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第1篇：金融統計報告范文

一、企業短期貸款及票據融資增速放緩

6月末，全部金融機構本外幣企業及其他部門貸款余額53.18萬億元，同比增長12.3%，增速比上季度末低1.9個百分點；上半年增加3.39萬億元，同比少增5284億元。從期限看，6月末，金融機構本外幣企業及其他部門中長期貸款余額27.19萬億元，同比增長7.5%，增速比上季度末低0.1個百分點；上半年增加1.38萬億元，同比多增2721億元。6月末金融機構本外幣企業及其他部門短期貸款及票據融資余額25.19萬億元，同比增長17.2%，增速比上季度末低4.4個百分點；上半年增加1.89萬億元，同比少增7902億元，其中人民幣票據融資增加2793億元，同比少增4850億元。從用途看，全部金融機構本外幣企業及其他部門固定資產貸款余額22.28萬億元，同比增長9.9%，增速比上季度末低0.9個百分點；經營性貸款余額23.57萬億元，同比增長10.4%，增速比上季度末低0.4個百分點。

二、小微企業貸款占全部企業貸款比重上升

6月末，主要金融機構及小型農村金融機構、外資銀行人民幣小微企業貸款余額12.25萬億元，同比增長12.7%，比上季度末低0.8個百分點，增速比同期大型和中型企業貸款增速分別高2.3個和1.9個百分點，比全部企業貸款增速高1.5個百分點，低于各項貸款增速1.5個百分點。6月末小微企業貸款余額占全部企業貸款的28.6%，占比水平比年初高0.8個百分點。上半年人民幣企業貸款增加2.42萬億元，其中小微企業貸款增加1.03萬億元，占同期全部企業貸款增量的42.6%。

三、服務業中長期貸款平穩增長

6月末，主要金融機構本外幣工業中長期貸款余額6.48萬億元，同比增長2.8%，增速比上季度末低0.4個百分點；上半年增加1473億元，同比少增556億元。其中，輕工業中長期貸款余額6961億元，同比增長8.2%，增速比上季度末高0.6個百分點；重工業中長期貸款余額5.79萬億元，同比增長2.2%，增速比上季度末低0.5個百分點。6月末，服務業中長期貸款余額16.92萬億元，同比增長9.1%，增速比上季度末高0.2個百分點。其中，水利、環境和公共設施管理業月末余額同比增長2.3%，增速比上季度末高1.4個百分點；交通運輸、倉儲和郵政業月末余額同比增長12.1%，增速比上季度末低1.2個百分點。

四、農村貸款和農戶貸款增速高于各項貸款

6月末，主要金融機構及小型農村金融機構、村鎮銀行、財務公司本外幣農村（縣及縣以下）貸款余額15.89萬億元，同比增長17.6%，增速比上季度末低0.8個百分點，高于各項貸款增速2.5個百分點，上半年增加1.48萬億元，同比多增1169億元；農戶貸款余額4.07萬億元，同比增長16.7%，增速比上季度末低0.2個百分點，上半年增加4505億元，同比多增859億元；農業貸款余額2.99萬億元，同比增長11.6%，增速比上季度末低0.7個百分點，上半年增加2900億元，同比多增310億元。

五、房地產貸款增長較快，其中地產和房產開發貸款增速回落，個人購房貸款快速增長

6月末，主要金融機構及小型農村金融機構、外資銀行人民幣房地產貸款余額13.56萬億元，同比增長18.1%，增速比上季度末高1.7個百分點；上半年增加1.3萬億元，同比多增7326億元，增量占同期各項貸款增量的27.1%。6月末，地產開發貸款余額1.06萬億元，同比增長17.2%，增速比上季度末低4.2個百分點。房產開發貸款余額3.26萬億元，同比增長11%，增速比上季度末低1.3個百分點。個人購房貸款余額9.07萬億元，同比增長21.1%，增速比上季度末高3.7個百分點；上半年增加9628億元，同比多增6173億元。6月末，保障性住房開發貸款余額6580億元，同比增長37.5%，增速比上季度末低4.9個百分點；上半年增加850億元，占同期房產開發貸款增量的35.5%。

六、住戶貸款快速增長

第2篇：金融統計報告范文

關鍵詞：中央銀行；統計制度

一、德國金融統計工作的基本架構

(一)政府統計部門的架構

作為成熟的市場經濟體，德國擁有完善的宏觀經濟數據統計與體系。聯邦統計局根據《聯邦統計法》的要求，定期或不定期各類宏觀經濟統計數據。聯邦銀行在統計和金融部門和對外部門的數據中發揮著核心作用。

(二)德意志聯邦銀行統計所依據的法律

除了歐盟(EC)No 2533號和歐盟(EC)N0 2433號法令之外，相關的法律還有《德意志聯邦銀行法》、《銀行法》、《聯邦統計法》以及《聯邦數據保護法》等。

(三)金融統計部門的職責及與其他政府統計部門的關系

德意志聯邦銀行主要負責金融與國際收支數據的收集、統計與。聯邦銀行擁有健全的數據報告系統，并通過月報、季報、年報和季節性調整統計報告等按月銀行統計、資本市場統計、國際收支統計等數據。聯邦銀行統計司的職責是：收集外部部門統計數據、銀行統計數據以及與銀行監管有關的數據。

鑒于聯邦銀行的獨立性地位，在金融數據的同時，也會涉及其他宏觀經濟數據，這是聯邦銀行與聯邦統計局之間達成的“君子協定”。涵蓋的數據主要有三個部分：1、貨幣數據；2、各類經濟指數；3、外貿數據。聯邦統計局主要依靠聯邦銀行獲得金融統計數據，并與聯邦銀行同時公布于眾，但更詳盡的數據和解釋工作主要由聯邦銀行負責。

(四)金融統計部門機構設置情況

聯邦銀行統計司下設4個處，分別是：銀行與外部股票統計處，國際收支統計處，綜合經濟統計、資本市場統計與年度會計數據統計庫處，統計數據處理及數學方法處。全司326人，其中公務員124人，雇員202人(總行工作人員約2300人，統計司人數占總行全行人數的14％，是聯邦銀行中人數相對較多的司)。

二、金融統計的數據采集和報表編制

(一)數據報送的機構范圍

聯邦銀行采用了電子化、網絡化的數據處理系統，即聯邦銀行超級網(the Bundesbank’s ExtraNet)，所有數據報送機構均可自動在網上向聯邦銀行上傳或下載數據。所以，已經完全突破了過去的數據報送范圍，數據報送范圍廣泛。

(二)數據報送的方式、頻度

如上所述，各機構向聯邦銀行報送數據采取網上自動報送的方式。報送頻度則根據上述眾多不同的統計報表、根據需要而采用不同的報送頻度，如隨時、按日、按月、按季報送等。

(三)數據報送的技術支持情況：聯邦銀行超級網體系

聯邦銀行過去使用的是電子報告系統，該系統最初只是被設計用于有關銀行統計的數據。從2005年1月起，電子報告系統被一套新的系統完全取代，即聯邦銀行超級網。這是聯邦銀行新的電子業務平臺。運用互聯網技術進行業務的電子化處理。聯邦銀行計劃全面轉向電子數據系統，以便與其他歐元區中央銀行保持一致。

三、金融統計的指標體系和報表體系

聯邦銀行的統計主要包括銀行統計和外部部門統計。即相當于中國人民銀行與國家外匯管理局這兩部分統計內容。由于聯邦銀行也承擔著部分銀行監管職能(銀行監管主要由專門的金融監管局――BaFin負責)，所以，聯邦銀行的統計也包括出于銀行監管目的的統計，即銀行監管統計。銀行統計和外部部門統計是重點。

(一)銀行統計

銀行統計的報表包括資產負債月報和一些補充報表。資產負債月報是主要報表。月報的內容包括：資產、資產補充數據、負債、負債補充數據。

聯邦銀行網站公布的“銀行統計指導及客戶分類”有關于統計指標具體含義的解釋。

(二)對外部門統計報表體系

對外部門統計包括外部交易(支付及收入)，非銀行機構與非居民之間的債權債務證券以及直接投資證券的統計。所依據的法律是外貿與國際收支規定。

聯邦銀行在其網頁上“金融法規”部分提供了與金融法規有關的信息。除了金融法規監管結構的一般信息外，特別值得一提的是還有聯合國、歐盟以及政府部門制定的金融法規信息。

(三)銀行監管統計報表體系

聯邦銀行的銀行監管報表體系內容包括：

1、自有資金報告(原則Ⅰ)；2、流動性報告(原則Ⅱ)；3、非貿易賬戶機構的貿易賬戶報告；4、超過150萬歐元的大額貸款報告；5、月度總收入報告；6、建筑信貸協會提供的特別信息報告；7、金融服務機構月度收入報告；8、符合報表規則的報告；9、符合審計報告規則第68條的數據一覽報告。

(四)金融統計對象的分類

聯邦銀行的統計中把社會部門共分為銀行、企業及家庭、政府三個部門。銀行分為兩部分：德意志聯邦銀行、銀行(除去德意志聯邦銀行以外)；企業及家庭下面分為三部分：企業(包括商業企業)、家庭、非盈利機構(不包括商業組織)；政府下面分為兩部分：中央、聯邦州、地方政府和特別基金，強制社會保障機構等。

聯邦銀行網站公布了“銀行統計指導及客戶分類”，其中對于月報統計、及外部統計、以及部門分類有著詳盡的規定。

四、數據質量的控制、評估與數據披露

由于全面使用電子報表體系，所以報表內設的平衡關系可以避免一部分差錯。此外，如果聯邦銀行認為某項數據有疑問，則請報送單位專門做出解釋。

聯邦銀行是國際貨幣基金組織特別數據標準(SDDS)的成員國，其數據較為公開，大部分數據都可以在網站上下載。

聯邦銀行數據公布頻度為：按季公布外債數據：按月公布銀行業賬戶分析、中央銀行賬戶分析、國際收支、國際儲備與外匯流動性；按日公布中央政府國債利率，隨時公布短期國庫券貼現率(在競價時)、股票價格指數(主要是CDAX price index、The CDAX、DAX priceindex和The DAX等四個指數，由法蘭克福證券交易所提供)；每年公布兩次國際投資頭寸(六月底和十二月底)；匯率的公布頻度為：歐元兌28種外國貨幣的匯率，按日公布；同業市場上歐元兌美元匯率，每半小時公布193個國家貨幣兌美元和歐元的匯率。

五、信息共享

聯邦銀行依據相關的法律與相應的機構進行數據共享。如聯邦銀行承擔部分銀行監管職能(由分行承擔)，在《銀行法》第7條第4款就規定：聯邦金融監管機構與德意志聯邦銀行要互相允許對方為了執行該法律所賦予的職責而自動進入自己的數據庫。當然

都要遵守《聯邦數據保護法》。聯邦金融監管機構每從德意志聯邦銀行數據庫檢索10次個人數據，聯邦銀行就會記錄時間、細節等，以便能夠確認數據檢索以及檢索者身份。聯邦金融監管機構和聯邦銀行還可以建立聯合數據文件。如果一方認為對方的數據可能不正確，必須馬上指出，而對方如果認為需要改正、暫時不讓使用者進入或者刪除數據，則必須馬上進行。

六、對中國人民銀行的啟示

1、統計與經濟研究、調查研究等職能可以分開，統計部門專司統計工作。

人民銀行一直是將統計與調研放到一個部門。部門的名稱是調查統計司(處、科)。這樣做的好處是便于調查統計部門根據數據獲取便利來進行研究，弊端是分散該部門注意力，可能會將注意力放在研究上，而在統計框架、方法、技術等方面研究較少。歐央行、德央行及其他歐洲國家的普遍做法也是將統計部與研究部分開，這兩個部都是很大的部。統計部專司數據統計事務，將統計工作向縱深發展。如德央行統計部設有專門的模型處，職責是研究、設計符合自身情況的模型。

2、統計部門，尤其是總行統計部門人數眾多。

聯邦銀行總行統計部門人數眾多，屬于各司局中人數最多的部門之一。當然，這與聯邦銀行的統計數據直報總行管理體制有關。統計工作是進行研究、決策的最基礎工作，其質量好壞直接影響一系列后續工作。統計工作的深度、廣度是不斷發展的，將統計部門工作細分，并配備以足夠的人手是做好統計工作的前提。

3、各機構直接向聯邦銀行總行報送統計數據。

德意志聯邦銀行采用的聯邦銀行超級網技術其實就是網上直報。統計網上直報是指統計調查對象通過國際互聯網，建立與統計機構數據網絡的直接連接，向統計機構報送統計報表。實施統計數據網上直報，實現統計數據采集模式由逐級上報、層層匯總的傳統方式向網絡環境下在線采集方式的轉變，是統計制度方法改革的必然趨勢，也是加快統計信息化工程建設，實現統計報表上報無紙化和現代化的重要內容。

人民銀行目前正在將統計數據上報向網上直報轉變，但目前還處于試行階段，需要在實踐中不斷修改、完善。

4、對統計數據的開發利用程度高。

聯邦銀行與人民銀行都有統計月報，但是人民銀行的統計月報只是統計報表匯總，在首頁有一點字數極少的數字變動說明，統計月報基本上沒有傳達對統計數字的分析等信息。德意志聯邦銀行的統計月報厚達150-200頁，除了列出統計報表外，重點是對統計數據的分析，同時兼有專欄情況介紹，還有重大專題報告，如針對外部統計發現的與中國雙邊貿易額大大增加的事實，附上了專門研究中國與德國貿易情況的專題報告，等等。

5、統計數據透明程度高，數據及時、全面。

德央行、歐央行、歐洲統計局等機構統計數據的透明程度非常高，在其官方網站可以得到從事研究所需的幾乎所有數據。數據及時，并且在網上公布數據時間，便于決策者、研究人員、記者等及時追蹤數據。數據非常全面，而且分類細致、合理。我國與德國在這方面有差距的原因。主要是德國已經加入了國際貨幣基金組織(IMF)的數據公布特別標準(SDDS)，而我國2002年4月19日加入的只是IMF的數據公布通用系統(GDDS)。

6、統計執法嚴格，統計法權威性高。

德國的統計執法非常嚴格，對違反統計法的處罰力度很大。如聯邦統計局定期向一些單位寄送調查問卷等，在問卷上就專門聲明根據統計法，你單位有義務填寫該問卷，否則會如何懲罰等，很少有單位敢不配合調查的。我國在這方面差距還比較大，而這也是提高統計質量的重要保證之一。

第3篇：金融統計報告范文

關鍵詞：金融；統計；改革

中圖分類號：F833 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2015）10-0035-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.10.07

日本的金融業綜合統計主要體現在其資金流量賬戶（Flow of Funds Accounts， FFA）中。危機后，日本央行不斷延伸及拓展其資金流量賬戶，并在2011―2013年間三項新的數據系列，包括債務證券及貸款的流動方向數據；不同期限的貸款、債務證券及存款數據；證券產品的余額數據。這些數據揭示了以下領域近期顯著的趨勢：跨境交易的增長、債權人從以公共部門為主向以私人部門為主的轉變、不同經濟實體投融資期限結構的差異以及證券產品余額的下降趨勢。

一、日本金融業綜合統計概況

日本央行通過編制資金流量賬戶來綜合反映日本的金融活動。日本資金流量賬戶統計是反映不同經濟實體間金融交易以及相應的金融債權債務存量的矩陣。它記錄部門（金融機構、企業及住戶）間金融工具（也叫交易項目，如存款、貸款）引起的金融資產與負債的流動。其有三個顯著特征：一是不僅反映金融資產及負債的余額（存量數據），還反映每個部門的交易量（流量數據）；二是編制遵循國際標準，因此可與其他國家的金融活動及金融結構相比較；三是比其他國家的資金流量賬戶統計更加詳盡（見表1）[1]。

為了提高日本資金流量賬戶的準確度及實用性，日本央行不斷對其進行延伸及拓展，以適應金融交易活動的蓬勃發展。危機后，根據2009年11月二十國集團（G20）財政部長及央行行長會議通過的《金融危機與信息缺口》報告，日本央行采取了一系列改進資金流量賬戶及其輔助數據的舉措。

《金融危機與信息缺口》報告呼吁各國加強統計能力建設來填補現有統計的“信息缺口”，以滿足金融監管及政策制定對高質量統計數據的需求。針對2008年國際金融危機的教訓，報告建議對以下活動優先考慮：一是更好地捕獲金融部門風險的積累；二是完善國際金融網絡連接數據；三是監測國內經濟應對沖擊的脆弱性。報告還建議進一步加強國際收支統計、跨境銀行頭寸及衍生品市場統計、政府財政統計以及關于單個金融機構的監管數據收集。報告特別強調呼吁加強流量數據的作用。

二、日本金融業綜合統計改革的主要方向

一是編制部門間流量數據。日本資金流量賬戶記錄的是資產負債余額以及每個經濟實體的交易量。采取的形式是矩陣，矩陣的“列”由各經濟實體構成，矩陣的“行”由金融資產與負債構成[2]。盡管這一形式適用于反映單一國家的金融活動，但其不足以反映金融流動的詳盡趨勢以及部門間潛在的風險分布。為此，有必要厘清部門與部門之間每一金融工具的債權債務關系，即有必要編制資金從哪個部門流向哪個部門的數據，以及弄清楚金融工具的潛在風險在各部門間是如何分布的。日本央行從2011年9月開始關于本國債務證券的部門間數據，并從2013年12月了貸款的部門間數據。

二是完善資產負債的期限數據。每個經濟部門持有的主要金融產品的期限數據有助于把握風險偏好、利率及流動性風險的變化。由于認識到資產負債間嚴重的期限錯配是金融危機的誘因之一，G20建議報告呼吁加強期限數據統計。2013年12月，日本央行開始“不同期限的貸款、債務證券及存款”數據，顯示貸款、債券及存款的剩余期限及原始期限。

三是加強證券化產品統計，包括以真實資產（房地產及信托受益權）作抵押的證券，目的是加強影子銀行統計。從2000年開始，證券化產品作為新的風險轉移工具在美國及歐洲地區廣泛發行及交易，因此對其的統計需求不斷高漲[3]。相應地，2011年12月，日本央行開始“證券化產品余額”數據，主要包括特殊目的公司（SPCs）及信托公司等發行的證券化產品。

三、其他國家的改革措施

在歐洲，歐央行季度性歐元區賬戶數據，即歐元區資金流量賬戶數據，包括存貸款流量及存量的部門間數據。關于期限數據，歐央行編制債券及貸款原始期限數據以及貸款的剩余期限數據。在澳大利亞，主要金融交易項目的部門間數據以及長短期債券及貸款的原始期限數據都有。在美國，目前既不部門間數據，也不期限數據。關于證券化產品的統計數據在任何國家都沒有充分進展（見表2）[4]。

四、數據編制方法及近期趨勢

（一）部門間數據

債券及貸款的部門間數據明確了主要金融工具的債權債務關系，使對金融流動及潛在風險分布的把握成為可能。

1.債券部門間數據

（1）編制方法

“國內債券部門間數據”矩陣顯示部門間債券交易情況，由資金流量賬戶的數據重新整理而來，矩陣的列為各部門，矩陣的行是交易項目。需要特別指出的是，發行部門實體的分類是基于證券的種類，從而與日本資金流量賬戶交易項目的分類相對應（見表3）。持有部門實體的分類與日本資金流量賬戶中部門的分類相對應。例如，由金融機構及非金融公司發行并由住戶部門持有的債券余額與日本資金流量賬戶住戶部門資產方記錄的銀行債券及工業債券總額相對應[5]。

（2）近期趨勢

從2013年4月到2014年3月，日本國內債券總凈發行量大約為30萬億日元，其中，中央政府及財政公共基金發行的債券占大頭，大約為34萬億日元。從中央政府債券持有方來看，日本央行凈買入72萬億日元，其他金融機構凈賣出42萬億（30-72=-42）日元（見表4）。這與從2008年4月初到2013年4月末這段時間內的情況有很大變化，這期間日本央行凈買入58萬億日元，其他金融機構凈買入89萬億（147-58=89）日元（見表5）。上述現象是2013年4月開始的日本量化寬松政策導致日本央行大量購買政府債券的結果，而其他金融企業則從大量買入政府債券轉為凈賣出政府債券。

2.貸款的部門間數據

（1）編制方法

貸款的部門間數據表中，放貸部門主要分為“金融機構”及“非金融部門”這兩大類，并在這兩大類下分出子部門。借款部門則包括金融機構、非金融公司、廣義政府、住戶、服務住戶部門的私人非盈利機構以及海外部門，與日本資金流量賬戶部門分類方法一致。該表中，各部門數據的來源及編制方法都不相同。例如，金融機構和公共非金融公司的借款額的計算有一部分是基于精確的數據來源，如“各部門貸款及貼現票據統計”以及財務報表，而私人非金融公司的借款額的計算由于數據限制，主要是采用估算的方法。因此數據的準確性在各部門間差異很大。

（2）近期趨勢

從2008年3月末到2014年3月末，日本貸款凈增加額（35萬億日元）中有一半左右（18萬億日元）來自金融機構，其中12萬億日元流向海外部門。同時，流向金融機構的新增貸款超過13萬億日元，在海外部門流向國內的新增貸款中比重最高。盡管貸款的增量一部分歸因于日元貶值，也從一方面說明日本金融機構轉向募集美元貸款及其他外幣貸款。同時，還可以看出從2008年以來流向海外金融機構的貸款以及從日本金融機構流向海外部門的貸款一直在增長（見表6）。

值得注意的是，在2009年3月末到2013年3月末之間，日本貸款發放總量減少了約55萬億日元。從放款方看，存款公司及海外部門發放的貸款增加了約26萬億日元，其他金融中介發放的貸款減少了約61萬億日元。特別是組成“其他金融中介”部門的公共金融機構發放的貸款減少了39萬億日元，反映了“財政投資及貸款項目（Fiscal Investment and Loan Program，FILP）”的影響。該項目的主要目的包括將財政投資及貸款項目的資金募集從強制性的郵政儲蓄及養老金存款轉向發行政府債券。從2013年3月末到2014年3月末，公共部門到私人部門間的借貸趨勢維持不變（見表7）。

3.貸款、債券及存款的期限數據

這一數據系列是關于日本各經濟部門的貸款、債券及存款的原始及剩余期限的估計數據，響應了G20報告的建議。該數據系列有助于把握期限錯配情況，因此有助于分析宏觀層面風險承受態度的改變，并有助于辨別利率風險及資金可得性。

（1）編制方法

貸款、債券及存款的剩余期限數據的計算是通過將日本資金流量表中每一交易項目的存量數據乘以長期與短期交易項目之間的比例。這一比例的計算是基于從銀行、人壽保險公司獲得的數據，即關于貸款、債券及存款剩余期限的問卷調查。由于日本資金流量賬戶并不將外國證券記錄為單獨的交易項目，因此，本國銀行及保險部門持有的外國證券的剩余期限數據是通過調查問卷獲得的。

關于原始期限的編制方法。貸款的原始期限的計算是通過將日本資金流量賬戶中貸款的余額乘以長期及短期交易項目的比例結構（1年及以下以及超過1年）。

（2）近期趨勢

該數據系列有助于比較部門間資產和負債的期限，并分析期限錯配。例如，截至2013年9月末，剩余期限在1年以上的債券在人壽保險公司持有債券中的占比要高于其在存款公司持有債券中的占比（見表8）。這一情況與貸款相似，剩余期限在1年以上的貸款在人壽保險公司貸款中的占比要高于其在存款公司貸款中的占比（見表9）。從利率類型看，固定利率貸款在人壽保險公司貸款中的占比高于其在存款公司貸款中的占比（見表10）。

不同經濟實體的差異主要源于他們各自的負債結構導致的資產投資政策。人壽保險公司近90%的債務是為未來保險費賠付準備的保費及養老金積累，因此其債務久期（duration）比資產久期要長，導致人壽保險公司有強烈動機投資于期限長的金融工具（如長期政府債券）以便規避資產負債期限錯配。

4.證券化產品的余額

總的來說，證券化產品定義為由特定資產（貸款、租賃、房地產等）支持的金融產品，其中，資產支持債券（ABB）、資產支持商業票據（ABCP）以及信托受益權反映在日本資金流量賬戶中的“證券化產品余額”中，從2011年12月開始，之前的日本資金流量賬戶只特殊目的公司（SPCs）及信托（結構化融資工具）發行的證券。但是，“證券化產品余額”將范圍擴大到其他實體，如抵押貸款支持證券以及房地產物業支持的債券，并且按證券種類細分數據系列。

（1）框架

首先，關于資產支持債券（ABB），數據包括三個細項：JHFA（前政府住房貸款公司）發行的抵押貸款支持證券（MBS），房地產支持的私募ABB以及其他ABB。

ABCP（資產支持商業票據）是SPCs（特殊目的公司）發行的短期商業票據，以債權（如應收賬款）作為抵押。ABCP數據的編制是基于日本證券存托中心公布的“按發行方分類的商業票據余額”數據。

信托受益權數據分為四類：住房貸款支持的信托受益權、公司及政府貸款支持的信托受益權、應收賬款支持的信托受益權、租賃及消費信貸支持的信托受益權。這些數據是通過估算方式得出，依據是日本央行開展的金融機構問卷調查中的受托資產余額數據、信托公司持有的按信托資產分類的金融數據等。

（2）近期趨勢

截至2014年3月末，日本證券化產品余額為33萬億日元，其中信托受益權及ABB分別占約50%（18萬億日元）和40%（14萬億日元），而ABCP占比約小于10%（2萬億日元）。而ABB中占比最高的是JHFA發行的MBS（11萬億日元）。支持信托受益權的資產中，住房貸款約為8萬億日元，占比最高，其次是應收賬款以及租賃和消費信貸（見表11）。

證券化產品余額自2007年末以來一直在下降，主要原因包括：金融危機后的經濟停滯、證券化產品不斷下降的信譽、監管環境變化導致證券化積極性下降。例如，在信托受益權余額中占比最大的是以住房貸款支持的信托受益權，一直以來都在下降。主要原因是，在低利率環境中，隨著監管環境的變化，證券化產品的主要發起方大型銀行對將住房貸款證券化的積極性越來越低。這表明通過證券化市場進行風險轉移的行為已經在減弱。

五、未來面臨的挑戰

第一，如何進一步提高目前已的統計數據的質量。由于數據局限性，日本現有的“國內債券部門間”數據并未將發行部門“金融機構及非金融企業”細分為兩個部門。因此，未來的任務是進一步細分發行部門及持有部門。關于“貸款、債券及存款的期限數據”，未來的任務是進一步擴大持有部門的覆蓋范圍，并進一步細分期限區間，將“一年以上”這一區間進一步細分。

第二，豐富關于影子銀行活動的統計數據。日本資金流量賬戶已經涵蓋了影子銀行活動的許多因素，“證券化產品余額”數據的是一個很好的開端。而且，在《關于在日本資金流量賬戶中實施2008年SNA的建議》中，日本央行提出改進非銀行部門數據準確性的思路和方法，并計劃從2016年上半年開始據此新的日本資金流量賬戶統計。

第三，有效權衡成本-收益的關系。為了精確把握快速發展的金融經濟形勢，有必要穩步拓展及延伸現有的統計制度及內容。但同時也要照顧成本-收益平衡，在傾聽數據使用方需求的同時，也要考慮到數據報送方的負擔。

參考文獻：

[1]Bank of Japan， Guide to Japan’s Flow of Funds Accounts[R].August，2006.

[2]Bank of Japan， Compilation Method of Japan’s Flow of Funds Accounts[M].August，2006.

[3]Eurostat， IMF， OECD， UN and World Bank[M].System of National Accounts，1993.

第4篇：金融統計報告范文

一、基層金融機構統計工作中存在的問題1、統計基礎相對薄弱。許多基層金融機構統計人員較少，沒有專職統計人員且統計手段較為落后，疲于在日常性報表中應付，無法開展統計調查和統計分析，形成高質量的統計報告。同時，統計隊伍不穩定，換崗頻繁，容易造成工作脫節、失誤增多。一些金融機構疏于對統計資料的管理，原始記錄、統計臺帳不健全或根本沒有設置，上報的統計數據缺乏可靠依據。

2、現行管理體制和監督機制缺陷導致金融統計數據失真。由于激勵機制不健全，金融機構經營成果與經營者的收系緊密度低，對經營者的積極性激勵不夠，導致一些金融機構經營者為了個人利益或小集體利益而違反財經法紀做假賬、設帳外賬，或者隱瞞或虛報經營成果來迎合領導意志，造成會計信息虛假，進而造成統計數據失真。

3、數據采集、項目調整隨意性較大，不能嚴格執行金融統計制度。基層金融機構數據采集是統計工作的支點。由于統計人員的工作失誤，或對于現有統計人員來說工作量過大，一些金融機構的統計人員不能完全按照金融統計制度要求進行統計數據采集。如在編制現金收支統計報表時，統計人員不按現金傳票來源、用途分項統計，而是主要登記儲蓄存款收入（支出）、其他金融機構收入（支出）、居民歸還貸款收入（提取貸款支出）等幾個主要的項目，然后將其他項目的現金收入統統歸入到其他收入（其他支出）中。這明顯違背了現金收支統計操作規程的要求，難以全面準確反映現金收支構成的真實情況。

4、數據錄入、匯總質量不高，上報不及時，不能保證金融統計報表的準確、完整。金融統計目前基本上實現上機操作。手工采集的統計數據錄入到計算機中時，由于統計報表項目多、數據大，常常因統計人員工作不細心而出現“串行”現象，雖能使統計報表校驗平衡，但項目數值已發生變化。數據匯總雖然由計算機自動完成，但也存在錯選、漏選報表代碼等現象，從而造成數據匯總不完整。同樣，在數據上報過程中也常出現類似的錯誤，再加上人為的延誤報送時間，常常影響到金融統計報表的編制和統計信息的。

5、統計人員素質不高，不能嚴格執行有關規章制度。統計人員本身素質不高對金融統計質量和可靠性有很大影響。業務素質不高，職業道德觀念不強，導致統計人員缺乏科學的理論指導和嚴格的業務訓練。對統計人員的日常考核和繼續教育、知識更新等管理環節的弱化，使統計人員實際業務水平大打折扣，報表質量差強人意。同時，依法行政的隨意性導致執法不嚴、以罰代法，使一些金融機構領導和統計人員因此對統計法規熟視無睹、有章不循，助長統計數據失真問題朝量化方向發展。

二、防范統計數據失真、提高金融統計質量的建議和對策

消除統計數據失真，從外部來說要強化外部監督、完善法規制度執行，對嚴重的、人為的統計數據失真嚴肅查處甚至司法處置。從金融機構內部來說，要從管理層抓起，抓好源頭，抓好員工思想品德素質和業務素質提高。

1、充分重視金融統計工作的重要性。金融統計工作是中央銀行貨幣政策決策的支持系統，金融統計信息不僅為中央銀行的金融監管提供服務，還為金融機構的經營管理提供了數據信息。各級領導要充分認識金融統計工作的重要性和嚴肅性，抓好金融統計工作的人員配置、內部協調以及統計真實性的內部審計，把好數據關，切實提高金融統計質量。同時，要為統計人員創造寬松的工作、學習和素質成長環境，保證統計工作的相對穩定。

2、不斷提高統計人員>，！

第5篇：金融統計報告范文

【關鍵詞】金融工程；實驗教學體系

1.引言

中國的金融市場正在逐步開放，利率、匯率市場化進程不斷推進，金融產品也在不斷創新，金融產品的設計、定價和風險控制是決定我國金融市場發展前景的兩個關鍵因素。2008年民生銀行開始籌備成立金融工程實驗室和市場研究中心，其主要作用包括：“開發先進的風險分析模型，建立滿足業務需要、分析水平較高的市場風險管理體系，通過積累對風險分析系統運用的實際經驗，逐步自主開發市場風險分析模型；掌握對固定收益類、外匯類、信用類以及商品類等金融產品定價的成熟方法和實際操作經驗，并與國內市場的實際情況相結合，物為我用；針對人民幣市場的特殊情況，建立符合現狀的、能夠指導實踐的人民幣金融產品的定價模型，初步形成獨立的內部定價機制。”然而金融資產定價和風險管理正是金融工程專業所討論的兩個核心內容。

2.金融工程專業實驗教學的意義

作為金融工程技術的發源國，美國金融工程的專業主要設置于碩士階段，強調金融學與數學的結合。其對金融工程人才的培養目標是具有經濟學理論、金融理論、金融數學、金融工程和金融管理知識，掌握開發、設計、運用創新性金融工具和手段解決金融實務問題的能力。然而，金融工程專業的理工味道非常濃厚，美國的金融工程專業在具體的人才培養環節上演化出三個不同的方向：（1）將金融工程專業的培養環節設置在工程學院。代表學校有哥倫比亞大學和普林斯頓大學，主要培養學生成為金融工程師，課程設置強調數學建模思想，如隨機過程模型、金融工程最優化模型、蒙特卡洛方法、期限結構模型等。（2）將金融工程專業的培養環節設置在數學或統計學院。代表學校有芝加哥大學、斯坦福大學和康乃爾大學等。主要把學生培養成為合格的數理金融理論型人才，課程設置強調相關的數學基礎理論課程，比如隨機積分、偏微分方程、連續隨機過程等，為進一步研究開展奠定良好基礎。（3）將金融工程專業的培養環節設置在金融學院或商學院。代表性學校如加州大學Berkeley分校的Hass商學院。主要把學生培養成為實用型人才，課程設置強調了如金融機構討論、公司金融、資本與貨幣市場、動態資產管理等職業導向型課程和案例教學，為學生畢業后較好地適應金融機構的相關工作奠定了基礎。

20世紀90年代中期，金融工程被引進到我國，也演化出兩個方向：（1）金融數學系，代表性的學校北京大學的金融數學系、南開大學應用數學專業下的金融數學和金融工程方向、山東大學的金融數學專業等，主要培養既具備金融基本知識又受到良好數學訓練的新型復合型金融人才。（2）金融工程專業，主要設在金融學院，代表性的學校主要是國內的財經類高校及其他綜合類院校的金融學院，采用的教材主要是以美國注冊金融分析師的考試教材，要求學生掌握金融衍生產品的概念以及簡單產品的定價。

培養高素質的金融工程人才，除了要培養扎實的理論功底，同時也要注重培養學生動手操作和解決實際問題的能力。從近年來獲得諾貝爾經濟學獎的成果可以看到，數理定量分析已成為經濟學、金融學研究必不可少的工具，所以學習金融工程必須要有數理基礎。訓練學生在注重定性研究分析經濟金融現象本質的同時，加強定量研究。金融工程的核心基礎理論包括估價理論、資產選擇理論、資產定價均衡理論、期權定價理論、套期保值理論、有效市場的均衡理論、匯率與利率理論等，這些理論的應用只有借助于數理方法和工程技術的支持，才能轉化為現實的操作工具。一定要進行模擬實驗才能將理論知識進行應用，從而轉化為動手操作和解決實際問題的能力。

3.國內金融工程專業實驗教學的現狀與觀點

目前在開設金融工程專業的高校中，相當一批高校的金融管理與金融工程實驗室在全國具有一定的影響力，對推進相關教學與科研起到了重要的作用，如清華大學經濟管理學院與中信證券股份有限公司聯合建立的“中信清華金融工程實驗室”，中國人民大學財政金融學院的金融管理與金融工程實驗室，廈門大學金融學院與世華公司共建的“金融模擬實驗室”，中國科學技術大學管理學院金融工程實驗室，武漢大學金融系的金融工程實驗室（上接第184頁）等。由于這些高校金融工程專業實驗室在風險預測、建模、蒙特卡羅仿真分析及決策優化中應用了分析軟件等工具，使得該學科在金融工程教學和研究領域在全國一直保持領先的地位。

國內一些老師對金融工程專業的實驗教學提出了一些相對比較好的建議，如安徽財經大學的何啟志老師強調了金融工程專業實踐教學的重要意義，卻沒有提出具體的課程設置和模塊。中南財經政法大學的劉向華老師提出了在金融工程專業實驗教學中應該堅持實驗教學與理論教學相結合、實驗教學與實踐教學相結合，使學生掌握金融基本理論、數理方法、相關軟件三個模塊，培養學生在金融衍生產品設計、金融數據處理、金融建模、金融風險管理四個方向的動手能力。劉向華老師的觀點我非常同意，但是沒有提出具體的實驗教學的課程設置。天津財經大學的張元萍老師提出了整個金融工程實驗教學的架構體系，但是她的課程設置與整個金融學的其他專業沒有差異，不能夠體現金融工程專業的特殊性。安徽財經大學文忠橋老師提出了金融工程專業的實驗可以分為課程實驗，專業必修實驗課與專業選修實驗課，他的想法和觀點具有創新性，但是沒有給出具體的運行方案。我參考了國外一些高校金融工程專業的實驗課程，結合以上幾位老師的想法與5年實驗教學的經驗，構思了金融工程專業的實驗教學體系。

4.金融工程專業實驗教學體系設計

通過5年的實驗教學經驗，我認為金融工程專業的實驗教學體系可以分為四類實驗，其中包括課程實驗、專題實驗、項目實驗、第二課堂實驗。通過這四類實驗可以讓學生掌握金融基本理論、數理方法、相關軟件三個模塊，也能夠培養學生在金融衍生產品設計、金融數據處理、金融建模、金融風險管理方面的動手能力。同時我認為金融工程專業應該在大一就應該學完高等數學、線性代數、概率論與數理統計、宏微觀經濟學、財務管理與貨幣銀行學等課程。大二應該完成外匯業務、固定收益、證券投資分析、國際金融、金融工程、期權期貨及其他衍生品定價等專業課程，大三開始學習計量經濟學、風險管理、對沖基金等難度相對較高的課程，同時學習一些專題實驗課程。大三下學期或者大四上學期開始一些項目實驗，然后撰寫畢業論文。

（1）課程實驗

課程實驗，顧名思義就是在學習一些理論課的同時，結合相關實驗進行補充，讓學生能夠牢牢掌握基本理論。對于金融工程專業來說比如統計學、銀行業務、外匯業務、證券投資分析、金融工程、固定收益、計量經濟學等課程隨著教學進度安排一定的實驗課時，通過這些課程實驗的教學，使學生在一定程度上加深對有關課程基礎知識和基本原理的理解和掌握，并具備一定的實踐操作能力，這些課程實驗的具體安排如表1。

表1 課程實驗的具體設計

理論課程 課程實驗名稱 專業素質與能力

統計學

計量經濟學 SPSS在統計學中的應用

EVIEWS在計量經濟學中的應用 掌握軟件如何導入數據，通過軟件掌握統計學理論與計量經濟學方法，具體按照步驟操作

商業銀行

國際結算 商業銀行業務實訓

國際結算業務實訓 掌握銀行業務（儲蓄、對公、票據）等業務以及國際結算業務

金融學、證券投資分析、財務報表分析 證券交易模擬

證券市場行情分析

證券財務報表分析 掌握證券交易規則，證券投資的基本分析方法（技術分析與基本分析），如何獲取財務信息與資訊信息，賬務財務指標的運用

固定收益 訪問中債網，查看債券信息 根據債券新息得出利率期限結構

外匯業務

金融工程 外匯交易

期貨交易、權證交易 掌握外匯的報價、實盤交易與保證金交易規則

掌握期貨與期權交易規則、定價與套利機制

（2）專題實驗

專題實驗，就是開一些專題軟件應用課程，這些軟件在投行、證券公司、期貨公司運用相對較多，比如MATLAB在金融數量分析中的應用、EXCEL在金融模型分析中的應用、Stata在金融工程中的應用、SAS在金融數據處理中的應用，這些實驗課程和理論課程一樣，上一個學期。將這些課程的簡介和方案列出來，要求每位學生根據自己的興趣必須選擇其中一門課程，每門課程2學分，共36課時，通過這些實驗課程的教學使學生掌握這些軟件的基礎知識，以及這些軟件在金融數據處理、CAPM模型、APT模型、期權定價模型、固定收益證券計算、利率期限結構模型、金融衍生產品計算、投資組合管理、風險控制、金融數據的可視化與數據獲取等方面的應用。同時將這些課程的講義和軟件掛到實驗室網站，方便一些同學自學。

（3）項目實驗

項目實驗，就是將這個實驗作為一個項目，以小組為單位，進行模擬。通常項目實驗一般放在大三下學期或者大四上學期進行。我個人認為目前金融工程專業可以開設兩個項目試驗：股指期貨投資模擬與企業投資決策模擬。這種項目實驗一般持續一個學期，4個學分，項目方案的具體設計非常重要。股指期貨投資模擬，要求學生以小組為單位，將這些小組分為套期保值、投機、套利三類小組，初始資金相同，套期保值小組只做套保，投機小組只做投機、套利小組只做套利，分別設置交易費用。通常利用期貨股票模擬平臺，初始資金額度要足夠大，同時限制倉位，避免在模擬期間由于爆倉出局。同時要求小組撰寫交易記錄、月度報告以及最后的投資總結報告。企業投資決策模擬，主要利用股票交易平臺，投資股票，這個項目實驗設計要求小組必須撰寫投資報告，相當于學生小組管理一只股票型基金，需要撰寫投資策略報告，宏觀經濟形勢分析報告、行業分析報告、投資定價分析報告以及公司分析報告，同時需要設計投資控制報告，要求每個學生參與，防止小組同學搭便車，最后每位同學撰寫投資總結報告。整個成績按照模擬業績、報告質量，控制報告填寫加權給出綜合成績。項目實驗的設置，主要是為了學生利用大學四年學到的知識進行應用，在走出社會之前，知道所學的知識該怎么應用。

（4）第二課堂實驗

第二課堂也就是學生參與的與學習有關的活動。舉個例子，上海某一財經院校每學年舉辦一次“金融論壇”與“金融案例分析大賽”，其中兩次活動分在兩個學期進行。“金融論壇”的主題包括金融產品設計：結構性理財產品設計、保險產品設計等等，通過設計金融產品，讓學生了解這個產品的定價、投資者和發行方面臨的風險和收益。“金融案例分析大賽”主要依托案例的形式，一般要求學生對案例進行分析，主要掌握投資選擇，產品定價，以及面臨的風險。為了與實踐相結合，通常邀請證券公司、期貨公司、銀行保險等業內人士進行點評，防止學生產品設脫離實踐。

本文結合金融工程專業的特點，構建金融工程專業實驗教學體系包括課程實驗、專題實驗、項目實驗、第二課堂實驗。通過這四類實驗可以讓學生掌握金融基本理論、數理方法、相關軟件三個模塊，也能夠培養學生在金融衍生產品設計、金融數據處理、金融建模、金融風險管理方面的動手能力。從目前國際國內的金融工程學科發展來看，理論教學必須與實驗教學相結合，培養學生的動手能力和解決實際問題能力，并了解最新學科的前沿發展，為銀行、券商、期貨、保險等公司提供能解決實際問題的專業人才。

參考文獻

[1]周立.論中國金融工程的發展條件與障礙[J].金融理論與實踐,2001(8).

[2]危慧惠.建構主義模式在金融工程教學中的運用[J].金融教學與研究,2006(4).

[3]劉向華.關于金融工程專業實驗教學的思考[J].金融教學與研究,2009(5).

[4]文忠橋,李陽.金融工程專業的實驗教學體系研究[J].中國證券期貨,2010(1).

[5]何啟志.金融工程實驗教學探討[J].中國證券期貨,2011(9).

第6篇：金融統計報告范文

【關鍵詞】反洗錢 監管 問題及建議

一、縣支行反洗錢監管工作中存在的問題

（一）縣支行反洗錢人員知識儲備不足

目前，縣支行人員趨老齡化，新生力量補充緩慢，合同制員工培訓不到位，老干部職工知識更新差，而反洗錢不僅涉及銀行業，也涉及到保險、證券、期貨等其他金融領域，開展反洗錢工作需要掌握金融領域的其他業務以及相關的經濟、法律、貿易知識，現有的從事反洗錢工作的人員素質難以滿足這種要求，專業技能不足，在識別復雜交易行為方面還存在一定的困難，因此，影響了縣支行反洗錢監管工作的檢測分析。

（二）縣支行反洗錢監管專職人員缺乏

目前，縣支行國庫會計股擔負著反洗錢、國庫、會計、支付結算、人民幣管理等多項工作，兼崗現象普遍存在，一人多崗。所謂設置的反洗錢專職人員，同時兼顧其他多項業務崗位工作，這樣，多項工作由一人來做，精力和時間都有所制約，影響了縣支行反洗錢監管工作做好、做細、做深的要求。

（三）金融機構配合度差

金融機構因人員緊張也未配備專職反洗錢崗位人員，反洗錢信息的采集、篩選、排除及報告工作均由兼職人員負責，普遍存在兼崗現象，加之金融機構條線隊伍中反洗錢管理模式各不相同，且經常變動，導致反洗錢兼職人員知識儲備不足，職業素養不高，開展反洗錢工作處于被動狀態，不利于反洗錢工作的開展。金融機構雖有反洗錢意識，但不積極、不主動，反洗錢工作往往疲于應付，缺乏責任感，主要體現在機構人員變動不報備，資料報送不認真、不及時，支行舉辦的反洗錢集中宣傳活動個別機構不參與，支行組織的反洗錢培訓，金融機構不夠重視，以業務忙、人手不夠為由不參加或少人參加，參與度不高。

（四）非現場監管數據準確性差、利用價值低

非現場監管是反洗錢行政監管的重要手段之一，非現場監管數據的收集是非現場監管工作的重要環節。但在實際操作中，數據收集準確性差、利用價值不高不利于基層人民銀行依法行政職能的有效發揮。主要原因有：一是報表統計、核實難度大。由于報表中部分填寫要素，主要依靠手工登記匯總，統計環節涉及金融機構各個部門及大量的基層網點，程序繁瑣、業務量大，使數據的統計、核實難度隨之增加，影響數據準確性。二是金融機構反洗錢工作人員變動頻繁。該特征以保險業金融機構表現最為明顯，反洗錢人員平均年齡在30歲左右，平均從業年限只有5年，人員年變動率在35%左右，從業經驗缺乏和高變動率影響了非現場監管數據報送的質量。三是統計時限緊張。一些機構為匯總需要，一般要求下屬機構于季度或年度末26日前上報數據，時間不到季度底或年底，使統計數據不精準，不完全。

二、加強縣支行反洗錢監管工作的對策建議

（一）優化隊伍建設，加大反洗錢業務培訓力度

有計劃地為縣支行招錄懂金融、法律、計算機、外語等專業的人才充實到反洗錢隊伍，不斷優化人員年齡、知識結構，逐步解決人員緊缺問題。建議上級行有針對性地制定縣支行反洗錢業務培訓計劃，采取靈活多樣，理論與實際操作相結合的方法，既進行職業道德教育和常規業務培訓，又進行反洗錢業務知識和技能的培訓，增強工作人員洞察黑錢的敏銳力和監測分析能力，有效防范洗錢風險。

（二）健全激勵機制，提高金融機構反洗X工作能力

金融機構對反洗錢工作的積極性不高的主要原因是反洗錢工作不能為它帶來收益，甚至會影響其收益的實現。因此，除了通過法律法規要求金融機構履行反洗錢職責外，央行還有必要建立反洗錢工作激勵機制，對全面、及時、準確報告大額和可疑交易報告的金融機構給予獎勵，對成功堵截洗錢行為的金融機構給予表彰，調動金融機構反洗錢工作的積極性，從而健全其反洗錢運行機制，提高大額和可疑交易報告質量，全面提升轄區反洗錢監管水平。

（三）強化金融機構反洗錢整體意識

金融機構應當將反洗錢工作融入日常各項業務之中，提高金融機構的整體反洗錢意識，明確其反洗錢工作的義務及職責，加強所有金融從業人員的反洗錢培訓頻率和強度，使其了解最新的反洗錢監管政策、內控要求、新方法、洗錢風險變動情況等信息，從而能勝任所在崗位的反洗錢工作要求，確保反洗錢工作人員的穩定性，避免由于人員變動影響反洗錢的工作質量。

第7篇：金融統計報告范文

一、認識明確，精心組織

此次開展統計執法、統計質量大檢查非常必要，統計數據是否真實準確，關系到國家宏觀經濟決策的科學性和貨幣政策決策的正確性。為此，我們認真開展了一次普法宣傳教育，組織全體干部、職工和統計人員認真學習了《中華人民共和國統計法》、《統計法概論》、《金融統計管理規定》，增強了全員的統計法律意識，通過宣傳、學習，使廣大統計人員認識到準確、及時地提供統計數據是《統計法》規定的每個統計人員和統計組織應盡的義務，不履行義務要承擔相應的法律責任，從而提高依法統計的自覺性。

經查，所報資本充足率報表、信貸違約客戶情況、信貸咨詢登記、現金統計表等各類統計報表均能及時、保質、保量地報送，各類統計報表、統計數據能做到及時整理并歸檔保存，不存在虛報、瞞報、偽造、拒報、屢次遲報統計數據的現象。

二、隊伍建設情況及存在的問題

全縣所轄機構均設立了統計崗，各社都設立了一名統計員，做到了人員配備到位，但由于人員缺乏，一直以來統計崗均由各社主辦會計兼任，沒能設置獨立的統計崗，配備專職統計人員，且基層統計人員業務素質低，缺乏專業經驗，統計歸屬概念不清，此外，一些企事業單位在填寫原始憑證時款項來源、用途用詞模糊、不規范，造成會計部門記賬失誤，致使統計歸并錯誤，其次，由于基層人員變動頻繁，且沒能實現辦公自動化，各類統計數據還需手工計算等原因，造成統計數據的估報、串項等錯誤。

三、采取措施

1、依法進行金融統計工作，要嚴格執行《中華人民共和國統計法》、《金融統計管理規定》，堅持實事求是，依法進行金融統計工作。

2、切實加強統計隊伍建設，保證統計員隊伍的穩定，加強崗位培訓和崗位練兵，努力提高統計人員素質。

第8篇：金融統計報告范文

關鍵詞：財務分析；大數據；教學改革

作者簡介：王暉（1973-），女，黑龍江雞西人，北京信息科技大學經濟管理學院，講師；段文軍（1969-），女，山東蓬萊人，北京信息科技大學經濟管理學院，副教授。（北京 100192）

基金項目：本文系北京信息科技大學教學提高-專業建設項目（項目編號：5028023501）的研究成果。

中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）25-0111-02

當今時代不斷涌現各種新型信息方式，例如博客、社交網絡等；不斷興起各種新技術，例如云計算、物聯網等。數據的產生不受任何的限制，數據以前所未有的速度不斷增長和累積，大數據時代已經來到。[1]《華爾街日報》認為大數據時代是引領未來繁榮的三大技術變革之一。麥肯錫公司在一份報告中提出數據是一種生產資料。企業每天面對海量的財務數據，如超市的銷售記錄、銀行的交易記錄、淘寶網站數千萬筆交易記錄（產生量超過50TB，存儲量40PB①）。企業如能利用這些巨大的數據集挖掘出有價值的信息，那么企業就能掌控下一個創新、競爭和生產力提高的關鍵。大數據時代，尤其是財務大數據時代，呼喚創新型人才。[2]呼喚具備綜合財務分析能力的人才，利用財務大數據為企業創造財富。

如何培養財務分析人才？在財經類高校本科，一般都開設“財務分析”課程，該課程教學目的是培養學生對真實企業進行綜合財務分析，并能獨立撰寫財務分析報告的能力。[3]本文以北京信息科技大學（以下簡稱“我校”）為例，探討大數據時代下財務分析人才的需求特點，對高校“財務分析”課程設置的影響，并提出改進“財務分析”課程教學的建議。

一、大數據時代下財務分析人才需求特點

相較于其他類型數據，財務數據更大、更復雜，蘊藏著更多寶貴信息。麥肯錫公司2011年報告推測，利用大數據分析，零售商可增加運營利潤60%，制造業設備裝配成本會減少50%。[2]在財務大數據環境下，如何整理與統計這些雜亂無章的數據？如何讓財務數據開口說話為企業管理者經營決策提供科學依據？朱東華（2013）認為，大數據時代下，傳統的數據分析方法已經不再適應當前的數據環境，同時，各種企業對數據的依賴與日俱增，甚至定量分析方法將逐步取代定性分析方法。[4]財務大數據和大量的財務數據分析需求助長了企業對統計和數學背景的人才需求。

可見，大數據時代下財務分析人才應該具備扎實的統計學和數學功底，能夠熟練運用定量分析方法分析數據以獲取信息，撰寫分析報告為企業相關利益人決策提供依據。

二、“財務分析”課程教學現狀

張先治（2007）認為，財務分析是財務分析主體為實現財務分析目標，以財務信息及其他相關信息為基礎，運用財務分析技術，對分析對象的財務活動的可靠性和有效性進行分析，為經營決策、管理控制及監督管理提供依據的一門具有獨立性、邊緣性、綜合性的經濟應用學科。[5]財務分析課程是為我校經濟管理學院財務管理專業本科三年級開設的一門專業必修課。學生前期已經學過數學、經濟學、會計學、財務管理、統計學等課程。財務分析課程正是在學生掌握前期所學各門課程的基礎上，培養學生綜合運用所學專業知識，分析判斷企業的財務狀況，并根據數據分析結果找出企業存在的問題，提出解決方案。[6]為了更好地實現“財務分析”課程教學目的，課程組的老師們經過討論，決定修改2008級財務管理專業教學計劃，將原來課堂教學的方式改為1/2的學時用于課堂教授基本理論，1/2學時用于實踐教學。筆者自2011年開始，按照新的教學計劃給三屆學生講授了“財務分析”課程。

1.理論教學部分

教材選用東北財經大學出版社出版，張先治和陳友邦主編的《財務分析》（第五版）。該教材體系完整，內容豐富，全書以一家虛擬的ZTE公司為例，演示財務報告分析、財務效率分析和財務綜合分析。每章設有案例和復習思考題，該書還有配套的習題集。在課堂教學中，以教材為主線，突出介紹各種財務分析方法的使用，以及根據分析結果得出結論，提出解決方案。

2.實踐教學部分

一人一企，邊學邊分析。每位學生選擇一家上市公司作為分析對象，利用學校購買的金融數據庫以及相應網絡資源，結合所學財務分析理論知識進行上機實驗，在Excel內完成數據分析，并將分析結果形成財務分析報告。學生分析判斷和決策能力在實戰中得以鍛煉，教學效果得到改善。

但是，隨著大數據時代的來臨，外部環境對數據分析能力要求的提升，僅僅學會利用Excel進行水平分析、垂直分析、趨勢分析、比率分析和因素分析，已經遠遠不能滿足市場對財務分析人才的需求，學生就業的競爭力無從談起。結合前面大數據時代下財務分析人才需求特點，我校學生財務分析能力的培養存在著以下問題：

1.學生數據收集、整理和分析能力弱

定量分析方法應用的基礎是數據，財務分析人員必須學會從海量的網絡資源中搜集并篩選與自己的分析對象和分析目的相關性較強的資料信息，[7]這些資料信息可能是結構化數據，例如金融數據庫等；也可能是非結構化數據，例如網頁等。從實踐教學環節反映出學生數據收集和整理能力弱，分析其原因主要是：

（1）學生不熟悉對財務分析有幫助的網絡資源。搜集有價值的數據需要一定的技巧，其中最為重要的是熟悉一些重要的網站，知道相應的數據應該在哪里找到的概率比較大，做到有的放矢。

（2）學生無法將非結構數據快速地轉換成所需的數據形式。類似金融數據庫這樣的結構數據，學生基本能夠篩選出所需信息。但是，對于類似網頁這樣的非結構數據，他們就只能運用最原始的復制粘貼的方法提煉數據信息，耗時且耗力。2013年2月1日，人保財險執行副總裁王和在中國第七屆“保險業管理信息化高峰論壇”上指出，在過去的兩三年里，結構和非結構數據發生了本質性的逆轉。過去就整個社會來講，絕大多數的數據是結構數據，而現在非結構數據正呈快速增長的趨勢，現在以及未來，非結構數據將占到95%，甚至更多。

“財務分析”課程講授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，無論是學術界還是業界，研究人員大量使用統計模型進行財務數據分析，例如聚類分析、多元回歸、因子分析、時間序列預測法等。因而，我校學生數據分析能力急需加強，尤其是統計學和數學的基礎要扎實。

2.學生財務分析報告撰寫水平有待提高

財務分析的結果是以財務分析報告的形式展示給企業利益相關人，為其進行財務預測、財務決策、財務控制和財務評價等提供可靠信息。財務分析報告是對企業經營狀況、資金運作的綜合概括和高度反映。李寶智（2012）認為，報告應具備八要素：準確、完整、可比、用戶導向、相關、問題的解決方案、及時和易用。[8]從我校學生提交的財務分析報告看，與上述要求還有很大差距。

三、“財務分析”課程教學改革建議

1.培訓網絡資源使用

重點介紹幾個數據庫的使用：

（1）金融數據庫。我校購買了兩款金融數據庫，北京聚源銳思數據科技有限公司金融數據庫（http：//）和深圳市國泰安信息技術有限公司CSMAR財經系列研究數據庫（http：//）。登陸金融數據庫后，輸入查詢條件即可下載上市公司財務數據，速度快且數據量大，數據格式可以任意選擇。

（2）中國資訊行（國際）有限公司高校財經數據庫（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家專門收集、處理及傳播中國商業、經濟信息的香港高科技企業，信息范圍涵蓋19個領域、197個行業。

（3）國務院發展研究中心信息網（國研網）（http：//.cn）。國研網已建成了內容豐富、檢索便捷、功能齊全的大型經濟信息數據庫集群，包括：六十幾個文獻類數據庫、四十多個統計類數據庫等。

網站資源：中國證券監督管理委員會（http：//）、上海證券交易所（http：//.cn）、深圳證券交易所網站（http：//）、巨潮資訊網（http：//.cn）和相關協會網站等。

2.培養數據預處理和建模能力

收集到數據之后，需要對數據進行預處理，利用統計學的理論和方法將數據轉換成一個分析模型。[9]學生在統計學、計量經濟學課程中，已經完成基本模型理論、SPSS或者Eviews三分析軟件的學習。但是，若想實現對大數據的整理和分析，應該掌握R或者Matlab統計分析軟件，同時，還要掌握一種編程語言，例如C++、JAVA、C#等。利用編程語言調用統計分析軟件，從而實現大數據的分析。另外，建議學生了解Perl語言編程，該語言擅長處理非結構數據。

3.培養文獻閱讀及財務分析報告撰寫能力

數據分析之后，需要撰寫財務分析報告，為各方利益相關者的決策提供依據。不同財務分析的目的，形成的財務分析報告具體要求會有所差異，但是撰寫財務分析報告的基本步驟相同。首先查閱文獻，閱讀相關學術文章、財務分析師分析報告、評級機構報告等；其次，模仿寫作，組織財務分析結果，形成報告。此中沒有捷徑，需多看、多寫。

注釋：

①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。

參考文獻：

[1]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013，（1）.

[2]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰[J].求是，2013，（4）.

[3]張肖飛.財經類高校《財務分析》課程案例教學改革研究[J].商業會計，2013，（1）.

[4]朱東華，張嶷，汪雪鋒，等.大數據環境下技術創新管理方法研究[J].科學學與科學技術管理，2013，（4）.

[5]張先治.財務分析理論發展與定位研究[J].財經問題研究，

2007，（4）.

[6]陳衛軍，徐文學，陳平.基于上市公司網上資源的《財務分析》實訓教學探討[J].財會通訊，2012，（2）.

[7]王楨.網絡環境下財務分析案例教學方法的改進[J].中國教育信息化，2012，（1）.

第9篇：金融統計報告范文

——完善現場檢查技術操作規程。現場檢查是一項技術性很強的監管業務，建議人民銀行制定一套切合中國銀行業實際情況，標準化、實用化的《金融業務現場檢查操作規程》。《規程》應對檢查準備工作、檢查實施工作、檢查總結及其處理等現場檢查的各個環節和全過程進行全面規范，使監管人員開展現場檢查工作能夠有章可循，照章辦事。其次，鑒于人民銀行現有監管人員中很多原先并未從事過稽核工作，對現場檢查的內容、程序和方法技術不熟悉，建議組織編寫專門的高質量的現場檢查教材或手冊。

——加強對監管執法工作的統一領導，成立央行執法領導機構。現在具有行政處罰和行政復議職能的各級人民銀行相應成立了行政處罰委員會和行政復議委員會等非常設機構，功能相對單一。可以在此基礎上成立一個央行執法委員會。該機構可作為人民銀行的非常設機構，不占人員和機構編制。該委員會按照監管工作“一盤棋”的思路運作，職能涵蓋對監管工作的全面部署和統一安排、監管實施、案件會審、行政處罰、行政復議和組織培訓。每年年初各監管部門將全年監管工作計劃報送委員會，委員會召開各監管部門參加的協商會議，據此對全年監管工作進行綜合安排，制定該分支機構對轄區內金融機構年度現場檢查計劃。在對外開展檢查時，由執法領導機構一個口子對外，統一配置和調度檢查人員，杜絕以往的“各自為政、各路出擊”的現象

——增強現場與非現場監管工作的計劃性。在目前的管理體系下，現場檢查工作計劃由大區行確定比較合適，總行對一些共性的、突出的、亟待了解的問題，在年底前作為次年的檢查計劃下達給大區行，大區行在此基礎上再根據轄區的實際情況，及時確定本轄區次年的現場檢查工作計劃，然后由執法領導機構統一下達給各中心支行。中心支行再將檢查計劃進行系統安排，使時間安排、人員調配和檢查內容都做到協調一致，避免重復檢查、重復處罰和檢查碰車等現象。同時，對于非現場監管工作，年初可根據不同時期的監管重點，及時調整報表的格式、內容與報送方式。對需經各級人行審核批準的事項，在不同時期的側重點也可有所不同，但是其調整應是自上而下有計劃實施的。