大数据论文范文精选

1金融监管创新的意义综述

在金融创新的大潮中，监管创新能够及时对金融市场中各种行为进行监督与管理，对保证金融市场的健康发展意义重大。在今天的中国金融市场上，各种创新快速推进。若金融监管不快速创新，则将为新产生的金融产品留下监管真空地带，从而为各种违法违规行为提供土壤。监管创新不仅仅是覆盖金融各新诞生的领域，打击各种新出现的违法违规行为，更重要的是为维护金融市场公开、公平、公正的金融秩序，发挥金融市场作用，促进金融市场健康发展，提供了保障。监管创新的意义在于以下几点：监管创新是保护投资者权益的需要。在金融创新的过程中，创新领跑者往往具有对普通投资者的优势。例如：在高频交易发展过程中，高频交易机构会采取闪电指令，先于普通投资者成交，并侵害普通投资者的利益。监管者需要防范类似创新带来的不公平竞争，以保护投资者利益。监管创新是维护市场秩序的需要。“老鼠仓”等违法违规行为违背了基金管理人诚信的原则，并严重危害了金融市场的正常秩序。若不加强监管，这种行为将打击投资者信心，并阻碍金融市场的正常发展。因此，需要大数据系统等类似的新型监管手段对“老鼠仓”形成有力打击，以维护金融市场正常秩序。监管创新是金融持续创新的需要。在金融创新的过程中，只有监管创新及时跟进，才能保证金融创新正常推进，并发挥金融创新的作用。相反，若监管创新滞后，新产生的金融产品容易被操纵。例如，1995年国债期货327事件，直接导致国债期货退市，还严重干扰了金融市场的正常运行，阻碍了金融创新的正常推进。

2金融监管创新中的问题分析

金融监管创新主要面临金融市场快速发展所带来的问题。在金融创新过程中，投资品种逐渐丰富，交易环境逐渐开放，投资者的交易方式也逐渐多样化。而与之相伴的是，风险来源增加，可能的监管漏洞也在扩大，这对金融市场的健康发展提出了挑战。我们从交易品种、交易方式、监管漏洞等方面对金融监管创新所需要面临的问题进行简要描述。

2．1品种丰富，交易环境开放在过去的金融市场中，投资者只能对股票、债券等品种进行投资。虽然在之前的金融市场中也曾短暂出现过权证、国债期货等金融衍生品，但最终这些产品都因产品设计不完善而退出市场。而在现在的金融市场中，投资者可以投资股票、债券、股指期货、国债期货、商品期货进行投资。此外，投资者还可以借助QDII对海外市场进行投资。在股指期货从无到有的过程中，也可以看出我国交易环境逐渐开放。在股指期货上市初期，其面临条款设计过严、投资者限制过严的局面。为此，证监会及中金所逐步细化机构投资者进入条件，吸引了更多的机构投资者，例如：基金公司、证券公司、QFII、保险机构等，参与到股指期货市场中来。此外，监管层在恰当的时机，不断放松合约的约束条件，如持仓限额、保证金比例、交易手续费等，以创造更开放的交易环境。进入2014年，金融创新的脚步继续加快。这其中比较突出的是各种期权产品的快速推进。上交所推进个股期权仿真交易；中金所推进股指期权的仿真交易；郑商所推进白糖期货期权的仿真交易；大商所推进豆粕期权仿真交易。这意味着在不久的将来，投资者又将拥有新的投资工具。

2．2新兴交易方式兴起随着金融产品的丰富，投资者可以选择的交易方式在创新。借助期货、期权等做空工具，基金管理人设计出对冲基金、套利基金等新兴基金产品。此外，海外流行的量化交易、高频交易也在国内逐渐兴起。量化投资是指利用投资模型指导投资的一种手段。在量化投资过程中，投资人员将交易思想转化为交易模型，并借助相应的计算机程序来检验交易模型的有效性。对于有效的交易模型，投资人员再借助计算机程序来实现实际的交易。在量化投资领域中，投资者可以从各种投资思想出发设计交易模型，从而从各种角度来获取传统投资方法无法获取的利润。关于量化投资的具体介绍，可以参考王帅（2013）。高频交易时对交易条件要求更高的一种交易方式。高频交易和低频交易相对，是借助高性能计算机，在极短时间内对市场变化做出反应并迅速完成换手的交易方式。关于高频交易的具体介绍，可以参考王帅（2013）。国内交易环境的开放对于高频交易等新兴交易方式的发展有重要的作用。例如，股指期货的交易手续费的下调对于高频交易者的参与至关重要。交易手续费上万份至零点五的下调可令交易策略从亏损变为盈利。此外，铜、白糖等期货品种的平今仓手续费优惠的设定给了套利交易者生存的空间。

1大数据的特征及其对发电企业财务职能的影响

1.1大数据的主要特征根据在维克托•迈尔-舍恩伯格及肯尼斯•库克耶在《大数据时代》著作中的论述和业界的共识，大数据具有4V特点，即：Volume（大量），数据体量巨大；Velocity（高速），处理速度快；Variety（多样），数据类型繁多；Value（价值），价值密度低，商业价值高。基于上述特征可以判断，本质上看数据本身并无太多价值，而基于大数据的处理和分析才能为企业带来巨大的增值价值。大数据将是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域都会开始进入量化进程，无论学术界还是企业界，所有领域都将开始这种进程。

1.2大数据对发电企业财务职能的影响大数据对发电企业财务职能的影响主要体现在财务管理的理念和模式、财务人员职能与定位、数据分析与应用、决策支持的及时性与有效性、财务内部控制与风险管理的针对性与有效性等方面。在大数据时代，包括发电企业在内的社会经济组织在各领域的决策将更加依赖数据和分析，而非是以往的主要靠经验和直觉。财务数据作为发电企业的核心数据，反应和支撑着发电企业资金及业务的正常运转，通过对财务数据的处理和信息的充分挖掘和分析，能够有效帮助发电企业改进财务管理，提升应对各种财务风险的能力，为管理者提供决策依据，进而为企业创造价值。可以说，发电企业从各种各样类型的财务数据中快速获得有价值信息的能力，将直接决定企业在未来愈发激烈的市场竞争中的生存能力。

2大数据时电企业财务职能面临的主要变革

2.1财务管理的理念将向保障战略目标的实现变革毫不夸张的说，数据决定成败，数据将成为保障发电企业战略目标实现的决定性手段，缺乏财务数据支持的企业战略终将是空中楼阁、镜中之月。传统财务管理的理念主要立足于核算和监督，随着优秀发电企业在管理上不断追求卓越和不断通过信息技术来提升管理效能，发电企业积累和掌握数据空前庞大，而这些庞大数据的核心价值在于数据的深化应用。这就要求发电企业在财务管理的理念上进行深刻变革，通过借助大数据时代先进的管理手段和工具，深入加强财务管理的分析、控制、预测等职能的发挥，充分发挥财务在战略决策和价值创造方面的作用，使财务数据成为企业通过配置资源来保障战略目标实现的指挥棒和主要的衡量标准，使战略目标立足扎实、战略管理行为科学、战略保障坚强有力。

2.2财务决策支持的重心将向深、向宽变革随着发电企业在推进财务决策支持职能发挥方面的不断努力，财务决策支持在总体财务职能方面的比重正在逐渐上升，如国内较为优秀的国华电力提出要在未来将财务决策支持占财务职能的比重由以往的10%提升到50%。以往，财务人员主要基于财务报表的数据，通过对数据的分析为管理者提供决策支持，但财务报表的数据毕竟是有限的，反应的信息面相对狭窄，只能为管理者提供有限的信息。大数据时代，发电企业面对的数据范围越来越宽、数据精细化程度越来越高、数据之间的关系链也更为完整，这就为财务决策支持提供了海量的数据信息，使财务分析能够深入到最基础的业务单元，从而使企业效益和成本的驱动因素更为明确，驱动因素对效益和成本的影响程度也更为精确。以存货周转率为例，通过报表分析手段，只能反馈存货周转率与基期对比的偏离程度，但通过大数据手段，可以明确找到存货周转率偏低的直接驱动因素，到底是哪些存货存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通过数据积累和分析，可以精确预测各种驱动因素的变化对发电负荷率的影响程度、对煤耗的影响程度。这样就能帮助决策者的决策行为更加科学、更加有效。

一、大数据时代

对于新媒体文学意味着什么大数据让新媒体文学回到“去作者化”的共在混融状态:在传统声音媒介时代，读者与作者共同创作、修改诗歌;到了纸质媒介时代，作者的地位上升;在新媒体文学时代，读者可以对作家进行积极主动的反馈，但这种反馈呈现出信息零碎化、评价随性化以及无法把握所有地域、身份、族裔的不完整状态;到了大数据时代，新媒体文学借鉴《纸牌屋》的数据挖掘模式，可以对读者信息进行全数据收集整理，以最大的吸引力呈现一个文本(其中包括一种可能性，即同一个故事开头，针对不同人群有不同的故事演进和情节，乃至人物设置)。舍恩伯格认为，“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法”，因此，我们分析的大数据其实应该被称为“全数据”。在网络新媒体时代，人类所有的网络行为都可以被数据化，而这些数据又能完全被收集、存储、交换和分析。人们在不经意之间产生的数据总量大到我们难以想象的程度。“据有关研究报告，2013年中国产生的数据总量超过0．8ZB，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将超过8．5ZB，是2013年的10倍，一个大规模生产、分享和应用数据的崭新时代正在到来。”新媒体文学在发展过程之中当然也生产了大规模的数据，这些数据对新媒体文学意味着什么呢?第一，以PC和移动终端为主要载体的新媒体文学产生巨大的相关信息数据库，比如新媒体小说阅读量排行榜、新媒体作家数据库、读者阅读时间和习惯、哪些文学章节被反复阅读等等。与此同时，因为网络媒介的公开性和“无门槛”标准，新媒体文学的阅读者和创作者数量达到了文学史上前所未有的奇迹。2014年，中国网络文学的读者已突破5亿人，保守估计整体收入突破65亿元。这样大规模的用户群保证了巨大的数据量，也使文学网站拥有所有与网络文学相关的数据。网络文学带来的巨大经济效益成为对网络文学进行大数据分析的资本基础和动力。作为迄今为止最为强大的分析技术，大数据的重要价值在于预测趋势，即“正在发生的未来”。通过对这些大数据的分析，内容生产者可以有针对性地将作品推送给受众，而这种经过精心设计的文学作品恰好就是受众所需要的。这是因为大数据分析可以采用理想状态的全数据分析(目前还不能完全达到)，而全数据分析由于分析的数据量巨大，单个数据的误差可以在分母巨大无比的全数据海洋之中被忽略。相反，在数据量有限的时代，我们就只能追求单个数据的精准。“因为收集信息的有限意味着细微的错误会被放大，甚至有可能影响整个结果的准确性。”当数据量持续积累增加时，对单个数据的精准性追求不是全数据的方式，放弃精准性、适度接受不精准性，仍然不会影响其结果。这类似于医用手术无影灯，从各个角度照射对象，永远不会存在盲区。盛大文学董事长邱文友认为，事实上国内文学网站在10年前就在运用大数据思维了:文学网站上有200多万名作家，700多万部作品，怎么在茫茫作家海中找出下一个唐家三少?靠数据分析。此外，在网络连载过程中，作家跟读者之间有互动，这些讯息也是数据。“比如作家本想让甲娶乙，可是绝大部分读者希望甲娶丙，这时候作家可以选择，是按原来思路，还是按小说可能延伸的商业价值去改写结局?所有决策的因素、动机跟方式，也是数据分析。”瑏瑡但是受网络技术发展的限制，当时新媒体文学的数据挖掘不可能像现在这样彻底和全面。第二，大数据时代新媒体文学批评走向多元化。当前的新媒体批评既包括传统精英式的学院派批评，也包括点赞、跟帖式的草根批评;学院派批评以黄鸣奋、欧阳友权为代表，草根批评以崔宰溶为代表。“黄鸣奋和欧阳友权以从西方新媒体技术层面发展出来的超文本理论作为理论生发点，对网络文学进行后现代性的学理探讨。”瑏瑢而崔宰溶认为，对中国网络文学的研究需要从原著理论(vernaculartheory)和网络性理论入手，才能真实地对新媒体文学进行研究。新媒体文学的接受者并不会以文化精英式的方式来俯视作品，他们对新媒体文学的批评是纯感受性的、本能直观的和零散局部的。这种自下而上的反叛式文学批评，迥异于传统精英式的学院批评。对中国新媒体文学的研究必须从网络的“原著居民”(网络文学读者)出发，由于他们大部分时间栖居于网络之中，因而对新媒体文学具有不受传统文学理论影响的本性感受力和知识系统。瑏瑣笔者认为，无论是西方网络文学理论还是原著理论，在大数据时代，它们都会被作为大数据库中的一个组成部分，再结合“总点击量”“总推荐”“月排名”等进行分析，从而寻找出读者最有可能喜欢的作品。无论如何，大数据时代给新媒体文学研究带来一种新实证研究路径。米埃尔(Miall)认为，文学的实证研究像灰姑娘一样总是被人们忽视或反对，早晚会有一天，实证研究将统领整个文化研究领域。人们会通过实证来研究理论观念，反思文学的本质和文化地位。瑏瑤网络技术的发达与新媒体文学的繁荣促成了大数据分析对于新媒体文学的数据实证性研究。

二、大数据思维给新媒体文学带来的理论思考新媒体文学的大数据分析

从学理上带来三组思考:一是大数据推动了新媒体文学的发展，然而新媒体文学能被彻底数据化吗?如果不能，那在什么样的层面上可以被数据化?新媒体文学与大数据思维融合的真正重要意义在何处?二是新媒体文学遭遇大数据思维之后，是否意味着对于新媒体文学的研究可以完全转换为数据式的实证研究?如果不能，对新媒体文学的研究还有哪些方面是大数据不可能涉及和完成的?三是当我们将文学接受者的大数据作为文学创作的唯一和最高标准之后，新媒体文学在题材选取、形式美学和叙事节奏等方面是否走向绝对迎合读者的趋势?如果是的话，新媒体文学作家的意义何在?他们又应该采取迎合还是引领的姿态呢?

第一，新媒体文学活动都发生在网络之上，因而可以被充分数据化。大数据自产生之日起，就迅速与人类已有的知识和学科产生了极强的关联，比如医疗健康、交通规划、公共管理、教育培养等领域都在你看不见的地方悄悄运作着大数据分析。“大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至本质的变化和发展，进而影响人类的价值系统、知识体系和生活方式。哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论都将转变为实证科学中的具体问题。”瑏瑥大数据的此种趋势根源于它能将所有网络行为数据化的能力，比如在新媒体文学活动之中，我们可以轻松采集到作家和读者的数量、年龄层、分布地域、经济状况、教育程度、阅读习惯、题材喜好，等等。除此之外，大数据可以分析:哪种题材的文学受众最多?同一种题材之中，什么样的文学桥段让读者喜欢?幽默、推理、悬疑还是浪漫?文学作品之中什么样风格的语言会更受哪种人的喜爱?什么样的故事情节发展路线和结局是最受人欢迎的?等等。这些方面都可以通过读者的评论和阅读数据反馈到内容提供商和文学作家那里，从而对作品进行实时调整。但是，我们不能因为大数据有这样的效果，就认为新媒体文学可以被完全大数据化。其实，作为技术和艺术合一的新媒体文学在多个维度上是不能被量化的，比如作家的灵魂高度、文学思想的深邃性、文学的意境、文学的美感、文学的终极关怀和文学对人性的探测等都不能被量化，而这些维度恰恰是文学之为文学最核心的内容。不管大数据技术怎么发达，它所追求的绝对客观性其实在数据产生之初就不存在。数据无论在表面上看起来多么客观地再现对象情况，它本身其实是在一种具有倾向性和差异性价值观基础上被建构的。因而，大数据的生成和分析永远不可能摆脱自己天生就具有的价值主观性。我们能看到的数据是研究者有能力或者热切希望看到的数据，若非如此，即便大量数据生成了，也不能被数据识别系统发现。这就好比雷达效应，你的关注点除了对象之外别无他物，但是“他物们”却客观大量地存在于你的意识之外，只不过你无意或不能去抓取它们。所以，大数据不管看起来多么科学客观，背后其实与主观价值判断是分不开的。“大数据”并不等同于“大智慧”，即使占有大量的数据，还必须有对数据具有专业化分析能力的人。Netflix的CEO里德•哈斯廷斯利用数据分析的方法也是受他前期从事碟片租赁服务的启发。他一方面熟悉在网络上怎么通过数据分析为别人推荐自己喜欢的电影和电视剧，另一方面他在无数的观影之中对影片具有极强的审美鉴赏能力。科技和人文的结合让他具有对《纸牌屋》数据进行采集和分析的能力，这才是Netflix进军艺术界成功的原因。所以，同样的大数据在不同主体那里得出的结论或者采取的应用是相距甚远的。就好比同样是医学CT扫描，仪器是相同的，照出的片也是相同的，为什么大家愿意去权威医院检查呢?问题的根源在于对CT成像进行分析的医生水平，同样的CT成像，在拥有不同经验的医生那里得出的结论很可能有天壤之别。大数据作为一种技术在教育、电影、艺术等人文领域广泛运用已是不争的事实，除了让人文领域的成果与经济效益直接产生关联之外，它的最重要意义其实是在哲学思维层面。大数据分析使我们抛弃传统哲学一直追求的现象背后的原因，而转向为关注事物和事物之间的关系性，即从因果关系转变为相关关系。瑏瑦这种思维方式转变是顺应时代的实用需求而产生的。一方面，大数据思维不去深究因果关系，而是绕开因果关系，退到因果关系的上层———相关关系(包含因果和非因果关系)。这种搁置因果的选择更是由于因果关系和相关关系之间复杂的关系:“(1)两个事物间有因果关系时，这两个事物间往往会有相关关系;(2)两个事物间不存在因果关系时，这两个事物间也可能会有相关关系(虚伪相关关系);(3)两个事物间有因果关系时，这两个事物间也有出现零度相关关系的可能(虚伪零度相关关系)。”瑏瑧当略过这些复杂关系，只关注“相关关系———结果预测”，就会省去无数不必要的麻烦，而直接得出需要的答案。“相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时，其他数据值很有可能也会随之增加。”瑏瑨2004年，沃尔玛公司分析顾客消费时的各种数据时，意外察觉到数据和数据之间的相关性:飓风来之前，手电筒和蛋挞都销量增加，因而超市毫不犹豫地将它们放在飓风用品附近。这个例子就表明在大数据时代，深究原因并不一定能找到答案，而对数据进行相关性分析才是其核心。另一方面，大数据带来的相关性分析由于技术的成熟变得比因果分析更容易。丹尼尔•卡尼曼(DanielKahneman)甚至认为，人类之所以一直热衷于因果关系思维，是因为在信息不发达的社会采用因果思维可以快速地作出决定。相反，在那个时代如果采用相关思维会特别费力且不可能有任何结论。大数据由于技术的支撑完全可以支持相关性思维，但我们在现实之中会发现传统因果思维得出的结论被置于大数据时代后是有问题的。

第二，新媒体文学的学术研究与新媒体文学的大数据研究不能混为一谈，二者采用的研究方法不同，而这两种方法也只有被局限在一定范围之内才能发挥出自己的长处。19世纪，类似大数据思维的实证主义就已经僭越过文学的领地。当时实证主义提出，表象本身才是具有研究确定性的对象，对象背后所谓的本质是并不存在的。实证主义“反对追求绝对的知识，它停止去探求宇宙的起源和目的，拒绝认识诸现象的原因，只专心致志地去发现这些现象的规律，换言之，去发现各种现象的承续与类似的关系”瑏瑩。实证主义的“只研究怎么样(how)，而不研究为什么(why)”瑐瑠主张与大数据思维追求相关关系而悬置因果关系的方式极为相似。文学虽然作为语言的艺术具有强烈的主观情感色彩，但是对文学的研究在很大程度上可以采用实证主义的方法，比如对文学流派、文学史、作家时代背景、作品传播状况的研究等。实证主义既要有“实”，又要有“证”:从研究对象入手得到大量材料，在此基础上，还需要进行分析论证的过程，否则材料只是死物。反过来，我们认为实证主义精神只能限定在以上研究领域才是对文学研究有益的。如果实证精神进入文学意义范围，文学的灵魂、精神和审美只能被理性实证逻辑消解磨灭，最后成为他者的“嫁衣”。从传统的实证主义对文学的研究经验可知，任何一种研究方法是不可能包打天下的，对文学研究不同的维度只能用不同的方法。针对新媒体文学的实证主义(大数据思维)，只能研究新媒体文学的外围，即对新媒体文学的传播效果进行分析，预测新媒体文学会怎么样，提供什么样的文学作品其传播力更强等。然而，对新媒体文学研究本身就不能是技术式的，而应该是美学式的。在具体研究方法上，新媒体文学与传统文学走的是不同的理论路线。但就其艺术品格来说，文学应该研究的依然逃不脱深层的价值审视:从感官刺激的表层能否将读者引向一般生活状况，如生死、战争、世俗、宗教等，进而感受人类的终极意义和终极关怀。即使新媒体文学从表征上带有后现代的去中心、平面化和反经典的倾向，但我们还是坚信好的文学与人性追求是同一的，狂欢式的浅薄带来的是“娱乐至死”的悲哀。

一、大数据与交通信息管理的联系

（一）在交通信息管理中的应用

随着社会经济的发展，机动车辆数量大幅增加，与此同时交通管理的复杂性也逐渐增大。而大数据技术可将其虚拟性、集成性、智能型和预测性四个方面的优势运用到交通信息管理之中。首先虚拟性有利于跨区域的信息管理，只需多方共同遵守信息共享原则，就可以在已有的行政区域内解决跨域管理问题；第二，信息集成性有助于建立综合立体的交通信息体系，通过收集不同范围、区域和领域的“数据仓库”，发挥整体性交通功能；而其智能分析处理，可以辅助交通管理制订出较好的统筹与协调方案，减少人力和物力的使用，合理利用道路交通资源；除此之外，准确分析并提炼各部门数据，模拟出相应的交通预测模型，这将可以有效地推测未来交通运行状态，并验证技术方案的可行性。

（二）存在的问题

1.信息的孤立。不同部门的交通信息系统导致很多数据在物理上彼此隔绝，缺少信息互通。

2.缺乏多样性。由于缺乏处理大数据的技术和能力，分析对象通常是统计学中的抽样样本，将导致分析结果的不全面和不精确。

一、保险业应用大数据的可行性分析

（一）保险业应用数据的传统

对于传统型数据的应用，保险业有着悠久的历史。人们在长期的生活实践中总结发现，在随机现象的大量重复中往往会出现几乎必然的规律，这种规律即大数法则或大数定律。概率论中的大数法则就是保险人计算保险费率的基础，只有在承保大量风险单位的情况下，大数法则才能显示其作用。根据大数定律的另一个特点，风险单位的数量越多，风险的预期损失就越接近实际损失。保险人正是凭借这种方法比较精确地预测风险，合理厘定保险费率。长期的数据分析传统不仅为保险业积累了许多数理分析人才，同时也养成了保险业数据分析的传统和习惯。这些都为保险业应用大数据垫定了良好的基础。

（二）保险业应用大数据的硬件条件

数据具有大量、高速、多样、价值的特点，这说明大数据中的数据具有即时性而不是一成不变的，数据量庞大而复杂，对处理分析能力有很高的要求。保险业虽然有很丰富的对传统数据的数理分析经验，可是对超大型数据的分析必须依赖专业的存储技术和计算技术。保险公司需要先租赁互联网企业专业的数据存储设备，运用互联网企业的云计算分析能力对数据进行计算，寻求想要的信息。

（三）保险业应用大数据的软件条件