“另类数据”在科技金融服务领域的应用研究

为解决当前科技金融服务平台建设数据不足的问题,进一步提高平台对接效率,增强信用评价,本文探索将“另类数据”引入到科技金融服务平台建设中,充分利用其区别于传统金融数据的数据规模大、流通快、种类多等特点。在调研我国科技金融服务现状基础上,分析“另类数据”在科技金融服务中的作用,并以阿里巴巴公司为例加以说明。提出将“另类数据”应用于科技金融服务领域,需创新数据采集与使用,实现跨平台共享,紧跟科技金融机遇与挑战。

另类数据:经济增长的新亮点

在疫情之后全球和我国经济发展进入数字经济新阶段的背景下,另类数据的发展已经在宏观、中观和微观等应用场景中得到了实际应用。在宏观方面,另类数据被用于编制物价、就业状况、疫情复工等指数,帮助我们更加清晰地认识和分析经济形势;在中观方面1另类数据通常用来整体分析企业经营情况、预測行业景气程度等,跟踪产业发展状况;在微观方面,另类数据的应用场景主要集中在投资决策辅助和个人信用判断等。毋庸置疑,另类数据与传统数据相互补充,将共同组成数字经济时代的生产要素,其行业本身也会成为经济增长的新亮点。

“互联网+”背景下另类数据在银行贷款风险管理中的应用研究

随着信息技术与大数据技术的发展,另类数据的处理与使用为银行贷款风险管理提供了新的分析角度。本文在大数据技术和“互联网+”的背景下,研究另类数据应用于银行贷款风险管理的必要性,并且根据对于另类数据应用的有利条件和制约因素的分析,提出将另类数据应用于贷款风险管理的针对性措施,从而推动另类数据在银行业的应用,达到降低贷款风险、发展普惠金融的目的。

另类数据在金融领域的发展现状与未来趋势

在过去的10多年间,金融科技在国内得到了前所未有的发展.新技术与新模式不断取代传统技术,金融科技协同创新趋势加强。科技的进步以及大数据技术在金融领域的使用促使传统金融机构纷纷投入到新技术改革与新模式探究当中,为另类数据的出现和使用营造了良好的环境条件。基于此,文章以另类数据在金融领域的发展现状与未来趋势为重点研究内容,阐述另类数据的概念及其特征、介绍另类数据的分类,分析另类数据的获取与采集,研究另类数据在金融领域的应用现状以及另类数据在国内外金融领域的发展趋势。

另类数据在金融领域的应用研究进展

另类数据是依托于现代技术,能够解释现有主流数据难以解释的现象,和现有因子相关性小,具有独特性并且使用相对较少的数据。主要关注了另类数据的两大作用:为定价模型提供新的定价因子和为投资者提供决策信息。一些学者也提出了另类数据的两大问题,即噪音太大和显著性太低。随着人们信息处理工具和信息处理能力的发展,曾经另类的数据也必将成为传统数据的一部分。另类数据的使用是为了解决现实中实际存在的问题,在使用过程中应当注重以问题为导向,避免出现刻意而脱离实际的剑走偏锋。另类数据和传统数据的相关度一般较小,并且具有较强的时效性,使用另类数据进行研究是金融不断发展的必然结果,也是推动金融继续发展的重要动力。

另类数据征信对信贷公平的影响及展望

数字经济时代新技术的发展,使数据的储存、共享和优化都更加便利。随着国内对民间征信市场的开放,民间征信公司和金融科技平台已经使用“另类数据”对用户进行行为分析和预测。机器学习下的另类数据征信,虽然能弥补传统征信中存在的数据片面等缺陷,缓解信贷歧视,帮助因信贷历史不足等征信因素和歧视因素导致借款失败的弱势金融群体,提高金融普惠程度,但仍然存在阻碍信贷公平实现的歧视因素。通过构建金融消费者和网贷平台的完全信息静态博弈模型,发现对另类数据的保护和应用进行监管和立法,对金融科技行业进行规范十分必要。

另类数据的信息含量研究——来自电商销售的证据

本文使用中国消费行业上市公司2015~2018年的电商销售数据,研究消费者线上消费活动是否能向金融市场传递与公司价值相关的信息。研究结果表明,电商销售数据含有与公司基本面相关的信息,可以预测公司的未预期收入、未预期盈余和盈余公告累计超额收益。进一步分析发现,电商销售数据的预测能力在线上销售收入占比高、投资者关注度低、成长型、信息透明度高的公司中更强。本文也基于这些异质性检验深入分析了电商销售数据具有预测作用的原因。电商销售数据与消费者的消费行为及上市公司的销售活动直接相关,是一类很有代表性的另类数据,研究电商销售数据的信息含量和投资价值有助于丰富另类数据文献,同时也可为厘清另类数据在新兴资本市场中的作用提供新的经验证据。

经济报道中的“另类数据”及想象

较之于传统数据,“另类数据”是具备新来源、新维度、新广度的大数据,可以从新视角支持智能化时代的经济报道。“另类数据”增长迅速,在数据市场上进行流通与交易。知识图谱与机器学习等工具可以用于挖掘基于“另类数据”的新闻价值。综合经济专业知识、新兴“另类数据”、数据处理工具并发挥记者的专业能力,预期可在“另类数据”时代发掘经济报道的新活力。

线上销售、市场反应与未来股票收益

本文基于A股市场的消费行业上市公司检验线上销售数据对未来股票收益的预测作用。研究发现,月度线上销售额的同比增长率能预测下个月的股票收益率,且基于线上销售额增长率构建的日历投资组合具有显著的超额收益。本文进一步实证分析了线上销售数据具有预测作用的两个条件:线上销售数据含有与公司经营业绩相关的信息、股票价格不能对这些信息及时反应。研究发现,线上销售额同比增长率能够显著预测公司营业收入的增长和盈利能力的变化,并且日历投资组合的收益率在组合构建后的第二周最高,即市场对线上销售信息的反应有滞后性。此外,本文也发现线上销售数据包含了影响股票定价的传统财务信息之外的新信息。本文的结论对于理解线上销售数据等另类数据在资本市场中发挥的作用和市场有效性具有重要意义。

顾客至上:消费者在线投诉的基本面预测能力研究

随着数字经济时代的到来,数据要素成为这一新经济形态的核心引擎,催生了更多另类数据。作为一种典型的另类数据,消费者在线投诉信息对企业发展具有至关重要的影响。本文基于千万级别的消费者在线投诉数据,系统研究了消费者在线投诉的信息含量问题。研究发现:首先,消费者在线投诉数据含有与公司基本面相关的信息,对公司未来营业收入增长率具有良好的预测效果。其次,从不同类型的消费者在线投诉的预测能力来看,针对质量的“结果失败”投诉和企业无回应的投诉具有更强的基本面预测效果。再次,我们针对消费者在线投诉的预测能力开展了进一步讨论,发现消费者在线投诉具有行业溢出效应,对同行业其他企业同样具有一定的基本面预测能力;从预测窗口来看,具有一定的持续预测能力;从预测类型来看,对企业财务危机也具有较好的预测能力。此外,消费者在线投诉的基本面预测能力具有显著的异质性,在低信息透明度和消费者业务重要性更高的样本中更加显著。本文的研究结论对于监管机构、上市公司、专业投资者等相关主体具有重要的启发价值。

第三方平台线上销售数据发布与股价崩盘风险

商业和社会的广泛深度数字化带来的另类数据快速增加及其治理效应愈来愈引起学者的关注。本文从股价崩盘风险的角度系统检验了中国市场独特的另类数据——第三方平台线上销售数据的治理效应。基于Wind资讯2018年首次发布相关公司线上销售数据的双重差分法,检验发现有线上销售数据公司的股价崩盘风险在2018年以后的降幅更大,上述结果在一系列稳健性检验和内生性测试后依然存在。分组研究发现,线上销售数据的治理效应主要体现在外部治理机制较弱和内部代理问题严重的公司中。随后的机制检验发现,线上销售数据的发布和传播会通过吸引证券分析师跟踪、专业媒体报道以及提升内部信息披露质量两条途径发挥作用。经济后果检验结果还表明,随着线上销售数据的发布和传播,理性投资者会对此做出积极的反应。