置。指标体系分为7大类，共15个指标。7大类是经济风险类、信用风险类、流动性风险类、资本风险类、经营风险类、金融犯罪风险类；16个预警指标分别是:真实GDP增长率下降;企业资产负债偏高;不良贷款率超过15%;流动性资产与各项流动性负债的比例小于25%;存贷款比例超过75%;一年期以上的中长期贷款与一年期以上存款比例超过120%;存款准备金率小于6%;资本充足率低于8%;总成本与总负债的比例超过7%;应收未收利息与利息收入总额的比例超过15%;拆入资金余额与各项存款余额之比超过4%;拆出资金余额之比超过8%;各项资金损失率超过10%;金融犯罪发案率上升;账外经营额与金融资产的比例上升;储蓄网点的日存款下降率作为识别支付风险的重要指标。16个预警指标较全面地反映了银行经营状况和地区经济发展及经济环境状况，对衡量银行经营风险和风险监控具有重要的作用，也是中央银行非现场监管的重要内容。因此金融企业风险预警系统可依照以上预警指标，科学设计有关风险预警报表，建立内容详实、完备的风险预警资料库，在日常非现场监管的基础上，加强对金融机构风险的预测和监督，中央银行通过对银行风险分类、风险识别、风险分析和估价后，对金融风险基本上做到了心中有数，对及时采取有力措施防范和化解金融风险将起到积极作用。

二、金融企业风险预警管理分析方法及识别机制

金融企业风险预警指标体系是衡量和监测金融企业风险预警系统的基础，对金融企业风险预警管理的分析及识别是构建金融企业风险预警系统的重要内容和关键环节。

1.金融企业风险预警系统的分析方法

风险预警分析是金融企业风险预警系统的重要内容，采取科学合理的分析方法是金融企业进行非现场监管的重要手段。一般采取以下分析方法:(1)财务报表分析法。在金融企业的经营管理中，最直接、最方便的风险识别工具就是企业的财务报表，对金融企业自身的财务报表进行分析是风险预警管理者实行财务风险分析的重要内容，运用比较分析法、趋势分析法、共同比分析法、比率分析法、特定分析法等方法，通过评估金融企业过去的经营绩效，衡量目前的财务状况和经营状况，并预测未来发展趋势，着重找出可能影响金融企业未来经营的风险因素。(2)风险环境分析法。就是从金融企业经营管理的内部环境和外部环境出发，识别有关的不确定因素。无论采用财务报表分析法还是采用风险环境分析法，风险预警系统管理者不仅要判断存在哪些危机因素，而且要根据各危机因素的相对重要性进行筛选，从而排除干扰，有重点地预防风险。关于危机因素的重要程度，要依据危机因素估价来具体分析确定和比较。

2.金融企业风险的识别机制

危机因素识别是风险预警管理的第一步也是最重要的一步，对于金融企业来说支付风险、资产风险、管理风险、道德风险、政策性风险和法律风险等是危机因素识别的重要内容，需要金融企业时刻关注相关领域的动向，做及时的调整以便降低风险，预防危机。

三、建立随需而变的金融风险预警管理智能实时信息系统

Internet网络正在成为信息资源的一个主要来源。通过对网络的监控，建设基于互联网的风险预警信息平台，既可以为金融机构相关工作人员提供及时、准确的决策信息，又能分析客户或潜在客户的信用风险恶化趋势，提高资产质量，更好和及时地监测行业竞争对手和市场信息，提高组织竞争地位，优化金融产品。还可以实时监控企业内部管理，进行风险预警防患于未然。

1.金融风险预警管理智能实时信息系统的系统架构

以服务为导向的体系架构SOA是目前领先的、具整合能力的应用体系架构，是通过业务服务的概念来提供金融风险预警管理实时信息系统的各项应用功能，服务可以自由地排列组合、互通互连、融会贯通，能随时弹性配合新的需求而调整。例如在SOA这种架构下，预算指标的查询、项目信息查询、用户权限认证等业务功能，通过标准接口进行封装并成服务，以服务方式部署在系统数据与功能整合平台上。任何一个应用要访问其它应用可以通过服务的发现和服务的表述来确定被访问的服务的属性和调用格式，从而实现标准化的应用之间的协作，而且满足应用系统之间的松耦合原则，完全可以避免因为单方面系统、程序内部的调整而冲击到另一方应用。通过建立SOA架构实现各级金融部门、各个业务系统的信息服务都能够通过服务的包装，成为随取即用的信息系统资产，以服务的形式对外，实现共享、快速整合，开发出组合式应用，达到整合即开发的目的，实现对金融业务需求的快速响应。

2.金融企业风险预警管理智能实时信息系统功能

金融企业风险预警管理智能实时信息系统主要功能包括以下几部分：经济与政策动态监测;行业动态预警;企业动态预警;法律纠纷警示;贸易纠纷预警。

3.金融企业风险预警管理智能实时信息系统管理

金融企业风险预警管理智能实时信息系统可以24小时监控数万个国内外网站，以确保在第一时间知道所关注的行业、公司及客户的信息，保证信息的实时性和全面性。智能信息处理技术和专家干预两者有机结合的信息加工机制，保证信息的有效性和权威性。提供在线信息服务门户的同时，面向特定客户提供个性化信息服务。金融企业风险预警管理智能实时信息系统管理包括以下几部分：

(1)定制网站的实时监控和采集。金融企业风险预警平台关注的信息来源具有行业性，需要提供能够定制网站的互联网采集工具，实现对其监控网站栏目的抓取功能。互联网信息量大且重复度高，单靠人工进行筛选费时费力，加工效率低，需要提供基于文本挖掘技术的信息智能加工工具，提高互联网信息的加工效率，降低信息的加工成本。

(2)信息协作加工平台。离开了人工和专家，信息的价值便会大大降低，引进人工加工和专家辨识，是互联网信息增值服务不可缺少的手段。所以需要建立信息协作加工平台，提供信息分级、信息编辑、信息审核和信息等功能。

(3)可定制的信息服务门户。互联网时代信息服务模式发生了根本的变化，信息服务大多通过在线的信息服务门户来实现，且要求门户展示的信息具有可定制性和调整性，针对于不同的用户可以提供个性化主页服务和专题服务。

(4)金融企业风险预警管理智能实时信息系统数据管理。金融企业风险预警管理智能实时信息系统的数据量巨大，数据内容也较多，系统只需要存储必要的可利用数据资源即可。面临的问题就是整合信息资源，实现数据共享，因此金融企业风险预警管理智能实时信息系统的建设需要诸多部门、行业的协调和配合。数据管理可采用信息集成服务技术，在一个异构的数据源基础上进行数据聚合，通过网络技术建立一个安全、共享、分布式的金融企业风险预警数据库共享机制是应对企业风险和危机的有效方法。

基于SOA的金融企业风险预警管理智能实时信息系统提供的信息实时、有效，随需而变的业务服务全面且可订制。系统可以锁定监控对象进行信息定制，比如重点监控大客户或潜在客户以及不良贷款多发分行所属地区、宏观调控的行业或重点行业等，从而为金融企业提供可定制的专题服务，为金融企业带来可观的经济效益。

四、结论

在金融企业风险发生前进行预警管理比事后补救容易和有意义得多，而建立基于SOA的金融企业风险预警管理智能实时信息系统对金融企业提高和增强风险和危机抵抗力具有重要作用，可以使金融企业做到未雨绸缪。

参考文献:

[1]汪传雷著:基于生命周期的企业危机信息管理[M]．安徽大学出版社，2007年03月

金融系统行业分析范文第6篇

摘要：市场经济的发展促进了金融业的快速进步，我国金融体系在建立和发展过程中，经历了体制和机制的深刻变革。金融统计作为金融市场发展的宏观调控手段，在金融体系的运行过程中，起到了基础性的监管作用。随着我国参与国际金融事业的增多，国内金融行业发展出现了很多新的问题、新的挑战。为应对金融行业的机遇和挑战，应进一步发挥金融统计的工作优势，统一统计标准，完善数据信息质量，建立科学统计方式，运用新媒体信息化模式进行统计工作。本文从三方面阐述了新时期金融统计工作面临的挑战和提高我国金融统计工作水平的对策方法。

关键词 ：金融统计；存在问题；应对措施

在金融行业发展中，金融统计是最为基础性的具体工作。金融统计工作在我国由中国人民银行负责实施。金融统计可以概括为是对金融行业的统计、调查、分析和预测。金融统计的重要作用在于能够通过对金融行业发展的具体信息采集，加以客观分析，发现金融行业的内在运行规律和发展方向。随着金融行业对市场经济重要的推动状态，金融统计工作面临越来越多的挑战，金融统计工作的水平，在一定程度上，决定了我国金融行业发展的程度。金融统计的社会关注度越来越高，要求对金融统计工作必须要有正确的认知，在法律范围内，在金融有效发展范围内，形成统计工作的促进作用。

一、新时期金融统计工作面临的挑战

（一）金融体系的发展变革带来的挑战。改革开放以来，我国金融行业一直都处于艰难的发展过程中。在市场经济的发展运行过程中，金融行业处于核心的地位。金融机构的增加，内部建设的提升，业务服务种类的增加，都给金融统计工作带来的挑战。尤其是加入WTO 以后，金融行业面临的风险和挑战增多，金融统计工作的宏观调控作用需要更加现代化的操作。我国金融体系的变革发展，给金融统计工作提出了新的要求。金融行业的多元化发展要求金融统计工作必须要立足现实，积极面对金融机构改革带来的新问题、新挑战。

（二）金融统计的数据化模式带来的挑战。我国金融统计工作的发展一直跟随着金融体系的逐步建立和完善。自2008 年开始，人民银行对金融统计数据实施集中管理。在数据的搜集、分析、处理、上建立了一整套运行模式。但是，随着金融行业的拓展，对金融数据的处理分析，必须要进行一定程度的延伸，形成数据化管理模式的拓展。金融统计数据化模式是决定统计效果的关键环节。

二、当前我国金融统计工作存在的主要问题

（一）统计指标体系缺乏科学性分类设计。金融统计作为宏观调控的金融分析手段，在一个时期内需要及时做出调整。“全科目”的统计指标体系已经无法适应新形势下统计工作的需要。我国各大金融机构的业务增加，使得业务种类增多，数据信息激增，统计指标如果没有进行科学分类，就会造成统计工作的混乱，在分析过程中，无法针对具体的项目制定主要应对措施，形成统计指标的缺失，造成金融机构统计数据的不准确、不规范。

（二）金融统计程序与机构运行不统一、不一致。金融统计工作实行的为层级式管理，在人民银行实行“四集中”后，统计业务与会计信息出现了不配套的情况。基层银行的统计数据以人工录入为主，而会计核算向着中心城市集中，在统计过程中，会计工作与金融统计工作无法实行统计程序和机构运行的高度统一，数据在循环过程中，造成时间差，无法准确的表达当时当地银行运行的基本情况。金融统计工作是一个完整的过程，需要有时间限制和分析预测，统计程序与机构运行的矛盾，会造成统计信息无法服务于金融机构的具体业务之中。

（三）金融统计没有适应网络金融发展服务。新媒体时代的到来给各个领域带来的全新的挑战，互联网改变了人们的生活方式，也同样严重影响着金融领域的发展。网络经济发展对金融行业产生了巨大冲击。在金融行业中，通过网络电子技术支持的金融工具越来越多，并且得到人们的认同和支持使用。网络货币、电子货币对传统的资金流造成巨大冲击。而传统的统计指标和统计方法已经不适应网络金融发展。金融统计工作在网络金融面前，没有足够的服务项目作为支撑，这就给金融服务带来效益增值的阻碍。

三、提高我国金融统计工作的主要建议和对策

（一）建立和完善金融统计指标体系。金融统计工作面对的是海量的金融信息。我国金融机构的发展随着国际性发展，逐渐形成多种金融机构并存的局面。银行机构、保险机构等金融数据都具有不同的特点，在具体的统计过程中，容易出现统计方式滞后于金融发展的现象。针对新时期新问题，需要建立和完善金融统计指标体系，制定项目归属细则，根据不断发展的金融业务创新统计方法。统一统计工作的计算方式，形成对统计数据的多方法应对，促进金融统计工作能够维持在统计高效的运行过程中。

（二）加强统计数据的控制和分析。对于金融统计工作而言，核心的重点内容就是金融统计数据的准确性和真实性。金融统计工作涉及的数据范围广阔，包含了整个金融机构的日常交易内容。严格审查数据源，从基础上把好关是统计工作的首要任务。对各个储蓄网点的账目要求做好清晰来源，合理分类统计。特别是在信贷业务方面，需要实行对数据统计的整体动态监测，形成全程统计的效果。我国金融机构的种类日渐增多，金融数据的形成记录方式也存在不同，提高统计数据的真实性和有效性，能够实现金融统计工作的数据化发展模式。

（三）施行统计内容的信息化交流和共享。金融信息对于金融市场的运行具有重要的作用。在实际操作中，建立金融统计的信息共享平台尤为重要。通过信息化交流，能够使各个金融机构之间，各个金融机构的层级之间形成对信息资源的共同占有。全方位的信息服务可以使金融机构及时发现金融行业运行过程中存在的问题和应该采取的应对措施。金融统计信息化发展的程度，是决定金融统计数据覆盖效果的关键。通过金融统计的综合性信息分析，能够充分掌握金融市场的灵敏度，使金融市场的运行发展能够在金融机构的预测可控范围内。

我国正处于经济发展的关键时期，特别是党的十八大以来，深化金融体制改革成为金融业发展的重要目标。我国金融市场的建立不同于发达国家，金融市场的整体运行需要有国家的宏观调控作为支撑。金融统计工作作为国家金融宏观调控的手段，需要从金融发展的实际出发，需要依照不同的经济发展目标而分类和运行。

做好金融统计工作能够为金融行业的健康发展提供必要的参考，能够全面分析和掌握我国金融行业发展的现实情况，能够正确预测我国金融业发展方向，给予金融行业发展必要的内在动力。

参考文献：

[1]陈逸伦.新时期金融统计面临的挑战与思考[J].福建金融，2011年05期.

[2]杨均尧.QDII制度在我国实施过程中的问题及对策分析[J].中国市场，2012年09期.

金融系统行业分析范文第7篇

关键词：新农村建设；金融生态；评价指标体系

发展农村，繁荣农村经济离不开金融的支持。在我国农村地区存在着商业性金融机构、政策性金融机构和合作性金融机构，形成了三鼎支农的态势，本应可以在新农村建设中发展重要支持作用，但长期以来，由于农村金融机构经营管理体制以及其他方面的原因，农村金融机构的资产质量非常差，农村资金外流严重，造成了三鼎难支农的局面。分析造成这种现象的原因，寻求改进途径，对于建设社会主义新农村具有十分重要的意义。本文借鉴金融生态的理论，通过构建影响农村金融生态环境质量的指标体系，以期能够为分析和改善农村金融质量做出一点贡献。

1 农村金融生态环境的基本内涵

金融生态是个仿生学概念，由周小川博士(2004)最早系统性地引入金融领域，运用生态学的方法和成果来分析和研究金融问题，开创了研究金融问题的新视角。中国社会科学院运用金融生态的理论，研究了我国城市金融生态环境质量，将金融生态定义为由金融主体及其赖以存在的和发展的金融生态环境共同形成的动态平衡系统。徐诺金(2007)将金融生态定义为金融与非金融成分环境之间通过资金和信息的流动相互作用、相互依存而构成的一个整体。在参考他们的定义的基础上，本文将农村金融生态定义为农村各类金融活动主体之间、金融活动主体与其外部生存环境之间通过相互作用、相互影响而形成的相互依赖的动态平衡系统，它具有关联性、适应性、相互依存性、演进性等特点。如同自然界中各种生物之间的和谐以及各种生物与外部自然环境的和谐构成良好的自然生态一样，各类金融主体之间以及金融主体与金融外部环境之间的和谐也构成金融生态平衡的根本标志。其中金融主体包括农村的农业银行、农业发展银行、农村信用社、各商业银行在农村的分支机构以及农村保险机构；金融生态环境包括农村的经济基础、社会信用、中介服务、法治环境、政府公共服务等。

由于我国城市与农村无论是在经济基础、法律环境、社会诚信、中介服务，还是在政府公共服务等方面都存在着巨大的差异，因此在构建农村的金融生态质量指标评价体系时必须根据农村的实际情况，量体裁衣，选择合适的指标来评价农村的金融生态质量。

2　农村金融生态质量指标体系构建

2．1　指标评价体系建立的原则

2．1．1　科学性原则 指标的选取必须基于农村的实际情况，能够真实地反应农村金融生态环境的好坏程度，并能够利用现代统计分析方法收集和整理数据，以充分度量农村生态金融系统的质量。

2．1．2 系统性原则 金融生态是用生态学的视角研究金融问题，是个系统性的理论，因此在选取指标时既要选择反应农村金融机构的指标，如金融机构流动性指标、资产安全性指标等，也要选择反应金融机构所处的金融环境的指标，包括金融机构所处地区的农村经济基础、社会诚信、政府公共服务、法治环境等，通过系统性分析才能够真实地反应农村地区的金融生态质量，也才能够找出农村金融质量差，农村资金外流的真正原因。

2．1．3　层次性原则 金融生态系统是一个复杂的大系统，由若干子系统组成，每个子系统又可以分为若干个更小的子系统，这些不同的系统之间相互影响，相互制约，因此，在确定指标时，指标间要有一定的层次性，避免简单加总而导致评价的低效性。

2．1．4　可操作性原则 由于国家在做调查统计时，并没有像统计城市数据那样对农村数据进行逐项统计，使得农村的很多指标数据难以获得，因此在选取指标时需要考虑到可操作性的问题，保证所选指标数据能够如实获得且易于量化，对于数据难以获得又不能用相关指标替代的对金融生态系统影响的指标，要从指标体系中剔除出去。

2．1．5　可比性原则　农村是个大区域，包括若干个村、镇、县，在对农村金融生态质量进行评价时，所选用指标要能够在横向和纵向上进行比较，所谓横向比较就是在相同的年份不同的区域之间进行的比较，纵向比较是对同一地区不同年份的情况进行比较。如果选用的指标不能在横向和纵向上进行比较，该指标体系的可信性就十分差，利用该指标体系得出的评价结果也就难以令人信服，从而也就失去了该指标体系构建的意义。

2．2　农村金融生态环境指标评价体系设计

农村金融生态是由农村金融主体和其赖以存在的金融环境构成，为此农村金融生态指标评价体系也相应地由金融主体指标和金融生态环境指标构成，基本框架如图1。

2．2．1　金融主体指标的设置　农村金融生态主体的发展状况是衡量农村地区金融主体实力和金融生态进化演进的动力的重要方面。本文选择三项基准指标加以衡量：①安全性指标。金融业是一个特殊的高风险行业，其风险一旦发生，会引发连锁反应，导致局部乃至整个金融体系的动荡，引发金融危机，因此对金融机构的资产质量给予特别的关注是非常必要的。本文选择金融机构的不良贷款率和资本充足率两个指标加以衡量。②流动性指标。流动能力是金融机构生存的基础和前提，也是衡量银行变现能力和偿付能力的主要指标，金融机构只有保证资产的流动，才能保证信贷资金的正常循环周转，金融机构才能生存和发展，流动性不足，就极易造成支付风险，导致金融秩序混乱。本文选取流动资产与总资产比、贷款与核心存款比和现金与总资产比三个指标。③营利性指标。金融机构的经营风险和经营成果最终都会反应到收益或者亏损上，取得合理利润是金融机构增加积累、增强抗风险能力的基础，同时营利性指标既可以衡量金融机构的管理水平，也可以反应金融生态环境的优劣。本文选取平均资产收益率、中间业务收入占总收入的比重两个指标加以衡量。

2．2．2　金融生态环境指标设置本文在构建农村金融生态环境评价指标体系时，主要从以下四个方面加以分析。

一是农村经济基础。农村实体经济是农村金融机构存在的根据、服务的对象和生存的空间，是农村金融生态环境的重要组成部分。农村的经济发展好，产业结构合理，就会吸引较多的资金服务农村经济，为农村经济的扩大再生产，农业产业化和农村工业发展提供资金支持，同时农村经济的壮大，使得农村具有较强的偿还能力，在信用环境、法治环境等相同的情况下，可以使得处在经济基础较好的金融机构的金融资产质量也较好。为此本文选取经济规模(农村GDP、农业产业化产值、农村工业产值)、产业结构(传统农作物产值占农村GDP的比重、农村工

业占GDP的比重、工资性收入在农户收入中的比重)和市场化程度(民营企业占农村GDP的比重、农产品的社会收购总额占农业总产值的比重、农业从业人员占农村劳动力的比重)三个指标衡量农村的经济基础。

二是农村社会诚信。一个地区的诚信文化、企业和个人诚信水平在很大程度上影响金融资源的配置效率、金融机构改革信贷经营的空间结构、资产质量和经济效益。农村作为一个广大的区域，信用水平的高低将直接影响到进入农村的资金量，同时也对农村金融机构的资产质量和经营效益有很大的影响。在此，选择农村逃废债额占贷款总额的比率、农村拖欠款增额(包括电费、税费、通信费等)、农村信用户数占农户总数比重三个指标。

三是法治环境。完善的法治环境能够有效地保护金融主体产权，有效地遏制恶意信用欺诈和逃避金融债务行为的发生。目前农村资金外流严重，农业的经营效益不高是一个原因，农村的金融法治环境不完善也一个很重要的原因，只有建立良好的金融法治环境，才有利于农村地区形成“资金洼地”，吸引大量资金流向农村，支持农村经济建设，农村经济的发展壮大又为农村金融的发展提供基础，在良好的法治环境下，才能实现农村金融与农村经济的良性互动，以形成良好的农村金融生态系统。用农村每亿元GDP经济案件发生率、法院结案率、金融债权诉讼费用率等指标加以衡量。

四是地方政府行为。政府干预经济和金融的现象不论是在现在，还是在以前，不论是资本主义国家还是社会主义国家，都不同程度地存在着，并对区域经济和金融发展产生了不同程度的影响，但综合各国及历史的发展情况来看，适当干预能够促进经济金融的发展，不当干预会阻碍经济金融的发展，甚至会造成严重的后果。因此农村地方政府行为是农村金融生态系统中的一个重要组成部分，它的发展状况直接影响农村金融生态系统的平衡。本文选择政府财政支农资金占农村GDP的比重、因政府干预当年产生的不良贷款占总贷款的比重、政府工作人员占当地就业人员总数的比重三个指标加以衡量。

3　农村金融生态系统综合评价及意义

农村金融生态是一个复杂的系统，需要综合农村金融主体和金融主体所处的金融环境进行评价，本文采用因子分析法对农村金融生态环境质量进行计算。

3．1 因子分析法介绍

因子分析法是一种把一些错综复杂的彼此之间有机联系的变量归纳为少数几个公共因子的多元统计分析方法。当几个公共因子的累积方差和贡献率达到80％以上时，就说明这几个公共因子集中反映了问题的大部分信息，且彼此之间不再相关，信息不再重叠，再以各主因子贡献度为权重的大小，即可以分别求出所研究系统的综合评价值。本文之所以选择因子分析法来综合评价农村金融生态系统的质量，就是因为因子分析法可以克服所选择指标之间的相关性和信息的重叠，可以很好地对农村金融生态系统的质量进行客观公正的评价，分析各因素对农村金融生态质量的影响程度。

3．2　评价步骤

用因子分析法对农村金融生态环境进行评价，大体可以分为以下三步

第一步：对原始数据进行标准化处理，标准化公式为：

其中：di表示标准化后数据；xi表示原始数据；x表示某项指标的平均值；σ，表示某项指标的标准差，标准化的时候注意，金融机构不良贷款率等逆指标，要先将其转换为正向指标。

第二步：计算因子得分和因子的累积方差和贡献率，并根据因子选取原则(累积方差在80％以上)选择主因子。

第三步：以各因子的方差贡献率为权重，计算得出具体区域的农村金融生态综合评级得分。

金融系统行业分析范文第8篇

关键词：大数据;金融分析平台;统计分析

中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2015（9）-0032-06

当今数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，受全球信息化、需求多样性、云计算和物联网等信息技术发展的推动，全球数据增长超越了历史上任何一个时期。据IDC研究报告中指出，2011年全球数据总量为1.8ZB，预计到2020年将增至35.2ZB，年均增长率超过40%，《福布斯》分析指出全球90%的数据都是在过去2年中生成的。在这种背景下，2011年麦肯锡全球研究院的研究报告中，首次正式提出“大数据”一词，从经济角度讲解了处理这些数据能够释放出的潜在价值，从而引发全球对大数据的关注。

大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物，从互联网到物联网，从云计算到大数据，信息技术正在从产业基础走向产业核心，特别是在大数据技术支持下的互联网金融持续快速增长，打破了金融行业的垄断，促进了互联网金融信息的交流和共享，提高了资源配置效率。随着阿里集团等一批涉及互联网金融的企业先后上市，使移动互联网、大数据、金融日益成为社会焦点，对传统金融业形成冲击的同时也带来重要的发展机遇，使金融企业能利用大数据对大量的数据信息进行分析，从中发掘出有用的信息，从而优化网络，实现精准营销。同样，央行等金融监管部门也能通过对大数据进行分析、利用，从中提取出大量有利于科学决策的信息。因此，基于大数据理念，利用多渠道、多层面数据建立金融分析平台，以数据为中心，包括数据的识别与获取、数据的存储与分析、数据的交易与决策等主要内容的数据驱动式的研究方式正成为一种新型的金融管理思路，对央行快速判断宏观经济形势、制定执行货币政策、及时改进金融服务具有重要意义。

一、国内外大数据政策建立状况

2012年5月，联合国了《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书，全面分析了各国特别是发展中国家在运用大数据、促进社会发展方面所面临的历史机遇和挑战，并系统给出了在应用过程中正确运用大数据的策略建议。该报告指出，大数据对于各国政府而言不仅是一个挑战，更是一个历史性的机遇。各国政府可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地预测经济运行。

（一）美国及欧盟。2012年3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，将“大数据研究”上升为国家意志。互联网、大数据以及云计算技术正在成为美国产业和商业国际竞争力的一个主要推动技术。信息革命成为美国经济、管理和技术创新的一个主要渠道。而技术和管理创新是近年来美国劳动生产率增长的一个主要来源。英国商业、创新和技能部在2013年初宣布，将注资6亿英镑发展8类高新技术，其中对大数据的投资即达1.89亿英镑。法国政府在其的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元用于推动大数据领域的发展。在第二届巴黎大数据大会结束后，法国宣布将投入1150万欧元用于支持未来7个投资项目。

（二）日本及印度。2013年6月，日本公布新IT战略――“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013―2020年期间以发展开发公共数据和大数据为核心的日本新IT战略。在2012年初，印度联邦内阁批准了国内数据共享和开发政策，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将达到12亿美元，将是全球大数据行业平均增速的两倍。

（三）我国政府2012年批复“十二五国家政务信息化建设工程规划”。2014年，上海市印发《2014年度上海市政府数据资源向社会开发工作计划》，推动各级政府部门将数据对外开放，并鼓励社会对其加工和运用。2015年2月，广州通过运用大数据，对前两年销售量、库存量、价格走势等各项指标进行分析，决定继续实施楼市限购政策。

二、建立央行金融大数据决策分析平台的重要意义

金融大数据分析平台可通过可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理等技术手段，根据不同的信息需求快速获取最有价值的决策应用数据。

（一）有助于快速判断宏观经济形势。央行制定货币政策过程中，宏观经济形势的判断是决策的最核心依据，但以往的宏观经济形势分析要依赖统计部门的层层上报，必须依托各行业管理部门的行政流程，各类数据的统计一般有数日乃至数周的时滞，综合分析报告甚至需要数月的时间，不仅时效性难以适应国际化、信息化大背景下经济金融飞速发展的节奏，而且精确性也难以达到现代金融管理日益专业化的需求。

同时，根据麦肯锡的不同行业应用大数据技术潜在价值评估图可以看出，随着大数据在各大行业的不断渗入，通过关联分析将会使得金融大数据分析平台反映出全面、立体式的结果。平台中广泛涵盖涉及国家和地方经济发展中社会消费数据、财政收支、固定资产投资、农业数据、工业数据、居民收入数据、物价变动数据、信贷投放数据、粮食储备、劳动力资源、大宗商品价格等各类数据融合，并充分考虑国际形势、在线商品价格、市场预期、社交网络和货币政策的时滞效应等各方面相关数据，将这些结构化和非结构化的数据转化为决算模型，获取最新的经济运行情况，更加有利于快速、合理地制定和实施货币政策。通过金融大数据分析平台建立，可获得经过关联分析和趋势分析的国家产业政策、行业政策、财政政策等实施效果的模型、房地产产业发展趋势相关模型、产业发展等相关模型分析结果，有助于准确掌握经济发展规律和经济特点，把握好对地方金融宏观调控的方向、重点和力度。

（二）有助于提高对整体经济金融运行状态的分析判断能力。通过金融大数据分析平台将经济金融发展中各主体变化、国际经济金融形势等要素进行同步联动并成为传感器，使得金融调控政策在定向上更加精准，从而提高经济金融运行分析判断的准确性和精确性，协助快速形成新的适应新常态发展的宏观经济政策。以阿里集团为例，目前拥有的大数据超过30PB，约有800名员工从事大数据相关的工作，大数据在帮助其分析各类内外部数据，寻找其中的金融创新机会中发挥了非常重要的作用。而同样央行建立金融大数据分析平台，可以进行货币政策实施效果的监测管理，无论是物价、经济发展、就业、国际收支等，并通过各种传感器来提高政策制定的灵活性和针对性，实施统一货币政策下更加有针对性、精细化的差别化执行措施。同时，较传统的数据应用于金融监管模式，围绕金融机构管理、金融业态发展、宏观调控等多方面关联、趋势和协同分析的大数据分析平台，可以实现更加具有实时性、针对性的监管数据分析，而且更加准确和安全。

（三）有助于引导金融资本推动“三产融合”下农业产业化发展。我国政府和央行一贯高度重视涉农金融的支持力度，建立了包括涉农贷款监测等一系列研究分析制度，并通过支农再贷款等手段给予有力的政策支持。但由于支农信贷管理机制以及农村金融服务单一化导致支农信贷粗放式管理，与农业产业发展新形势不适应。大数据分析平台应用下，可以深入农业产业链各节点、各环节需求，准确把握资金需求市场，利用金融机构多年的数据积累以及外部数据接入融合，充分整合数据传输链条上的各方数据并进行有效分析，实现对农业发展中各产业链资金需求动态的掌握，使得支农金融资本将从“以规模为中心”向“以个体为中心”转型，支农信贷管理模式将从“粗放型”向“精细化”转型，增强政策制定、实施的针对性、有效性和资本的调配效率，以确保金融资本推动“三产融合”下农业产业化发展政策落到实处，满足开放、普惠、创新的新金融时代要求。

（四）有助于确保市场活力的前提下推动互联网金融健康发展。随着互联网金融的快速发展，金融生态系统正从一个相对区隔的、模块化的工业时代向一个融合的、动态的、分子化的数据时代转型。针对互联网金融与传统金融的本质差异，监管模式向“大数据监管”转变，可实时监控社交网站、搜索引擎、物联网和电子商务等互联网金融中各参与主体和组成要素，跟踪分析互联网金融主体变化及行为变化等多方面信息，对互联网金融运营状况进行预判，建立起互联网风险预警机制，既可以扫描出“分业监管”中存在的真空地带，有效防范各类风险，特别是防范金融风险的交叉传染，又可以鼓励互联网金融创新，激发传统银行市场活力。

（五）有助于进一步完善征信系统，推动融资便利化。人民银行主导的征信体系建设近年来在降低金融机构调查成本、维护金融机构权益、便利群众融资、加强金融监管等方面发挥了重要作用，但其数据来源单一、评价模式固化、失误难以修改等问题也逐步凸显，而互联网金融中“大数据+云计算”的运用，可以从整个互联网的大数据库中搜集数据，进一步完善央行现有征信系统。一方面大数据支持下的金融业信贷评级分析，在获取相关客户信息方面更为详细精确，例如可参考如客户交易记录、交易习惯、资产状况，甚至消费水平、投资偏好等，以便更有效地进行风险管理。另一方面，大数据支持下的金融业风险管理具有很强的动态性与实时性，可以通过基于注册用户的大数据平台建立动态风险控制模型，对每一贷款人的贷款风险进行实时测算和评级，并且随着贷款人的实际贷款类型及还款情况、消费情况、资金流向，自动调整风控数据及评级，及时作出预警。同时，与原先被动接受金融机构提供数据的传统征信管理相比，大数据支持下的征信系统是主动开展数据搜集的，正好弥补了传统征信体系建立过程中对小微企业及创业者、个体工商户等群体数据采集不足的缺陷，借力于大数据挖掘技术，对收集的信用信息加以分析整合，就能切实为小微企业提供更便利的金融服务，缓解融资难的问题。例如阿里小额贷款也高效地利用了阿里巴巴、淘宝、支付宝等电商平台，不断积累客户消费数据、行为数据及资信数据，并通过交叉检验技术辅以第三方认证确认客户信息的真实性，将客户在电商平台上的行为轨迹映射为信用数据，结合风险控制数据模型，并最终给予一定限额的授信额度。根据有关调查，传统商业银行贷款额度平均为150万元，审批周期最快3天，不良贷款率为2%-3%。而阿里小额贷款额度为平均4万元，审批周期最快只需要几分钟，不良贷款率小于1%。仅2010年成立至2012年8月底，阿里小贷共发放贷款便超过300亿元。尽管与银行的贷款业务相比仍然微乎其微，但阿里小贷效率更高，可实时在线放贷，且不良贷款率很低。这种高效放贷的基础，正是基于阿里巴巴平台上的交易大数据挖掘。我们已经看到，依托于“移动互联网+大数据+云计算+电子商务”技术，互联网金融已经在小微领域取得了大数据挖掘所带来的征信优势，对传统征信体系是极其有益的补充。

三、面临的挑战

（一）对数据来源、标准的整合和统一存在一定难度。大型数据资源通常是分散的、异构的，而且由于数据量非常之大，数据完全获取的方式显然是不可能。这一方面需要探讨所访问的互联网资源的类型、数据成分、网络接口限制等特点，正确分析其影响，建立符合大规模网络数据资源特性的科学统计模型;另一方面通过强大的数据库和信息软件和硬件建设作为金融大数据分析平台的技术支撑，同时逐步制定全国范围内金融行业统一数据标准。目前，缺乏建立金融大数据所需技术、安全、管理、应用、模型等多个角度的基础性、方法性和公共性的标准，因此构建统一的金融大数据标准体系是建立金融大数据分析平台必须完成的阶段性工程。

（二）信息安全和隐私保护问题。金融大数据分析系统中涵盖数据涉及各行各业，特别是金融行业掌控国计民生的经济命脉，金融大数据存储、传输、应用等各环节安全尤其重要。国内外曾屡次发生的上千万客户信息泄露的事件，如2013年国内某保险公司受黑客攻击，造成数十万保单信息泄露;2012年，诈骗集团曾攻击欧美至少60家银行的网络，盗取银行资金，使得大数据安全成为阻碍大数据大规模铺开的一个重要原因。

（三）专业人才问题。我国央行有处理数据的经验和人才，数据分析和计量模型技术在宏观政策实施和执行中已得到运用，同时也培养出计量分析技术的人才。但是从大数据使用角度来看，由于分析方法从基于概率论的抽样理论过渡到人工智能、统计学习等讲求高维、高效率的分析技术，各层级部门面临着具有在分析或技术领域拥有高等学历、拥有大型数据集方面的实践经验、熟悉数据发掘工具、具备优秀的数学及统计学工作经历、能够清晰理解并规划以目标为导向的大数据技术方案等方面能力的复合型人才紧缺的局面。

四、建立金融大数据分析平台应用策略

英国央行已经将大数据引入货币政策模型，开始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，如对非传统数据――互联网及社交网络中的非结构性数据加以分析，洞察英国经济起伏的早期迹象。这对我国在货币政策决算体系中引入大数据，建立金融大数据决策分析平台具有很大启示意义。

（一）推进数据融合。数据将是金融行业发展最重要的资产，也将是国家宏观调控的有力抓手，而且随着数据产业的发展，将会变得更有价值，但封闭的数据环境会阻碍数据价值的实现。发展金融大数据平台，需打破传统的数据源边界，注重整合涉及到金融市场主体、财政、海关等部门下的海量数据、社交网络等线上和线下数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的数据和资讯。首先要整合金融机构数据获取渠道，充分发挥基层人民银行监管的作用，增强对金融机构发展的关注，建立良好的数据来源渠道。其次是注重数据获得方式的发展，将各类数据分析统计系统融合，建立成为与传统统计数据并行的宏观经济分析渠道。三是将金融业内部数据和外部统计数据互联，获得更加完整的分析视图，打破“画地统计”的壁垒，全面整合海关、财政、交易所、金融市场主体等机构拥有的结构化与非结构化数据，实现共同范围内的数据共享，并进行更高效的决策信息管理。四是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效地处置，将风险降至最低。

（二）增强大数据的核心处理能力。传统的信息和数据处理主要依靠序列处理技术：计算机内存要能够读完所有数据，依次进行必要的数据处理，然后进行统计或数学运算。大数据则依靠平行处理技术，它不必同时读完所有数据，而是可以分别同时提取部分数据，在对部分数据汇总的基础上，做出统计和数学运算。由于这个特点，首先应强化大数据的整合能力，这不仅包括金融业发展数据整合，更重要的是与大数据链条上其他外部数据的整合。其次是增强数据挖掘与分析能力，利用大数据专业工具，建立业务逻辑模型，将大量非结构化数据转化成决策支持信息。例如在建立包括金融与非金融体系的宏观大金融数据系统基础上，建立并筛选宏观货币供求、微观资金流通、资本市场交易、国际收支体系、实体经济发展内部及各体系间关系的各种关联模型，建立筛选反映这些体系内外部均衡的关键指标体系及各指数的安全边界值，并在条件允许的情况下进行连续的情景模拟和压力测试，动态测试金融体系内部以及金融与实体经济关系的现状，及时预测经济金融发展可能趋势，并发现风险苗头，制定相应政策及政策组合。三是加强对大数据分析结论的解读和应用能力，关键是打造一支复合型的大数据专业团队，团队不仅掌握数理建模和数据挖掘的技术，还要具备良好的经济、金融分析能力，并能与各部门业务条线进行充分地沟通合作。

（三）加强风险管控，确保大数据安全。大数据能够在很大程度上快速提供决策信息，为央行宏观经济判断和分析管理提供更有效的手段，但如果管理不善，“大数据”本身也可能演化成“大风险”。大数据应用改变数据安全风险的特征的同时需要建立新的管理方法，进行统一监控和治理。为确保大数据的安全，应抓住两个关键环节：一是协调大数据链条中的所有机构，共同推动数据安全标准，加强产业自我监督和技术分享;二是加强与内部各部门在数据安全和数据使用方面沟通和管理，提升管理人员的数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。

五、建议

（一）建立完善的大数据工作认证、管理、组织体系，确保央行掌握主动权。充分认识到大数据分析、运用的重要性，从管理体系建设、具体运用模式方面不断探索，深化金融大数据的重要作用。分层级建立大数据工作推进机制，制定大数据工作规划，组织建立主管数据部门，并对大数据工作进行统筹规划、组织协调、集中管理，明确职责部门承担大数据采集、分析和应用等工作，全面定义、收集、多方式整合各类内外部金融数据，形成授权认证、管理数据、使用数据的有效工作机制。

（二）创新优化风险管理模式。构建金融大数据分析决策平台可以全面整合国家发展的多渠道、多层次、多阶段的经济数据，相应地会对风险管理模式提出挑战，应协调大数据链条中的所有机构建立全面风险管理体系，进行统一监控和治理，与各参与者在数据安全和数据使用方面加强沟通，提升参与部门数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。

（三）接入和整合互联网金融数据资源。随着电商信息流和金融流的融合，逐步实现金融化后，以阿里巴巴、苏宁云商为代表的互联网金融快速发展，成为金融市场新兴主体。考虑到互联网支付下大量真实的用户信息和交易数据，互联网金融数据的全量在线和多样化产生的风险以及互联网数据不同于传统的数据面向经营指标、面向群体，而是完全瞄向个体，数据结构精准于个体的特征，应尝试接入互联网金融市场数据资源，以利于风险防控和金融市场运营监控。同时，推动《互联网金融监管条例》出台实施，以法律的形式保证央行执法权和管理权，确保具有接入和整合外部数据资源的法律支撑。

（四）建立人才培养新模式。推动建立金融大数据分析平台必须筑牢人才基础。应结合“人岗匹配”思维，准确、有效地引进人才;建立人才培养新模式，通过校行合作、专家讲座、加大岗位交流力度等方式，结合岗位职能特点加强对数学、统计学、信息技术等多方面知识的培训，促使人才管理模式升级，培养综合型人才队伍。

参考文献

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Constructing the Financial Analysis Platform Based on the Concepts of Big Dada

Research Group

金融系统行业分析范文第9篇

关键词 金融不稳定假说；金融危机；随机微观模型

中图分类号F831.59文献标识码A

1引言

自20世纪60年代以来，全球经济一体化与金融自由化不断加深，金融危机爆发规模大、频率高、破坏力度大，但经济恢复时间愈来愈长，频繁爆发的金融危机不仅重创各国经济，也影响各国政治稳定，特别是2007年美国次货危机引爆2008年世界性经济危机以及欧元区债务危机至今还没有解决良方.金融危机及金融危机理论形成国内外学术研究热点与难点，如何防范金融危机也是各国政府实践亟需解决的重大课题.国际学者从不同角度提出理论学说试图对金融危机进行解释，主要理论有：1）费雪于1933年提出的“债务通货紧缩”论（Fisher，1933）[1]；2）以霍特里为代表20世纪30年代提出的纯货币危机理论（Krugman，1979）[2]；3）海曼·明斯基于1963年提出的金融不稳定假说（Minsky，1982）[3]；4）以麦金农为代表20世纪90年代提出来的道德风险论（Mekinnon，1997）[4]；5）戴尔蒙德和荻伯威格1983年提出的金融恐慌论（Diamond & Dybvig，1983）[5]；6）弗里德曼1979年提出的货币政策失误论（Friedman.，1968）[6].至今，相对于从外部宏观角度解释金融危机，对金融危机比较有解释力的是海曼·明斯基于1963年提出的金融不稳定假说（Minsky，2010）[7]，它从金融内部去解释金融危机，并越来越受到学界的关注.

本文首先简单分析海曼·明斯基提出的金融不稳定假说的危机解释力，其次拓广C.Chiarella和C.Di Guilmi（2011）[8]提出的随机微观模型及其相关结论.通过融资关系将企业、投资者和资本市场联系起来，建立随机方程对企业状态和资本的演化过程进行随机动态分析，说明金融系统中不稳定性的生成机制，从金融系统内部和随机微观角度探索金融危机发生的深层次原因，并探讨金融部门冲击实体经济的传导过程.

2金融不稳定假说的危机解释力

金融不稳定假说的核心内容是从金融系统内部解释金融危机发生的原因、金融体系内在不稳定性、波动性及其危机是以复杂金融系统为特征的资本主义固有属性，投融资活动是经济不稳定的重要来源，经济体系不稳定主要体现在金融系统不稳定性方面.

海曼·明斯基在分析企业财务结构变化与风险形成基础上，根据“债务收入”关系，将企业按其融资结构分成三类，第一类为对冲型企业，融资产生的现金流能够完全偿还利息和本金；第二类为投机型企业，融资产生的现金流只能如期偿还利息，不能如期偿还本金，但从长期来看，所产生的现金流能够偿还利息和本金，投资带有某种程度投机，主要是依靠债务滚动维持企业运营，吸收冲击的能力较弱；第三类为庞氏型企业，融资产生的现金流不能如期偿还利息，这类企业主要依靠出售资产或者再借新钱来履行合同支付承诺，庞氏型企业对冲击毫无吸收能力.从海曼·明斯基的融资企业分类法中可以看出，一个对冲型企业占主导地位的经济系统能够维持均衡；若经济系统中投机型企业和庞氏型企业的比重越大，经济系统就越有可能偏离均衡状态，从而趋向不稳定.因此，经济系统在某一种融资机制下是稳定的，在另一种融资机制下是不稳定的，这就是金融不稳定假说的第一定理.海曼·明斯基还认为，经济系统在经过一段时间扩张后，会遵从金融不稳定假说的第二定理，即经过一段长时间繁荣，经济会从有助于稳定系统的金融关系转向有助于不稳定系统的金融关系，如果经济系统中对冲型企业所占比重非常小，而庞氏型企业所占比重非常大，此时经济会产生过度负债，从而发生费雪的“负债通货紧缩”过程，爆发金融危机（Minsky，2010）[7].

当金融部门冲击实体经济时可能导致经济增长放缓，甚至引起社会动乱，不利于社会稳定发展.在全球金融自由化程度越来越高的发展环境下，设法将金融部门的资金转移到实体经济，减少金融机构投资者的资金投机炒作，突出金融部门为实体经济服务功能，保证资本市场健康发展.金融部门冲击实体经济的传导过程如图1所示.

为了更加直观分析金融危机发生原因以及金融部门冲击实体经济的传导机制，C. Chiarella和C. Di Guilmi（2011）[8]对异质资本结构的企业建立随机微观模型，并将海曼·明斯基融资企业分类中投机型企业和庞氏型企业归为一类，统称为投机型企业，经济系统中企业相应地分为对冲型企业和投机型企业两类，但由于经济系统中企业数目众多，以单个行为主体建模来分析企业状态变化很复杂，利用Aoki（2002）[3]提出的平均场方法，建立随机微观逼近模型，通过代表性企业的状态变化来分析资本的演变过程.

本文在分析C. Chiarella和C. Di Guilmi建立的随机微观模型基础上，将企业由对冲型和投机型两类还原为对冲型、投机型和庞氏型三类，把企业划分回归到海曼·明斯基原本的企业分类，然后拓广C. Chiarella和C. Di Guilmi的随机微观模型，并通过融资关系将企业、投资者和资本市场联系起来，通过随机微分方程对企业状态和资本的演化过程进行动态分析，说明金融系统中不稳定性的生成机制，并探讨金融部门冲击实体经济的传导过程，本文还原海曼·明斯基融资企业分类如图2所示.

3随机微观模型的基本假设

3.1对企业的假设

3.2对投资者的假设

凯恩斯认为，由于货币具有使用上的灵活性，人们基于三大动机（即交易动机、预防性动机和投机动机），总是偏好持有一定的货币.基于凯恩斯的这三大动机，明斯基将人们对流动性资产的需求看成是收入、利率、资产价格、企业贷款和近期货币供给的函数.利用类似方式确定流动资产的需求，并假设投资者是有限理性的；为了将每个时期市场信心水平数量化，将投资者分为基本面分析投资者、技术分析投资者和投机投资者三类；基本面分析投资者关注于公司的实际价值，偏好投资对冲型企业；技术分析投资者在作投资决策时时刻取决于外部平衡表，偏好于风险高的股票，这类投资者偏好投资于投机型企业；投机投资者在进行投资决策时，将高收益高回报作为唯一条件，这类投资者偏好投资于庞氏型企业.

3.3对变量ρ的假设

金融市场预期决定了企业投资决策，而变量ρ又决定了金融市场预期，所以变量ρ在整个模型中起关键性作用.对于ρ如何确定，本文仍引用C. Chiarella和C. Di Guilmi（2011）[8]两个基本假设：第一，变量ρ取决于市场基本面投资者、技术分析投资者及投机投资者三者之间比例；第二，变量ρ与金融市场预期构成有关，当金融市场中技术分析投资者和投机投资者比例之间增高时，提升了对负债企业预期；当市场中技术分析投资者和投机投资者之间比例减少时，基本面分析投资者更多.因此，不同类型企业的ρj是不同的.假设nc为市场中技术分析投资者所占比例，ns为市场中投机投资者所占比例，

因此，整个经济系统会经历债务扩张，当投资者预期突然发生反方向变化时，会导致企业债务无法如期偿还，造成资金断裂，使得整个经济系统越来越脆弱，特别是当庞氏型企业所占比重较大时，大量企业无法正常经营直至破产，使得整个经济系统面临严重危机.相反，当技术分析投资者和投机分析者比例减少时，基本面分析投资者比例会增加，则投机型企业和庞氏型企业的投资、生产和债务会减少，这时，整个经济系统就趋于稳定.

3.4对资本市场的假设（财富分配）

根据其风险程度可以相应的将三种不同类型企业股票分为三种类型.投资者在进行投资决策时会根据市场预期将其部分财富配置在这三种股票上.因此，投资者财富总额由股票、借贷和流动性资产三部分组成，即

4随机微观模型的建立与分析

建立随机微观模型的主要目的是通过三种不同类型企业所占比重的动态变化描述整个经济系统的演变过程.为了说明这个过程，提出三个假设：

假设1企业从一个类型转换为另一个类型的过程服从跳跃马尔科夫链；

假设2企业总数N是常数；

假设3企业只能从对冲型企业转换为投机型企业，从投机型企业转换为对冲型企业；或者从庞氏型企业转换为投机型企业，从投机型企业转换为对冲型企业；而不能从对冲型企业直接转换为庞氏型企业或者从庞氏型企业直接转换为对冲型企业，也就是说，不同企业之间转换服从跳跃马尔科夫链过程.企业在不同类型中转换方向如图4所示

在进行分析时，首先需要确定一个企业从一个类型转换为另一个类型的概率，即转化概率.但在该模型中，由于企业数目庞大，确定每个企业从一个类型转换为另一个类型的概率是不可行的，所以，首先通过平均场方法在每一个类型企业中选择一个代表性企业，然后用这个代表性企业的转换概率代表该类型所有企业的转换概率，将转换概率与企业转换之前属于三种不同类型企业的概率相乘便得到转换速率，转换速率衡量了在单位时间内一个企业从一个类型转换成另一个类型的转换概率.为了刻画三种不同类型企业数目的随机演变过程，用转换概率建立主方程.

4.1转换概率

一个企业从对冲型转换为投机型的概率取决于投资需求和留存利润的大小，当投资需求大于留存利润时，即当对冲型企业所获得留存利润不足以满足投资需求时，该企业必须通过发行新股或借贷来满足余下投资需求.这时，一个对冲型企业就转换成了投机型企业，因此，一个企业从对冲型转换为投机型的概率ζ为

4.2随机动态过程分析

在上节定义了一个企业在不同类型之间转换的微观过程，在以下分析宏观动态过程中，将关注每种不同类型企业数目的变化.假定企业总数是一定的，不同类型企业数目的变化反映了宏观状态的变化过程，这个宏观状态包括了三种不同类型企业数目.由于不同企业之间的转换是服从跳跃马尔科夫链过程，因此将不同企业之间转换分为两部分来建立关系，首先根据对冲型企业和投机型企业相互之间转换建立主方程得

由式（31）至式（39）可以看出，经济系统中不同类型企业数目的随机动态变化仅取决于不同类型企业之间相互转换速率.由转换速率公式可知，转换速率是由有不同预期的技术分析投机者和投机投资者所占比例决定，故决定经济系统中不同类型企业数目的随机动态变化过程关键因素是期望利润.

4.3金融不稳定冲击实体经济的传递机制分析

上述随机动态过程描述了在实体经济中不同类型的企业数目的动态变化.由海曼·明斯基的金融不稳定假说可知，当经济体系中投机型企业和庞氏型企业的数目越来越多时，这个经济体就显得越来越脆弱；不同类型企业数目的变化主要取决于转换速率，其转换速率是不同投资者比例与投资者预期ρ的方程，所以当投资者的投资预期发生变化和不同投资者比例发生变化时，整个经济系统的稳定性也会发生变化.比如在经济扩张时期，投资者预期乐观，技术分析投资者和投机投资者的比例会增加，信贷条件宽松，企业的融资方式从对冲性融资向投资性融资比重、庞氏融资比重逐步升高的方向发展，因而投机型企业和庞氏型企业比重增加，经济体由稳定向不稳定发展，一旦资金链突然中断，大量企业无法如期偿还债务，庞氏型企业的数目会激增，最终会导致金融危机爆发.因此，整个模型随机动态的过程取决于两个动态变量：第一个动态变量是反映投资者预期和非理的资本积累；第二个动态变量是资本市场中不同偏好投资者所占比例.影响投机型企业和庞氏型企业所占比重的主要因素是转换概率，根据式（23）到式（26）可知，转换概率是由经济系统中技术分析投资者和投机投资者比重决定，而经济系统中技术分析投资者和投机投资者比重反映了投资者预期，所以影响投机型企业和庞氏型企业所占比重的关键因素就是投资者预期；当经济系统中技术分析投资者和投机投资者比重增加时，他们对投机型企业和庞氏型企业预期乐观，因此会增加对这两类企业的投资，这就使得经济系统中投机型企业和庞氏型企业的比重大大增加，在面对投资者预期突然发生变化时更加脆弱.

富比例；dPkK/dt表示经济系统中资本总额随着时间的变化.ρ是本文分析研究的关键所在，不同类型投资者所占的比例变化决定了ρ的变化，进而会导致不同类型企业所占比重和资本价格的变化.而不同类型企业所占比重的变化和资本价格的变化通过影响投资者的财富分配比例和投资决定了经济系统中资本的变化.可以看出，该模型通过融资关系将企业、投资者和资本市场联系起来，揭示了企业状态和资本的演化过程和经济系统中现金流的运作方式.当投资者对经济前景持乐观态度时，会对企业投机融资提供支持，随着社会总投资增加，总利润开始下降；金融市场资本短缺，利率上升，由于已经进行的投资项目还要继续，金融需求依然很大，这导致利率进一步上升，利润进一步下降，于是对冲型企业会向投机型企业转变，而原为投机型的企业会向庞氏型企业转变.此时，原本健全的金融结构转变成脆弱的金融结构，若经济中对冲型企业所占比重非常小，而庞氏型经济主体所占比重非常大，此时经济会产生过度负债，从而发生费雪的“负债—通货紧缩”过程，爆发金融危机.也就是说，当经济系统中对冲型企业所占的比重较大时，金融系统是比较稳定的；当投机型企业和庞氏型企业所占的逐渐比重增加时，金融系统会越来越脆弱，这种不稳定性积累到一定程度时便会爆发金融危机.

5小结

本文在C. Chiarella和C. Di Guilmi提出的金融不稳定性假说随机微观模型的基础上，将企业融资分类由对冲型企业和投机型企业扩展还原为海曼·明斯基的对冲型企业、投机型企业和庞氏型企业三类，通过分析企业数目状态动态演变过程，说明金融系统中不稳定性的生成机制，从随机微观角度揭示了金融危机发生的根本原因主要取决于两个动态变量：一个是反映投资者预期和非理的投资积累；另一个是不同类型投资者比例的变化，同时该模型还揭示了金融部门冲击实体经济的传导过程.

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金融系统行业分析范文第10篇

【关键词】金融统计 挑战与应对 经济全球化

上个世纪90年代时期，金融危机的出现显现了国际金融体系的弊端与弱点，并且揭示了经济全球化的弊端。因此各国国家开始架构国际金融体系，制定与实施国际通用的各种标准，遵守国际金融标准就能够给国际金融体系的稳定运行奠定基础。在加入GDDS的背景下，对我国金融统计面临的挑战与应对策略进行研究十分有必要。

一、新时期金融统计面临的挑战

（一）加入GDDS带来的新要求

在经济全球化的背景下我国经济发展的进程不断加快，全球各个国家经济发展之间存在着十分紧密的联想。我国加入国际货币基金组织中的GDDS是国民经济发展中的必然阶段，同时也是我国完善金融体系，与国际化接轨的重要阶段。因此，我国要做好充分的准备以应对国际审计的新环境。就目前来看，我国金融统计在加入GDDS后面临着严峻的挑战：传统的统计指标体系已经无法满足当前的统计需求，统计制度方式存在明显的缺陷，无法适应新时期国家宏观调控的需求，更加无法满足GDDS的要求。

（二）建设金融危机防范体系的要求

根据当前金融国际化的运作特点来看，利用电子技术来强化资金，提升信息传递的效率已经成为了大趋势，这一情况使得金融危机十分容易蔓延到全球各国国家。市场需求的改变使得金融资源需要在不同的市场上进行资源调配。同时，一些金融交叉业务逐渐形成，人民群众开始有了新的金融需求，例如消费借贷、投资理财等。交叉金融业的形成与发展给转变不合理融资方式的比例带来了新的机遇，同时也给我国建立金融危机防范体系带来了全新的挑战。

（三）经济全球化的金融环境要求

在经济全球化的发展化的背景下我国金融体系已经逐渐改革创新，以适应国际金融发展的原则。当前我国应用的金融统计体系已经无法满足新时期下的国民经济需求。金融统计体系的缺陷已经无法准确、完整、真实的反映我国目前的金融数据，并且也无法从其中正确认识到目前我国的金融状况。因此，这需要对金融统计体制进行改革创新，以创建能够满足我国实际情况，又可以和国际接轨的全新金融统计体系。

（四）金融统计人员的素质要求

专业的金融统计工作人员是保证金融统计数据质量的重要添加之一，统计人员的综合素质直接影响着金融统计工作的质量。金融统计工作人员不单单要对常规数据进行编制，同时还要对数据进行分析研究，给金融决策提供准确完整的数据与资料。金融金融统计人员的素质要求成为了全面提升金融统计质量的重要挑战。

二、新时期金融统计的应对策略

（一）构建完善的金融信息体系

创新改革传统的全科目式金融统计制度，并且使得新旧金融统计制度在过度与衔接上保持平稳，以全面保证金融统计系统的准确性与真实性。建立人民银行与证监局、保监局等政府金融部门的信息共享机制，对我国金融机构的发展以及金融市场的走向进行深入的调查研就，准确清晰的认识目前的金融发展状态[3]。在符合国家相关法律法规的基础上，根据国家金融发展需求来建立科学使用、层次合理的金融标准化体系，最后构建完善、统一的金融统计体系，从而对金融统计体系进开展全面、真实的监控。

（二）强化金融统计数据的控制分析

金融统计工作中最为关键就是保证金融统计数据的准确性与完整性。金融统计工作所涉及的数据范围十分复杂，数据量巨大，因此要进一步强化金融统计数据的控制分析。严格审查所有数据来源，从源头上做好质量把关工作。对各个金融机构的账目需要做好合理分类分析，尤其是信贷业务方面，要对数据统计的整体态势进行检测，从而建立成全程统计的效果。因此，全面强化金融统计数据的控制分析，就能够建立其数据化的发展模式。

（三）健全金融统计制度

金融统计工作的对象是海量的金融信息与数据。工作十分繁杂。因此，我国需要进一步加快健全金融统计制度的脚步，完善对当前金融统计制度的修订，去除与目前金融环境不匹配的指标，对当前使用的金融体系进行改革创新。同时，参考国外先进的金融统计制度体系，建立与我国国情相符的现代金融指标体系。完善金融稳定统计制度与金融统计应急制度，对重大突发性金融事件作出完整的信息提供，给维护国际金融行业的稳定发展给予稳定的数据支持。

（四）提高金融统计人员素质

要全面提升金融统计的工作质量，其中最为关键的环节之一就是要保证人的因素的稳定性。金融统计工作人员要拥有高度的责任心，充实的理论知识与丰富的实践经验。在日常工作中要不断的提升自我综合素质，强化对专业知识与统计技能的学习，以熟练的掌握各种统计方法与统计技巧，以全面满足当前金融统计的工作需求。另外，金融统计工作人员要正确认识并且处理好与地方政府、领导和政府相关部门之间的关系，这不仅仅可以有效提升金融统计信息的利用率，以便更加的为中央银行管理目标实现所服务，同时还可以用有效的提升统计部门的地位，以推动金融统计工作水平的提升。

三、结束语

完善优化金融统计工作不单单可以给我国金融行业的健康发展提供重要的参考一斤，同时还能够对我国金融行业的发展状态进行真实的了解，从而探析我国金融行业的发展规律，正确判断我国金融行业的发展方向，给金融行业健康发展提供源源不断的动力。

参考文献：

[1]许宪春.中国政府统计面临的挑战和发展机遇（中）[J].中国统计， 2008， （05）.

[2]赵艳飞 ， 张燕.统计方法在财务风险管理和金融预测中的应用[J].商场现代化， 2015， （15）.

金融系统行业分析范文第11篇

关键词：金融学；本科生；统计学；思维训练

中图分类号：G71 文献标志码：A 文章编号：1000-8772（2013）12-0225-02

随着金融创新的不断加深、金融学学科体系及内容的不断发展和变革，金融学本科专业课程越来越多地涉及统计学的相关知识。但长期以来，大多数金融学专业在招生中文理兼收，学生的数学功底参差不齐，学习专业课的难度加大，在教学中注重加强金融学专业本科生的统计学思维训练无疑是改善金融学专业课程教学效果的重要手段。因此，为了适应经济发展对金融学专业人才的需求，推动金融学专业本科生学科建设的不断完善，本文专门就如何在教学中加强金融学专业本科生统计学思维训练的问题提供了以下几点有益的思考及具有可操作性的建议。

一、在教学中注重统计学与金融学知识的交叉融合

（一）注重体现统计学与金融学各自的地位和作用

当前金融学专业课程教学中存在的问题是，专业课程内容对统计学特别是数理统计有着越来越高的要求，但统计学与金融学各自的课程体系之间却缺乏足够的内在沟通，课程体系目标不够明确。造成的结果往往是，一些金融学专业的学生学了概率论与数理统计、统计学原理甚至金融统计等，却不懂得运用统计分析的方法去分析金融领域的实际问题，两者脱节现象较为严重。

因此，在教学中加强金融学专业本科生的统计学思维训练，首先应注重统计学与金融学两门学科知识的交叉融合，在教学中引导学生认识两者各自的地位和作用。统计学是一门方法论和应用性学科，是一种定量认识问题的工具。统计学只有与实质性学科相结合，才能发挥强大的数据分析功效。在统计学与金融学的相互关系中，统计学为研究金融学服务，统计方法在这一应用过程中得以完善与发展；金融学为统计学的应用提供了基地，为统计学和自身的发展均提供了契机。

（二）注重统计学和金融学交叉融合的实践内容

注重统计学与金融学的交叉融合，反映在课程体系改革上，应适当调整课程设置和重新设计教学方案（特别是概率论与数理统计、统计学原理、金融统计等课程），使之与金融学专业的课程建设相适应；反映在教学实践过程中，教师的关键任务在于告诉学生如何运用统计知识，利用各种统计分析的工具（如统计应用软件）去分析现实中得到的数据，将培养统计思维习惯和训练统计应用能力有机结合。

在统计学和金融学专业课程的教学过程中，教师要善于把统计思维的基本思想与金融学的授课内容有机结合起来。在统计学相关课程的教学中大量运用金融学的案例；在金融学专业课程的教学中大量传输统计思维，使学生学到的不仅是统计和金融的专业知识，更重要的是学到如何用统计思维去观察、思考和处理金融问题的能力。

二、合理设计统计学相关课程的教学内容

统计思维的培养和训练与特定的教学内容紧密联系。加强金融学专业本科生的统计学思维训练需要改革金融学专业学生的统计学相关课程的教学内容，根据金融学专业学科发展的需要对金融学专业本科生开设的统计学相关课程的教学内容和教学方案进行调整和重新设计。

（一）统计学原理课程内容的调整

以统计学原理课程为例，建议调整的内容包括，一是简化统计指标理论，增加统计学数学理论基础的讲授内容。将原来统计学教学中重点讲授的时间数列分析、指数法等内容变为有选择的介绍；将概率论的有关内容纳入统计学课程，并在原有基础上充实参数估计和假设检验的教学内容。二是强化统计定量分析方法，向学生介绍多元线性回归分析、方差分析、因子分析等多种统计分析方法的基本思想和原理。同时，考虑到金融领域以时间序列数据为主，因此，在教学别要让学生对时间序列分析的基本模型有所把握和理解。这样一来，不但丰富和充实了统计学的教学内容，而且也会大大改善金融学专业课程的教学效果。

（二）关于金融统计学课程内容的调整

对于金融学专业开设的金融统计学，需要为金融统计建模做准备，所要掌握的内容更多、要求更高。这就要求在金融统计学课程教学中，结合金融建模思想适当调整教学内容，以提高学生统计思维下分析金融实际问题的能力。以连续性随机变量的分布为例，金融资产收益率序列的统计分布大多是非正态的。这就要求在教学中，一是要介绍非正态分布数据在模型应用中的常用的处理方法，如取对数等；二是要注意非正态分布的学习，可以向学生介绍t分布：贝塔分布、威布尔分布等非正态分布。

统计学相关课程的具体教学方案和内容确定以后，将会有利于统计思维与授课内容的有机结合，譬如概率论、随机过程知识就是用来描述事物发展过程中的不确定现象的，平均数、方差用来刻划现象的集中与波动程度，数字资料的搜集开发是为这些现象的过程控制提供决策依据，如此等等。让学生带着问题有针对性地学习，并把统计思维的基本思想贯穿于整个教学过程中。

三、注重培养学生灵活运用随机性思维的能力

（一）注重培养学生熟悉统计思维和随机性思维

统计思维是统计学中蕴含的一种思维和行为方式。良好的统计思维不仅是学习统计学的需要，也是统计学向其他学科嫁接的一条有效途径，会使学生终身受益。一般认为，统计思维就是人们自觉运用数字对客观事物的数量特征和发展规律进行描述、分析、判断和推理的思维方式。统计思维从内容上讲，包括了从资料收集到资料分析再到统计推断的整个过程，以认识和把握客观事物和现象的本质及其发展变化规律为其终极目的。其中，资料分析和统计推断的理论基础是随机性思维。

在教学中加强金融学专业本科生的统计学思维训练应注重培养学生灵活运用随机性思维的能力。所谓随机性思维，就是以随机性问题为载体和视角来发现问题和解决问题，达到对现实世界空间形式和数量关系的本质的一般性认识的思维过程。随机性思维是统计思维的思想内涵和本质内容，贯穿概率论和数理统计内容体系的始终。

（二）注重解读概率论与数理统计之间的联系与区别

培养灵活运用随机性思维的能力要求教师在教学中帮助学生清楚认识概率论与数理统计之间的区别与联系。虽然概率论和数理统计从严格意义上讲是不同的两门学科，他们研究的对象不同，思维方式也不同，但它们却是联系紧密、相辅相成的两个方面。前者偏重于基础理论，后者偏重于研究应用。随机性和不确定性是数理统计研究对象的最重要的特性。概率是对随机性的一种度量，基于概率的知识，将随机性归纳到可能的规律性中，这是随机性思维的基本特征。由于对随机现象的观察可以直接或间接地用数据来表现，因此对随机性进行描述的一个重要方式是拟合一个适当的分布。

（三）注重帮助学生深刻体会和应用随机性思维

灵活运用随机性思维的前提是能够深刻体会和认知随机性思维，因此，培养学生灵活运用随机性思维的能力还应当经常在课堂上联系现实世界中的随机现象，在教学过程中引导学生深刻理解和体会“随机性”的内涵，并激发学生自觉、自我培养随机性思维的意识。让学生的思维方式由“确定性”向“不确定性”过渡，认识到随机事件广泛地存在于客观世界之中，并且无处不在。

四、通过实验教学切实提高学生的理论水平和实践能力

（一）金融学专业本科生增设实验课的意义

在金融学的专业课程里增设实验课程是实践教学的重要方式，更是金融学专业课程建设的必然趋势。金融学学科建设中一个广泛存在的问题是不重视实践教学。在教学中，统计方法与金融建模、定量分析脱节，缺乏统计案例和统计软件的结合。没有实际的数据分析训练，学生们就无法对统计的广泛应用性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。同时，对金融专业的本科生来讲，不掌握一门专业的统计软件，很难完成今后的进一步学习和研究工作。因此，在统计思维的训练和培养中，必须注重把统计知识应用于实践的训练，在实践中提高统计思维能力，使统计思维在金融学专业本科生在对金融学专业课的学习中发挥它应有的作用。笔者认为，统计学、金融统计学、计量经济学、金融工程等课程均可以考虑开设一定的实验课。

（二）有效率地上好实验课

处理金融数据所用的统计分析方法众多，每种分析方法都有各自的特点和适用对象，同时彼此联系。在实验课程的开设中，建议每种方法均遵循一现场演示二案例分析三鼓励学生自己动手处理实际金融数据的学习过程。譬如金融学专业本科生会接触到大量的金融时间序列数据，教师在实验教学过程中可以链接功能强大的统计分析软件，用统计软件进行处理金融时间序列数据的演示，并结合软件的输出结果进行讲解，帮助学生正确理解统计理论方法和统计软件输出结果的含义。通过实验课的教学，学生学会使用一种以上的统计应用软件进行统计整理和统计分析，不但提高了实际处理金融统计数据的能力以及金融统计的分析技能，产生比较具体的感性知识，而且加深了对金融统计规律性的认识，激发了对统计学和金融学专业课程的学习兴趣，为实现统计理论与金融实践的顺利结合奠定基础。

此外，将统计应用软件与案例教学有机结合已是国际统计教育的主流。金融统计的案例分析主要体现在统计分析方法的应用上。在案例教学中，应综合应用多种统计分析方法。同时，所选择的案例要与当前备受关注的金融问题、金融现象密切联系，难度也要适中，避免打击学生学习的积极性。在对案例分析过程有比较好的理解和掌握的基础上，学生开始自己动手处理实际金融数据就水到渠成了。

金融系统行业分析范文第12篇

【关键词】反洗钱 可疑交易报告 金融机构

当前，我国商业银行可疑交易报告数据量庞大而情报信息价值较低，已成为制约反洗钱工作开展的主要障碍。可疑交易报告制度是反洗钱工作的核心和关键，在2007年中国人民银行颁布的《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》（以下简称《管理办法》）中规定了金融机构可疑交易的客观标准，这些客观标准在反洗钱开展的初期阶段指导金融机构有针对性地筛选、识别和报告可疑交易具有积极作用。但从实际情况看，多数金融机构报送可疑交易报告过程中还存在主动分析识别的动力不足、过度依赖客观标准和反洗钱监测系统提取等问题，使得可疑交易报告质量不高，可疑交易分析有效性低，不利于发现和挖掘真正的可疑交易和洗钱线索，不仅无法帮助反洗钱情报分析部门提高情报分析效率，反而可能妨碍反洗钱情报分析部门甄别涉嫌犯罪和洗钱活动的能力，并有可能阻碍执法部门迅速和有效地开展刑事调查。

一、当前金融机构报送可疑交易报告存在的主要问题

（一）过分依赖反洗钱监测系统，数据价值低

当前，金融机构主要依据《管理办法》中对可疑交易的标准进行判断，只要相关数据和行为符合可疑交易标准，反洗钱监测系统给出预警并抓取生成可疑数据报告，报送当地人民银行。反洗钱监测中心2009年和2010年分别接收可疑交易报告4293.3万份和6204万份，报告数呈逐年上升势态，这两年分别向有关部门移交重点可疑线索654起和133起，这些成果的取得，与金融机构认真执行可疑交易报告制度密不可分，但是，目前金融机构在执行可疑交易报告制度过程中仍然面临诸多现实困难及挑战，使可疑交易报告质量不高、可疑交易分析有效性低的问题客观存在。例如部分金融机构反洗钱监测系统不能将监测数据与客户行业、资金特点等相关因素结合分析甄别，未运用更多个性化的分析来提高可疑交易识别的准确性[1]。由于报告信息太多，反而降低了信息分析处理的效率，不能正确区分异常交易与可疑交易，致使可疑交易报告数量激增但质量不高，严重影响了反洗钱工作的成效。

（二）报告标准不适应现实的洗钱风险状况

随着金融创新力度的加大，新型金融产品层出不穷，洗钱犯罪手法已经突破了传统金融业洗钱的范畴，不仅可以通过银行，证券和保险业金融机构，而且可以通过房地产、珠宝等特定非金融行业。现有的绝大多数可疑交易线索来源于银行业金融机构数据，如房地产、贵金属、第三方支付机构等高风险热门行业的可疑交易数据尚属空白。证券期货保险业的资金转入转出主要由银行来完成，虽然资金流转受限于业务种类限制，但是不排除行业内洗钱行为发生的可能。目前，我国现有的反洗钱法律、法规主要针对的是金融机构或特殊非金融机构的传统业务，而对网银业务、银行卡等业务的监管相对薄弱，缺乏制度层面的刚性约束和限制[2]。洗钱犯罪涉及领域众多，现行报告标准跟不上反洗钱形势的需要，金融机构在实际工作中可疑交易标准还是不易把握。

（三）可疑交易报告制度制定缺乏针对性

一个有效的可疑交易报告制度应体现行业的洗钱风险特征。金融机构应根据自身行业的特点做详细划分，对《管理办法》中的可疑交易标准予以量化，综合运用刚性和柔性报告规则，进一步制定完善可疑交易报告制度。通过反洗钱监测系统甄别出可疑交易数据并直接“总对总”上报至反洗钱监测分析中心的做法，并没有将洗钱风险控制有机整合进运营风险管控流程，可疑交易监测分析只局限于资金交易和交易行为的分析，缺乏对客户主体以及财产、社会关系等有机结合的分析，这是可疑交易报告制度有效性偏低的重要因素。对客户身份信息的准确定位是可疑交易监测的重要环节，没有准确定位，可疑交易监测分析就没有任何意义[3]，也增加了金融机构的经营控制风险。

（四）反洗钱人员非专职化缺乏主动性

目前，金融机构反洗钱基础工作处理多是由基层金融机构承担，大部分基层金融机构的反洗钱领导组织、机构还局限在设立这一层面，除按要求在形式上成立了反洗钱工作领导小组外，没有设立专门机构、配备专门人员，反洗钱岗位人员均为兼职，他们在承担着业务量考核指标和客户服务的双重压力，还要利用休业时间去处理反洗钱工作。金融机构反洗钱组织机构体系的缺陷，已经成为制约反洗钱工作深入高效开展的瓶颈，工作人员难以集中精力进行反洗钱监测上报工作，甚至不清楚自己有哪些反洗钱职责，很少主动去开展反洗钱工作。金融机构反洗钱工作人员非专职化，必然导致其反洗钱意识和分析水平下降，致使报送的可疑交易报告缺项、漏项或格式不规范，甚至还有机关事业单位、部队等不在报送范围的交易数据。

二、提高可疑交易报告质量的对策建议

（一）提高反洗钱监测系统的监测质量

金融机构总部应健全内部协调机制，改变本单位内部信息不共享问题，尽快实现内部信息的共享通用，并逐步实现不同金融机构间账户信息的互通互连，提高金融机构间相互协作和资金监控能力。进一步完善和优化反洗钱监测系统功能设计，具有大额交易和可疑交易的自动识别、信息完善、信息上报、管理查询等功能。科学设置系统各项识别指标及筛选条件，扩大业务系统覆盖范围，不断提高计算机数据挖掘、智能分析与识别技能，增强反洗钱监测系统的准确性和有效性，减少可疑交易漏报告、重复报送、垃圾信息多的问题。实现反洗钱监测系统与业务系统间的联通对接，将可疑交易监测工作贯穿于金融业务办理的各个环节，全面提升反洗钱监测系统提取可疑交易的数据质量，也适应金融机构业务发展的需要，加强金融创新产品的超前监管，建立动态的可疑交易报告系统，有效防范各种新业务带来的洗钱风险[4]。

金融系统行业分析范文第13篇

【关键词】 APT 金融行业 网络安全 防御

一、引言

随着云计算、大数据、移动互联网等技术的快速发展，金融行业开发了许多信息化系统，比如证券交易管理系统、银行现金管理系统、央行结算管理系统等，为人们带来了极大的方便。但是，这些系统也容易成为黑客等非法人员的攻击目标，存在极大的安全隐患。随着APT技术的诞生和发展，金融行业系统安全及防御模型成为许多学者研究的热点，提出了多种安全防御技术，以提升金融信息系统的防御能力[1]。

二、APT攻击原理及特点

高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）具有极强的针对性、隐蔽性、持续性，对金融行业信息系统的安全构成严重威胁[2]。攻击者利用金融企业或组织信任程序存在的漏洞，将木马、病毒嵌入到程序中，搜集目标主机、服务器的信息，这种攻击行为采用专业的黑客攻击软件，难以被信息安全软件检测到，APT可以利用数月、数年的时间观察、收集金融行业信息，逐渐渗透到金融企业内部系统，获取较高价值的信息，进行贩卖或交易，轻则影响企业安全和信誉，重则威胁国家金融系统。构建一个有效的防御系统，狙击APT攻击，具有重要的作用[3]。

（1）APT目标和途径。APT攻击的主要目标是金融行业有高级权限的员工、有价值的资产，攻击渠道较多，攻击渠道包括信息收集，获取金融机构组织架构、人际关系、网络架构、防护设备、资产存储等信息；利用社工发起试探，获取IM通讯记录、邮件等；利用0DAY技术实施针对性攻击，取得内部员工的控制权；渗透到目标核心资产，利用加密传输通道把数据外发，实现长期获取机密信息的目的。

（2）APT攻击防护思路。APT攻击防护思路包括安全需求分析、威胁模型分析、测试内容分析、安全测试预备、安全测试、安全报告等流程。

三、多层次融合APT攻击防御模型

（1）安全预警。安全预警可以分析金融信息系统自身是否存在APT可以利用的漏洞，辅助观察APT攻击行为、攻击趋势，实现攻击行为预警和趋势预警。金融信息系统拥有的子系统较多，每一个子系统都可能采用不同的架构、技术开发，这些系统集成在一起，难免会存在漏洞，比如系统集成接口漏洞、系统兼容性漏洞等，降低了系统的安全系数，为APT攻击留下了隐患。我们可以采用补丁修复、攻击行为预警、攻击趋势预警等方法，提高系统的防御能力。

（2）安全保护。金融行业信息系统采用了各种安全保护技术，包括杀毒软件、防火墙、网络入侵检测、应用防火墙、访问控制、防篡改、数据加密、数据泄露防护等，这些防御技术可以最大程度地保障金融行业系统数据的可靠性、完整性和机密性。

（3）安全分析。安全分析是多层次融合防御模型最为重要的一个环节，通过入侵监测、网络抓包等方法获取网络流量信息，分析数据包每一个字段的内容，利用上下文信息观察是否存在病毒、木马等攻击流量，构建日常网络访问模型区分异常流量，及时将威胁报告给管理员，快速发现潜在的APT威胁。

（4）安全响应。如果防御系统发现了APT攻击威胁的病毒、木马，可以采取安全保护措施，使用杀毒软件清除病毒或木马专杀工具杀灭木马，同时使用防火墙阻断通信传输，终止APT的持续性威胁。

（5）系统恢复。金融行业系统运行遭受APT攻击是不可避免的，一旦系统遭受攻击，系统管理人员应该采用系统恢复技术，尽可能地将损失降到最低。系统恢复技术主要包括备份和恢复两个阶段，数据备份包括数据离线备份、在线备份、增量备份；数据恢复技术包括定点恢复、全部恢复等，两者集成在一起，可以将系统恢复到一个未受到APT攻击的正常状态。

结束语：金融行业信息系统安全防御是一个动态的、自适应的调整过程，随着攻击技术的提高，安全防御也需要创新理念，坚持动静结合的原则，在防御系统引入更加先进的技术，防御APT攻击，提高金融信息安全防御能力。

参 考 文 献

[1] 付钰， 李洪成， 吴晓平，等. 基于大数据分析的APT攻击检测研究综述[J]. 通信学报， 2015， 36（11）：1-14.

金融系统行业分析范文第14篇

1 计算机技术在信息系统运行当中的作用

我国金融行业的信息管理系统当中的计算机运用水平的发展要快于其他行业，进入运用领域更早，技术更为全面，通过信息管理系统进行金融信息的处理也更加具备处理的深度。金融企业的前台已经完全实现了电脑处理，硬件的水平也与发达国家相当。

但是由于信息管理系统的种类变得多种多样，早期的技术不再适用于当前的数据传输流程，多家金融企业建立了跨地区的金融信息处理中心，柜面人员的工作负担进一步减轻，人力资源的投入逐步下降，工作效率显著提升。

金融信息系统的管理模式由单机模式变为多人同时处理模式，一台服务器可以带动多台主机，实现了面对大量用户的信息储存模式，金融信息管理系统在走向成熟的同时更加稳定。

内部企业网络化引入到了金融系统内部，借助金融网络金融企业实现了业务流程处理的信息化。金融信息管理的分类和分批处理更加细化，通过不同的数据接口，各种信息能够及时进入数据处理系统。

2 现代信息技术在金融行业信息系统当中的具体运用

2.1 金融信息处理网络已经初步形成

目前我国各大银行的信息处理系统已经可以实现集中处理，处理流程实现了集中化，各个业务网点均配备了适应工作需求的电子设备，建立起了可以充分利用现有信息数据资源的信息处理系统，合理利用了手头掌握的信息资源，通过促进系统功能更新，不断实现资源之间的互通共享，逐步建立起适合系统发展的信息处理结构框架。

金融数据处理中心的建设不仅可以起到信息的汇集功能，而且保障了信息传输的安全，可以保证资金流动实现实时监控。通过现金运行的操作系统，可以实现资源互通，支持金融程序的高效运行。

利用现有的系统软件和高效的网络技术条件，融合安全的金融网络格局，实现了系统内部硬件和软件的高效利用。通过金融网络的建立，实现系统的互通互享，丰富金融系统的业务处理流程，为系统提供了更完善的处理标准体系，很大程度上提升了系统整体运行的效率。

2.2 数据仓库体系基本形成

数据仓库可以促进金融系统的管理者更加便捷的监督企业的运行情况，并实现监控的无差异化，运用数据仓库技术可以实现数据的无差异处理，并通过高效分析，实现金融机构的管理高效化，保证金融企业在激烈的市场竞争当中保持完全的竞争优势。

利用数据仓库的数据筛选功能可以高效的获取金融信息的具体数据，通过总体结构和分支结构之间的联系沟通，分层次的解析企业面临的竞争环境，面向被分析的对象获取有用资源。信息处理系统作为一种高效的管理系统，在金融信息的处理流程当中发挥着基础保障作用。实现数据仓库的功能在企业管理实践当中的完全发挥，可以促进金融企业实现信息系统的高效运行。

2.3 金融数据的深度计算科学展开

深度计算在数据分析当中的功能十分突出，多项管理决策均涉及到金融数据的深度计算问题，通过计算机技术的高效运用，可以完美解决信息处理流程的技术运用问题，为金融企业的高层管理者提供决策有用信息，实现信息系统的分析和管控功能，通过计算机系统的监控可以确保计算深度的实现，保证技术完美支持决策。

3 现代计算机技术对于金融信息管理的重要作用

现代计算机技术已经在金融信息系统当中进行了深入的应用，其系统误差率代表了信息系统管理的效果，通过对信息系统信息的收集和分析，对价值链中有内在联系的部分进行系统整合，实现信息系统的高效率特性，使得信息处理渐趋透明化，为金融信息处理提供科学的依据，通过计算机技术的运用，金融信息系统已经变成了高效的运行网络，对金融信息管理提供了极大的便利条件。

3.1 ?椭?进行金融信息的有效控制管理

现代信息技术的应用帮助金融机构内部降低了信息处理消耗的资源，有利于内部控制的实施。金融企业内部信息的流动更加快速，新技术的应用使得信息交换更为迅捷，各岗位之间优势互补避免了重复性劳动的发生。

之前通过手工方式处理信息流的过程涉及到多项收集和报送业务，通过运用计算机技术，可以实现信息流的快速传递，运用软件技术还能实现专业方面的分析控制，在极大程度上减少了人力资源的耗费，内控部门更方便利用信息系统进行内部控制，从而提升了金融行业整体的运行效率。

3.2 节省了处理信息所需要的人力资源耗费

现代技术的运用节省了人力资源方面的消耗，实现了管理目标的快速传达。我国的金融企业内部已经形成了网络化的覆盖，通过网络传输信息实现了数据的快速传输，对于业务链条之间的划分实现了自动化全方位的要求，业务数据的区分和协调也更加规范。

目前金融行业的数据可以通过自行分析自动录入的方法进入财务报表系统，财务人员只需对信息进行核对之后便可以进行内容分析，如此一来大大降低了工作的强度，对人力资源是一种节省，同时上级与下级之间的沟通成本也通过信息流进行快速处理，实现了管理的高效化。

3.3 有助于公正透明的管理层次的构建

金融系统行业分析范文第15篇

[摘要]本文在整合国内外金融危机传导理论的基础上，结合北京特点，对国际金融危机通过三大传导机制对北京实体工业经济的影响进行路径研究，并通过多元统计分析方法积极探究危机中北京实体工业的生产运行特点，为政府宏观决策提供依据。

关键词：金融危机传导机制 实体工业路径研究 对应分析

中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：1006-5954(2010)06-063-03

在全球经济一体化进程不断加快，世界各国经贸往来日益密切的国际大环境下，2007年下半年逐渐显现的国际金融危机，使得中国国内的经济环境变得日益严峻。同样，北京实体工业经济面临着外部市场持续低迷、内部市场需求不振、企业产能利用不足、流动资金趋紧、利润下滑加剧、部分行业从业人员减少等压力和困难，工业下行态势自2008年年中开始显现。

鉴于此，本文在国内外研究基础上，通过路径研究以及统计建模分析，梳理危机对北京实体工业经济的影响，探究危机中北京实体工业的生产运行特点，为政府宏观决策提供支持。

一、金融危机传导的国内外研究现状

姚国庆(2003)在《金融危机的传导机制：一个综合解释》一文中指出：金融危机是金融系统发生紊乱导致的全面经济衰退。从金融系统出现紊乱到经济全面衰退存在一系列的过程与环节，所有这些过程和环节的集合即为金融危机的传导机制。李小牧(2001)在《论金融危机的传导性问题》一文中认为：金融危机的传导可以分为国内传导和国际传导。

国外有关金融危机传导的研究非常庞杂，其系统研究始于1992-1993年的欧洲货币体系危机之后。目前，被广泛认可的主要传导途径包括，贸易传导、金融传导以及净传导。国内对金融危机传导的研究始干1997年亚洲金融危机，研究主要集中于金融危机的传导基础、传导路径以及影响程度等方面。

总的来看，国内外关于金融危机传导机制的研究已达到初步共识的是：传导机制是一个动态的逐步扩散的过程，通过贸易、金融和心理预期共同作用于实体经济。但也应该看到，之前的研究更多地局限于理论层面，对于如何客观、科学地描述及判定这一动态深化过程所做的研究还较少，特别是结合北京这种大都市的实际情况所做的分析更是少之又少。

二、金融危机传导至北京实体工业经济的路径研究

本次金融危机在国际层面的传导过程是由于美国金融业发展存在货币流动性缺乏、金融衍生产品风险加剧以及金融监管不利等问题，导致房地产市场泡沫破灭最终引发美国次贷危机，并迅速蔓延至全球，演变成为国际性的金融危机。

从北京的情况来看，见图1所示的路径分析，除受到经济周期下行因素的影响之外，北京市实体工业正经受着从实体贸易渠道、金融投资渠道以及心理预期渠道的共同影响，并最终通过实体工业在出口、内销、投资、价格、信心等方面的具体情况表现出来。

三、国际金融危机对北京实体工业影响的特点及过程的判定

(一)研究思路

为了更好地描述和分析国际金融危机在实体经济中的延伸过程，本文首先通过分析危机对主要行业造成影响的程度，探究工业内部各行业之间的特点；之后进一步深化，描述三大传导机制所表现出来的传导因素与各行业之间的相互关系。

(二)聚类分析揭示危机影响的行业特点

为了量化分析行业特点，选择了聚类分析方法对国际金融危机影响下的主要行业进行分类。

鉴于北京工业体系的特点：采掘业所占比重较低且多为总部经济_而电力、燃气及水的生产和供应业不仅受总部经济影响，而且为满足社会发展需求(包括保障奥运需求)，在金融危机期间生产一直保持稳定增长。因此本文综合分析2007年1月至2009年6月以来北京10大制造行业月度增加值的标准化数据(进行了季节因素调整)，应用SPSS统计分析软件，采用离差平方和法以及皮尔逊测度方法进行R型聚类分析，结果见下表：

综合来看，在国际金融危机影响下，根据主要行业的自身情况，将其分成4类是比较合适的，可以总结出以下的共同特点：

第一类：电子和黑色行业，特点：受危机和产业结构调整影响最深。主要原因在于北京电子和黑色行业对外依存度较高，共同表现为，受国外市场需求低迷影响较早、持续时间较长，影响程度较深。

第二类：交通和医药行业，特点：受政策扶持影响，在危机中保持了生产的平稳增长。在国际金融危机影响下，受燃油税、汽车购置税改革、汽车下乡、黄标车置换等一系列政策的鼓励，北京市汽车市场虽有小幅波动，但依然活跃。而医药市场在促进民生等政策影响下需求稳定。

第三类：化学及石油行业，特点受价格因素影响较大。在成品油价格和税费改革启动后，2008年国内成品油价格在小幅震荡中，渐渐与国际油价走势趋同。在2009年前半年历经了三次上调和两次下调之后，成品油价格小幅上升。

第四类：专用、通用、电气和仪器仪表等装备制造行业，存在产品价值含量高、生产周期长以及危机影响滞后的特点。

(三)对应分析探究传导因素与行业发展的密切关系

1　方法的选择及改进

为描述国际金融危机传导机制所表现的传导因素与各行业发展的相互关系，进一步验证上述聚类分析的结果，拟选用对应分析方法进行分析。而相比较因子分析和典型相关分析，对应分析重在考察类别间差异的特点，结果直观、简单，生成的对应分析图易于理解。

而传统的对应分析方法侧重研究分类变量之间的联系，其基本原理是假设行、列变量间无关联，将原始的频数阵进行标准化，再测度数据偏离无关联假设的程度，并绘制相应的散点图。本研究在实际操作中，通过对传统对应分析的改进，即使用欧氏距离来表示数据偏离无关联假设的程度，同时选择了消除各指标均数和量纲的标准化方法，使对应分析可应用于连续性资料的分析。

2　指标及时间段的选择

本文在第二部分路径研究的基础上选择了“工业出货值”、“工业内销产值”、“工业固定资产投资”、“工业品出厂价格”和“工业企业家信心指数”五个指标，作为贸易传导、金融传导以及净传导所表现的传导因素。

同时考虑到对应分析的静态性特点，为客观地描述传导程度的动态变化，人为设定了三个时间段进行比较分析。以2007年6月至2008年6月作为危机影响前期，2007年12月至2008年12月作为影响中期，2008年6月至2009年6月作为影响后期。在三个时间段内构建模型对比10个行业与5个传导因素的对应关系。