写论文没有思路的时候，经常查阅一些论文范文，小编为此精心准备了《金融统计学论文(精选5篇)》，供大家阅读，更多内容可以运用本站顶部的搜索功能。摘要金融危机的爆发，都是对一国金融机构以及金融监管规则和体系的考验。随着世界经济全球化、金融机构跨国混业经营和本国金融市场对外开放的深化，金融机构通过多样化收益的手段提高产品的竞争能力，以多样化收益为目的的交叉组合产品，在全球范围内将导致风险集聚，增加系统风险，并提高风险监管的成本。促使监管部门担心风险将向银行业迁徙。
统计学在金融及证券领域的应用
【摘要】随着我国市场经济的不断发展与成熟，我国的金融市场和证券市场也逐渐繁荣起来，尤其是统计学及其相关理论的不断突破为金融市场和证券市场的发展提供了重要的助力。统计学以定量研究的精准特点逐渐成为金融市场和证券市场发展的一种趋势，本文主要研究了统计学在当今国内金融和证券市场的应用及将来的发展，现在的问题并提出针对的政策。
【关键词】统计学;金融和证券市场;应用
1统计学在我国金融和证券市场的相关应用
1.1在金融政策和证券市场的应用
在金融政策方面，统计学的应用主要集中在了在利用VAR模型、协整检验(Cointegration test)、ECM模型、非平稳时间计量经济模型等计量经济学的研究方法对我国近年来的货币政策进行研究，并预测发展趋势;我国货币的供给对我国产出与市场价格波动的联动性影响;量化宽松的货币政策与财政政策对我国和世界经济增长的刺激性分析;人民币汇率的波动对我国物价的影响以及我国储蓄收支变化对我国货币流通的影响等。此外，在金融决策的领域，统计学也可以发挥十分重要的作用：利用统计学我们可以将进行金融决策所需要的数据，并且对数据进行分析时，可以利用统计学中的抽样统计、数据波动的分析与协整、时间序列分析等方法帮助决策。时间序列分析中对一系列的历史数据的收集和对比分析，可以挖掘一些不易发现的历史规律，以此可以对未来类似金融态势时借鉴历史经验进行决策，而数据波动的分析与协整方法则是在计算机软件上利用统计学的知识，对股市的涨跌情况进行专业的分析。
而在证券领域的统计学应用主要是1998年我国股市开始逐渐成熟后兴起的，集中在利用统计学分析我国股市的波动性和稳定性研究，通过沪市和深市指点的绝对变化在指数波动的幅度基础上，利用标准差或者极值法、VAR模型或者混沌方法来显示我国当前证券市场的波动性;另一方面则是利用GJR/广义矩阵、交叉自相关模型等方法对我国证券市场的运行现状及股市的成熟度进行大致的测算。
1.2数据挖掘技术的应用
数据挖掘(Data-mining)是基于统计学及其它相关的学科来对决策进行支持的一种统计知识，即将大型数据库中的隐藏的具有利用颊脂垫额信息进行提取以便帮助决策者发现关键信息、进行决策的技术。数据挖掘技术在证券领域的应用及其广泛，主要集中在以下两方面：首先是客户关系管理。证券客户关系管理系统可以不断对证券交易市场的交易数据进行汇总和总结，并且生成股票交易的相关行为数据，在这个系统中保存的客户历史数据，在系统详细分类的基础上可以分析每个客户的实际贡献和潜在贡献，并且吸引更多具有相关需求的潜在客户。其次，对庞大数据的分析。金融市场和证券市场的数据及其庞大和复杂，如何最大程度的剔除那些无关的和相互矛盾的数据，可以提高决策的效率和准确性。尤其是投资者更应采取科学的分析方法，在数据库的基础上利用数据挖掘技术进行分析，避免主观臆断。
1.3统计学在金融和证券市场风险管理中的应用
运用统计学从市场发展的规律中发现对自己有用的数据从而规避市场的风险是统计学的重要应用。马尔科夫预测法的应用能够有效地预测经济发展中金融市场的贷款回收率以及商品市场的占有率吗，从而实现我国金融市场的健康、有序、安全运行。马柯威茨组合则是利用统计学的知识对金融和证券市场的投资损失的概率进行有序排列，分析预期收益与可能收益的偏离程度，从而帮助投资者实现有效分散投资风险，提高风险管理的效率。
2当前我国金融和证券统计学应用存在的问题和解决对策
虽然近年来统计学在我国金融和证券领域取得了长足的进步和发展，但是由于发展时间比较短，体系不健全等原因还存在金融人才缺乏。人才培养模式不合理，我国目前主要实施传统的单向博士导师招考制的培养模式，这种作坊式的培养模式不利于在竞争激烈的市场经济中培养他们的竞争意识;知识结构不合理，即在金融理论知识与数理金融知识的掌握上没有给予足够的重视，经常出现只精通一方面知识的人才，知识结构严重畸形;最后就是高校的教材與我国实际脱节，高校培养缺乏对我国金融市场和证券市场的实践调查，导致教材多不具备实践性。
针对上述问题，本文认为应当在以下四方面大力改善统计学在金融和证券领域应用存在的问题：第一，不断加大金融师资力量的培训力度。当务之急就是培养一批具备实力的高素质专业人才，增强教师对我国宏观经济理论与微观数理金融水平的理解，为我国大规模相关人才的培养奠定坚实的师资基础。第二，不断强化我国的法律和金融学研究，健全和完善金融学科的建设，最后实现金融学科的创新和统一。第三，不断加强教材建设，编制适合我国实情的教材。我国金融和证券教材的编制应当根据我国金融和证券市场的实际情况来编写，避免闭门造车的情况，将理论知识和实践相结合，增强学生的实际操作能力。
总之，统计学在整个世界范围内金融和证券领域的应用已经成为普及，在我国当然也不例外。统计学方法作为众多的定量分析方法之一，是我们加深对我国金融和证券市场认知的重要工具，不断加强统计学的学习对于研究我国金融和证券的相关问题具有重要的意义。
参考文献
[1]刘明宇.谈统计学在金融领域的应用[J].统计与咨询，2012年第1期.
[2]陆珩瑱.数据挖掘技术在证券业中的应用[J].价值工程，2006年第2期.
[3]李炳林.统计方法在金融研究中的作用[J].经济论坛，2007年第2期.
作者：李军
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
本文索引：张超.<变量 2>[J].中国商论，2021(13)：-081.
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點。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指數据挖掘。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。
參考文献
北京师范大学数学科学学院(统计与金融数学系)承办“3+X统计学及其应用Workshop 2011”[J].应用概率统计，2011，27(06)：671.
刘红英.刍议统计学在金融领域的应用[J].财讯，2019(08).
徐国祥.统计在金融领域的应用研究——《金融统计学》教材编写初探[J].统计与决策，2012(02)：34-37.
蒯昊琦.浅谈统计学在金融领域的应用[J].科技经济导刊，2018， 26(35)：174.
杜智敏.浅谈统计学在金融及证券领域的应用[J].营销界，2019 (28)：182+184.
Analysis on the Application of Statistics in Financial Field
School of Statistics， Renmin University of China ZHANG Chao
作者：张超
摘 要 金融危机的爆发，都是对一国金融机构以及金融监管规则和体系的考验。随着世界经济全球化、金融机构跨国混业经营和本国金融市场对外开放的深化，金融机构通过多样化收益的手段提高产品的竞争能力，以多样化收益为目的的交叉组合产品，在全球范围内将导致风险集聚，增加系统风险，并提高风险监管的成本。促使监管部门担心风险将向银行业迁徙。本文涉及金融学，金融统计学，金融监管和规制等领域，主要运用文献分析法，比较分析法进行研究。
关键词 金融危机 金融统计 金融监管
2008年，由于美国爆发大规模“次贷危机”所引发的金融危机的影响范围通过贸易渠道和国际资本流动迅速扩大到全球。在部分国家，危机甚至由虚拟的金融领域开始扩散到实体经济，导致实体经济发展减速，停滞甚至倒退。针对金融危机的“传染性”，国际货币基金组织期望通过在全球范围内推动“金融部门评估规划”计划，提高全球金融体系的抗风险能力，降低金融危机发生的可能性。
近年来，我国步入经济转型后的高速发展期，金融安全对经济稳定持续发展至关重要。在世界经济全球化和我国实施对外开放政策的条件下，如何维护国家的金融安全，提高我国金融机构服务质量，加强我国资本资源配置已经提升成为我国的战略决策高度。
一、商业银行的经营模式和稳健统计
商业银行的经营收益与风险息息相关，就机会成本来说，银行的获益手段是赚取闲置资本的机会成本差额。而在获取最大差额的同时也存在着损失风险，也就是说商业银行是以“经营机会成本风险”为其盈利的基本手段。商业银行为了保证稳健经营同时获取最大利润，需要合理控制银行面临的各类风险。为此，银行对其经营数据进行分析降低银行风险发生的几率。随着银行业和统计学术研究发展，两者的融合逐渐形成金融统计这一学科。银行进行金融数据统计研究也成为商业银行的常规工作之一。纵观国际金融历史的变迁和金融产业的发展过程，商业银行的管理经历了以下过程。
(一)资产管理模式阶段
在20世纪60年代前，可以归结为资产管理模式。商业银行的负债基本取决于客户的存款意愿，加上金融市场发达程度有限，只能相对被动的接受负债。而银行利润的主要来源——资产业务，其主动权却掌握在银行手中。所以，这段时期商业银行经营管理的重点放在资产业务。
(二)负债管理模式阶段
进入20世纪60年代以后，世界各国经济发展进入高速增长的繁荣期，社会急需通过银行渠道获得更多的资金。面临资金相对不足的极大压力，商业银行开始开拓新的资金来源。商业银行由被动负债向主动负债方式转变，负债规模的扩大加剧商业银行的经营风险，银行管理重点转向负债，形成负债风险管理模式。
(三)资产负债管理模式阶段
20世纪70年代，随着布雷顿森林体系瓦解，开始实施浮动汇率，汇率变动幅度加大。受1973年石油危机影响，导致西方国家通货膨胀，利率波动也变得剧烈。单靠资产管理或单靠负债管理都难以保证商业银行安全性、流动性和盈利性的均衡。银行经营管理的观念逐渐改变，由负债管理转向资产负债综合管理。
(四)资本金管理模式阶段
20世纪80年代之后，随着银行业竞争加剧，存贷利差变窄，金融衍生工具广泛使用，国际资本交换频繁，使银行面临风险复杂多样化。资产负债的形式繁多，银行的金融稳健统计指标变得复杂多变，增加了统计分析的功能工作负担，对风险的控制收效提高有限。在这种情况下，商业银行的管理模式经历“资产管理”、“负债管理”以及“资产负债管理”后，已经全面向“资本金管理”迈进。
银行的金融稳健统计是银行进行内部风险控制的有效手段，也是银行抵御外部风险的的信息来源，可以说是金融监管的实现手段。
二、《巴塞尔协议》产生和发展
(一)《巴塞尔协议》产生及近期发展
为使国际活跃银行有一个公平竞争的环境，十国集团于1975年在国际结算银行瑞士总部建立巴塞尔委员会，专门研究对国际活跃银行的监管问题。其主要任务是为成员国中的跨国银行制定一个可以衡量资本充足性并且建立最低资本充足要求共同统计标准，建立国际通用的金融稳健统计框架。
1.1988年《巴塞尔资本协议》
1988年发布的《巴塞尔资本协议》首先提出资本充足比率指标，用于衡量银行的资本充足性，并详细说明资本的定义以及指标的计算方法。
《巴塞尔协议》结合当时国际银行的经营资本金需求标准，确定资本对风险加权资产的目标标准比率为8%(即资本充足比率)，其中核心资本至少应达到4%。为商业银行提供银行负荷经营提供了稳健的资本金参照标准。
2.2004年《巴塞尔新资本协议》
进入20世纪90年代中后期，亚洲金融危机，巴林银行倒闭等一系列商业银行危机都在昭示，损失不是由单一风险造成，而是由信用风险，市场风险，操作风险等交织而成。于是，巴塞尔委员会在2004年公布《巴塞尔新资本协议》，由单一的资本充足约束，转向商业银行最低资本要求，监管部门检查和市场纪律约束三方面的共同约束，形成现代金融监管中的“三大支柱”。
(二)金融危机过程及《巴塞尔新资本协议》修改
1.金融危机始末和原因分析
本世纪初的“华尔街海啸”，是从2007年开始浮现的新一轮金融危机。自美国2006年“次级房屋信贷危机”发生后，国内投资者开始对基于美国房地产的证券化资产升值潜力失去信心，进而引发美国的流动性危机。而美国不动产证券化资产通过美国大型跨国金融集团以各种各样的金融衍生工具形式对外销售，金融危机通过国际资本流通传递到购买证券化资产的国家。美国的金融衍生品工具的创新使得金融交易的每一个交易环节上的杠杆比率比上一次更高，需要的保证金越少，进而风险被急剧的放大。在各国对金融安全维护过程中，由于有高杠杆效应的驱动，累积了巨大的风险，负债与资本金比例严重失调。即使多国中央银行多次大规模的调整利率和不断地向金融市场注入巨额资本，也没能阻止这场全球金融危机的蔓延。“次贷危机”在衍生产品的推波助澜下发展成为惨烈全球金融海啸。
2.2008年《巴塞尔新协议》补充文件
2008年美国次贷危机爆发初期，巴塞尔委员会着重致力于改善金融机构的流动性。监管焦点集中在对金融机构实施救助计划，尽快恢复金融体系的流动性，以及金融机构去杠杆化和有毒资产的清理等方面。巴塞尔委员会为此出台了三个有关的稳健统计文件——《公允价值度量的报告》，《健全流动性监管原则的咨询文件》和《额外风险资本要求的咨询文件》，提出了相应的银行稳健统计要求。
3.2009年《巴塞尔新协议》框架修改文件
2009年9月巴塞尔委员会发布的征求意见稿中的政策建议包括以下几个关键要素：第一，提高银行资本基础的质量、一致性和透明度。第二，扩大资本框架的风险覆盖面。委员会提出加强交易对手信用风险的资本监管，交易对手信用风险主要源于衍生品交易、回购和证券融资活动。第三，引入杠杆率作为《新资本协议》风险资本框架的补充措施，将基于适当的评估和校准，将杠杆率纳入第一支柱。杠杆率监管将有助于控制银行体系杠杆率的过度累积，并为防止风险资本套利和模型风险提供了额外的保护。第四，采取一系列措施推动银行在经济上行期建立超额资本用于经济下行期吸收损失。反周期资本框架将使得银行体系更加稳定，降低而不是扩大经济和金融冲击。第五，建立适用于国际活跃银行的全球流动性最低标准，包括覆盖30天的流动性覆盖率，以及一个长期结构化流动性比例。该框架还包括一套监测指标以帮助监管当局识别和分别单个银行和银行体系的流动性风险趋势。
三、《巴塞尔协议》与我国金融稳健统计改革
(一)我国金融发展趋势
随着我国金融改革的深入，自06年12月起我国金融业全面对外开放，商业银行作为金融体系的中流砥柱，必须意识到健全的金融监督管理体系可以使我国在可持续发展中取得重要的战略地位，而具备可靠有效的银行金融统计方式方法及健全的金融数据库，能够大幅的提高我国的银行管理能力和水平。建立与国际接轨且适应我国发展的金融稳健统计体系也将帮助我国银行业获得核心竞争力。
(二)从《巴塞尔协议》看我国银行金融统计改革
由于巴塞尔《新资本协议》不是国际法或国际公约，各国或经济组织对此的态度有所差异。2006年我国金融业已经全面对外开放，外资银行的批量进入，已经对我国金融系统稳定造成一定冲击。然而，我国在金融危机中没有遭受到与美欧类似的重创，是由于我国金融创新少与金融市场发育程度偏低、以及人民币不具有国际货币功能而涉足国际金融市场不深，才逃过一劫。
考察我国银行金融统计体系的现状，在监管方面，现行的“一行三会”制度面临着巨大的挑战。首先是金融监管法治环境薄弱，金融监管立法仍然滞后，一些重要领域仍然处于法律真空状态。再次是金融监管机构之间缺乏协调，“三会”的监管信息系统处于分割状态，不能实现监管信息共享，从而降低了整个金融监管的效率。在银行方面，金融统计数据库主要应用于本行的内部风险管理，统计指标设置基于会计财务分析，其金融统计内容和方式存在缺陷，统计信息不透明，银行间的信息系统尚处于一种分割、低效、失真的状态，报送数据存在人为调整，虚报、瞒报现象屡有发生。
在后危机时代，我国面临经济转型的重大任务，作为主要融资渠道的银行业的改革也是势在必行。我国还是发展中国家，在金融产业改革方面可以吸取经济强国经验，以此次金融危机为鉴，稳步有序的进行金融改革。
参照《巴塞尔协议》的国际银行资本框架，我国银行业的稳健统计工作可以从以下方面改进：
一是积极推行《巴塞尔新资本协议》的资本框架，引入杠杆率补充风险资本，提高我国银行资本充足率要求。我国银行需要注重从内部补充资本，强化内部约束，提高资产质量，加大处置不良资产力度，提足贷款损失准备;但是也不排除积极利用外部渠道补充资本。
二是逐步提高我国银行风险管理能力。完善我国银行风险管理制度建设，从健全资本充足率和强化信息透明度入手。使用全球性流动性标准，提高反周期超额资本比率缓解亲周期性。加强会计准则，建立公正的资产评级体系，增强信用评级机构的公信力。加强国际合作，积极进行国际协调，增强金融机构抵御风险的能力。
三是必须加强对我国银行信息的有效披露。完善银行业金融统计数据制度建设，提高数据的质量、一致性和透明度，实施及时有效的信息披露。最大限度地将具有投资性的金融商品、投资服务纳入统计范围，避免产生信息披露的真空地带。使市场参与者能够在充分了解银行状况的基础上作出理性判断;同时，使银行在市场压力下不断提高其经营水平和绩效。
参考文献:
[1]王兆星.中国金融体系安全稳定发展的若干问题.中国金融.2009(23).
[2]马勇,杨栋,陈雨露.信贷扩张、监管错配与金融危机:跨国实证.经济研究.2009(12).
[3]马妍.开放条件下的中国金融监管体制分析.金融经济.2009(11).
[4]Basel Committee on Banking Supervision. International framework for liquidity risk measurement,standards and monitoring. December 2009.
作者：杜岩峰
摘 要：本文首次在制度层面研究构建了一个专门衡量和描述科技金融发展状况的统计指标体系，即科技金融统计体系，并对其中科技融资总量指标的科学性、合理性进行了检验。文中从对科技金融统计的界定着手，从整个金融体系对科技(主要是科技活动单位)的资金支持角度，搭建了一个宽口径、多维度的衡量体系，通过总量规模和结构信息的并行测度，更为全面、客观、真实地反映了科技金融发展状况。
关键词：科技金融;科技创新;融资总量;统计指标体系
推动科技金融发展是我国实施科技创新驱动战略、加快经济转型升级的一项关键举措。江苏作为科技与金融结合的试点省份，近年来科技金融实践工作取得了较快发展，但针对科技金融发展状况的衡量体系和统计制度却相对滞后。为此，在结合江苏科技金融发展特点与现有统计条件的基础上，本文首次在制度层面研究构建了一个专门测度和描述科技金融发展状况的统计指标体系，即科技金融统计体系。借助这样一个统计指标体系，可以及时了解和掌握科技金融发展程度与结构以及发展规律和方向，同时也便于查找问题或不足，为准确制定和实施促进科技金融结合政策提供参考依据。
一、科技金融统计的界定及其构建意义
(一)科技金融统计的含义
1. 科技金融的含义。国外学者较多地从金融对科技的贡献角度，分析论述了科技金融的含义。如熊彼特(Schumpeter，1912) 在《经济发展理论》中首次阐述了货币、信贷和利息等金融变量对经济创新与经济发展的重要影响，认为经济发展的实质在于创新的实现，而创新的实质则是生产要素的重新组合，银行信用的重要作用是为生产要素的重新组合提供必需的购买力。同时，他强调“在理论上，只有企业家才需要信贷;只有支持产业发展的信贷才起到根本性的重要作用”。麦金农和肖(McKinnon和Shaw，1973)也分别在他们创建的金融发展理论中提出，金融体系通过资本积累和技术创新两个渠道推动经济发展。金融促进技术创新的渠道，是通过审查、提供资金给那些最有可能成功开发新产品并投入生产的企业。其主要作用机理之一是动员储蓄，为技术创新提供融资。金和莱文(King和Levine，1993)进一步提出，金融和技术创新的结合是促进经济增长的主要原因，并揭示了金融体系为技术创新活动提供的四种服务，即评估企业家、筹集资金、分散风险以及评估技术创新活动的预期收益。
伴随着科技体制改革和金融发展深化，国内学者也开始关注科技金融，并对科技金融的内涵进行了解读。归纳起来，主要有两种不同的理解和认识：一种是强调科技与金融的互动，即科学技术发展存在对金融的需求。同样，金融业的发展特别是金融现代化也对科学技术发展提出了更高要求;另一种是强调科技对金融的需求，即科技开发、成果转化与产业化过程对金融工具、金融政策和金融服务的需求。如赵昌文等(2009)认为，“科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，是由向科学和技术创新活动提供金融资源的政府、企业、市场、社会中介机构等各种主体及其在科技创新融资过程中的行为活动共同组成的一个体系”。
可以看出，不同学者对科技金融的认识存有差异，但都肯定了金融对科技的支持和促进作用，特别是强调了金融对科技的促进渠道主要是体现在资金支持上，即“金融机构通过审查、提供资金给那些最有可能成功开发新产品并投入生产的企业，以辅助其完成创新活动并形成新的生产力”这一基本功能上。虽然金融对科技的支持和促进不仅体现在资金支持这一简单的问题上，但是其他功能大都围绕着这一问题而展开。综合上述理解，本文将科技金融解读为“金融对科技的资金支持活动”，属于狭义金融活动范畴。
2. 科技金融统计的含义。理论上，可选择从产业、行业以及单个活动主体三个层次对“金融对科技的资金支持活动”状况予以测度，但由于科技活动并非集中于一、两个产业或行业，而是分散在相互关联的不同产业或行业中，难以完全区分和独立测度，并考虑到科技型企业、科研机构、高等院校等科技活动单位在科技活动以及科技活动融资中的主体地位，且相对容易区分和衡量，故本文未从产业和行业角度考察，而是直接从科技活动单位入手，通过对其融资状况的测度，来反映金融对科技的资金支持情况。因此，在文中，科技金融统计体系具体是指运用统计方法对“金融对各类科技活动单位资金支持的总体数量特征和数量关系”进行测度和反映的一套指标体系。通过这一统计指标体系，可以及时准确地描述和反映金融对科技资金支持的总量及其变动规律、方向，同时，也可以客观全面地描述和反映金融对科技资金支持的结构，即不同金融机构对科技活动单位的资金支持情况，以及金融机构对不同科技活动单位的资金支持状况，等等。
(二)科技金融统计发展现状
1. 主要发达国家科技金融统计情况。美国、日本、德国等主要发达国家科技发展迅速，其中金融在推动科技创新和发展方面起到了重要作用。关于金融对科技的资金支持，上述发达国家尚未构建一个专门性的统计指标体系予以测度，不过都基于自身的科技金融实践模式及其特点，形成了各有侧重的类统计体系。
以美国为例，作为典型的金融市场主导的国家，其金融对科技的资金支持主要通过风险投资市场和资本市场实现。除此之外，近40年又出现了一个新的风险贷款市场，成为科技型企业融资的另一个重要渠道。目前，对上述三个市场发展情况，主要由相关的行业协会分别进行统计或估算。如美国风险投资协会(NVCA)定期对风险投资市场的融资及其发展情况进行监测，其采取逐笔统计的方式，按季统计科技型企业从风险投资中获得的融资额及其结构数据，包括跟进投资、新投资等统计数据。
日本是典型的金融中介主导国家，其金融对科技的资金支持主要由银行信贷实现，此外，风险投资市场和资本市场也起到了一定的补充作用。目前，对银行信贷的统计由日本央行进行，其定期公布《经济金融统计月报》，但仅涉及中小企业贷款，没有专门对科技型企业贷款进行统计。日本风险投资中心(VEC)每年对国内的风险投资规模及其构成进行统计。日本中小科技型企业上市融资主要通过成立于1991年的证券商自动报价系统(JASDAQ)进行，该市场由日本证券业协会管理，其按月对市场交易情况进行统计。
德国也是间接融资占比较高的国家，其金融对科技型中小企业的资金支持更多通过银行信贷完成。此外，风险投资市场也发挥重要的补充作用。目前，对银行信贷的统计由德国中央银行进行，其按月对货币金融机构的资产负债、信贷投放等进行统计，并按季度对分部门借款人的借贷情况进行统计，但没有专门对科技型企业贷款分类统计。德国风险投资中心(BVK)按季度对国内的风险投资规模及其构成进行统计。
2. 国内科技金融统计的基本情况。近年来，我国科技金融取得了长足的发展，形成了银行信贷占据主导，风险投资、证券投资等充当重要补充的多元化科技金融支持体系。但与科技金融实践相比，用于衡量和反映金融对科技资金支持的统计体系和统计制度构建却相对滞后。目前除了个别地方对科技贷款、科技保险存在专门性统计外，对其他融资工具的统计基本是空白。而且，即使是这两种统计，也存在缺陷和不足。比如科技贷款统计，目前仅在大型银行机构内部以及一些地区进行，尚未上升到统一的制度层面。由于基于不同的目的和条件，不同部门产生的科技贷款数据在统计口径、范围上有所差异——有些按用途统计、有些按项目统计、有些按贷款主体性质统计，加之统计频度、处理方式上也有不同，使得既有统计数据不易于汇总、对比和分析。至于金融体系对科技的其他资金支持方式，如股票、债券、风险投资等，目前还没有针对性的统计指标予以描述和反映，相应的统计数据或信息仍较多地散落在各个金融领域的相关统计中。
本文拟从金融体系对科技资金支持的角度，研究构建一个统一、全面的专门用于衡量和描述科技金融发展状况的统计指标体系。虽然国内学者对如何衡量科技与金融结合状况也进行了相关探索，但现有研究多采用构建指数体系或计量模型的方法进行，无法准确获取反映科技金融发展程度与结构的具体数据信息，同时，在指数构建过程中，由于指标选择、统计口径以及汇总方法的随意性较大，容易受主观因素影响，所得结果也通常与实际结果存在偏差，不利于准确分析和判断科技金融发展状况。相比而言，从统计角度测度，则能够更为准确、客观地对科技金融发展实际进行描述，便于真实、全面地了解科技金融发展变化情况及其规律。
构建这样一个统计指标体系，不仅是统计制度上的创新，同时也是政策实践的需求。
一是推动科技金融进一步发展，对构建专门的统计衡量体系提出了迫切要求。金融支持科技创新和发展，不仅需要更多的金融资源投入，同时也需要金融资源更加合理高效的配置和使用。这一切实现的基本前提则是对科技融资状况及其发展规律的及时、准确的掌握。因此，当前需要在制度层面构建一种可操作的、具有统计意义的、相对稳定的要件约定或标准化体系，监测和分析科技金融发展的程度和结构，并为制定和实施促进科技金融结合政策等提供参考依据。
二是科技金融呈多元化发展，对构建一个全面的科技金融统计体系提出了要求。近年来，向科技领域提供资金支持的金融机构范围已经发生了重要变化，即从传统的银行机构扩展至一些非银行金融机构——基金、证券公司、保险公司等，这些非银行金融机构也开始越来越多地承担起重要的资金融通功能。同时，科技活动单位的融资需求、融资渠道也呈现多样化。在统计数据上，表现为贷款在全社会融资中的比例明显下降，非信贷融资占比不断提高。这种情况表明，面对当下快速变化的金融和产业环境，以往以银行贷款状况为主的金融统计制度，已远不能真实全面地反映金融体系对科技领域的实际资金融通状况。因此，需要构建一个全面反映不同金融机构对科技领域资金融通活动的监测框架，以满足现实发展的需要。
三是科技活动单位多元化发展，也对构建一个全面的科技金融统计体系提出了要求。伴随着科学技术的创新和产业化发展，直接或间接参与科技活动的微观主体范围也不断扩大，已从传统科研机构、高校、科技型企业，发展为提供各种科技中介服务的机构。因此，金融资源投向科技领域，不仅需要知晓金融体系对科技活动执行主体的资金支持，同时还要了解金融体系对为科技创新提供中介辅助服务机构的资金支持，这样才能全面完整地掌握金融对科技的资金支持状况。
二、科技金融统计体系的构建及其实践
(一)科技金融统计体系的设计思路
经过分析论证，我们认为，科技金融统计体系的设计应满足以下要求：
第一，从科技金融发展趋势看，统计体系的设计应该能够全面反映金融对科技资金支持的状况。一方面，融资供给方应涵盖现行各主要类型金融机构、金融市场对科技的资金支持。机构不仅要包括银行，还要包括证券、保险、私募股权基金等非银行金融机构;市场上不仅要涵盖信贷市场，还要涵盖债券市场、股票市场、保险市场、资本市场以及中间业务市场等。另一方面，融资需求方应涵盖承载科技活动的各种类型的科技活动单位，不仅包括科研机构、高等院校、科技型企业，还包括提供辅助中介服务的科技中介机构①。
第二，从满足统计和政策分析的要求看，统计体系应该能够多维度反映科技金融发展状况。除提供总量指标之外，还要具备一定的结构性指标。具体地看，结构性指标至少应该包括：(1)从融资供给方——金融体系来看，可以反映不同金融机构或金融工具对科技活动单位的资金供给总量以及结构特征。(2)从融资需求方——科技活动单位来看，可以反映不同性质、行业以及规模科技活动单位获得的融资总量以及结构特征。其中，颇受关注的高新技术企业和科技型中小企业的融资状况应能反映出来。(3)此外，还要反映不同地区以及不同金融机构对科技的资金支持情况。
(二)遵循的基本统计原则
借鉴国际通行的统计标准，并考虑到客观统计条件，科技金融统计应遵循以下统计原则：
1. 居民原则：融资需求方和融资供给方均为居民部门。其中，融资需求方是指通过自身的融资活动获得资金的实体经济部门，即科技活动单位;融资供给方是指科技活动单位所获资金的境内提供者，主要指境内金融性公司。
2. 金融原则：科技金融统计反映的是一定时期内科技活动单位通过金融体系获得的资金总量及其结构情况。科技活动单位通过非金融渠道获得的融资，如财政补贴、民间借贷等，科技金融统计不进行测度。
3. 增量和计值原则：科技金融统计体系中各项指标均为增量概念，即为期末、期初余额的差额，或当期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。并且，各项指标均采用发行价或账面价值进行计值，以避免股票、债券等金融资产的市场价格波动扭曲实体经济的真实筹资。
4. 前瞻性和完整性原则：科技金融发展是一个不断推进的系统工程。因此，在构建科技金融统计体系时，不仅需要反映科技金融发展的现状，同时也要能够反映其未来发展变化。目前有些指标虽然因尚未构建统计制度，暂时无法获取统计数据，但考虑到体系构建的完整性和前瞻性，仍然将其纳入指标体系之中。
5. 可操作性原则：从理论上说，科技金融统计应反映金融对整个科技领域的资金支持情况，既要从科技活动单位融资角度进行衡量，同时还要从科技活动融资角度予以测度。但从现有客观条件来看，如果两个衡量角度全部涵盖，操作难度可能比较大。因此，从可操作性出发，目前科技金融统计体系仅反映科技活动单位从金融体系获取的融资状况，科技活动的融资状况未做全面统计，拟后期通过抽样调查进一步了解。
(三)基本统计框架
基于上述设计思路和统计原则，我们以江苏省为例，构建了科技金融统计框架。具体来看，其由一个总量指标和一系列结构性指标组成。
“科技活动单位融资总量”，是指一定时期内(每月、每季或每年)科技活动单位从金融体系获得的资金总额，为总量指标。结构性指标主要从不同类别及层次体现：
1. 从融资供给方看，首先分为银行业金融机构融资总量和非银行金融机构融资总量，然后按照融资工具的不同再进一步细分。其中，银行业金融机构融资总量进一步细分为各项贷款、信托贷款、委托贷款和未贴现的银行承兑汇票;非银行金融机构融资总量中的直接融资分为股权融资、债券融资和股票融资;其他融资方式分为保险公司保费赔偿和其他。
2. 从融资需求方看，科技活动单位分别按单位属性和所属行业进行分类。其中，科技活动单位按属性首先依次分为科技型企业、科技中介机构、科研机构、高等院校以及其他;科技型企业再按规模和所属科技领域的高低进一步分别细化出大、中、小微和高新技术企业以及一般科技型企业;科技中介机构进一步细分出孵化器和高新区管委会。对科技活动单位的行业分类主要参照《国民经济行业分类》(GB/T 4754—2011)，但进行了部分调整。即按照2009年江苏省“全社会R&D经费支出情况分布表”，将科技活动单位分为九大类和一个其他项。进一步，制造业项下又细分出九类高新技术产业。
三、对科技金融统计体系的实证检验
为了构建一个科学、合理的科技金融统计体系，我们进行了一系列调查、分析和论证工作。除广泛收集了来自于多个渠道的2009年以来的科技活动单位②的间接融资和直接融资数据外，2013年5月又在全省1.4万户科技型企业中随机抽样调查了670户科技型企业，获得了这些企业详尽的融资构成信息。这些总体数据和样本数据呈现了近年来江苏省科技金融发展的实际情况以及结构特点。通过对科技金融统计体系核心指标科技融资总量的代表性进行验证，为科技金融统计体系的合理构建提供了支撑。
(一)近年来江苏科技金融发展情况
从规模上看，近几年江苏省科技活动单位融资规模呈快速上升态势(见表2)。2012年，江苏省科技活动单位融资总量为1525.26亿元，同比增长11.92%。
[时间&科技活动单位融资总量&样本科技企业融资总量&2009&&59.57&2010&&138.94&2011&1362.86&193.38&2012&1525.26&198.26&]
样本企业的调查数据也显示了相同的变化趋势。经历了2010年、2011年的快速增长并进入较高的增长平台后，2012年670户调查科技企业的融资总量增幅有所缩小，但总体上仍然延续了2009年以来的上升态势。调查同时显示，从2008年末到2012年末，样本科技企业的融资余额累计增长了96%，年均增长率达18%。
从结构上看，江苏省科技活动单位的融资渠道、融资工具多元化趋势非常明显(见表3)。一方面，银行信贷虽然是科技活动单位最重要的融资方式，但间接融资的占比趋于下降。调查数据显示，2009—2012年，银行信贷在样本科技企业融资中的占比分别为92.77%、81.01%、60.93%、62.11%，呈快速下降态势。另一方面，非银行信贷融资量快速增长，直接融资对科技活动单位的支持力度不断加大。2012年全省总量数据显示，创投对科技活动单位的融资同比增长31.1%;科技活动单位通过中小企业集合债工具融资同比增长42.91%;在银行间债券市场通过短期融资券、中期票据和定向工具融资同比增长64.46%。
此外，不同规模的科技型企业对银行信贷融资的依赖度也不尽相同。其中，中小科技企业对银行信贷融资的依赖度明显高于大型科技企业。调查数据显示，2009—2012年，大、中、小型科技企业银行信贷融资量占各自总融资量的比重平均为64.75%、84.04%、85.51%;中、小型科技企业对信贷融资的依赖度分别高于总体水平11.3个和19.84个百分点。
(二)科技金融统计指标的关联性验证
从调查数据来看，2009年以来，除了主营业务收入、所得税指标在2012年有所下降外，样本科技企业的主营业务利润、总产值、从业人员数、R&D投入、专利发明数、技术进步率③等指标均稳步增长，与企业融资总量增长趋势基本一致(见表4)，可以直观判断出科技活动单位融资总量与投入产出指标具有一定关联性，且与专利发明数、技术进步率等特殊的产出指标也存在关联性。
更为严谨的做法是测算出科技活动单位融资总量与投入产出间的关联度。由于调研过程中采集到的数据多为年度数据且时序较短，因此对于总量指标与投入产出指标相关性的论证主要采用灰色关联度分析法④进行。分析结果显示，科技活动单位融资总量与投入指标、产出指标均存在着高度关联性(仅从业人员数、所得税灰色关联度低于0.8)，且总体高于贷款量与科技活动单位投入产出指标的关联度，能够较好反映科技金融发展情况(见表5、表6)。这说明构建一个宽口径的、全面反映科技金融发展程度的科技活动单位融资量指标是十分必要的。
四、未来几点展望
(一)全国范围内推行科技金融统计的思考
通过构建江苏科技金融统计制度的尝试及其实践，我们认为全国层面的科技金融统计在后期的制度安排和推广实施中可在以下方面予以借鉴：
一是采取“先易后难、逐步推进”方式，积极稳妥地推进实施。通过已有实践，我们发现在现阶段跨部门的制度推广、建设过程中会遭遇大量具体困难或问题。这些问题多为标准、制度协调的操作性问题，但也有制度建设问题。例如，证券机构对科技活动单位的融资统计仅仅限于创业板数据，创业投资公司仅局限于高新技术企业，而银行间债券市场则根本没有建立与之直接匹配的统计等等。因此，对于上述情况和现状，如果一步到位地推进或铺开该项统计制度，可能会难度很大。可行的思路是“先易后难、注重协商、逐步推进”，并多与其他部门合作、沟通，争取获得更多的支持，以便积极稳妥地推进制度实施。
二是充分利用金融业综合统计推行的契机，确保科技金融统计制度在金融部门内的实施和统计质量。近两年人民银行正在推行金融业综合统计，这是一项跨行业、跨部门，涉及不同金融产品的系统性、综合性的统计制度。金融业综合统计的推进，可以从跨部门统计和统计标准化两个方面为科技金融统计制度的实施提供条件和质量保证，有助于提高科技金融统计相关数据在跨部门搜集、汇总、整理过程中的可得性、准确性。从长远来看，全国层面的科技金融统计可以放在金融业综合统计实施框架中一起推进，借助其统计成果，积极推进实施。
三是构建各专项统计制度是逐步推进科技金融统计制度的重要方式。除了借助于金融业综合统计外，还可以通过尝试构建针对科技活动单位不同融资工具的专项统计制度，加快科技金融统计制度的实施与推广。各融资工具专项统计制度可由其数据采集部门(或主管部门)，结合自身领域或系统的统计特点，有针对性地构建，分别包括科技贷款专项统计制度、科技创业投资专项统计制度、科技债券专项统计制度、科技股票专项统计制度以及科技保险专项统计制度等专项制度。
(二)未来几点展望
科技金融统计是一项新的制度创新，因此，在体系架构以及实际运行中可能还存在一定的不足，需要未来进一步改进和完善。
一是地区科技活动单位跨省信贷融资情况尚难以准确反映。在统计地区科技活动单位融资总量时，需反映当地科技活动单位跨地区信贷融资情况。目前，对于实体经济异地融资数据，人民银行的征信系统能够提供一定的统计支持，但票据贴现、银行承兑汇票也存在跨省交易的情况，目前暂时还不能及时、准确地统计。
二是未来统计口径可以进一步扩充。虽然在构建科技金融统计框架时，出于前瞻性和完整性考虑，已经将部分规模较小的指标纳入其中，但是，随着我国金融市场的深入发展和金融创新产品的不断推出，科技活动单位还会增加新的融资渠道，未来条件成熟时也应将其计入科技金融统计，以便不断充实科技活动单位融资总量的统计内容。
三是未来可以对金融与科技结合的效益情况进一步评估。受科技活动复杂性和现有统计条件制约，本文初步设想的科技金融统计框架目前仅反映金融体系对科技活动单位的资金支持情况，而没有衡量和描述金融体系对各类科技活动的资金支持状况以及效益情况。为了更为全面、准确地反映科技金融发展状况，待未来条件成熟时，可采取定期(如按年)抽样调查的方式，按金融资金投入与科技活动产出过程的特点，在现有统计框架基础上增加一些反映金融体系对科技活动产出过程资金投入效益的相关信息，包括银行业金融机构和非银行金融机构对R&D活动、成果应用转化活动、科技成果商业化过程等方面的资金支持，可涵盖总量变化和结构特征，从而更准确地反映科技金融中的科技活动产出情况，为相关部门制定和完善相关政策提供参考和依据。
四是目前构建的科技金融统计体系仅是从资金运用角度反映金融体系对科技活动单位的支持情况，未反映金融体系对科技领域的其他金融服务支持状况。但事实上，这些金融服务也对科技创新起着重要作用。例如，虽然目前江苏省科技活动单位从保险公司获得的保费补偿金额较少，但2012年全省实现科技保险保费收入1.27亿元，为412家科技型企业提供了930亿元的科技创新与经营保险保障。再如，未被包含的科技担保机构在科技型企业融资过程中发挥着重要的信用增级和分散风险的功能。未来条件成熟时，可在金融体系的其他金融服务方面(如保险、担保、咨询等服务)建立统计监测制度，以全面、完整地反映金融体系对科技的支持。
注：
①如果仅从UNESCO界定的科技活动类型来看，科技活动单位的范围主要包括科技型企业、科研机构、高等院校、科技信息咨询机构等组织，近年来迅速发展的科技中介机构并未被包含。由于在推进科技创新和产业化过程中，除上述既定科技活动单位承担主导作用以外，各类提供技术、信息、管理、人才培训等服务的科技中介机构也起着桥梁、纽带和催化功能，是国家科技创新体系的重要组成部分。因此，本文在构建科技金融统计体系时，将科技活动单位的范围进行了扩展，包含各类主要从事科技中介服务的机构，如科技企业孵化器、科技园区、高新技术园区管委会等组织。
②限于数据可得性，目前科技活动单位融资量仅依据科技厅提供的1.4万户科技企业名录统计出来，670户科技型企业也是依据此名录抽出来的。其中，大、中、小(含微型)科技企业所占比例分别为5.22%、16.87%、77.91%。
③我们使用学术界普遍认可的“索罗残差”来衡量技术进步。该方法最早由索罗(1957)提出，他用产出增长率减去投入要素增长率所得到的残差代表技术进步率。索罗所采用生产函数为：[Y=AKαLβ]。将该生产函数两边同时除以劳动量L，可将生产函数转化为：[y=AkαLα+β-1]，其中y、k分别代表人均产出、人均资本量。进一步，将生产函数两边同取对数，可以测算出 “索罗残差”，即科技活动单位技术进步率：[log(A)=log(y)-alog(k)-(α+β-1)log(L)]。
④通过对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求取动态因素数列之间的灰色关联度。对比因素之间的变化态势越一致，可以认为两者之间关联较大，发展方向和速率越接近;反之，则认为两者关联度较小。
参考文献：
[1]熊彼特.经济发展理论[M].北京：商务印书馆，1990.
[2]麦金农·罗纳德.经济发展中的货币与资本[M].上海：上海三联书店，1988.
[3]爱德华·S·肖.经济发展中的金融深化[M].北京：中国社会科学出版社，1985.
[4]周毓萍，郭庆.我国高科技产业化各阶段融资模式选择[J].中国科技论坛，2000，(5).
[5]宋光辉.金融统计学[M].北京：中国统计出版社，2002.
[6]管晓永. 科技企业界定的理论与实践问题[J].研究与发展管理，2003，(4).
[7]许冠华.在“2005年科技金融创新发展高层论坛”上的讲话.科技部网站，2005-10.
[8]王会芳，陈斌.科技型中小企业认定问题研究[R].深圳证券交易所综合研究所研究报告，2006.
[9]卡萝塔·佩蕾丝.技术革命与金融资本——泡沫与黄金时代动力学[M].北京：中国人民大学出版社，2007.
[10]赵昌文.科技金融[M].北京：科学出版社，2009.
[11]邓平.中国科技创新的金融支持研究[D].武汉理工大学博士学位论文，2009.
[12]黄国平，孔欣欣.金融促进科技创新政策和制度分析[J].中国软科学，2009，(2).
[13]詹.法格博格等人.牛津创新手册[M].北京：知识产权出版社，2009.
[14]钱志新.产业金融——医治金融危机的最佳良药[M].江苏人民出版社，2010.
[15]OECD.弗拉斯卡蒂手册(第6版)[M].北京：科学技术文献出版社，2010.
[16]房汉廷.科技创新与金融资本[J].21世纪经济报道，2010，(7).
[17]OECD.奥斯陆书册：创新数据的采集和解释指南(第3版)[M].北京：科学技术文献出版社，2011.
[18]王跃，罗彬杰.关于信托支持高新技术产业发展的思考——基于成都高新区盈创动力科技金融服务创新的启示[J].西南金融，2013，(9).
[18]科技部、财政部、中央银行、国资委、国税总局、银监会、保监会联合下发.“关于促进科技和金融结合加快实施自主创新战略的若干意见”，国科发财[2011]540.
[19]中国人民银行调查统计司.社会融资规模的内涵及实践意义[J].调查统计专题研究，2012，(1).
[20]朱鸿鸣等.中国科技贷款三十年：演进规律与政策建议[J].中国科技论坛，2012，(7).
[21]李心丹，束兰根.科技金融：理论与实践[M].南京大学出版社，2013.
[22]张旭.浅析科技中介机构在科技创新中的作用[J].黑龙江科技信息，2013，(5).
[23]Weston.J.F&Brigham.E.F.1970.Managerial Finance[M].Dryden Press.
[24]Galbraith，J.R.1982.The stages of growth[J].Journal of Business Strategy[J].(3).
[25]King R G&Levine R.1993.Finance， Entrepreneurship and Growth：Theory and Evidence[J].Journal of Monetary Economics， (32).
[26]Atanassov，J.，V.Nanda，and A.Seru.2005.Finance and Innovation：The Case of Publicly Traded Firms[J].Working Paper.
[27]Gregory，B.T.etc.2005.An Empirical Investigation of the Growth CycleTheory of Small Firm Financing [J].Journal of Small Business Management ，(43).
[28]Rin M D，Nicodano G，Sembenelli A.2006.Public policy and the creation of active venture capital markets.Journal of Public Economics，(8).
[29]Maksimovic V，Ayyagari M，Demirguc-Kunt A.2007. Firm innovation in emerging markets：the roles of governance and finance [J].World Bank Policy Research Working Paper.
[30]Benfratello etc.2008.Banks and Innovation： Microeconometric Evidence on Italian Firms[J].Journal of Financial Economics，(90).
作者：李文森 李红玲 曹小艳 王真真 张建平
摘要：随着金融创新的不断加深、金融学学科体系的不断发展和变革，金融学本科专业课程越来越多地涉及统计学的相关知识，导致学生学习专业课的难度加大。在教学中加强统计学思维训练是改善金融学本科生专业课程教学效果的重要手段。基于此，就如何对金融学专业本科生加强统计学思维训练提出了几点有益的思考和具有可操作性的建议，以期进一步提高金融学本科专业课程教学质量。
关键词：金融学；本科生；统计学；思维训练
随着金融创新的不断加深、金融学学科体系及内容的不断发展和变革，金融学本科专业课程越来越多地涉及统计学的相关知识。但长期以来，大多数金融学专业在招生中文理兼收，学生的数学功底参差不齐，学习专业课的难度加大，在教学中注重加强金融学专业本科生的统计学思维训练无疑是改善金融学专业课程教学效果的重要手段。因此，为了适应经济发展对金融学专业人才的需求，推动金融学专业本科生学科建设的不断完善，本文专门就如何在教学中加强金融学专业本科生统计学思维训练的问题提供了以下几点有益的思考及具有可操作性的建议。
一、在教学中注重统计学与金融学知识的交叉融合
（一）注重体现统计学与金融学各自的地位和作用
当前金融学专业课程教学中存在的问题是，专业课程内容对统计学特别是数理统计有着越来越高的要求，但统计学与金融学各自的课程体系之间却缺乏足够的内在沟通，课程体系目标不够明确。造成的结果往往是，一些金融学专业的学生学了概率论与数理统计、统计学原理甚至金融统计等，却不懂得运用统计分析的方法去分析金融领域的实际问题，两者脱节现象较为严重。
因此，在教学中加强金融学专业本科生的统计学思维训练，首先应注重统计学与金融学两门学科知识的交叉融合，在教学中引导学生认识两者各自的地位和作用。统计学是一门方法论和应用性学科，是一种定量认识问题的工具。统计学只有与实质性学科相结合，才能发挥强大的数据分析功效。在统计学与金融学的相互关系中，统计学为研究金融学服务，统计方法在这一应用过程中得以完善与发展；金融学为统计学的应用提供了基地，为统计学和自身的发展均提供了契机。
（二）注重统计学和金融学交叉融合的实践内容
注重统计学与金融学的交叉融合，反映在课程体系改革上，应适当调整课程设置和重新设计教学方案（特别是概率论与数理统计、统计学原理、金融统计等课程），使之与金融学专业的课程建设相适应；反映在教学实践过程中，教师的关键任务在于告诉学生如何运用统计知识，利用各种统计分析的工具（如统计应用软件）去分析现实中得到的数据，将培养统计思维习惯和训练统计应用能力有机结合。
在统计学和金融学专业课程的教学过程中，教师要善于把统计思维的基本思想与金融学的授课内容有机结合起来。在统计学相关课程的教学中大量运用金融学的案例；在金融学专业课程的教学中大量传输统计思维，使学生学到的不仅是统计和金融的专业知识，更重要的是学到如何用统计思维去观察、思考和处理金融问题的能力。
二、合理设计统计学相关课程的教学内容
统计思维的培养和训练与特定的教学内容紧密联系。加强金融学专业本科生的统计学思维训练需要改革金融学专业学生的统计学相关课程的教学内容，根据金融学专业学科发展的需要对金融学专业本科生开设的统计学相关课程的教学内容和教学方案进行调整和重新设计。
（一）统计学原理课程内容的调整
以统计学原理课程为例，建议调整的内容包括，一是简化统计指标理论，增加统计学数学理论基础的讲授内容。将原来统计学教学中重点讲授的时间数列分析、指数法等内容变为有选择的介绍；将概率论的有关内容纳入统计学课程，并在原有基础上充实参数估计和假设检验的教学内容。二是强化统计定量分析方法，向学生介绍多元线性回归分析、方差分析、因子分析等多种统计分析方法的基本思想和原理。同时，考虑到金融领域以时间序列数据为主，因此，在教学中特别要让学生对时间序列分析的基本模型有所把握和理解。这样一来，不但丰富和充实了统计学的教学内容，而且也会大大改善金融学专业课程的教学效果。
（二）关于金融统计学课程内容的调整
对于金融学专业开设的金融统计学，需要为金融统计建模做准备，所要掌握的内容更多、要求更高。这就要求在金融统计学课程教学中，结合金融建模思想适当调整教学内容，以提高学生统计思维下分析金融实际问题的能力。以连续性随机变量的分布为例，金融资产收益率序列的统计分布大多是非正态的。这就要求在教学中，一是要介绍非正态分布数据在模型应用中的常用的处理方法，如取对数等；二是要注意非正态分布的学习，可以向学生介绍t分布：贝塔分布、威布尔分布等非正态分布。
统计学相关课程的具体教学方案和内容确定以后，将会有利于统计思维与授课内容的有机结合，譬如概率论、随机过程知识就是用来描述事物发展过程中的不确定现象的，平均数、方差用来刻划现象的集中与波动程度，数字资料的搜集开发是为这些现象的过程控制提供决策依据，如此等等。让学生带着问题有针对性地学习，并把统计思维的基本思想贯穿于整个教学过程中。
三、注重培养学生灵活运用随机性思维的能力
（一）注重培养学生熟悉统计思维和随机性思维
统计思维是统计学中蕴含的一种思维和行为方式。良好的统计思维不仅是学习统计学的需要，也是统计学向其他学科嫁接的一条有效途径，会使学生终身受益。一般认为，统计思维就是人们自觉运用数字对客观事物的数量特征和发展规律进行描述、分析、判断和推理的思维方式。统计思维从内容上讲，包括了从资料收集到资料分析再到统计推断的整个过程，以认识和把握客观事物和现象的本质及其发展变化规律为其终极目的。其中，资料分析和统计推断的理论基础是随机性思维。
在教学中加强金融学专业本科生的统计学思维训练应注重培养学生灵活运用随机性思维的能力。所谓随机性思维，就是以随机性问题为载体和视角来发现问题和解决问题，达到对现实世界空间形式和数量关系的本质的一般性认识的思维过程。随机性思维是统计思维的思想内涵和本质内容，贯穿概率论和数理统计内容体系的始终。
（二）注重解读概率论与数理统计之间的联系与区别
培养灵活运用随机性思维的能力要求教师在教学中帮助学生清楚认识概率论与数理统计之间的区别与联系。虽然概率论和数理统计从严格意义上讲是不同的两门学科，他们研究的对象不同，思维方式也不同，但它们却是联系紧密、相辅相成的两个方面。前者偏重于基础理论，后者偏重于研究应用。随机性和不确定性是数理统计研究对象的最重要的特性。概率是对随机性的一种度量，基于概率的知识，将随机性归纳到可能的规律性中，这是随机性思维的基本特征。由于对随机现象的观察可以直接或间接地用数据来表现，因此对随机性进行描述的一个重要方式是拟合一个适当的分布。
（三）注重帮助学生深刻体会和应用随机性思维
灵活运用随机性思维的前提是能够深刻体会和认知随机性思维，因此，培养学生灵活运用随机性思维的能力还应当经常在课堂上联系现实世界中的随机现象，在教学过程中引导学生深刻理解和体会“随机性”的内涵，并激发学生自觉、自我培养随机性思维的意识。让学生的思维方式由“确定性”向“不确定性”过渡，认识到随机事件广泛地存在于客观世界之中，并且无处不在。
四、通过实验教学切实提高学生的理论水平和实践能力
（一）金融学专业本科生增设实验课的意义
在金融学的专业课程里增设实验课程是实践教学的重要方式，更是金融学专业课程建设的必然趋势。金融学学科建设中一个广泛存在的问题是不重视实践教学。在教学中，统计方法与金融建模、定量分析脱节，缺乏统计案例和统计软件的结合。没有实际的数据分析训练，学生们就无法对统计的广泛应用性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。同时，对金融专业的本科生来讲，不掌握一门专业的统计软件，很难完成今后的进一步学习和研究工作。因此，在统计思维的训练和培养中，必须注重把统计知识应用于实践的训练，在实践中提高统计思维能力，使统计思维在金融学专业本科生在对金融学专业课的学习中发挥它应有的作用。笔者认为，统计学、金融统计学、计量经济学、金融工程等课程均可以考虑开设一定的实验课。
（二）有效率地上好实验课
处理金融数据所用的统计分析方法众多，每种分析方法都有各自的特点和适用对象，同时彼此联系。在实验课程的开设中，建议每种方法均遵循一现场演示二案例分析三鼓励学生自己动手处理实际金融数据的学习过程。譬如金融学专业本科生会接触到大量的金融时间序列数据，教师在实验教学过程中可以链接功能强大的统计分析软件，用统计软件进行处理金融时间序列数据的演示，并结合软件的输出结果进行讲解，帮助学生正确理解统计理论方法和统计软件输出结果的含义。通过实验课的教学，学生学会使用一种以上的统计应用软件进行统计整理和统计分析，不但提高了实际处理金融统计数据的能力以及金融统计的分析技能，产生比较具体的感性知识，而且加深了对金融统计规律性的认识，激发了对统计学和金融学专业课程的学习兴趣，为实现统计理论与金融实践的顺利结合奠定基础。
此外，将统计应用软件与案例教学有机结合已是国际统计教育的主流。金融统计的案例分析主要体现在统计分析方法的应用上。在案例教学中，应综合应用多种统计分析方法。同时，所选择的案例要与当前备受关注的金融问题、金融现象密切联系，难度也要适中，避免打击学生学习的积极性。在对案例分析过程有比较好的理解和掌握的基础上，学生开始自己动手处理实际金融数据就水到渠成了。
五、结束语
以上关于在教学中加强金融学专业本科生统计学思维训练的几点思考是互为依托、相辅相成的。这几点思考不仅可以在金融学专业本科生开设的概率论与数理统计、统计学原理、金融统计学等课程的教学过程中有所体现，而且金融学专业的专业任课教师也可以考虑在专业基础课和专业拓展课中作注意适当的引导和实施。
作者：魏峰
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