阮健弘：金融业综合统计中运用大数据 可更好满足货币政策和金融稳定政策需要

　　上证报中国证券网讯（记者 李丹丹）中国人民银行调查统计司司长阮健弘日前在《中国金融》撰文介绍了采用大数据方法开展金融统计工作的初步尝试。文章称，在金融业综合统计工作中运用大数据手段，能大幅提高金融业综合统计的效率、准确率和针对性，能更好地满足货币政策和金融稳定政策的需要。

　　文章介绍，以需求为导向，目前我国在金融统计工作中，运用大数据方法进行了以下探索。

　　一是建立逐笔统计，采集符合大数据量级的数据，满足结构化和复杂性的数据需求，更好支持信贷收支、杠杆率和资管等统计。当前，具有大数据特征的金融统计包括标准化存贷款抽样统计和金融机构资产管理产品统计等。

　　为监测市场利率，人民银行开展标准化存贷款抽样统计，逐笔采集样本单位每笔存贷款的产品类型、客户类型、期限、额度、利率和资产质量等信息，统计对象包括全国500余家法人金融机构的5000余家顶层支行，每月采集近1亿笔存贷款的明细数据；2018年，“一行两会一局”共同建立了金融机构资管产品逐笔统计制度，实现对约80万亿元金融机构资管产品的全覆盖。根据制度，将对每只产品进行从来源到运用、从发行到终止的全生命周期统计，实现对复杂资管产品的全方位统计。

　　二是探索打通内外部数据库，实现数据关联，更好支持金融控股公司和系统重要性金融机构等统计。将不同来源的数据进行关联能更好地进行关联性监测。数据关联分为内部关联和外部关联。内部关联是对内部已有的数据进行梳理，建立关联关系；外部关联是运用外部成熟的数据库，打通内外部各种数据库。数据关联建立后就可以监测股权链、担保链、资金链等较为复杂的关联关系，实现对金融机构、金融市场、金融交易对手、金融活动的刻画，分解金融体系复杂性，反映金融机构关联性，体现金融市场传染性。

　　文章称，下一步将从以下方面继续推进金融统计工作。一是做好国家金融基础数据库的顶层设计工作。二是做好金融统计规划实施和数据中心业务建设工作。三是做好基础设施建设工作。四是做好数据分析工作。五是加快金融数据治理工作。