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Sean D. Campbell:宏观审慎监管研究中的数据问题

文 | 美联储研究与统计局副局长 Sean D. Campbell

本文编辑 | 张英凯

金融危机之后依然还存在数据上的盲点。说明我们在数据可用性方面还没有实质性的改善。所以,我们应该认真思考一下,如何获取数据,防止下一次危机的发生。

数据本身是没有太大用处的,不对数据做分析就好像是汽车没有驾驶员一样,所以,我们要把数据和系统性的分析与思考结合在一起,这样才能把数据转化成真正有价值的成果,用于解决实际问题。本文主要是从自身角度讲述关于宏观审慎监管的一些想法,具体探讨一下唐纳德·科恩(Donald Kohn)先生演讲中提到的数据问题。

 

数据问题

第一,最近一轮的金融危机表明我们需要对一些宏观经济的系统性风险进行全面的评估和分析。以信用违约掉期(CDS)为例,市场参与方的CDS的网状图非常的复杂,如果一个市场参与方出现违约,就会对整个网状图的市场参与方产生连带的影响。所以,不仅一家机构受到冲击,所有的机构都会受到冲击。所以,我们通过CDS的网状图的分析就能了解宏观经济的风险。

我们应该尽最大的努力获取更多的信息,这样才能进行有意义的研究,拿出真正有用的研究成果,与此同时我们还担心信息保密、敏感性的问题,处理数据的同时要尽可能解决保密问题。

第二,金融危机之后依然还存在数据上的盲点。说明我们在数据可用性方面还没有实质性的改善。所以,我们应该认真思考一下,如何获取数据,防止下一次危机的发生。我们要做到防患于未然。通过高质量的研究我们就能解决问题,在研究过程中我们可以运用数据分析存在什么样的系统性风险并会导致危机的发生,这样我们就不会淹没于海量的数据当中,被数据分析打败,也不会处于数据分析瘫痪的状态。

第三,与科恩先生讲的一样,我们必须做到监管机构之间跨机构的数据共享,这样才能全方位地对整个金融系统进行分析,尽早地识别风险,发现风险。究竟我们该怎么解决这个问题?现在有些国家由于数据处在这种破碎的条块分割的状态,很难对数据有一个全方位统一的理解,各个监管部门之间存在对于数据分析、数据共享方面的障碍。我们的目标是要对数据进行分析,明确金融体系的系统性风险,形成一个全局的把握。

总结一下,我相信清华大学成立国家金融研究院进行基础性研究将会是非常有建设性的,能够帮助我们产生非常重要的金融洞察力,帮助我们明确识别金融体系当中的系统性风险,确保金融稳定。(本文根据作者在清华五道口全球金融论坛的演讲速记稿编辑整理而成,未经作者确认。)

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