国际清算银行近日公布《宏观世界的微观数据》报告,介绍了旗下负责央行统计的委员会对于微观数据集纳入官方统计框架以用于政策制定所遇到的问题。报告指出,正如新冠疫情爆发伊始观察到的那样,微观数据源可以成为压力时期可用的“传统”官方宏观统计的宝贵补充,特别是在缓解数据汇总中断、评估压力点、推动实施有针对性的政策措施方面。但是,在处理这些数据集方面也有一些重要的挑战,例如它们的质量、机密性和获取它们的方式。事实证明,在宏观框架中纳入(颗粒和)微观金融信息的任务比最初认为的要复杂得多。
2019年,国际清算银行(BIS)负责央行统计的欧文·费雪委员会(IFC)与欧洲央行(ECB)和马来西亚央行决定,分析把微观数据集纳入官方统计框架以用于政策制定所遇到的问题。这是一个回顾自2007-09年大金融危机(GFC)以来微观(颗粒)数据集的扩展及其对宏观数据汇总工作潜在贡献的机会。评估强调了扩大官方统计框架的重要性,以从越来越多的颗粒数据中获益,从而协助汇总宏观经济数据和(或)促进微观和宏观层面统计之间的联系。这一盘点工作还证明,“微观数据革命”可以带来重要的分析效益,并有效地支持中央银行的政策,更能够“强化”感兴趣的特定领域,并评估报告人口中宏观经济总量的分布。
一个重要的例子是,颗粒和微观数据已经有助于评估金融如何能够为经济的绿色化作出贡献,这一倡议也被证明是一个值得欢迎的机会,可以突出新型颗粒信息在“不寻常”情况下的潜力。事实上,正如随后在2020年初新冠肺炎大流行突然爆发时观察到的那样,微观数据源可以成为压力时期可用的“传统”官方宏观统计的宝贵补充,特别是在缓解数据汇总中断、评估压力点、推动实施有针对性的政策措施方面。但是,在处理这些数据集方面也有一些重要的挑战,例如它们的质量、机密性和获取它们的方式。事实证明,在宏观框架中纳入(颗粒和)微观金融信息的任务比最初认为的要复杂得多。为确保今后取得具体进展,应集中注意:
(i) 基于有助于控制报告负担的综合数据战略,构建有效的微观数据收集框架;

(ii) 取得和利用较细粒度的资料来源,需要克服与资料的规模和复杂性有关的挑战,以便将简单的数据点转化为知识;

(iii) 促进经验交流,例如在获取微观数据集和外部研究项目方面,发展多样化的工作人员技能,以及组合不同类型的数据集;

(iv) 开发新的和充分的分析工具,例如,提高数据质量保证过程,从大量数据点提取摘要指标,开发机器学习(ML) /文本挖掘/网络分析方法,以最大限度地发挥颗粒(包括微观层次)信息的潜力;

(v) 消除微观和宏观层面统计工作之间的差距,这有助于加强对金融系统如何运作和如何与经济相互作用的了解,评估分配问题和促进部门分析。
为了支持上述任务,人们对利用非官网的民间来源提供的颗粒信息越来越感兴趣。
全球金融危机已经过去十多年了,为收集金融体系的详细信息而采取的各种雄心勃勃的举措取得了哪些成果?
中央银行和金融监管机构一直走在这一过程的前列,例如,确保新的微观层面数据集和传统的宏观总量之间更加一致,调整统计框架以适应快速发展的金融体系,以及利用微观的、企业层面的数据集进行金融稳定工作。
事实证明,在宏观框架中整合(颗粒和)微观财务信息的任务比最初认为的要复杂得多。在个别机构层面,特别是在金融系统中监管最宽松的角落,可靠和及时的报告有限,仍然阻碍着其发展。此外,缺乏国际协调,继续对企业间(尤其是跨司法管辖区)实体间可比数据的收集构成挑战。
此外,金融统计基础设施仍然不完善,这反映了全球标识、信息交换标准和数据共享安排的缓慢发展——尽管自全球金融危机以来,法律实体标识(LEI;参见LEIROC(2016)),统计数据和元数据交换标准(SDMX;参见国际金融公司(IFC) (2016a)),以及全球金融机构颗粒信息的实际国际共享(参见Bese Goksu和Tissot(2018))。
上述困难在新冠疫情爆发时尤其明显,例如在2020年初金融市场出现相关动荡(FSB(2020))期间。大流行还突出表明,大量现有的微观数据可能没有得到充分利用。然而,各国官方统计学家的反应表明,通过更好地利用已收集的信息,可以实现“快速获胜”(Ducharme等人(2020));例如,补充中断的常规调查统计数据,提供关于目标人口的详细统计数据,以更深入地了解其分布情况,或阐明大流行的意外后果(例如对流动模式和消费习惯的评估;De Beer和Tissot(2020))。
此外,人们对使用来自其他来源的颗粒信息的兴趣日益增长,必须与管理适当和可靠的官方统计数据的产生并遵守某些专业和科学标准的基本原则相平衡(联合国(2013))。例如,一个关键目标应该是所涉及的微观数据是公正的,并以具有足够元数据信息的透明方式产生。另一个是确保这类信息的提供实际上独立于数据提供者的业务目标。
第三个方面是支持基准测试,特别是针对其他类型的数据,以确保准确性和适当的背景。
最后一点是证明数据的完整性和保密性受到尊重,并且这些信息被诚实地使用上述考虑清楚地强调了将微观数据集成到宏观框架中的重要性。从这个角度看,马来西亚央行、欧洲央行和IFC联合组织了一项有关“后危机数据图景:这是在国际统计学会(ISI)第62届两年一次的世界统计大会(WSC)之际于2019年在马来西亚举行的。
展望未来,要取得具体进展,应关注四项主要任务:建立新的微观数据收集框架;获取和利用更详细的信息来源;开发新的和充分的分析工具;以及弥合微观和宏观统计之间的差距。(编辑 言一)
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