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    淺析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

    2018-03-22 12:52:32雷雪
    魅力中國(guó) 2018年38期
    關(guān)鍵詞:金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理

    雷雪

    摘要:隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,加之金融投資信息化的趨勢(shì),使得人們的投資行為可以在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上進(jìn)行,并將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理。本篇文章基于金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理的角度,探討大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在其的應(yīng)用,介紹金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理原則以及風(fēng)險(xiǎn)來源,然后再提出具體的技術(shù)應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)分析技術(shù);金融投資;風(fēng)險(xiǎn)管理

    前言:目前有越來越多的企業(yè)利用閑置流動(dòng)資金用于金融投資,通過在這一領(lǐng)域獲得的利潤(rùn)促進(jìn)企業(yè)自身的發(fā)展,獲取更大的市場(chǎng)份額。但是金融投資的風(fēng)險(xiǎn)更高,特別是在經(jīng)濟(jì)下行的環(huán)境下,企業(yè)投資行為更加謹(jǐn)慎。在此形勢(shì)下,部分企業(yè)會(huì)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),針對(duì)投資項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,以此防范投資可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

    一、金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理原則以及風(fēng)險(xiǎn)來源

    金融投資行為要秉持著分散化原則,盡可能投資多個(gè)項(xiàng)目,通過不同類型、行業(yè)的投資,分散投資風(fēng)險(xiǎn)。按照投資類型劃分,有存款、貨幣基金、股票、債券、房地產(chǎn)等;按照多個(gè)項(xiàng)目劃分,如股票可以投資不同行業(yè)的股票、購(gòu)買多個(gè)基金產(chǎn)品,或投資多個(gè)國(guó)家或地區(qū)的房地產(chǎn)。秉著收益率目標(biāo)原則,要明確投資收益目標(biāo),了解現(xiàn)掌握的資金能夠?qū)崿F(xiàn)多高收益,以及投資過程中可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)和困難,設(shè)置一個(gè)可實(shí)現(xiàn)的回報(bào)目標(biāo),綜合考慮下采納或放棄某投資計(jì)劃。

    投資風(fēng)險(xiǎn)主要來源于投資方式和通貨膨脹帶來的危險(xiǎn)。投資方式按照資金流動(dòng)性,又可分為直接性、間接性金融投資方式,前者面臨的投資風(fēng)險(xiǎn)更大,若是投資者缺乏一定的管理經(jīng)驗(yàn)和能力會(huì)引發(fā)更大的資金問題;后者的投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低,主要有投資基金和參股風(fēng)險(xiǎn)投資,此項(xiàng)投資需要對(duì)投資項(xiàng)目有足夠的了解和調(diào)查。通貨膨脹直接導(dǎo)致投資環(huán)境惡化,使得投資貨幣購(gòu)買力下降,對(duì)于跨國(guó)企業(yè)來說此投資風(fēng)險(xiǎn)的危害更大[1]。

    二、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

    將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于金融投資管理,主要借助技術(shù)的決策力、洞察力以及流程優(yōu)化能力,對(duì)現(xiàn)投資項(xiàng)目進(jìn)行分析和優(yōu)化。目前90%以上的全球500強(qiáng)企業(yè)的投資決策主要來源于數(shù)據(jù)分析,分別在企業(yè)內(nèi)部或與學(xué)校等機(jī)構(gòu)合作,建立專門的分析部門或?qū)I(yè),針對(duì)某個(gè)投資項(xiàng)目進(jìn)行分析,并基于分析結(jié)果的基礎(chǔ)進(jìn)行決策。

    (一)將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)納入風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)

    這種技術(shù)應(yīng)用方式,首先建立起風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市,銀行或其他投資機(jī)構(gòu),利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將此數(shù)據(jù)集市掌握的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析,主要整理該投資項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)以及突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)情況,以此為基礎(chǔ)預(yù)判此項(xiàng)投資行為的風(fēng)險(xiǎn),以及預(yù)測(cè)出現(xiàn)問題的幾率。其次是根據(jù)數(shù)據(jù)集市形成客戶征信視圖,將客戶賬戶、交易信息結(jié)構(gòu)化管理,在此框架下將客戶貸款金額和次數(shù)、投資規(guī)模以及還貸能力,進(jìn)行評(píng)估和分析,在多種數(shù)據(jù)信息支持下建立較為完整、詳細(xì)的信用評(píng)估體系,按照相關(guān)算法計(jì)算該客戶逾期還貸的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),得出單個(gè)客戶的征信分?jǐn)?shù)。再次,為數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析搭建云計(jì)算軟、硬件平臺(tái),將銀行的投資業(yè)務(wù)與云計(jì)算技術(shù)整合在一起,實(shí)現(xiàn)相關(guān)投資評(píng)估的分析得以運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)。為達(dá)到此目的,需要在軟件架構(gòu)上進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì),符合銀行分析、計(jì)算和統(tǒng)計(jì)需求,整合現(xiàn)有的軟、硬件資源,建設(shè)支持云計(jì)算的基礎(chǔ)IT設(shè)施,在此基礎(chǔ)上制定數(shù)據(jù)處理方案,以此保證海量數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確和高效。最后,建立的風(fēng)險(xiǎn)管理采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì),它的基本原理是構(gòu)建數(shù)據(jù)模型以此更加高效地識(shí)別和利用這些數(shù)據(jù),從海量、無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中將所需數(shù)據(jù)抽取、集合,為銀行辦理業(yè)務(wù)服務(wù)。這樣的應(yīng)用方式,主要將每筆銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分拆對(duì)比分析,進(jìn)一步增強(qiáng)系統(tǒng)查詢數(shù)據(jù)速度。

    (二)保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)優(yōu)勢(shì)是通過將看似無效、無用的信息進(jìn)行整合,按照特定需要將其集中展示,充分挖掘低價(jià)值信息的價(jià)值,為信息使用者提供參考依據(jù)。保險(xiǎn)行業(yè)是高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè),需要掌握大量的信息對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)判,但是保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)所掌握的數(shù)據(jù)太過繁雜和冗余,需要利用更加有效的數(shù)據(jù)處理技術(shù)從大量無價(jià)值的信息中提出有利用價(jià)值的信息[2]。

    這項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)用,主要先為建立客戶價(jià)值模型,將業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息錄入該模型,通過它分析客戶的潛在價(jià)值、客戶存在周期價(jià)值,再將大量類似客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋槍?duì)某客戶價(jià)值模糊的情況提供判斷和價(jià)值計(jì)算依據(jù)。在價(jià)值模型基礎(chǔ)上,建立客戶數(shù)據(jù)庫(kù),按照每個(gè)客戶的登記、類別以及投資業(yè)務(wù)等,分類保存,為數(shù)據(jù)挖掘提供大的數(shù)據(jù)量支持,增強(qiáng)分析和計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。通過數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)庫(kù)的完善,根據(jù)業(yè)務(wù)需要開發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理工具,加強(qiáng)數(shù)據(jù)統(tǒng)籌力度,使用數(shù)據(jù)挖掘軟件篩選數(shù)據(jù)庫(kù)各類型數(shù)據(jù),并利用分類、關(guān)聯(lián)技術(shù)將所需數(shù)據(jù)信息在篩選后呈現(xiàn)。

    (三)互聯(lián)網(wǎng)金融運(yùn)用高頻、算法交易

    對(duì)于實(shí)力雄厚的企業(yè)或投資機(jī)構(gòu)來說,可以利用先進(jìn)的硬件和軟件優(yōu)勢(shì),針對(duì)某一投資目標(biāo)進(jìn)行快速分析,并生成和發(fā)送交易指令,實(shí)現(xiàn)在較短的時(shí)間內(nèi)多次買入賣出,如此有利于投資者減少未對(duì)沖頭寸。目前采用的高頻交易手法,主要通過各種分析手段,識(shí)別特定項(xiàng)目的金融活動(dòng)痕跡。例如,監(jiān)測(cè)某一共同基金在收盤前執(zhí)行的交易操作,并根據(jù)此行為預(yù)判下一步其在其他時(shí)段的動(dòng)向,然后投資者采取相應(yīng)的反應(yīng)措施。在高頻次交易中利用,利用相關(guān)軟件算法,監(jiān)測(cè)交易項(xiàng)目的動(dòng)態(tài),根據(jù)算法分析結(jié)果判斷是否買入或賣出,實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。

    三、結(jié)論

    綜合上述,隨著信息技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)軟、硬件環(huán)境的改善,使得越來越多的金融投資實(shí)現(xiàn)信息化,并在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理。本篇文章介紹了將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)納入風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng),保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),互聯(lián)網(wǎng)金融運(yùn)用高頻、算法交易三項(xiàng)措施,強(qiáng)化投資風(fēng)險(xiǎn)管理。希望本文的研究能夠?yàn)樽x者提供有益參考。

    參考文獻(xiàn):

    [1]韓冰凝.淺析大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)普惠金融風(fēng)險(xiǎn)管控能力的重要作用[J].財(cái)經(jīng)界(學(xué)術(shù)版),2017(01):2

    [2]李雪潔.大數(shù)據(jù)開啟防范金融風(fēng)險(xiǎn)智能時(shí)代——大數(shù)據(jù)防范金融風(fēng)險(xiǎn)論壇側(cè)記[J].中國(guó)科技產(chǎn)業(yè),2016(07):40-41

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