大数据和相关手艺的泛起，，不但形成了笼罩经济、社会运行的海量数据和大数据生态，，并且也在影响和重塑公共政策的制订和实验。。安博电竞肖筱林助理教授和王汉生教授在本文中基于中央银行的视角，，梳理了大数据配景下宏观金融领域中涉及大数据和相关手艺的国际和海内文献，，尤其是大数据剖析在钱币政策相同、宏观经济预测和宏观审慎羁系方面的相关研究。。最后，，本文深入剖析了大数据剖析在中国宏观金融领域的应用现状，，并提出了切实可行的进一步应用建议。。

大数据剖析在宏观金融领域的文献综述

——基于中央银行的视角

【原文刊载在《经济治理学刊》2023年第2卷第3期】（2023年9月出书）

大数据（Big Data）是近年来很受关注的一个领域。。新的数字化工具的使用、信息系统的一直更新迭代以及数据收罗手艺的前进，，这些因素配合导致了海量数据的泛起。。随之而来的大数据剖析（Big Data Analytics），， 与近年来兴起的人工智能（Artificial Intelligence，，简称AI）手艺既有一定的交织，，又形成互补，，配合推动了大数据和相关手艺在经济社会生涯中的推广应用，，形成了笼罩经济、社会运行各个方面的大数据生态。。这一生态正在影响和重塑公共政策制订和实验的整个历程，，其中包括了中央银行（简称“央行”）通过钱币政策工具来控制利率和钱币供应，，以实现充分就业和价钱稳固等钱币政策的最终目的的历程。。

我们知道，，在钱币政策操作的事前、事中和事后等差别阶段，，央行的日常事情包括：网络大宗的数据，，举行按期的数据剖析、宏观经济预测和经济周期剖析等；；；按期宣布钱币政策报告，，并与公众举行相同；；；以及基于大宗金融数据举行微观金融羁系和宏观审慎羁系等。。因此，，基于大数据的时代配景，，从央行的视角来看，，我们想要通过梳理文献研究如下问题：大数据和相关手艺的泛起对央行的数据网络和剖析，，尤其是宏观金融领域的相关研究和剖析，，以及给宏观金融的哪些详细领域带来了新的转变？？新的颗；；；奈⒐劢鹑谑荩，陪同着新的剖析工具，，爆发了哪些新的有趣的预测和剖析效果？？是否在钱币政策相同、宏观经济预测以及宏观审慎羁系等领域爆发了新的应用？？与古板的数据和剖析要领相比，，大数据剖析有哪些优势，，是否也带来了新的问题、风险和挑战？？

本文基于中央银行的视角，，主要剖析大数据和相关手艺的泛起对钱币政策相同、宏观经济预测和宏观审慎羁系的影响，，对这些领域的前沿国际和海内文献举行综述。。本文的主要述评孝顺如下：

一是述评文献的研究视角和领域差别，，即主要基于中央银行的视角，，周全梳理大数据剖析的前沿国际和海内文献在宏观金融领域的研究；；；二是涵盖的数据类型更多样，，不但涵盖文本数据，，还包括运用电子支付、移动电话、传感器、卫星图像、在线价钱和在线搜索等新型数据所举行的宏观金融领域的大数据剖析；；；三是涉及的大数据剖析要领更多样，，除了文本大数据剖析的要领外，，还包括宏观经济实时预测和宏观审慎羁系涉及的新型大数据剖析要领；；；四是为大数据剖析在中国宏观金融领域的应用推广和政策探讨提出了响应的建议。。

本文主体部分依次对国际文献中大数据和相关手艺在钱币政策相同、宏观经济预测和宏观审慎羁系等方面的研究举行述评。。

钱币政策相同是指央行为了向公众转达央行事情情形、坚持政策果真透明和相识公众预期，，通过宣布按期政策报告、果真演讲、揭晓声明和访谈等方式来向市场和公众转达钱币政策信息。。现在不少学者和央行经济学家已将文天职析手艺用于钱币政策相同领域，，其中可以从两个方面举行应用：一是对中央银行的报告、采访和演讲举行文本大数据剖析，，量化央行钱币政策相同对金融市场和政策制订者的影响，，以及从央行报告中推断央行立。；；；二是剖析新闻媒体和公众对钱币政策的谈论，，并剖析舆论情绪对金融市场和经济的影响。。

在宏观经济预测领域，，传一切计要领为了包管数据的准确性，，往往依赖按期的抽样视察或周全普查的要领来丈量种种经济指标，，具有较大的时滞性。。相较于古板要领，，大数据手艺可以越发高频、实时和快速地网络数据并举行剖析，，甚至能做到“实时预测”（Nowcasting）。。站在央行的角度，，基于大数据手艺驱动的实时预测和剖析，，一方面可以更实时地网络数据，，涵盖更多的样本数目，，从而成为古板宏观经济数据的较好增补;另一方面也可以给央行提供新的宏观经济预测视角，，从而更好地举行经济周期剖析。。大数据剖析在宏观经济预测方面的应用，，包括对GDP、失业率和价钱水平的实时预测，，以及外汇市场预测的相关内容。。

在宏观审慎羁系领域，，鉴于金融市场对宏观经济的重大影响和2008年金融；；；钠嗲薪萄担，各国普遍强化了央行在宏观审慎羁系方面的职责，，包括提出新的宏观审慎羁系框架，，或者从立法的角度明确央行这一新增的职责。。与此同时，，随着大数据手艺的生长，，数据存储本钱降低、盘算机处理能力提高和算法前进，，我们使用机械学习手艺网络和识别金融数据的能力也爆发了转变。。这种转变一方面带来了更快、更好、更自制的金融产品和服务，，另一方面也可能扰乱金融名堂，，增添金融不稳固性，，给金融羁系带来新的挑战。。部分文献已将大数据手艺应用于宏观审慎羁系方面的剖析，，其中可以进一步细分为宏观审慎羁系、金融；；；ぞ凸善笔谐≡げ庹馊鱿晗阜矫。。

总体而言，，近年来大数据剖析在宏观金融领域的应用生长迅速，，外洋文献中的相关研究一直涌现。。相比之下，，海内近年来对宏观经济大数据的关注也在一直升温，，不少学者也举行了相关研究，，但同国际研究相比，，尚有提升空间。。

比照海内外文献，，我们可以发明，，海内文献主要集中在股票市场剖析，，而用于钱币政策相同、宏观审慎羁系、金融；；；げ獾确矫娴难芯拷仙。。而这些也正是大数据剖析手艺能够充分验展作用的领域。。

从中国人民银行牵头的金融统计大数据方面的软硬件建设历程来看，，宏观金融领域的颗；；；⒐凼莸耐绾驼希，以及相关数据库的建设希望很快。。可是，，从海内研究和实践的现状来看，，尚有不少可以提升的空间。。

为此，，我们提出如下三方面的建议：第一，，强化宏观金融领域的舆情剖析，，关注和指导公众预期。。在目今社交媒体当道，， 资讯迅猛撒播的大数据时代，，央行也要与时俱进，，思量使用最新的大数据剖析手艺和要领，，对涉及钱币政策和金融市场相关的舆论和公众情绪举行实时的“捕获”和处理。。另外，，实时“捕获”和处理宏观金融领域主要的舆情，，着实也是在关注和指导公众预期，，是钱币政策相同和传导中的主要环节，，也属于前瞻性指引（Forward Guidance）的领域。。中国可以借鉴蓬勃经济体央行通过种种社交媒体宣布和撒播钱币政策资讯的做法，，进而通过大数据来举行钱币政策相同事前、事中和事后的相关剖析。。例如，，中国人民银行在2013年开设微博账号，，2019年开设微信公众号，，通过社交媒体举行钱币政策相同已经有了一定的履历，，也为相关的大数据剖析提供了基。。，但现在相关研究险些是空缺。。这方面值得持续关注，，以后可以通过文本数据剖析或者最新的大数据剖析要领来开展相关研究。。

第二，，对宏观经济主要指标举行实时预测，，与传一切计形成优异互补。。使用大数据手艺举行实时预测（Nowcasting），，在蓬勃经济体央行的相关研究中已经大宗使用。。阻止2023年6月的数据，，中国互联网络信息中心（CNNIC） 宣布的报告显示，，中国互联网网民规模已达10.79亿人，，互联网普及率达76.4％。。再加上中国现在领先全球的移动支付工业，，位居天下前线的数字经济，，这些都给大数据剖析用于宏观经济指标的实时预测提供了坚实的基础。。尤其是与电子支付、移动支付、互联网和社交媒体相关的数据，，都是中国大数据的优势所在。。现在虽然已有一些海内研究，，但尚有更多的研究值得进一步推进。。

第三，，依托数字人民币未来的刊行，，进一步完善金融统计大数据。。近年来中国麋集试点和推广中的CBDC，，即数字人民币，，详细运营接纳双层架构，，即中国人民银行作为央行向处在第二层的商业银行和其他指定运营机构刊行数字人民币，，而中国人民银行作为第一层，，则能网络到来自所有指定运营机构网络的个人信息和生意纪录，，最终能够形成数字人民币的大数据中心。。

总之，，在不远的未来，，数字人民币的周全刊行以及所依托的双层运营架构，，将给中国建设中的金融统计大数据提供更全的数据，，也将更便当数字人民币使用的大数据剖析以及任何使用数字人民币的相关金融生意的剖析。。

原文引用：肖筱林, 王汉生. 大数据剖析在宏观金融领域的文献综述——基于中央银行的视角[J]. 经济治理学刊, 2023, 2(3): 89-110.

肖筱林博士现为安博电竞应用经济系助理教授，，“日出东方-安博电竞青年人才”研究学者，，主要研究领域为钱币经济学和宏观金融。。加入安博电竞之前，，她先后在美国威斯康星大学麦迪逊分校和新西兰奥克兰理工大学事情，，她的研究效果已揭晓于Journal of Monetary Economics, International Economic Review, Review of Economic Dynamics等外洋顶级和权威学术期刊。。肖博士现在的研究聚焦于数字钱币、金融科技和钱币政策等方面，，现在主持国家自然科学基金面上项目，，“我国央行数字钱币刊行对批发金融端和零售金融端的影响研究”。。

王汉生，，安博电竞商务统计与经济计量系教授，，系主任。。数据科学微信公众号“狗熊会”首创人。。在理论研究方面，，主要关注变量选择、数据降维、高维数据剖析，，以及重大网络数据剖析。。海内外种种专业杂志上揭晓文章100+篇，，合著有英文专著1本，，合著中文课本3本。。国家优异青年基金获得者（2016），，Elsevier中国高被引用学者（数学类：2014-2018）。。致力于商务统计学的理论研究与工业实践。。业界相助涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动装备RTB广告竞价、搜索引擎营销、电子商务、重装制造业等多个主要行业。。