统计学在金融领域的应用探析

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摘要：如今，我国金融市场处于繁荣发展阶段，信息化、数字化的趋势逐渐加强，统计学在金融领域的应用随之凸显。本文重点论述了统计学在金融领域研究金融规律、支持金融决策、防范金融风险、优化金融产品、便捷金融分析的应用，同时指出其在应用过程中存在的一系列问题，并提出相对应的建议，以期为接下来统计学在金融领域的应用发展提供借鉴意义。

关键词：统计学概念；金融领域；应用；存在的问题；发展建议

改革开放以来，我国社会和经济飞速发展，极大促进了金融市场的繁荣，也使得统计学在我国金融及证券领域得到了广泛应用。这是因为充分掌握金融数字背后所隐含的信息内容，能够对未来证券及金融市场的竞争情况进行有效决断，这就是我们深入研究金融及证券领域中统计学的实践要点。如今，随着互联网技术的成熟和大数据时代的到来，传统金融和互联网金融进入新的发展阶段，利用统计学方法研究金融市场发展规律、解决金融市场潜在风险，逐渐成为金融领域的共识，统计学在金融领域中的应用愈发重要。

1统计学的概念

统计学起源于17世纪的德国，是指收集、整理所观测数据，通过建立数学模型进行量化分析和总结，作出科学推断和预测的一门综合性学科。其中运用了概率论等数学及其他大量学科的专业知识，其主要用于对客观事物所具备的数量特征及数据资料方面的分析和整理，在应用范围上几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学在近代形成了数理统计和社会统计两大学派。20世纪以后，统计学理论获得了重大突破，F分布理论、假设检验理论、置信区间估计、多元分布理论等统计学理论相继被提出。

2统计学在金融领域的应用

2.1研究金融规律

事物发展具有一定的规律，任何市场、任何行业都离不开对规律的总结和预判。金融行业具有变化快、数据化强、数字量大的特点，这也为统计学在金融业的应用提供了先天条件。早在1995年，美国斯坦福大学的经济学教授刘遵义便利用统计学“定量分析”的原理和数学方法，找寻经济周期运行的规律，并成功预测出在短期内泰国、马来西亚、韩国、印度尼西亚和马来西亚等东南亚、东亚国家会爆发金融危机。可见，通过统计学工具建立科学完整的规律预测方法是应对经济运行中遭受金融危机的重要方法。利用统计学工具，可以系统性地对金融市场中每笔交易信息的数据进行研究，认识并分析出金融市场的发展方向和周期特点，这一点对个人投资者尤为重要。随着金融市场的开放和不断完善，金融投资已慢慢走进千家万户，成为家庭理财的重要方式，股市的波动牵动着数以亿计股民的神经，也成为每位投资者不断关注的热点。对于非专业投资者来说，个人直觉、主观臆测很容易成为投资判断的主要因素，导致大量的个人投资者成为被“割韭菜”的对象。统计学通过利用数据指标和变量进行定性研究，如统计学模型、金融统计分析软件等，可以有效对金融市场的运行数据进行整理分析，实现对投资规律的把控，以防患于未然。

2.2支持金融决策

金融分析是决策的必要前提，决策会直接影响金融行业发展的目标以及策略，只有从行业的实际情况出发、符合行业发展需求的决策，才能顺利推动金融业发展。在金融领域，数据的价值是极为重要的，对数据进行统计学分析则是实现数据价值的必要手段，通过对金融数据进行统计学角度的抽样和波动分析，可以明显提高决策的准确度和科学性，实现正向收益，同时金融市场的信息公开性、可预见性和权威性也为统计学在金融决策中奠定了实践基础。随着统计学的不断发展，应用于金融领域的统计方法层出不穷，如协整检验、ECM模型、非平稳时间计量经济模型等统计方法都在金融决策中得到了广泛的应用和推广。同时，由于金融市场的快速发展，金融领域内的市场竞争和价格波动愈发激烈，实现精准判断和快速决策已成为金融竞争的第一步。例如，金融领域中的股票期货行业，已经实现利用CJR模型统计分析法从微观角度对先行金融态势进行分析，可以高效预测未来股市的运行方向，这对企业来说可以提早规划长期发展决策。在传统金融领域，依托于统计学方法，通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法，为传统金融机构提供决策数据，如客户关系分析、服务质量分析、客户信用分析、风险关联度分析等，可以提高管理效率，起到事半功倍的效果。

2.3防范金融风险

金融风险具有冲击面广、连锁反应强、社会危害性大等特点，对各行各业、各个阶层的民众都会产生明显影响，能否应对金融风险、如何有效处理金融危机便成为金融市场是否成熟的重要标志。实现金融市场的健康良性发展，需要加强对金融市场的风险管控，从源头上、政策上做好应对金融风险的预测机制和应对方案。统计学具有数据分析性强、指标量化明确等特点，能够具有针对性地从多种角度对金融市场进行数据分析和风险预测，无论是1997年亚洲金融风暴还是2008年席卷全球的金融危机，都通过统计学方法分析出了金融危机的缘由。利用统计学分析防范金融风险是一种常见的风险防范手段，例如可以利用马科维茨组合理论，评估历史和现行市场的投资回报率，计算出相应的投资管理数据，从而在投资行为的评估阶段对投资风险进行衡量，避免大额的投资损失。这种金融风险防范，有利于更好地通过资本运作以及金融投资促进实体经济发展、构建经济新格局。除此之外，随着计算机和移动互联网技术的发展，各种智能高效的统计学软件纷纷出现，可以实现对金融数据的实时跟踪与统计预测，避免了数据的滞后性与计算的繁杂性，大大提高了风险应对的及时性与高效性，为防范金融风险提供了有效的手段。

2.4优化金融产品

现阶段，金融市场不断涌现出更多应对新形势、新业务的统计学与金融领域相融合的分析工具。例如，可以通过大数据信息技术和统计学完善金融工程的发展，实现对金融产品从研发、组合到销售的全过程指导，有效提高金融产品的研发效率，降低研发成本，满足客户需求，有效地提升金融机构的运营收益。一是提前规避风险，运用统计学工具进行数值检测和模型预估，可以敏感地发现金融产品的潜在问题，并在产品设计研发阶段就实现对风险的合理规避；二是分析客户需求，利用统计学的原理通过金融信息云平台对金融市场的数据进行搜集和分析，对市场上产品和服务的交易信息进行汇总整理，分析出购买者对金融产品的消费偏好，实现对金融产品更具针对性的设计和研发，达到准确判断市场需求和实现精准营销的目的，让金融机构更快地提升效益；三是优化金融产品服务，利用统计分析方法可以快速获得消费者对产品的反馈，及时发现产品的缺点和漏洞，同时放大金融产品和服务的亮点，打造出让消费者最满意的产品和服务，并且有助于在资源配置上对不受欢迎程度的金融产品和业务进行优化，实现金融产品价值的最大化。

2.5便捷金融分析

随着金融市场的发展和壮大，金融领域的数据呈现出爆炸式增长的态势，在金融分析中所需计算和考量的数据越来越大，而这必须运用统计分析方法进行测算和衡量。统计学具有各式各样的公式，并在信息化发展中不断与各类场景相结合，开发出各式各样的统计分析软件，以实现对现有数据的存储、计算和分析。当前，金融统计分析主要遵循的方法是“SEMMA”法，S指的是Sample，即数据的采样；E是Explore，探索数据；M指的是Modify，数据修改；M是Model，数据模型；A是Assess，评估数据。通过这一方法可以对大批量的数据进行简化处理，以提高数据处理的效率及精确度。同时，在金融分析中，挖掘和搜集数据也是极为重要的。数据挖掘指的是通过对存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据予以分析，从中发现和提取有用数据的过程。其中，“SEMMA”方法的“E”即Explore指数据挖掘。在这个过程中，需要通过关联分析、聚类分析、序列模式分析、分类分析等数据挖掘分析方法进行反复的研究和分析，为银行、证券行业、保险公司等金融机构的客户关系管理和风险管理、银行信用等级评估、银行服务分析和预测、股市技术分析、股市基本分析、保险金的确定、险种关联分析等金融提供有用的信息和数据，从而实现更进一步的金融数据分析。

3统计学在我国金融领域应用中存在的问题

3.1知识体系不完善

虽然我国古代数学成就极为辉煌，但现代统计学理论基本源于西方，我国学者在统计学领域的研究时间较短。与此同时，我国的现代金融体系也是在新中国成立后特别是改革开放之后才开始有了系统性的研究和发展，仅有几十年的历史，这使得我国不管在统计学还是金融领域，知识体系都不完善，这也让统计学在金融领域中的应用存在很多问题。另外，当今各国金融市场发展参差不齐且差距极大，导致各国的金融理论差异较大，严重影响了我国与其他国家在理论研究上的交流学习与理论互通。

3.2人才培养滞后统计学在实践中的应用，特别是在高端学术和金字塔尖行业的研究应用，对高素质人才的专业要求和综合能力都要求极高，这就需要相关的工作人员不仅要有足够的统计学知识，还需要具备丰富

的金融领域知识体系和实践经验。从目前我国的高等教育招生制度来看，专业细分性是一大特点，这虽然有利于在具体的领域中培养高素质人才，但是使得培养方向固定在单个领域，不利于应对当代社会各领域融合发展的现实情况。我国不管在金融领域还是在统计学教育上，高校选用的培养教材基本都选自西方，虽然可以学习到最先进的知识体系，却容易在实践中与我国的金融行业发展现状相背离，难以应对我国在金融领域发展中面临的困难和问题，教材与我国实际的脱离也使得相关理论知识的应用无法更加深入。

3.3师资力量有所欠缺

我国在金融领域经过几十年的发展，可以说不管是学术研究还是实践应用，都取得了长足发展并形成一定规模，但与其他学科的融合上仍存在很大的欠缺。其中师资力量的欠缺便是重要的原因之一，这主要体现在我国的学者受西方经济及金融理论的影响较大，尚未形成一套成熟、适合我国国情的金融理论体系，因此对我国金融市场的理论性指导意义有待提高。另外，我国在统计学分析和计算机应用方面的复合型师资力量较为薄弱，进而导致统计学与金融理论融合的研究进程缓慢。

3.4信息化程度低

随着信息技术和移动互联网的发展，各行业、各领域都逐步与信息产业相结合，实现传统产业的信息化、智能化和数字化。而统计学作为一门需要进行大量数据计算和分析的学科，实现信息化和智能化尤为重要。我国的电子统计软件多数由国外引进，部分软件与我国行情匹配度低，同时在使用上也可能面临被国外掣肘的风险。这反映出我国在电子统计软件行业上的自主开发程度较低，相关技术和能力水平相对滞后。

4统计学在我国金融领域应用的发展建议

4.1完善知识体系

我国的学者和研究人员应加强金融体系的研究，从我国的实际发展出发，构建符合我国国情的金融理论体系。这就需要学者们学会突破部分西方理论的束缚和固化思维，找寻我国目前存在的金融问题并对其进行案例分析和研究，并通过统计学与金融领域的结合，推动相关知识体系的发展和完善。

4.2加大对相关人才的培养力度

人才不仅是学术研究的保障，也是人才培养的基础。在高等教育培养模式上，高校可从现实情况出发，改变原有的单向招生模式，建立混合型、综合型人才培养模式，鼓励学生从多领域汲取知识，有能力的同学可在硕士和博士期间取得多个学位。如在金融人才的培养上，可设置统计学作为学生的第二专业选择，以促进专业间的融合发展。

4.3强化师资力量

师资力量是人才培养的保证，在我国金融改革迅速推进时，强化对金融领域的师资配备和投入也极为重要，政府可建立专项资金，用于金融学理论的研究和发展，以及统计学等多学科与金融学的结合发展。高等学府也要出台专门的措施，积极引进高端学术人才，搭建各院校间学术交流平台，推动学科间融通发展，以提升整个社会的师资水平。

4.4深化理论知识研究

相关学者和研究人员要深化对金融领域和统计学的理论研究。一方面要搭建高水平的研究团队，吸收金融领域和统计领域的高端学术人才，在实现学科理论体系探索的同时发展学科交叉理论体系；另一方面要着重针对我们国情发展别具特色的理论体系，实现金融学与统计学的创新与统一。

5结语

在大数据时代背景下，信息化、数字化将是金融领域发展的必由之路，随着学术研究的深入，统计学的理论和方法必将在金融领域大放异彩。同时，随着我国金融改革的不断深入，金融领域也将获得更大的发展空间，与统计学的应用融合也会更加精准和复杂。本文对统计学在金融领域的应用分析可能仅限在单个角度，日后还会随着实践的发展进行更加深入地分析和探索。

参考文献

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作者：张超  单位：中国人民大学统计学院