金融数学前景篇1
关键词：金融数学金融发展应用前景
引言
作为一门新兴的边缘性学科，数学与金融学的交叉造就了金融数学。在二十世纪后期，金融数学在更多的地方表现出了应用的潜能。一方面，采用对应的数学方法来对金融领域中存在的问题进行分析，另一方面，金融领域中涌现出了更多的实际问题也与相关数学与统计学中的理论相关，这也更强化了数学在金融领域当中的应用。
一、金融数学在我国的应用发展
从1995年开始，金融数学在我国的金融领域以及数学领域中得到了较为广泛的推广，引起了相关领域的专业人士所关注。而国内的学术界，有一大批学术工作者，尤其是清华大学国际贸易与金融系的宋逢明、北京大学金融数学与金融工程研究中心的史树中以及山东大学的彭实戈等人，在积极引进金融数学理论，进行金融数学方面的研究进行了大量的工作，对倡导金融数学理论结构的建立具有重要作用。尤其是在建立具有中国特色的金融数学、形成对应的金融工程与金融管理工具作出了重要贡献。在1996年，我国的国家自然科学基金委员会就将“金融数学与金融工程”列入了国家的“九五”项目。
随着我国金融行业的迅速发展，国内的金融理论也应该与国际金融理论同步，在国际金融数学理论的基础上积极构建起具有中国特色的金融理论。这样才能实现我国市场经济体制改革的完成，并形成与国际金融领域接轨的市场金融体系，而这些都需要积极的参与到国际金融市场的竞争当中。
为了能够对金融理论、金融方法以及金融数学理论的应用提高到对应的层次，通过对相关理论、方法以及应用的研究对我国金融理论体系进行完善，从而在学术上达到国际先进的水平，对我国的经济建设以及改革开放具有重要的指导作用。
我国当前在金融数学理论方面的研究内容主要包括：金融数学理论及金融理论工具；金融工程技术与方法；金融管理中存在的主要问题；针对国家货币政策以及宏观经济的理论分析，对国家债券管理等方面的内容。
我国科学院在1997年组建了部级别的“金融避险对策研究小组”，其主要的工作在于将数学理论分析方法和经济领域中遇到的问题，尤其是金融行业中存在的问题结合起来，进而形成对应的理论与方法对我国经济发展过程中的风险进行管理与控制。北京大学在1997年首次在国内建立起了金融数学系，用来培养新型的金融专业性人才。与此同时，该校还成立对应的金融数学以及金融工程研究中心，对金融数学学术及其应用等方面进行了深入的研究。而南开大学、中国科技大学以及山东大学都先后推出了包括统计金融系等在内的科系，给金融数学这门边缘性学科注入了长足的发展动力。当前，我国的金融数学研究成分中包含有大量的数学成分，积极的开展了对金融数学理论与应用的研究。这一方面可以使得数学理论家可以更进一步的深入到金融学领域，同时也更加关注国家的经济发展。另一方面，也可以使得经济学家在在理论研究过程中更好的应用数学工具来解决金融领域中的问题，给我国金融理论与方法的构建提供了基础。
二、金融数学在我国的发展前景
（一）面临的问题不断增加
由于金融数学模型大部分都是在各种假设条件下建立的，也只有在假设条件之下才能成立，部分假设条件甚至与客观事实之间存在着对应的差距与冲突。因此，在对这些实际问题进行解决的过程中也就不够理想，其应用范围也受到了一定的限制，需要得到进一步的改进与发展。例如，Capm理论只适合欧式期权，而与美式、我国的金融环境并不合适。即使金融数学理论的假设较为合理，因为金融环境中金融环境不断的发生变化，需要对相关的理论进行创新，只有这样才能促进金融理论以及金融数学理论以更多的创新与发展。
（二）实证研究逐步成为了主要的方向
金融数学理论中的实证研究就是注重对数学的调查与研究，从实际的金融市场中获得对应的数据，分析并最终建立其对应的数学模型。一旦失去相关数据的支持和检验，一味的从概念以及理论进行从模型到模型的分析将难以深入的揭示金融市场的整体发展规律。尤其是针对我国的金融市场，中国特色的金融市场更加需要实证的研究方式。
（三）金融数学在我国的持续发展
金融系统是一个非线性、随机性的复杂系统，这给金融数学提出了更高的要求，尤其是在整个金融市场的持续波动等方面，其波动性、随机性、信息不对称以及市场不完全等方面的问题给金融数学提出了难题。可以将我国的金融市场波动归结为随机问题，诸如：几何布朗运动，之后利用随机分析的方式对金融数学来了研究进行分析。但是，在实际的金融市场中，大部分的情况与金融理论中的假设并不吻合，经常出现随机的异常波动。而近些年来，通过使用自回归条件下的异方差模型可以很好的解决其中存在的问题。尤其是针对一些小概率时间，一般的分析理论不能很好的解释重大金融震荡发生的原因，而分形理论则可以对这些现象进行深入的解释。同时，包括突变理论、冲击理论在内的金融理论在其中都得到了较为广泛的应用。
总之，随着我国金融市场的不断发展，相关制度和体系急需得到进一步的完善，金融数学理论的应用范围将得到进一步的拓展，其自身理论在应用拓展的过程中得到进一步的完善。
参考文献：
金融数学前景篇2
一、融合发展理念
自18世纪以来，人类社会先后经历了以蒸汽机为主的机器时代，即第一次科技革命；以发电机和电动机为主的电力时代，即第二次科技革命；以电子计算机及信息技术为主的信息时代，即第三次科技革命；目前正处于以纳米技术、生物技术、量子技术、虚拟现实技术以及认知学科等多技术融合的智能时代，即第四次科技革命。技术融合是技术发展的趋势，对人类社会发展有着重要的社会和历史意义。随着互联网的快速发展以及通信能力的不断提高，数据呈现出指数级增长态势，数字化已经成为构建现代社会的基础力量，技术在数字化进程中不断突破摩尔定律，推动着我们走向一个深度变革的时代。原本相互独立的技术、不同的业态正逐渐融合，呈现出融合发展的态势。技术融合能引领颠覆性创新，促使社会经济结构和生活结构发生革命性变革，推动社会的发展和人类生活质量及自身能力的提高。
二、技术融合构建金融发展新格局
技术融合并非只是技术层面的单一现象，在其产生和发展过程中，相关基础学科、应用学科也为技术融合提供了理论研究支持。金融信息化发展从最初的电算化、网络化，一直到今天的金融科技，不论是“金融+科技”，还是“科技+金融”，其本质都是两者的融合，“无科技，不金融”已成为金融行业的共识。1.技术融合重塑金融业态随着新技术的快速发展，以用户体验为中心的服务理念不断深化，从金融技术与场景的开放到金融生态的共建与共生，再到金融底层架构、应用场景及内部组织的重构，金融与科技的深度融合发展正改变着金融领域的业务流程、业务模式、管理模式等各个方面，既是金融机构对商业模式与业务重构的全新探索，也是金融机构的主动求变和自我革新。2.技术融合创新发展动能技术融合以异质性科学技术的跨界整合为核心特征，催生新兴交叉性学科和融合性技术领域，甚至触发突破性、颠覆性创新的连锁式涌现，形成长期经济增长的新动能。在金融领域，技术融合强化了科技对于金融的作用，影响了金融服务模式和金融产品不断升级迭代的速度。新经济模式的崛起，以技术融合为新发展动能的数字化、智能化金融发展将会是拉动中国经济增长的重要引擎，金融科技在未来势必将扮演更为重要的角色。3.监管合规下的技术融合技术融合带来了金融创新，但与此同时也产生了新的风险，2021年初，银保监会工作会议强调要切实加强对互联网平台金融活动的监管，坚持所有金融活动必须依法依规纳入监管，监管机构通过监管科技（Regtech）技术实现穿透式监管，提升合规效率，降低监管成本，提高监管规范性和风险监测识别能力。技术融合发展离不开监管的支持和对监管容忍度的理解，监管也不断适应技术融合新趋势，持续提升监管科技能力。
三、北银金科技术融合创新发展实践
金融数学前景篇3
【关键词】信息化技术；金融证券；实验教学；教学系统
一、引言
随着计算机信息技术的快速发展，市场上出现了大量的金融证券模拟软件，这对于高校构建金融证券实验室而言是个很好的契机。然而由于金融行业具有保密性以及特殊性，经济管理专业的学生是无法直接进入证券机构进行实习的，为了让学生在学好理论知识的基础上，对现实的金融证券市场有所了解，提高他们的综合实验能力，各大高校根据各专业的教学需求，开始着手构建金融证券实验教学系统。
二、传统金融证券实验中的不足之处
金融证券实验在我国的研究起步较晚，大多数传统的金融证券实验室由于建设时间短、资金不足、技术欠缺等原因，导致高校的金融证券实验教学内容落后，与当代信息化背景下金融证券实验的教学需求相脱节。目前大多数高校使用的金融证券模拟软件系统大多只能够进行基本的行情模拟操作，缺乏基础数据以及必要的分析功能，尤其是在信息化教学的背景下，金融证券实验教学对数据的收集、整理与利用的要求都非常高，传统的只具有单一功能的模拟软件显然已经无法满足现今的教学需求了，无形间也增加了金融证券实验教学的压力。
三、构建金融证券实验教学系统是信息化背景下的必然要求
在当今这个科技决定经济的社会，信息化已然成为全球经济发展的共同趋势，世界各国对高校信息化教学的工作都给予相当的重视。所谓的教育信息化是指在教育过程中，利用信息化技术充分开发教育资源、优化教育环节，提高学生的信息素养，促进教育现代化。而高等教育的信息化则具体意味着将多媒体技术、通信远程技术、计算机网络技术等作为一种新型的教学手段广泛应用于在高等教育中，使其发生根本性的变革。我国自入世之后，与国际上的商业贸易活动往来频繁，国内金融市场受到一定的冲击，金融证券业面临着更大的国际竞争，我们唯有加快推进金融证券的信息化建设，才能在激烈的国际市场竞争环境中占据一席之地。网络以及电子商务的发展对金融信息化的影响深远，金融信息化主要突出表现在金融商务这方面，大致上可以概括为金融市场的虚拟化以及在此基础上的证券化和一体化。相关学者指出，信息化背景下的高等教育应当是多媒体化、教育虚拟化、学习自主化、资源全球化的开放性教育。其中教育的虚拟化是指，教学活动并不一定要依附于实体事物而存在，可以适当脱离空间、时间等的限制，例如虚拟教室、虚拟图书馆、虚拟实验室等等。在计算机信息技术发达的环境背景下，我们应当充分发挥网络的优势，利用其虚拟教育的功能，实现实体课堂教育与虚拟教育的完美结合。为了顺应当今金融证券与信息化技术两者互为关联、密切相关的市场发展潮流，高校有必要加强对经济管理专业学生的金融证券实验教学，根据信息化背景下金融证券市场的要求构建与其相适应的实验环境，使学生充分掌握信息化技术并能够熟练地应用于金融业领域，培养他们的实验综合能力。
四、金融证券实验教学的建设方案
高校建设金融证券实验教学的必要前提是现代化的信息技术手段，通过网络、多媒体以及计算机技术实现教学资源共享，完成金融学科的教学任务，满足科研活动的需求。通过金融证券实验的教学目的不仅仅是让金融专业的学生对银行的基础业务、财务会计、期货、外汇交易及证券交易等有一个全面详细的了解，使其学习金融证券中各种技术指标并尝试着应用于实例分析，还应当帮助他们学会、总结金融证券市场中的各种投资技巧，为今后真正步入金融证券市场，进行投资做好充足的心理准备。专业性与实用性金融证券实验系统最为显著的特点，该软件系统主要是针对高校金融学科的专业教学、实验以及培训而设计的。在建设金融证券实验教学时，我们既要与国际金融市场的发展相接轨，也有具体结合我国的基本国情，坚持数字化、网络化的发展道路，建立模拟仿真实验室环境，创新教学模式，为学生营造出真实的金融证券业务的信息化氛围，切忌盲目搬运其他国家的实验教学模式。此外，高校还应以专业金融数据库为中心，将基本分析与高级分析系统、教学软件系统以及证券模拟交易系统等进行有机整合，借助互联网技术实现数据的即时更新以及传送，形成覆盖整个金融工程实验室的集成系统，最终搭建成大型的教学科研活动平台。
五、金融证券实验室的教学效果
目前我国大多数高校的金融证券实验室已基本实现对金融、会计以及经济管理专业学生的全面开放。通过实验室，学生们能够轻松了解到证券市场和外汇市场进行交易的具体操作方法与步骤，熟悉常用的金融证券软件的使用，学习金融市场中的各种应用指标、技术以及投资技巧等等，为今后在真正的金融市场上进行实战投资积累应对经验，做好充足的准备。此外，金融证券实验的题材广泛，内容丰富且具有较强的专业性与实用性，在吸引学生学习兴趣的同时，也加强了他们的实验操作能力。同时，金融证券实验室的高度专业化也为高校的教学科研活动提供了合适的平台，专攻金融市场的教师、硕士以及博士在研究相关教学课题或撰写论文时，借助金融证券实验室强大的分析、模拟等功能，大大缩短他们的研究时间，因而金融证券实验室受到教师与学生的普遍青睐。由上可见，高校构建金融证券专业实验室有效地提高了相关专业的教学效果，不但满足了满足了本科教学实验的需求，还能够配合学校的一些高级科研活动和社会服务，对于我国的高等教育而言具有极大的教学价值。
六、关于金融证券实验教学建设的总结思考
总的来说，在信息化背景下，我们应以市场经济发展的实际需求为标准来培养金融证券人才，除了需要掌握牢固的基础理论知识，还需具备良好的管理能力以及较强的分析、解决问题的能力，只有这样，才能在激烈的国际市场竞争环境中沉着应对，冷静分析。高校作为人才培养的重要阵地，肩负着培养我国未来高素质复合型金融证券人才的重任，为了让学生们在学习理论知识的同时，还能够充分与实际相结合，提高他们的综合实验能力，加强金融证券实验教学是关键。金融证券实验室的建设不仅能够解决本科教学实验的需求，还能够满足各种教学科研活动的需求。然而在实际建设过程中，也存在着诸多问题，例如经费、人员不足等，这些问题还有待我们不断地进行探索研究。
参考文献
[1]刘波,曲春青.高等院校金融学科实验教学建设与改革思考[J].教育与职业，2009(18).
[2]李琼.金融实验教学中的创新能力培养[J].学习月刊，2008(04).
金融数学前景篇4
【关键词】互联网消费金融发展未来
一、选题背景及研究意义
（一）选题的背景
刚结束的全国两会上，总理在2016年政府工作报告中指出“在全国开展消费金融公司试点，鼓励金融机构创新消费信贷产品。
这给了“互联网+消费金融”一个很好的发展契合点，以消费金融为代表的服务性行业正在成为解决需求和供给结构不平衡的一个重要突破口。近年来，我国居民的收入逐年增长，人们的消费观念也发生了巨大改变，信用消费、超前消费的消费模式也逐渐被人们所接受，电子商务快速发展，互联网和移动互联网的普及等都为互联网消费金融的发展带来了很大的便利。近日，央行和银监会联合了《关于加大对新消费领域金融支持的指导意见》，加大对消费金融发展的支持力度，政府希望可以通过政策支持来促进消费金融的发展。在这样的利好政策下，互联网巨头将迎来发展的新风口。
（二）选题的意义
从上面的分析来看，互联网消费金融市场在今后的几年中将会出现爆发式的增长，消费金融市场主体的竞争也将进入白热化。在互联网背景下，消费金融出现了许多新的变化，市场主体年轻化、服务场景多元化、服务需求多样化、市场范围也变的更大。我们必须加强对于互联网消费金融进一步的研究，全面了解消费金融的发展状况和未来发展趋势，这样才能为创新金融机构的管理理念、经营方式等提供理论和实践支持，最终提高我国消费金融企业的市场竞争力。
二、文献综述
孔晓文在《浅谈互联网金融背景下消费金融的发展趋势》中提出在经济快速增长的情况下，消费金融是非常重要的增长方式之一，特别是在互联网背景下，消费金融的市场范围变得越来越大，必须要对消费金融的发展趋势有比较全面的了解，才能更好的促进消费金融机构的管理理念、经营模式等的不断创新。最终提高我国消费金融市场的市场竞争力。
张雪在《论我国互联网消费金融的现状和趋势》中指出了当前互联网消费金融发展的几种模式，并且对我国当前互联网消费金融的产业链进行了分析，对我们今后的研究具有一定的指导意义。
三、互联网金融的发展对我国经济发展的影响
（一）互联网消费金融促进消费升级
互联网金融出现改变了用户接触传统金融和消费金融的方式。80、90后成为消费金融的市场主体，用户的消费观念、消费习惯相比传统消费金融有了很大进步。年轻人的消费观念更加开放，更加多元化、个性化、层次化，消费者对品质、品牌、服务的需求急求提升。随着居民家庭收入的不断增加、社会保障体系的逐步完善，消费者的消费需求也逐渐提升。消费者的消费方式开始由商品性消费向服务性消费、由传统型消费向新型消费、由商品性消费向服务性消费转变。社会主流的消费模式由传统的理性保守消费转变为提前消费、信用消费，消费金融的发展迎来了历史性的机遇。
（二）互网消费金融扩大了消费市场
由于我国经济发展的特点，消费市场区域发展不平衡，区域的经济发展水平发展程度不同，人们的消费能力也有差距。各地的配套基础设施完善程度也不同，给我国消费金融的发展也带来一定的阻碍。互联网尤其是移动互联网的普及，使得消费金融的主体覆盖范围更加广阔，许多中低收入群体像农民、学生都能够享受到消费金融服务，我国消费金融的发展更具普惠性。消费金融的服务场景也逐步扩展到生活的各个方面，既包括购物、餐饮、旅游等服务场景，又包括教育、租房等传统消费金融覆盖不到的方面，这大大的扩大了我国消费金融的市场扩容量。
（三）互联网消费金融改变了市场布局
互联网技术为消费金融发展提供了一种新的消费模式，许多传统消费金融无法覆盖的群体都可以通过互联网消费金融得到更快更好的金融服务。互联网消费金融的发展，成为众多资本追逐的对象。企业对互联网消费金融市场的布局也呈现出新的特点：
从服务群体方面来看，重点布局18～35岁的年轻群体，特别是即将步入社会的大学生群体。在此基础上，对消费群体进行进一步的细分，然后针对该群体的核心消费商品来提供金融服务，例如大学生群体，主要消费商品像电子产品、助学贷款等，针对这一场景的提供服务的平台包括分期乐、人人分期等。
从经营业务来看，教育、医疗、养老、旅游、装修等行业都纷纷与互联网消费金融相结合，进行消费金融产品创新。我国也出台了一些相关的政策，支持各细分的互联网消费金融市场的发展，例如2014年11月，国务院召开常务会议，鼓励养老健康家政消费，探索发展养老服务的新模式，制定相关的支持政策。消费服务品种将从低端到高端全面覆盖，养老消费面临升级。
从核心竞争力方面看，我国互联网消费金融的发展重点发展大数据和征信系统。这对于我国互联网消费金融的长期发展大有裨益。互联网金融的网络监管将是未来我国互联网金融发展的一个重要研究方向。
（四）互联网消费金融能有效的释放消费，助力经济增长
目前，我国的经济发展进入到了经济增速放缓、前期刺激政策的消化期和经济结构调整期“三期叠加”的重要时期，经济增长很难由原来的资源、资本和劳动力要素驱动向创新要素转变，原有的发展模式已经无法适应新时期我国经济的发展需求，为此国家开始实行一系列政策来鼓励消费经济的发展。通过发展消费经济来拉动我国经济结构转型，寻找新的经济增长点是必经之路。消费金融的发展程度对于中国经济发展至关重要。发展互联网消费金融能有效的扩大金融消费市场，释放居民的消费需求。互联网消费金融以互联网技术为依托，能够有效的降低金融活动的成本，为零散的大众需求筹集资金，推动经济发展。
四、我国互联网消费金融的未来发展趋势
2013年互联网金融的热潮延续至今，许多的企业都开始进入互联网消费金融市场，使互联网消费金融市场的战场形成了线上线下多元化的消费场景。在未来的几年内，互联网消费金融的发展经成为经济发展的重要产业支撑。
（一）互联网生态和金融生态的结合更加紧密
互联网改变了人们的生产生活方式，也改变了人们的信息传播方式和经济发展方式。当前，互联网与消费金融的结合正在使消费金融的面貌发生革命性的变化，包括消费金融在内的金融产业互联网化将成为必然趋势，互联网生态和金融生态的结合会更加紧密。一方面国内消费金融机构利用互联网平台改造传统业务模式，另一方面互联网公司依托技术和平台开始渗透到包括消费金融在内的中国金融产业的各个方面。从产品到服务模式再到风险管理，互联网技术将渗透到消费金融服务的各个阶段。良好的互联网生态和金融生态对于互联网消费金融的发展大有裨益，互联网和移动互联网技术的发展使得金融领域的运作更加规范和透明，同时网络征信系统也将日趋完善，金融行业在现实发展中遭遇到的种种瓶颈也将能够通过与互联网生态的结合得以解决。
（二）互联网消费金融服务范围更具延续性
互联网消费金融的发展将是未来消费金融发展的重点，我们不仅要考虑它在短期内的发展战略，而且对于其未来的发展方向，建立良好的产业发展模式，推动互联网消费金融的健康可持续发展，这对于我国经济的全面、协调、可持续发展也十分重要。所以我们必须从不同的角度来拓展其发展空间。
从时间上来看：互联网金融不能仅仅着眼于目前的消费需求，我们应该伴随着消费金融用户一起成长，经历不同的人生阶段，将消费金融服务渗透到租房、买车、结婚、装修等消费场景中去。从开始就要培养用户的消费习惯，逐步将消费金融的服务深入到用户长期生活中去。
从空间上来看：目前，互联网消费金融的服务场景还十分有限，主要体现在日常生活用品、电子产品等领域。未来随着互联网技术的不断进步和人们消费观念、消费方式的转变，将深入到更多的领域中去。只要是人们能够想得到的，都能够享受到相应的消费金融服务。
（三）大数据助力互联网消费金融
“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”当前，大数据已经成为重塑金融竞争格局的一个重要的因素，大数据的有效利用，可以促进整个行业的l展，给整个的金融体系带来创新活力。
首先，从客户营销方面，消费金融的市场主体可以通过大数据搜集和了解客户的信息，这不仅包括金融消费方面的信息，还可以了解到客户在各种社交媒体、电子商务等各个生活方面的信息。这对于全方位的了解客户的需求和习惯，从而提供更加符合消费者需求的金融产品和服务。
其次，从风险管理来看，应用大数据技术可以搜集网络上的各类信息，通过这些信息对于用户的资信状况进行评估。以大数据技术为基础构建新的信用评价模型，更精准、更有效的评价客户，完善我国的网络征信系统，从而提高融资效率，降低信贷风险。
最后，从资源配置和产品创新来看，大数据能够帮助我们更加了解企业的自身状况，提高企业管理效率，优化业务发展和管理流程，提高金融服务产品的创新速度，更有效的进行资源管理和产品创新。
（四）垂直化发展
纵观互联网消费金融市场近年来的变化，垂直化发展将是未来互联网消费金融发展一大趋势。
1、行业垂直化
从传统消费金融的住房、汽车等到现在的医疗、养老、旅游、家电等许多细分领域，各个领域的发展行业结构和运行模式都不一样，这就要求互联网消费金融企业要兼具各行业经营和互联网消费经营的能力，对于企业经营的专业化经营提出了更高的要求。企业必须深入了解各个行业的发展特点，了解市场发展需求，不断的积累发展经验。
2、客户层次化
中国的经济发展不平衡，这就导致消费者的消费水平参差不齐，互联网消费金融会根据各个层次的消费者的需求，制定精准的市场定位，为用户提供合适的金融产品和服务。
【参考文献】
金融数学前景篇5
关键词大数据金融统计人才培养
中图分类号：G642文献标识码：aDoi：10.16400/ki.kjdks.2015.11.027
FinancialStatisticstalentstrainingmode
undertheBackgroundofBigData
menGXuejing[1][2]，ZHaoXinquan[3]
（[1]postdoctoralResearchStation，ZhongnanUniversityofeconomicsandLaw，wuhan，Hubei430073;
[2]CollegeofStatistics，HubeiUniversityofeconomics，wuhan，Hubei430205;
[3]SchoolofStatisticsandmathematics，ZhongnanUniversityofeconomicsandLaw，wuhan，Hubei430073）
abstractthearrivaloftheeraofbigdata，financialdatavolumesurgetofinancialstatisticsbroughtunprecedentedopportunitiesandchallenges.thecomplexityofthefinancialbigdatatalenttopromoteastrongerfinancialstatisticaldatacollation，analysisandhigheroverallquality.Universitiesassumetheresponsibilitiesofprofessionalfinancialstatisticscultivatetalent，tobeabletoadapttotheeraofbigdatacultivatetalentneeds.thispaperstudiesthestatisticsofprofessionaltrainingmodellargedatafinancebackground，makeafewinnovativetrainingmodel，andfinallygivesasummaryandoutlook.
Keywordsbigdata;financialstatistics;talenttraining
0引言
金融大数据时代已经来临。金融大数据具有数量大、速率快、多样化、不稳定等特点，为金融统计专业提供了更加宽广的舞台，促使统计方法变革，提高统计数据质量，拓宽了统计数据信息的搜集渠道。
目前，数据收集、整理和分析已经成为金融机构从业者的基本要求，根据数据分析结果制定政策和法规、指导行动，在金融领域和其它生活领域发挥着重要作用。大数据时代的到来，给金融统计带来前所未有的机遇和挑战。一些发达国家在金融领域中对于大数据的应用走在世界前列。两家对冲基金，位于英国伦敦的对冲基金DerwentCapital和加利福尼亚的marketpsych用微博数据预测股市投资时机，是利用大数据进行投资并取得良好成效的成功范例。Xoom与许多拥有大数据的公司合作，开发跨境汇款异常交易报警系统，可以发现是否有犯罪集团进行诈骗。信用卡发行商ViSa和masterCard通过自己的服务网获取交易信息和顾客的消费信息，用来预测商业发展和客户的消费趋势。美国第一资本银行和美国银行通过发行信用卡，得知客户的消费模式，成功为客户提供定制化服务，等等。
地方高校是培养金融统计专业人才的重要场所，面对大数据时代的挑战，金融统计专业的一个重要职责是培养可以进行金融大数据整理和分析、能够适应时代需求的人才，这就促使高校必须创新大数据环境下金融统计专业人才培养的模式。
1构建金融统计专业人才培养模式的研究意义
人才培养模式是影响教育质量的重要因素之一，适应时代要求的人才培养模式是教学改革的核心内容。关于金融统计专业人才培养模式的研究，对于促进时展、提高教学质量的意义是深远的。
（1）培养出适应大数据时展需要的应用型人才。《2013年大数据市场应用与趋势调研报告》中指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。在金融行业，深入了解和分析海量数据，是金融机构在竞争中保持优势的主要武器。时代的迫切需求促使高校金融统计专业必须培养出可以与社会接轨、能够有效处理金融大数据的人才。
（2）促进师生教学观念的转变。哈佛大学和麻省理工学院建设的在线教育平台及其课程，向全世界免费开放，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高，这给传统的学校教育带来了机遇和挑战。在大数据背景下，知识的获取渠道呈现多样化，在人才培养过程中，要有效利用知识平台充实课堂，促进师生教与学共同进步，努力培养具有创新意识和创新能力的应用型人才。
2构建金融统计专业人才培养模式的主要内容
高校金融统计专业人才培养要能够跟上社会需求，根据不同学生需求特点和金融行业特色要求制定质量标准。在满足社会对金融高素质人才需求的多样化、层次化和专业化的人才培养模式上进一步改革和探索。
（1）改革教学模式。传统的统计教学模式是以老师讲授为主，注重概念和方法的诠释，学生参与较少。老师在课堂上选讲的例题也比较常规，关于软件的使用主要通过excel简单的演示。在大数据时代，数据的复杂性和非结构性是常规例题所不能代表的，简单的excel演示已不能发挥作用，在这样的背景下，统计教学模式必须改革，教师在课堂上要教会学生如何从纷繁复杂的数据库里挖掘出有用信息，并利用统计方法对数据进行建模和分析，在课堂教学中要实现与软件完全结合，R软件会成为主流，它是处理大数据的有效工具。要求学生在课下通过自主学习，灵活使用R软件进行数据处理和分析。除R软件外，学生还要学会使用新型开发的软件来辅助解决大数据问题，比如Hadoop、noSQL等。
（2）改革课程体系。传统的课程设置模式已经不能满足大数据时代的要求，学生的实践能力、数据分析能力、综合素质要求更高。从这些角度出发，课程设置要强调知识的针对性，注重学生的动手能力。比如开设“数据挖掘技术”、“流数据分析技术”、“搜索引擎系统应用”等课程，通过机器学习、统计分析方法，使学生可以进行实际的数据挖掘操作，可以进行网络分析数据。通过开设讲座类课程，比如“前沿技术讲座”，讲授专业前沿的方法技术，同时借助实际案例向学生介绍如何使用软件进行数据挖掘、整理和分析。在课程体系外增加第二课堂，通过统计建模大赛、市场调查大赛、社会实践等活动，与金融机构合作，鼓励学生自发寻找问题，解决问题，提高学生的团队合作能力和人际沟通能力，促进就业。
（3）建设教学团队。高校教师大多具有硕士和博士学位，自主学习能力较强，高校应该提供教师更多发展的机会和平台。鼓励教师参与专业相关的教学和学术会议，主动寻求专业前沿知识，努力建设高水平创新型教学团队。鼓励教师考取相关的职业资格证书，比如注册会计师、数据分析师，金融分析师等。同时到企业兼职，这样既能讲授专业理论知识，又能与实践结合，培养出实用性人才。时展迅速，教师能力必须跟上时代的步伐。通过聘请校外知名专家和企业的数据分析师到学校开设专题讲座，与学生直接接触，分享他们的工作经验，鼓励学生去企业实习从事相关数据分析工作，并及时反馈到人才培养计划中。
（4）探讨应用型人才培养途径。应用型人才指的是能够符合用人单位需求，具有较强的动手能力和较高的综合素质的人才。高校的人才培养制度要以培养应用型人才为目标，通过教学模式、课程设置、教学内容、教学方法等手段构建应用型人才的培养模式。金融统计专业的学生，毕业后要能够与金融机构的需求接轨，在本科学习阶段通过理论课程的学习加实践课程的锻炼，具备综合分析数据的能力，培养竞争意识，提高实践和创新能力。
3构建金融统计专业人才培养模式的创新点
在大数据背景下，金融统计专业的人才培养模式应该具备“系统知识与应用能力并重”的特色，在培养途径、培养方案及学生管理方面可以有如下创新：
（1）培养途径的创新：采用“1.5+2.5”模式，前一年半通识教育加专业基础课程，让学生具备扎实的金融理论基础和统计基本素养;后两年半专业教育加个性化培养，重点培养学生在大数据背景下挖掘数据、整理数据和分析数据的能力。
（2）个性化的人才培养方案：对于优秀的本科生采用本科生导师制，进行“一对一”的个性化培养，与导师合作课题，让学生参与到课题调研，提高学生的动手能力。
（3）学生管理方面的创新：鼓励学生自由发展，积极学习其它专业学院课程，到金融机构实习锻炼，增强团队意识，提高学生的综合能力。
4结语与展望
随着信息技术和移动互联网的发展、金融业务和服务的多样化、金融市场的整体规模扩大，金融行业的数据收集能力逐步提高。金融业拥有所有交易数据等结构化数据和客服音频、网上银行记录、网上商城记录等非结构化数据。金融大数据时代已经来临。麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。金融领域统计精英人才目前比较稀缺，通过应用型人才培养模式的研究，培养出高质量的学生，可以及时为社会所用，提高学校的就业率。为解决大数据特征新衍生出的问题，需要在系统架构、数据仓库、数据挖掘分析等方面有所突破，对人才素质的要求更高。高校是培养金融大数据分析人才的储备库，培养出的金融统计人才不仅对金融业务有较深的理解，还要具备很强的数据建模、数据挖掘和数据分析的能力。这就促使高校金融统计专业人才培养模式的改革与探究，培养综合性的大数据分析人才是高校金融统计专业努力的方向。
本文系国家社科基金课题“大数据背景下金融统计方法研究”（项目编号：14CtJ008）的阶段性研究成果之一
参考文献
[1]史修松.大数据环境下地方高校应用人才培养初探[J].理论观察，2013.11：134-135.
[2]陶皖，杨磊.大数据时代对高校人才培养模式的影响――以信息系统专业为例[J].电脑知识与技术，2013.9（28）：6340-6342.
[3]李斌，吴瑾瑾，韩作生.地方财经院校应用型创新人才培养模式初探[J].中国高等教育，2011.19：：52-53.
金融数学前景篇6
巨大的市场空间和持续的政策利好，使得消费金融市场吸引了越来越多的关注与追逐，形成了银行系与产业系各具优势的主体阵营。在逐利资本助燃消费金融市场热度的同时，各类消费信贷产品创新不断，出现了面向不同客户群体的市场细分格局，同时演化出各类差异化的业务模式，也带动了消费金融行业的产业链化良性发展。
未来金融蓝海：消费金融
在全球经济持续承受下行压力的大背景下，在供给侧改革和需求拉动的共同作用下，我国经济整体保持了中等发展速度。伴随着经济的结构性调整，消费已经成为驱动经济增长的重要力量，据统计，2015年我国消费支出占GDp的比重超过了66%，虽已取得了持续性增长，但与发达国家高达百分之八十以上的这指标相比，还有着巨大的发展空间。
为持续发挥消费对经济增长的拉动作用，形成“消费升级-需求扩大-产业升级”的良性循环，国家政策层面也在不断释放培育消费群体、促进消费金融创新发展的政策导向，近年来密集出台了一系列支持消费金融快速发展的积极政策。
同时，消费金融业务通常无需担保、简便高效，依托科技手段，可实现现场申请、即时审批、实时放款的优质客户体验；在风险可控的前提下合理简化了信贷流程，提高审批效率，满足了客户对便捷性和时效性的要求。
因此，在市场空间的吸引下，在政策的引导下，在业务模式的驱动下，除传统金融机构致力于消费信贷业务创新发展的同时，拥有消费场景的电商巨头、具有互联网基因的金融与非金融机构也不断尝试涉足消费金融业务，消费金融市场呈现出空前的繁荣景象。统计数据显示，我国消费信贷规模，已从2010年的7.5万亿元，持续增长至2015年底的近19万亿元，年均增速近20%，已经成为金融领域的蓝海（图1）。
中小银行的发展良机
在传统金融业务竞争中并不具备绝对优势的中小银行，在消费金融普惠而无歧视性的环境下，与大银行和电商巨头们站在了同一起跑线上。消费金融业务的独有特点与发展趋势，赋予了中小银行更多的创新优势，也为其带来发展良机。
消费金融的客群定位与中小银行客群相契合。中小银行的客群定位往往略低于大银行，与消费金融等共享经济下的普惠金融创新业态的客户定位具有同质性。中小银行对此类客群的掌握与了解，使其更易于贴近客户，实现客户需求导向的产品创新。
消费金融小额分散的特点致使大银行无法顾全。消费金融业务具有小额分散的特点，现阶段大银行无暇顾及或不愿意投入。但大众客户数量大、潜力大，只要针对大众客户的不同消费需求，积极开发和创新种类多样的小额消费信贷产品，并形成一定规模，同样可以带来丰厚盈利。
消费金融是中小银行应对利率市场化挑战的重要举措。消费金融业务对资本需求少、盈利能力强，与中小银行体量小的特点相契合，也是其应对利率市场化后利差缩小问题的有效举措之一。
作为中小银行中的一员，包商银行作为一家从内蒙古自治区走向全国的城商行，在依托区外网点逐步实现全国运营的同时，契合当前国内大力倡导的普惠金融发展理念，也在积极谋求新金融时代的转型发展，在进行数字化银行――有氧金融战略布局的同时，创新性地打造了互联网金融扶贫平台“马上帮”，将互联网金融引入社会责任承担领域。目前，消费金融也已经成为包商银行转型发展布局上重要的一环，通过与各业务单元的联动，可形成战略协同、业务协同，共享平台资源，将为整个集团带来稳定的客户群、更加完备的业务及产品结构，从而增加综合竞争力。
中小银行如何发展消费金融实现弯道超车
在消费金融呈现爆发式增长的背景下，在互联网技术迅猛发展的趋势中，中小银行更应紧握产业革命带来的历史契机，谋划转型发展路径，从而实现完美超越。
大数据征信思维，多样化信用数据来源打造立体风控体系。作为持牌机构，中小银行开展消费金融业务，拥有人行征信的天然优势，可以成为其风控的基础与核心。但消费金融的普惠性决定了中低端客群的纳入，而人行征信仅35%的个人征信记录覆盖率，难以满足以信用为基础的消费贷款业务需求。大数据征信思维的应用，通过对来源于政府组织、第三方征信机构、网络爬虫技术等多样化渠道的客户身份信息、教育背景信息、社交网络信息、GpS位置信息等多维度数据进行交叉验证与建模分析，实现了对客户征信的立体画像。通过数据来源的不断演进和数据模型的持续训练，具有学习性和前瞻性的消费信贷风控体系会愈发精准。
将前沿信息技术应用于消费金融，提升中小银行的竞争力。在互联网金融的新起点上，在共享经济的引领下，前沿信息技术已成为共创共建的公共资源，如何应用与场景化才是关键。中小银行在拥有与大型金融机构平等机会与起点的同时，能够以更灵活轻盈的体制机制，实现更快速的转型发展。在数字化技术迎面而来的世纪，将前沿的底层信息技术，如区块链、生物识别、数字加密等，植入与融合在消费金融场景中，服务于更快速、精准、数字化的业务需求，从而打造信息技术核心竞争力。
借助线上模式发展消费金融，助力中小银行线下网点壁垒。过去十年间，消费金融业务经历了“纯线下――线下线上相结合――纯线上”的发展趋势，线上模式已经成为确定性的主流。不具备线下网点优势的中小银行，更加适合将线上模式作为发展重点。而较之线下模式，有了线上风控和信息技术的支撑，线上模式将拥有更高的业务效率和更低的获客成本。随着全行业的互联网化转型发展，线上场景已不再是电商的天下，很多传统行业也已经从线下转为线上，如教育、医疗、旅游等，为消费金融业务的线上发展提供了越来越多的可切入场景。此外，线上发展的行业标准化程度高，业务对接的难度小，能够迅速形成与流量入口间“业务提升-获客导流”的双赢格局。
金融数学前景篇7
数学建模可以为数学理论和金融问题搭建一座桥梁。数学模型在金融领域已经有广泛的应用，如证券投资组合模型、期权定价模型等。数学建模教育在金融人才培养中的作用是其他学科无法替代的，可以归结以下几方面：
1.提高学生的应用
数学素质以及学习兴趣数学建模教学是案例教学，以实际问题为背景，利用数学思想方法解决实际问题，可以很好地将数学理论与金融实际问题紧密结合。如在量化投资中，可以基于智能算法建立套利模型；利用最优化方法研究资产组合模型等。数学建模教学可以避免抽象理论知识的讲授，让学生认识到数学在金融中的重要应用价值。同时，激发了学生学习数学的兴趣，发现了数学的无穷魅力，提高对数学的认可度，体会到数学是一种重要工具。数学建模课程中讲授了大量的数学建模思想方法，如时间序列分析、最优化方法、微分方程、智能算法等。常言道：授人以鱼，不如授人以渔。通过数学建模的学习与训练，可以拓宽学生的知识面，提高学生应用数学解决实际问题的能力。
2.培养学生的科研创新能力
数学建模是一个不断探索的创造性过程。从不同的角度理解，同一个问题会得到不同的数学模型以及求解方法，没有统一的标准答案，这为学生留出自由发挥的广阔空间。在建立数学模型之前，必须查阅大量的资料，获得自己所需要的信息。数学建模最终解释实际问题必须以论文的形式呈现。经过数学建模训练之后，学生的创新能力有了显著的提升。例如我校获得国家二等奖的小组，被选中参与量化投资大赛，最后也获得了全国二等奖。因此，数学建模教育有助于提高学生的文献查找能力以及论文撰写水平、培养学生探索、研究能力、创造性地运用综合知识解决实际问题的能力。
3.增强学生的综合素质数学
建模教育除了培养学生应用数学的能力之外，还有一个目的就是为参加数学建模竞赛做准备。数学建模竞赛是以小组为单位开展工作，3个人分工明确，但又不可独立开来。面对复杂的赛题，3个人只有共同思考、互相启发、各司其职、求同存异、攻坚克难才能在规定的时间内完成。这种竞赛模式培养了学生团队合作精神以及攻坚克难的毅力，为今后能更好地适应工作中的挑战奠定基础。除以上之外，在数学建模过程中还培养了学生想象能力、抽象思维能力、发散思维能力、开拓创新能力、学以致用能力、综合判断能力、计算机编程能力等。而这些能力恰恰是21世纪金融人才应该具备的素质。可以说一次参与，终身受益。数学建模为培养应用型创新型复合型金融人才提供了有效手段。
二、地方金融类院校开展数学建模教育措施
1.重视数学基础知识
在金融中的应用高等数学中，我们可以用泰勒级数去近似一个抽象函数。教师在讲授这节内容时，可以将其用于研究债券价格的变化以及波动性。在概率论中，概率分布研究不确定事件发生的可能性。二项分布在金融中最常见的应用是关于债券价格的变化。概率分布可以用于预测资产价格或资产收益率的未来分布。如果在高等数学、线性代数、概率论与数理统计等公共基础课上适当引入以金融知识为背景的例子，学生将更加深入体会到所学的抽象内容在现代金融的有用武之地，有助于提升学生学习数学的兴趣。然而，要在数学基础课堂上将数学知识与金融专业知识相结合又是不容易的。数学基础课程大多数为公共基础部承担，大部分教师没有金融背景。因此，在招聘数学教师时应该适当考虑有金融背景的数学教师。
2.将数学建模思想方法与现代金融相结合
现代数学包含各门学科知识和数学方法。数学建模课堂上，教师讲授大量的数学建模思想方法，如优化理论、多元统计分析、预测方法、回归分析、现代优化算法、综合评价法等。而数学建模教学采用的是案例教学法，如果能将其与现代金融相结合，有助于提升利用数学知识的能力，同时可以加深理解专业知识。以量化投资中多因子选股模型为例，在选股的时候，人们经常使用的方法是基于基本面或技术面。新兴的量化投资也慢慢发展起来，相比传统方法，量化投资更加客观、理性。多因子选股模型是采用一系列因子作为选股标准，建立过程主要为候选因子的选取、有效性检验、冗余因子剔除、综合评分模型的建立和模型的评价与改进。这一建模过程为数学建模思想方法与现代金融相结合提供了很好的范例。
3.开设金融建模与编程或数学实验选修课
大数据时代对金融人才提出了更高的要求。互联网金融、大数据金融要求金融人才必须具备一定处理数据、分析数据、计算数据的能力。目前，一些金融行业要求求职者必须具备一定编程能力，特别是熟练使用matlab以及C语言。通过开设金融建模与编程或数学实验选修课可以培养学生的编程能力以及计算能力，为今后就职奠定基础，增加就业筹码。对于一个金融问题，通过问题假设、分析、建立模型，之后，还得借助计算机求解。比如金融分析中的优化问题、回归分析方法等。事实上，这些方法都有现成的函数可以调用。各种数学软件都有各自的优势所在，而对于金融模型，笔者更青睐于使用matlab软件。mtalab的编程语言和规则简单，较容易入门。在金融领域有以下几种工具箱：金融数据工具箱、计量经济学工具箱、金融衍生品工具箱、优化工具箱、统计工具箱。使用这些工具箱可以进行投资组合优化和分析、预测和模拟等。比如我们可以基于matlab平台，采用蒙卡洛模拟方法模拟新股申购中签过程。
4.以竞赛或立项为载体，提升建模能力
目前，数学建模活动在我校开展两年以来，先后组织学生参与全国数学建模竞赛、“华东杯”数学建模竞赛等，取得了一项国家二等奖以及多项省赛区一等奖。我校数学建模课程为全校公共选修课，学生参与数学建模活动热情还有待进一步提升。事实上，金融院校的学生学习了统计学、多元统计分析、运筹学、计量经济学、时间序列分析等。学完这些知识再经过适当培训完全可以胜任数学建模比赛。为了更好地发挥数学建模对金融人才的积极作用，我们必须通过各种形式宣传、引导学生了解数学建模比赛，同时学校应该给予更多的政策支持，组织、鼓励学生参与数学建模竞赛、统计建模竞赛、创新创业训练项目。以竞赛或立项为载体，项目为驱动，利用数学知识解决实际问题，特别是将数学知识与金融专业知识相融合，为应用型创新型金融人才的培养提供新途径。
三、结语
金融数学前景篇8
关键词：个人特征；私募基金经理；oLS；分位数回归
中图分类号：F832.5文献标志码：a文章编号：1673-291X（2015）20-0225-04
伴随着我国证券市场不断完善，机构投资者在证券市场上的作用越来越明显；而证券投资基金作为重要的机构投资者，其经理人的投资理念和行为正被其他投资者追捧。作为基金投资的主要决策者，对基金经理投资能力的研究非常有必要。目前，大量的文献通过基金经理个人特征对其管理的基金业绩影响来评价基金经理人的能力，然而研究主要集中在公募基金经理，而关于私募基金经理的文献较少。本文试图通过对阳光私募基金业绩与其经理的个人特征的分析，探讨私募基金经理的个人特征与其投资能力的关系。
一、文献综述
我国学者对基金经理的个人特征的研究时间较短，尚未形成统一的评价指标，目前主要借鉴国外学者的研究指标，主要包括基金经理的年龄、性别、学历、工作经理、金融类证书等。国外的Golec（1996）、Li，Zhang和Zhao（2005）认为，年轻的基金经理能获得较高的收益，而Chevalier和ellison（1999a，
1999b）发现基金经理的年龄与其业绩呈负相关；Chevalier和ellison（1999a，1999b）、Li，Zhang和Zhao（2005）、Gottesman和morey（2006）、arnoa.Gottesman和matthewR.morey（2006）认为，毕业于名校的基金经理通常能获得较好的业绩；StefanRienzi和alexandranielsen（2006）认为，男性经理往往能取得更高的基金业绩；Golec（1996）认为获得mBa的基金经理投资能力较强；Ding、warmers（2004）和Kostovetsky（2009）认为，基金经理在职时间、学历、毕业院校等个人特征对基金业绩影响显著，但是影响的方向和形式可能较为复杂。国内的彭聪（2005）、易振（2008）、吴琪（2010）发现，年轻的基金经理往往能获得更高的收益；徐明东、黎捷（2005）发现，获得mBa的基金经理具有较强的投资能力；陈立梅（2010）研究发现，基金经理的从业时间、任期和学历与基金业绩显著正相关，而年龄对基金业绩并没有显著影响；于静（2013）认为，投资经验丰富、毕业于名校、mBa学位、有海外背景或拥有专业资格证书的基金经理投资收益更高；赵秀娟和汪寿阳（2010）、韩燕等（2011）研究了基金经理个人特征和业绩，但并没有发现二者之间有一致的关系；胡晓燕（2011）则将这一研究扩展到私募基金，探讨了经理的个人特性对私募基金业绩的影响；陈道轮、陈欣、陈工孟、张晓燕（2013）发现阳光私募基金总体跑赢市场。
二、私募基金经理的特征选取和基本假定
本文主要借鉴Li，Zhang和Zhao（2005）从基金经理的学习能力和工作经验两个方面来选取其个人特征。学习能力的指标包括毕业名校、拥有硕士&博士学位、理工科背景、留学海外；代表工作经验的指标包括年龄、工作年限、任私募基金经理的时间、金融从业经历。
假设一：年龄不能反映私募基金经理的投资能力。因为年轻的基金经理缺乏投资经验，但是接受新领域的能力强，工作精力更充沛，所以二者之间没有一直不变的关系。
假设二：性别对业绩的影响不明显。研究者通常认为女性比男性显得更为稳健，但是对于私募基金经理而言，稳健意味着会错过获得超额收益的机会，激进又会增加收益的风险；因此，由性格导致投资风格的差异对业绩影响并不明显。
假设三：拥有高学历和金融从业背景的私募基金经理的业绩并不一定优于其他私募基金经理。尽管我国私募基金业发展比较晚，但是灵活的激励机制、巨大的发展潜力吸引了各路优秀人才的加入。针对进入私募行业之前从业的经理，业内将其“出身”划分为券商、公募、保险、民间、实业、信托、银行七大类。出身传统金融行业的私募基金经理，由于人事制度原因，通常拥有较高的学历，投资理论知识比较扎实；但是，来自实业和民间的私募基金经理由于对某一行业有较深的认识，更能抓住行业发展的机遇。因此，学历对私募基金经理业绩的影响是混合的。
假设四：拥有CFa&Cpa不能代表私募基金经理具有较强的投资能力。
假设五：参与管理基金数目越多的私募基金经理的业绩较好。
假设六：有理工科背景的私募基金经理通常能获得更好的业绩。由于理工科的基金经理思维逻辑能力较强，对产品的研发和生产有一定的认识，这有助于基金经理提高行业分析能力和挖掘挖掘具有发展潜力的企业。
假设七：海外背景能增强私募基金经理的投资能力。
三、样本的选择和模型设定
（一）变量的定义及数据来源
本文选择我国2010年7月至2014年10月间98位私募基金经理管理的非结构化阳光私募基金的月度数据为样本，为了确保所选的样本不是新设立的基金，选择2009年前成立的基金作为样本。本文使用基金的简单累计收益率Ri和沪深300指数的收率之差作为基金的业绩评价指标Y，选择国内排名前20的院校作为名校。数据来源于东方财富网、私募排排网和人工收集。变量定义具体如表1所示。
（二）模型假定
根据基金经理的个人特征与基金业绩的关系，模型设定如下：
Y=β0+β1SeX+β2University+β3Foreign+β4master+β5Doctor
+β6mBa+β7CFa+β8Ligong+β9oLD+β10Duration+β11manager
+β12number+β13Background+ε，
ε是误差项。
四、实证结果及分析
（一）描述性统计分析
表2是相关变量的描述性统计结果。我国的私募基金经理以男性为主，占到了95%；私募基金经理的平均年龄为43岁；86%的基金经理毕业于名校，14%的基金经理拥有海外背景，79%的的私募基金经理拥有硕士学位，7%的私募基金经理拥有博士学位，15%的私募基金经理拥有mBa学位，6%的私募基金经理拥有CFa证书。私募基金经理的平均工作时间为15.72年，从事私募基金的的时间为6.22年，参与管理私募基金的数目为2.01只。具有理工科背景和金融从业背景的私募基金经理分别有14%和46%。
（二）实证结果分析
本文采用oLS和QR（分位数）回归，结果如表3和图1所示。
从oLS回归的结果分析，我们发现私募基金经理的业绩和个人特征的关系如下：（1）年龄、性别、mBa、CFa、从业时间和任职私募基金经理的时间对基金业绩的影响均为负，但是统计不显著，这基本上支持了假设一、二、四。（2）参与管理私募基金的数目对基金业绩的影响为正，但是也不显著，这不支持假设五，表明参与管理私募基金的数目并不能明显的影响其基金业绩。（3）获得硕士学位对基金业绩影响为负，而获得博士和金融从业背景对基金业绩影响为正，但在统计上都不显著，这支持了假设三。（4）理工科背景和海外背景对私募基金经理的业绩影响显著为正，这支持了假设六、七。
从QR回归的结果分析：（1）性别、毕业名校、获得博士学位、mBa、CFa、金融从业背景、工作年数和任职私募基金经理的时间对私募基金经理业绩的影响在各分位点均不显著，这与oLS回归的结果一致。（2）海外背景对私募基金经理的业绩影响显著，其系数随分位数的增加呈上升趋势，这表明，海外背景对私募基金经理业绩的影响显著为正且随着分位数的增加越来越强。（3）拥有理工科背景对私募基金经理业绩影响非常显著，这与oLS回归的结果一致。其系数随着分位数的增加越来越大，这表明理工科背景对私募基金经理业绩的影响随其增加逐渐变强。（4）年龄和参与管理基金的数目对私募基金经理业绩的影响在分位数两端显著，中间不显著。业绩处在较低水平的私募基金经理，年龄和参与管理的私募基金数目对其业绩的影响显著为负；而业绩处在较高水平的私募基金经理，年龄和参与管理的私募基金数目对其业绩的影响显著为正。
五、结论
本文利用oLS和QR对私募基金经理个人特征与其投资能力的关系进行实证研究，结果表明，性别、毕业名校、获得博士学位、mBa、CFa、金融从业背景、工作年数和任职私募基金经理的时间对私募基金经理业绩的影响在统计上均不显著。业绩处在较低水平的基金经理，海外背景对其投资能力的影响不显著；业绩处在中间水平的基金经理，海外背景对其投资能力影响显著为正；业绩处在较高水平的基金经理，海外背景对其投资能力的影响不仅显著为正，而且系数越来越大，即影响也越来越强。具有理工科背景的私募基金经理其投资能力总体较强，而年龄和参与管理私募基金的数目对私募基金经理的投资能力影响在不同投资水平上不一致。
参考文献：
[1]GolecJ.H.theeffectsofmutualFundmanagers'Characteristicsontheirportfolioperformance，RiskandFees[J].FinancialServices
Review，1996，5（2）.
[2]HaitaoLi，XiaoyanZhang，andRuiZhao，investingintalents：managercharacteristicsandhedgefundperformances，workingpaper，
2005，Universityofmichigan，CornellUniversity，ColumbiaUniversity.
[3]Chevalier，J.，ellison，G..，CareerConcernsofmutualFundmanagers[J].QuarterlyJournalofeconomics，1999，（114）：389-432.
[4]L.Chan，H.Chen，J.Lakonishok，onthemutualFundinvestmentStyles[J].ReviewofFinancialStudies，2002，（15）：1407-1437.
[5]Gottesmana.a.andm.R.morey，managereducationandmutualfundperformance[J].JournalofempiricalFinance，2006，（13）：145-182.
[6]赵秀娟，王寿阳.基金经理在多大程度上影响了基金业绩？――业绩与个人特征的实证检验[J].管理评论，2010，（1）：3-12.
[7]彭聪.我国基金经理对基金业绩的影响研究[D].重庆：重庆大学，2005：38-42.
[8]易振.开放式指数基金业绩与规模研究[J].财会通讯：理财版，2008，（3）：48-49.
[9]徐明东，黎捷.我国基金经理人特征与业绩的关系分析[J].世界经济情况，2005，（9）：24-27.
[10]陈立梅.基金经理人力资本特征对基金业绩影响的分析与研究――以开放式基金为例[J].南京邮电大学学报：社会科学版，2010，
（2）：70-75.
[11]于静.基金经理个性特征与盈利能力关系的实证研究――基于中国证券市场的数据[J].商业研究，2013，（12）：70-75.
金融数学前景篇9
关键词：西方经济学；适应性；金融管理与实务
一、西方经济学及其专业适应性问题简述
(一)西方经济学课程的特点与重要性
西方经济学是原国家教委统一规定的我国高校财经类专业11门核心课程之一，该课程的原理、定律和理论，是财经类专业大多数课程(如管理学、营销学、国际贸易等)的基础或相关科目。从目前国内各高校的财经类专业课程设置来看，西方经济学的教学质量将直接关系到其他大多数专业课程乃至整个专业的教学水平，在当前我国已将转变经济发展方式、完善社会主义市场经济体制视为实现未来经济发展目标关键所在的时代背景下，该课程的重要性不言而喻。
(二)课程教学的专业适应性问题
作为财经类专业普遍开设的专业基础课，西方经济学的理论是其他众多学科理论的共同基础，与各专业所设课程广泛相关。但这并不意味着教师在各专业的教学过程中可以采取“一刀切”的做法，对不同专业的教学采用同样的教学内容、方式与手段。
首先。本课程教学的目的之一是为学生将来学习其他相关课程打好基础，而不同专业的课程设置又往往会有显著的区别，这就需要西方经济学课程教学能够灵活适应不同专业的课程设置，使学生能学到对本专业后续课程学习最有用的经济学知识，以更好地铺平学生日后的学习道路。
其次，不同专业的学生在素质特点上也有区别，他们的知识结构、思维习惯、接受能力等往往不尽相同，如果教师不能因材施教，势必会造成学生学习效果参差不齐，影响到教学的整体效果。
再次，不同专业的学生在未来就业方向上存在明显差异，所以西方经济学课程在理论分析、运用能力培养的过程中，也应体现出相应的适应性。
其实，如果用经济学的语言来阐述的话，具有专业适应性的教学是根据不同专业的特点，对教学资源进行优化配置，从而提高资源运用的总体收益。本文特以景德镇高等专科学校的金融管理与实务专业为例，对本课程教学的专业适应性问题进行示范性分析。
二、金融管理与实务专业的特点
“金融管理与实务”是近年来新开设的专业，主要培养掌握金融管理基本知识和金融实务基本技能、从事金融管理和实务操作的管理人才。目前，该专业开设的课程主要包括管理学原理、经济数学、西方经济学、货币银行学、国际金融学、证券投资学、商业银行业务与经营等，与其他财经类专业一样，金融管理与实务专业的大多数专业课程都与西方经济学有着密切的联系，货币银行学、国际金融学、证券投资学等课程更是直接以西方经济学为理论基础。
该专业所培养学生的未来就业方向主要是中央银行、商业银行、非银行金融机构、金融监管部门以及其他与金融、投资、财务等有关的经济部门。其中，以各级农村信用社为主体的农村金融机构很有可能会成为本专业毕业生的最主要就业方向。
此外，笔者还在教学实践中了解到了本专业学生的一些素质特点。与大多数高职高专院校财经类专业学生的情况类似，景德镇高等专科学校金融管理与实务专业学生所处的知识氛围、校园文化及其知识结构、思维方式与理、工科专业学生有很大不同。
首先。人文知识丰富，数学基础相对薄弱。这一明显的知识结构特点，导致学生普遍对定性分析感兴趣，对定量分析的方法和步骤不愿深入。
其次，思维方式偏重于感性认识。教学中，学生通常对故事化、形象化的讲解内容非常感兴趣，而讲到逻辑推导、图、表、公式、数学证明时，则不习惯接受。最后，缺乏对包括金融在内的各行业企业和社会的深入了解。现代社会的发展特点决定了学生迫切需要掌握国家在市场经济条件下指导企业运营管理的微观经济学理论和引导国民经济运行的宏观经济学理论。了解现实中竞争、垄断、金融运行、货币政策等经济问题的基本原理；但学生在这方面的实践活动相对较少，少数同学甚至对国家的基本经济方针都难以理解。
三、具体措施和建议
(一)授课学期的安排
针对本专业学生数学基础相对薄弱的特点，金融管理与实务专业的西方经济学课程应安排在生生学完经济数学或高等数学课程之后的学期。对于这一点的必要性，笔者在长期的教学实践中有着深刻的体会。经济数学课程中所要学到的一些高等数学工具对西方经济学而言是很重要的，例如，如果不懂得微分，就无法真正理解并运用作为现代经济学理论标志的“边际分析法”及其相关概念。如果学生在学习西方经济学之前没有学过或没有学完经济数学。他在学习“边际分析法”等概念时将感到丝毫没有头绪，或是虽知道微分、导数的简单公式。却不明白这些概念的基本原理和现实意义，更无法将其与“边际效用”等与实际生活密切相关的边际概念有效地联系起来；教师在面对这种情况时，也只能花费宝贵的授课时间为学生“补课”，结果反过头来又要影响本课程的教学效果。
(二)教学内容侧重点
根据前文的分析，该专业开设的专业课程主要与金融领域相关。为了使学生能够更加适应这类课程的学习，西方经济学课程在教学内容的安排上也应有所侧重。可以根据金融体系的特点及金融理论与经济学理论的关联之处。将与金融行业知识联系最为密切的宏观经济学理论作为本课程教学的重点。而且，根据景德镇高等专科学校金融管理类专业未来就业方向多为农村金融机构的特点，也可以在本课程的微观经济学部分加强对农业生产的边际产出、规模报酬、要素收入以及农村社会福利、公共产品等问题的阐述，从而增强学生对与农村、农业、农民有关的经济问题的分析本领，增强其在未来工作过程中的环境适应能力。
(三)互动式教学手段的运用
景德镇高等专科学校金融管理与实务专业的学生普遍倾向于定性分析，而对定量分析的理论、方法和步骤不感兴趣――现代经济学理论的发展方向与此恰好相反。如果教师在西方经济学的教学过程中单纯采用劝说式、灌输式的手段来向学生传授经济学的理念、方法和思维方式，其效果必然不会太理想，甚至有可能导致学生普遍产生抵触、厌烦心理。所以，在本课程的教学过程中教师应积极采取启发式、案例式等灵活、互动的教学方法。
首先，教师可以从学生在分析与思维方式上的偏好入手，结合教学内容及相关问题，大量开展有针对性的提问式、对话式教学――比如，在介绍“经济人”这一概念时，便可以用“人的本性自私吗?”这样简
单、感性的问题引发学生思考。从而进一步引入相应理论的介绍。这类互动手段既能引导学生运用现有的思维方式及知识储备发现和解决问题，进而主动地接受并掌握新的理论。又能激发学生对经济学分析手段与思维方式的了解欲望：此外，这类教学手段也能使学生勇于自我判断，使其能够养成积极的学习习惯、严谨的治学态度、民主的学术风气以及规范的表达方式。
其次，应尝试采用“问题教学法”。在系统讲解基础理论的同时，也可鼓励学生于课堂教学的最后10分钟向老师提问题，其形式有如专家讲座后回答听众提问。此方法能够充分满足学生的求知欲，并可借助学生发现问题的能力孕育其创新能力，培养其经济头脑。
再次，广泛开展课堂讨论。对金融管理与实务专业而言，教师可以选择与金融领域有关的经济事件及相应数据作为讨论案例――例如“我国利率水平调整对经济的影响”、“我国通货膨胀水平的变化”、“我国股市的波动”、“我国经济发展的未来走势”等。一方面。以现实案例为基础的教学手段可以为经济学理论中的分析方法、思维方式提供解释依据，使学生更愿意、更容易接受那些看似枯燥的理论：另一方面，教师也可以通过案例揭示理论与实际的差距，从而使学生明白经济学对现实问题的分析方式、经济理论适用范围和约束条件，为学生掌握理性、客观、量化的分析手段打下坚实的基础。
(四)全面应用多媒体教学手段
由于本专业学生思维方式偏重于感性认识，对西方经济学中的逻辑推导、图、表、公式、数学证明等教学内容的接受能力往往较差。要想解决这方面的问题，对多媒体教学手段的运用就必不可少了。
在多媒体设备的应用中。教师不应将多媒体看作板书教学的简单替代，而是要让多媒体教学手段的优势与经济学教学中的特点充分结合起来。使其真正成为教学效果的倍增器。并有效提高教学过程的开放性和与学生的互动性。如此一来，教师一方面便可利用多媒体设备显示清晰、明了的优势，克服板书在演示质量上的缺陷，另一方面又可以用动态化、趣味化的演示方式，激发学生的兴趣，使他们摆脱对书本上的图、表、公式等“枯燥”内容的厌恶乃至恐惧感。除了运用课件外。建立庞大且形式多样(包括文字、图片、视频、动画等形式)的案例库也是充分利用多媒体教学手段的方式之一，对于金融管理与实务专业的西方经济学教学而言，教师可以选择与金融危机、国际金融体系变迁等经济事件有关的视频案例在课堂上播放。以拓宽学生的视野、吸引学生更加积极地参与讨论，从而进一步增强案例教学的效果。
(五)将科研与实践能力训练纳入教学环节
一方面，教师在日常授课、习题、测验中都要加入促成该目标的因素：另一方面也要求学生在课外自行分组、合作完成与现实经济问题有关的分析报告。教师可以引导学生登陆财经类网站或前往各级金融单位完成数据调查，继而指导其开展理论运用、论文写作等工作，并在课堂上组织展示与评比活动，对符合要求的成果亦可争取在学术期刊或学生自办刊物上发表。此外，由于经济学理论的广泛相关性，西方经济学的实践教学也具备相应的优势。可以充分利用景德镇高等专科学校已有的国际商务实验室、电子商务实验室、会计实验室等优势条件开展教学。总之。该方式既可进一步增强学生分析和解决实际经济问题的能力，又可通过实践过程锻炼组织、管理、协作等实用技能，使经济学走下神坛，成为真正的致用之学。
四、小结
虽然以上分析针对的仅仅是景德镇高等专科学校的金融管理与实务专业，但该专业在所有高职高专院校的财经类专业中可以算是一个十分典型的研究对象，所以本文中所阐述的专业特点及应对措施必然会具有广泛的参考价值。当然，本文所进行的分析也仍处于较为粗浅的水平，尚有进一步改进与提高的余地，不过笔者也相信，相关的理论与经验一定会在日后的教学实践与研究活动中得到进一步检验与完善，并为西方经济学课程教学水平的整体提高做出更大的贡献。
参考文献：
1、刘魏，《西方经济学》教学方法探讨[J]，科教文汇，2008(5)
金融数学前景篇10
数据能力：互联网巨头发展金融最大优势
数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。
中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。
据CnniC统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。
蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。
随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近GDp总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。
相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。
目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。
另一方面，经过了几年的高速发展，阿里、腾讯等互联网头部公司具有了稳定的市场地位和可观的市值规模。对互联网龙头公司来说，线下商业模式向线上搬迁所带来的红利在消退，未来的增长是决定公司战略的重要因素。
经过了近6年的高速增长，截止2016年底，中国移动互联网月度活跃用户数量已经突破了10亿大关，但同比增长持续放缓，ioS设备不增反降。
另外一方面，规模型app(maU大于1万)的数量在2015年达到顶峰后，在16年开始下滑，但头部app(千万级以上)数量仍在持续增加。在新用户增长乏力的局面上，头部app实际上在持续收割中部app的用户，互联网市场寡头化的趋势越来越明显。
随着移动互联的渗透率达到网民总数的95.1%，人口红利逐渐减退，移动互联网正从增量模式转入存量模式。增量流量的枯竭，迫使互联网公司改变一贯以来依靠流量的粗放模式，而更多的依靠增值服务，对存量流量进行再获取，管理和商业化成为互联网巨头的主要着眼点。
对于互联网和科技巨头而言，金融市场显然是具备足够体量和盈利能力的潜在市场，基于个人客户和小商户的数据挖掘和逐渐积累沉淀的风险定价能力有希望成为其在金融领域的竞争优势。我们判断，数据金融可能在互联网盛宴的下半场绽放光彩。
中国互联网巨头以支付为入口，以数据为底层支持，基于大数据的理财产品、信贷、保险等的设计、发行、分销;嵌入场景的消费金融和供应链金融;以区块链、云计算为代表数据金融技术能力的输出，综合来看，数据金融初具雏形。互联网巨头的获客成本持续低于传统金融机构，逐渐成熟的互联网征信体系将进一步释放巨大的金融衍生场景，互联网巨头重构金融的机会正在到来。
与传统的征信数据相比，互联网数据能够更全面地反映用户消费及资金状况，海量数据在互联网各项平台中不断积累，信用生态合作者也可以提供后续反馈，形成新的行为和交易数据回路，在反馈中不断更新个人征信状况。
深度契合需求，互联网金融增量市场空间巨大
需求端：个人客户和小商户对金融服务的需求持续存在。传统金融公司很难满足长尾曲线中后部客户对于金融服务便利性、可得性和性价比的需求。互联网公司依靠庞大用户基础、用户数据持续跟踪分析和渠道优势，对更大范围的客户进行信用评估和金融服务，如京东金融等。
中国个人消费贷款余额在4万亿量级，长期有望增长至10万亿以上，对应高达数千亿的利息收入。综合考虑保险、投资、众筹等其他业务，个人金融服务市场空间有望达万亿规模。数据金融公司有机会在增量市场中占据较大份额。
据央行统计，目前传统的金融机构对国内个人征信的覆盖率仅为28%，而美国个人征信市场的覆盖率为92%，以FiCo信用分为主要依据的美国个人征信系统已经有了十多年历史，而央行的征信系统还存在查询难、记录少、个人信息在不同银行割裂等情况。
作为个人金融业务发展的基石，个人征信数据是衡量个人风险和金融服务定价的最关键要素。在个人信贷数据偏少的情况下，我国传统金融机构无法对长尾用户进行其他维度的数据交叉验证、分析，导致了个人金融服务市场存在大量空白，需要互联网巨头及科技公司进行填补。
长期以来，中国的传统金融服务局限于以抵押为主的工业制造业和房屋贷款。2010年开始，随着电商及o2o产业的迅速成长，房贷在消费信贷中所占的比例不断降低，消费金融比重不断提高。
我们认为，伴随着消费升级的大趋势，中国居民对信贷业务的需求从房贷车贷为主，扩大到日常消费的方方面面(数码产品、出行、日用品、教育、医疗美容等)。由互联网公司主导的，嵌入电商场景的互联网消费金融业务(分期、小额无抵押信用贷款)在很大程度上推动了这一趋势。我们预计个人金融服务市场将随着第三方支付的普及进一步增长，个人消费金融市场潜力巨大。
从金融市场规模来看为，中国居民可投资资产规模持续上升(年化增速为18%左右)，2015年居民可投资资产规模为181万亿，资产结构中仅为35%的金融产品(发达国家金融为产品比例为60%-70%)，提升空间巨大。另外，中国居民的消费需求保持强劲的增长。
2015为个人消费信贷余额为18.95万亿，年化增速为23%。截止2016年，中国消费性贷款余额的有占比只有20%左右，与欧美发达国家的50%左右的比例相比，有着明显的差距。经初步测在算，国内互联网金融服务的收入空间在2万亿左右。
C端的金融需求金字塔可分为基础的支付，中层的信贷、消费金融及顶层的投资理财三个层次。互联网巨头从电商、社交等入口全面进入第三方支付、征信、小贷、理财等领域，并朝着垂直领域不断纵深发展。
流量入口带来的场景和数据优势，使得互联网巨头迅速切入支付和征信两大底层金融功能。在中国市场以腾讯和蚂蚁金服、京东金融为代表的一系列互联网公司在金融领域快速探索。
凭借支付宝占领第三方支付入口后，蚂蚁金服依托电商平台积累的海量数据，助力金融产品定价与风险控制。蚂蚁借呗(纯信用个人贷款)2016年用户数达到1000万，放款规模为3000亿元。
2016年双十一支付宝全天完成支付10.5亿笔，“花呗”占20%，我们估计花呗2017年放款规模在1-2万亿左右。源于支付宝资金沉淀和理财属性的余额宝，目前资产规模超过一万亿，理财规模年化增速超过30%。
云计算将支付宝每秒支付能力提升到了8.59万笔，远超ViSa(1.4万笔)等国内外金融机构。依托于淘宝、阿里巴巴和天猫三个电子交易平台，蚂蚁金服获取了海量的交易数据和消费行为数据，在此基础上，整个蚂蚁金服搭建起了基于信用体系的金融业务帝国。
目前，凭借着覆盖长尾用户的消费数据和用户画像能力，每笔网上交易的成本降到了2分钱以下，远低于传统银行，保证了各种普惠金融业务顺利开展。数据的优势使得蚂蚁金服的产品研发和差异化定价能力显著高于传统的保险及基金销售网点。
中美互联网金融路径不同，中国盈利模式刚刚起步
资料显示，2016年共有4.5亿账户使用支付宝，而海外支付巨头paypal的活跃账户仅有1.97亿，支付宝超paypal成为全球最大的第三方支付公司，2015年支付宝的资金支付总额达到9310亿美元(根据花旗研究院数据)，而paypal为2817亿美元，支付宝在活跃用户及使用频次数据都远超paypal，但蚂蚁金服的现阶段营收远低于paypal，aRpU提升空巨大。
从收入结构来看，蚂蚁金服国内支付服务收入占总收入比例达到40%以上，小微借贷收入占比达18%，天弘基金收入占比17%，托管利息收入17%，蚂蚁金服支付规模大，但盈利水平低于paypal。个人借贷相关费用已经成为paypal和蚂蚁金服的重要业务内容(12%vs18%)，但消费金融和个人信贷产品为paypal每年带来86.4亿收入，而蚂蚁金服的相关服务在收入在60亿左右，支付宝凭借着更高的用户基数和更多的线下支付场景，我们认为未来盈利空间巨大。
与支付宝不同的是，paypal并没有向全牌照的金控集团转型，而是建立了独树一帜的情景电商模式和全方位的内嵌式支付入口，彻底改变传统电商的游戏玩法，极大提高潜在用户转化率。凭借市场第一的用户消费转换率，paypal得到了很高的交易佣金作为回报。
我海外互联网巨头在基础的支付和电商层面不断开发，为传统商家和银行卡提供网络支付和电商入口，本身并不拥有资管、银行等牌照类业务。底层的支付和消费功能正在成为如Facebook、paypal等巨头进一步提升广告、交易收入，开发aRpU值的法宝。
老牌支付巨头paypal通过一系列的收购和投资，将自己的支付入口扩大至所有的社交应用和主流内容网站。目前paypal不仅能提供移动支付、转账、信贷功能，更重要的它正在全面向情境电商平台转型。去年九月paypal收购了modest，获得了情境电商的所有关键技术：在不同应用场景植入购买按钮，创建app，管理订单等。
paypal的移动电商平台以及Braintree后台支付的全闭环支持能在用户浏览图片、网页和邮件时拥有全面嵌入式购物体验，用户目光所及之处，都可以一键购买，大大提高了电商用户的转化率和消费规模。该业务目前正在内测，有望成为paypal新的增长点。paypal也将是紧接Stripe推出Relay后第二个提供情景电商平台服务的公司。
在美国，传统理财产品、中小企业信贷、保险等均有成熟的金融巨头覆盖，传统金融机构深耕社区和家庭，消费者习惯已养成。互联网企业和fintech类公司不具备渠道优势，他们更多的扮演“补充”角色。未被传统金融服务覆盖的客户或市场缝隙，由互联网企业和Fintech企业来补充，其角色更多的是“提高某已有业务的效率”。
大多数中产阶级的理财服务是由传统银行和资产管理公司、投资顾问公司提供的。近年来，智能投顾平台(自动化投资平台)的兴起，如Betterment、wealthfront针对的是年轻一代，主打的是在资产在能够得到充分的大类配置前提下，以人工智能和机器学习辅助个人投资者优化资产结构。
CreditKarma公司则提供美国居民信用分数的实时免费查询，根据用户信用分数推荐对他们更划算的金融服务(保险、贷款等);由于CreditKarma掌握了三分之二的美国消费者的实际债务负担，包括债权人和债务利率等信息，系统通过挖掘数据并利用算法使用户看到符合自身需要的广告，也就是对网站用户进行个性化的推荐。佣金收入则来自于成功推荐信用卡、贷款以及其他金融服务。
总结来说，数据优势和流量入口为中国。互联网巨头带来数据金融的全面成功。2016年春节期间，微信完成320亿美金电子红包的转账，是paypal2015年全年支付额的六倍多。蚂蚁金服旗下的余额宝规模达到了960亿美金，成为世界规模最大的货币基金。
蚂蚁金服目前估值为600亿美金，距离中国交通银行4000多亿人民币的市值仅一步之遥。除美国外，中国将成为全世界最大的支付市场和全世界第二大的金融科技市场。中国互联网巨头成功开发了国内尚未被传统金融覆盖的需求，并走出了一条巨头进化的独特路径。
移动支付为入口，数字金融产业链全面成型
供给端：第三方移动支付快速普及，2016年交易规模达38.5万亿，微信支付和支付宝市场份额高达90%。在占据支付业务核心竞争力之后，数据金融公司开始探索信贷业务，在此过程中优先发展征信，并向保险、众筹、投资等领域延伸。
参照海外发展经验，我们判断消费信贷有望成为继支付业务之后，数据金融公司重要的业务之一。传统金融机构通常通过资产抵押控制信贷风险，对于长尾中后端客户服务不足。数据金融公司有机会通过数据分析和风险定价模型服务更大范围的客户。
以腾讯和蚂蚁金服为代表的支付巨头以自有数据为基础，发力征信，谋求覆盖全方位、全场景的移动互联金融生态。蚂蚁花呗已走出阿里平台，接入40多家外部消费平台。京东金融以电商交易和商家备货场景切入，在消费和供应链金融领域纵深发展，通过“白条”拓展消费金融业务，并试水aBS和aBn。
互联网金融将从以支付、电商为代表的产业链前端向以个人金融、资产管理为核心的产业链后端布局发展。未来，立足于互联网巨头和科技公司的金融服务产业，竞争才刚刚开始。
蚂蚁金服：数据+科技成就金融巨人
依托于互联网消费金融的场景化，蚂蚁金服首先打开了电子支付市场，并且将消费金融、保险、小微企业借贷等业务嵌入了日常的交易场景中。在建立起了拥有基金、银行、支付、保险、众筹等全牌照的金融帝国之后，全方位的人工智能平台被应用于各种服务场景之中，如风险控制、信贷决策、保险定价、服务推荐。加上算法不断迭代，公司向着全场景的智能金融帝国转型，数据+科技使得蚂蚁金服成为互联网时代的金融巨人。
信息的融合在技术和算法的推动下，开始产生巨大的价值。以蚂蚁金服为代表的互联网金融公司与传统金融机构最大的区别在于技术。互联网公司开始利用技术重塑金融：
自动问题识别(CtR)：上下语义匹配及客户真实意图识别。采用标准问题映射技术，再找到多方面的服务标准化或需求驱动。由于采用了人工智能识别技术，2016年双11淘宝自助服务比例达到了97%，自助转人工的需求猛降，客户满意度提高，公开资料显示该技术运用后，人力和GpU成本下降1亿左右，而支付和理财平台的峰值容量和操作效率反而得到极大提升。
基于迁移学习和深度学习的精准营销。基于阿里生态体系的海量数据在深度学习的技术框架内达到融合和学习，对用户、产品、文本等进行同一“编码”，经过大规模学习和迁移学习后，人工智能能够将支付用户的属性和阅读偏好、电商购买行为与保险偏好联系在一起，从而实现基于交易行为和阅读行为的精准营销，助力理财和保险产品的销售和定位。
蚂蚁金服在进行精准营销时，把算法、业务、系统整体打通，大规模提升深度学习效率近6倍左右，并且开始从非结构性数据中提取每个用户的谨慎性系数。
在蚂蚁聚宝的主页和社区观点里面，同一个基金面对不同的用户Dna，会有不同的文字呈现，推荐的内容和原因根据用户习惯和浏览历史而变化，是个性化定制的模式。目前这些全新的算法提高了业务点击转化率将近5.9倍，GmV提高了3.4倍。
小而美的保险：运用机器学习和可解释模型真正理解用户的消费行为。蚂蚁金服的场景化保险产品，如退货险、碎屏险等，保费在0.5-5块钱左右，覆盖海量长尾人群，场景险保费收入多年维持100%的年化增速，双11一天保单金额突破1亿。
场景保险产品凭借着大数据和机器学习，做到了实时投保，实时差异化定价，实时出险率预测和极速核赔。蚂蚁金服使用几百万用户iD数据来培养可解释模型，即用户、他所购买的商品和退货这三者之间的关系，最后得出该用户的退货概率。场景类保险依靠此类核心算法，实现了超小金额保单的盈利。
征信业务方面，蚂蚁金服根据阿里系(占比30-40%)和其他第三方支付机构提供的征信数据，打造出了“芝麻信用”。芝麻信用除了连接了公安系统的实名验证与活体检测技术(扫脸、指纹等)，丰富的交易场景和商家的数据接口为蚂蚁金服的机器学习贡献着源源不断的数据，芝麻信用还涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等信息。
在面对巨量涌入的长尾客户时，传统金融it的架构无法支撑，蚂蚁金服it架构的云端化彻底打破传统架构的限制，实现平台上各类机构之间信息的自由流通，由此产生的呈指数级增长的数据量在平台上沉淀。未来，芝麻信用将在消费贷款和个人信用商用领域具有巨大空间。
此外，蚂蚁金服通过将支付入口和场景结合，借助其天量的大数据资源和强劲的云计算数据分析挖掘能力，全方位地切入生活场景，匹配大数据带来的客户侧写和分流能力，实现了高频和高留存的金融服务模式。目前，蚂蚁金服已经成功地将支付端口带来的低成本流量接入了理财、融资和外部购物等业务中，旗下主要包括以下几款产品：
蚂蚁借呗：个人无抵押小额贷款。芝麻分600分以上的用户，可以申请1000元-20万元不等的贷款额度。借呗在推出后的10个月的时间内用户数达到1000万，放款规模为3000亿元。目前“借呗”的还款最长期限为12个月，贷款日利率普遍为0.045%，具体利率随借随还。用户申请到的额度可以转到支付宝余额，和从银行获得的贷款一样。
相较于传统的个人贷款，“借呗”不需要用户提交复杂的个人材料和财力证明，只需凭借芝麻信用分就能对用户的信用水平做出判断和把关，3秒完成放贷。据统计，借呗90%以上的客户是来自于80、90后，也就是30岁左右。现在借呗有近4成的用户是来自于三四线城市，这些城市融资渠道门槛高，借呗现金的业务市场潜力更大。
网商贷(原蚂蚁微贷)：针对个体商户的纯信用个人经营贷款。信用分达到550分即可为申请，网商贷作为一款贷款服务，其还款最长期限为12个月，贷款日利率是0.018%，微贷技术中包含了大量数据模型，利用网络数据模型和在线资信调查，辅以交叉检验技术来确认第三方客户的信息真实性，将客户在电子商务网络平台上的行为数据映射为企业和个人的信用评价。
此外，还可以通过云计算判断买家和卖家之间是否有关联，是否炒作信用，风险的概率的大小、交易集中度等以此来判断小微企业的信用，降低风险与运营成本。
网商银行：小微企业、个人消费者和农村用户，是网商银行的三大目标客户群体。在贷款业务中，除了覆盖阿里生态体系内电商商户如淘宝店主和外部接近60家合作平台(如金蝶软件、美团)的企业主的“网商贷”外，还包括为农村地区小微经营者提供的无抵押无担保信贷服务“旺农贷”，截至目前，已经覆盖了全国4852个村庄。从贷款利率看，目前保持在7%—12%之间，依企业资信状况浮动。
保险业务：包括嵌入自营产品和第三方保险销售平台业务。保险产品与蚂蚁金服的其他业务形成对接，产品设计具有场景化、碎片化和定制化特点。
例如，退货运费险是依托于淘内零售平台的销售，通过对不同用户历史数据的分析区别定价，契合了买卖双方在购物时的需求，实现了保单的迅速增长，商户信用保险则是针对天猫卖家的保证金设计，蚂蚁金服通过数据挖掘来对商家的信用状况进行判断，允许商家通过购买信用保险的方式来替代缴纳保证金，降低了商家的运营成本。
嵌入自营性保险产品与阿里的业务生态圈形成呼应，在产品上具有场景化、碎片化和定制化的特点，且庞大的用户和业务资源成为这一类保险产品的核心优势。
腾讯金融：掘金社交数据，互金帝国成型
腾讯的微信支付为腾讯金融积累了理财用户及资产方资源的同时，也沉淀了资产匹配、设计和分析的数据。腾讯目前主要研发的数据产品为“财富值”，该值定义了客户财富和风险偏好的系数，可以帮助理财平台更准确地找到定向的客户，目前主要应用在理财通平台。
在渠道方面，这些经过分析的数据形成结论，通过理财通帮助理财产品、信用卡、车险等的精准营销和定价;在授信方面，通过腾讯金融云的大数据去做风控;在交易方面，根据交易特征筛选来建立“可疑风险防范”等。
微粒贷：依托腾讯大数据用户画像，在符合当期授信条件的用户中随机筛选出白名单用过户并邀请使用产品，首批人数不超过10万人。2016年底，累计发放规模超1600亿元，总笔数超2000万，笔均放款8000元，覆盖6000万人。
微粒贷背靠微众银行，在微信钱包和手机QQ客户端上线，单笔最高可借4万元，个人贷款总额度在500元-20万元之间。值得注意的是，微粒贷日利息0.05%，其年化利息为18.25%，高于同类产品蚂蚁借呗(日利息0.045%)。
微证券：通过与券商合作将把证券的远程开户运用到微信上来，微信用户可以通过微信进行股票交易。此外年初，黄金红包的上线代表了微信支付分销高费率产品，进行金融产品迭代的决心。接下来在基金的接入上，腾讯会借助已经入股的好买基金实现批量接入。
2B端“连接器力”：进一步发力2B端，利用数据金融展开竞争;全面连接银行信用卡，将大量线上银行行为服务接入到腾讯平台上分享价值;而对缺乏风控能力的p2p、小额贷款公司，腾讯选择通过提供用户信用数据(腾讯征信、财富值)，向合作公司输出能力。
年初上线的大量金融小程序显示了腾讯对进一步向金融机构开发微信导流功能的野心，目前由于监管谨慎的态度，我们对今年小程序在金融产品分销和佣金分成上面保持谨慎乐观。
在征信方面，腾讯金融主攻社交数据，搭建社交大数据用户画像能力。腾讯征信系统主要依赖三部分数据：腾讯系的基础业务数据，如社交、游戏等;从合作金融机构拿到的信贷和金融信息，以及其他外部数据。目前，中国大部分的征信机构都尚未采用社交数据作为征信评估数据，据统计，社交数据在传统金融机构数据库占比低于5%，同时社交数据所对应的长尾客群往往在央行征信范围之外。
腾讯征信最新开发的模型表明，在小额信贷的风险评估中，社交数据的预测能力要强于传统的借贷数据，腾讯征信开发团队认为，加入社交数据之后，模型效果会有超过20%的提升，反欺诈测评时效果明显。未来腾讯征信将深度应用在金融产品分销和风险评估中，为腾讯金融体系提供准确的用户画像。
京东金融：全面对标蚂蚁金服，金融产品推陈出新
京东金融利用电商平台场景和海量数据优势，根据用户特征，提供信贷、理财产品和保险的分销服务。供应链金融和消费金融服务的场景不仅仅是京东商城，还拓展到了京东生态圈外的很多外部场景。京东金融通过数据及科技能力，为证券公司、消费信贷公司等提供数据和产品。京东金融商业模式开始从2C到2B进行转换，主要包括以下产品：
京东白条：在京东网站使用白条进行付款，可以享有最长30天的延后付款期或最长24期的分期付款方式。逾期手续费方面，白条也比花呗低，白条逾期利息是0.03%/天，花呗是0.05%/天。“京东白条”上线，与“京保贝”形成了一个完整的金融产业链，分别为供应商和消费者提供小额微贷服务。
此外，“京东白条”的分期业务，还可以为京东带来丰厚的利润回报。如果没有“京东白条”这款产品，用户在京东购物要想分期付款，只能使用信用卡的分期付款业务，利润全部被银行获取。借助“京东白条”业务，拥有的庞大现金流被充分利用，可为京东带来丰厚的利润回报。
小金库：作为京东金融的一款基础性货币基金理财产品，它不仅整合了现金管理、投资理财等多种功能，还实现了购物支付功能，即用户通过京东小金库就可实现瞬间支付购物，速度快于银行卡等付款方式，进一步提升了消费者的购物体验。
大支付业务作为京东金融的核心战略之一，“小金库”的出现完善了京东金融现在的支付体系，京东支付、白条、小金库等一系列产品形成了很好的串联，实现了存、贷、转的打通。
京小贷：“京小贷”是以京东开放平台的店铺为贷款发放对象，根据商家的综合经营情况给予贷款额度，贷款期限最长12个月，商家可根据贷款金额自主选择贷款期限和还款方式。
京小贷系统会根据店铺的评级、当前贷款金额、期限、还款方式等条件综合计算出贷款利率，目前暂定单笔商家贷款上限为200万元，之后会根据数据适时上调或下调;而且由于“京小贷”是依据商家信用等京东自有大数据确定放贷，无需商家抵押或提供担保，年化贷款利率在14%~24%之间，利率低于同业水平。
Facebook：电商之心不死，全面发掘广告价值
与国内支付巨头试图谋求覆盖全方位、全场景的移动互联金融生态不同，Facebook通过将好友转账、移动支付和内置聊天机器人结合起来，进一步将金融和广告、电商业务融合。
长期以来，Facebook通过内置的广告内容为商家导流，现在公司希望用户不离开Facebook即可完成购物流程，在并将交易记录留存在Facebook生态系统内，便于深挖用户价值和客户转换率，进一步提振广告收入。Facebook公布的2016年财报显示，移动端广告收入的占其整体广告营收的84%。
2015年Facebookmessenger在美国用户中推出了p2p支付服务，标志着facebook正式进军移动支付领域。2016年10月，从爱尔兰中央银行获得电子货币许可证，这相当于Facebook获得了欧盟通行证，为欧洲客户在Facebook实现好友间支付铺平了道路。
今年2月份，Facebook又通过跟p2p转账服务公司transferwise合作，让原本只限于美国的messenger用户互相转账功能变成一项跨国服务，实现了外汇汇款。
Facebook还增加了页面一键支付功能，它让messenger内置的聊天机器人推送连接，并完成收款，用户不需要离开app。如果用户将信用卡信息存储在Facebook或者messenger上，就可以通过机器人在喜欢的店铺或者服务中购物。messenger不断的扩展第三方支付伙伴，比如paypal、Stripe和欧洲的transferwise。
通过涉足这些全新领域，Facebook希望进一步提振Facebookmessenger用户的参与度，帮助Facebook增加用户粘性。值得注意的是，Facebook所有金融相关的业务都是通过寻求第三方合作完成，表明公司目前尚未有正式进军金融产品服务的计划，继续提高广告收入是现阶段公司的最主要目标。
此外，Facebook与paypal达成合作协议，Facebook用户在其网站上购物时可以使用paypal进行支付。此举一方面可以提高用户黏着度，另一方面在线支付功能帮助Facebook获取用户的银行卡信息以及他们的购物、支付信息，同时借助大数据技术，Facebook可以准确地预测用户的个性与品质这种高度敏感的信息，来更好的定位潜在买家，从而在广告投放方面获得巨额利润。
目前，Facebook已经通过对用户行为进行全方位的跟踪及发掘，利用其数据优势在精准营销上面获得了巨大成功，Facebook的广告收入在过去的三年持续超预期。
Facebook在去年10月重新推出marketplace平台，用户们可以通过买卖群组发表自己的出售信息。marketplace可以根据用户所在位置，自动显示附近区域待售的物品。
该模式类似于简版淘宝+附近的人功能。用户也可通过app的搜索栏，按位置、类别及价格等选项寻找特定商品。Facebook目前还不支持收付款以及物流服务。公司希望的是用户能更长久地停留在页面中，形成浏览和购买的闭环，进而驱动其广告收入的增长。
另外，Facebook也大力发展征信技术，核发贷款的金融业者可透过这项技术，审视个人在社交网站上经可靠节点链接的亲近朋友，交际圈采样的得出信用评分低于某个水平以下，那贷款机构就会拒绝核贷给你。
相较于传统的信用评分方法，银行可以利用该专利将用户的人脉关系作为信用评级的参考因素。基于社交评分方法：主要包括用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。
以数据为基础的模型和算法成为竞争壁垒
成功的要素：支付依托客户粘性，信贷依托风险定价能力。依托于互联网巨头的数据金融公司具备客户规模优势，腾讯和阿里在移动支付端占据先机和数据优势。但从支付到信贷业务拓展，仍需面对从数据到定价模型的挑战。对于信贷而言，拥有数据资源是成功的必要不充分条件，后续仍需要通过数据的深度挖掘和模型有效性验证来提升风险定价能力。
除腾讯、阿里、京东等龙头公司外，未来也有可能发展出来独立的风险定价技术服务商，拥有算法和技术优势的创业公司亦值得关注。
传统银行业建立的一个数据或者it中心，是封闭或者半封闭的，而互联网巨头在移动互联时代，一开始就要接受来自于网上的各种检验、钓鱼、攻击、窃取，从而进化出了世界一流的数据分析和风险定价能力。
以蚂蚁金服旗下的数据大用户网商银行为例，这家没有网点的民营银行服务小微企业的数量突破了80万家，主营为针对小微企业的无抵押无担保的纯信用贷款。小微企业信用记录少、风险识别复杂、控制难度大，但网商银行凭借自身研发的风控模型和全流程的数据分析，使得网商银行的不良率低于国内银行平均水平。
网商银行目前的风险控制模型有100多个，其中最有特色的当属水文交易模型和滴灌经营能力模型。
滴灌模型：当小微企业的经营规模和资产情况达不到贷款门槛时，网商银行可以通过这家企业的历史数据判断它的经营趋势，并且通过行业数据估计公司业务潜力。它如果被认定具有一定的发展空间，依然可以得到相应额度的贷款。
水文交易模型：预测小微企业的后续经营状况，从而判断是否授信。传统金融机构习惯通过财务分析和人工审核的方式放贷，如果一家企业目前的经营相对困难，即处于“低水位”，传统金融机构往往不会向其发放贷款。但网商银行可以从其历史销售情况和行业景气程度的大数据分析中预测其很可能在几个月后“水位回升”，那么企业也很可能获得贷款。
京东金融投资美国互金Zestfinance，全新信用模式落地中国：美国科技公司ZestFinance的信用模型将应用于京东金融的消费金融体系，建立大数据信贷审批模型，利用谷歌高维机器学习算法和大数据对借款人进行信用分析和评分，而贷款方则可以购买其风控技术，以评估借款人的信用风险，同时达到降低自身成本的作用。
该模式是通过借款人授权，获取其在银行、电商、社交网络等地的数据，并在此基础上结合网络标记数据、其他合作方数据等对借款人进行信用评估，确定可贷款，授予一定信用额度后，将用户推荐到消费金融等平台上的贷款方，并收取服务费，同时提供营销获客服务。
与蚂蚁金服以支付为入口、依托账户体系、获取金融全牌照的发展路径不同，京东金融从业务场景切入，通过供应链金融、消费金融服务打通产业链，以数据技术为核心竞争力，为金融机构和非金融机构提供菜单式、嵌入式的基础设施服务。
B2B出身的阿里巴巴在经过淘宝、支付宝以及天猫三个产品，对海量用户交易数据、风控管理可谓是驾轻就熟。从其阿里小贷坏账率仅为1%的绩效水平来看，阿里利用数十年里积累下的用户信息实现了大数据的完美转型，在电商技术上取得不菲的成绩。
与其他企业相比，阿里在互联网金融领域中的思路和战略最为清晰和超前，而纵观阿里金融的业务布局，几乎涵盖全产业链：支付宝、余额宝、基金、阿里理财、阿里保险、阿里小贷、阿里担保等，还包括阿里云所提供的金融云服务。同时，阿里也是拥有牌照最多的互联网公司：第三方支付牌照、基金牌照、担保牌照和小贷牌照。但最助力阿里巴巴成长的还属支付宝。
阿里借助支付宝可谓是“一招先吃遍天”，第三方支付覆盖场景广阔，不仅有网购、电信充值，还包括水电煤缴费、信用卡还款、日常小额多频转账汇款等，极大地便利了人们日常生活。随着阿里国际化的战略转型，2012年6月阿里与Qiwiwallet成功联姻。据悉，Qiwiwallet是俄罗斯最大的第三方支付工具，其服务类似于支付宝。买家可以很方便地对Qiwiwallet进行充值，再到阿里巴巴旗下的全球速卖通购买商品。Qiwiwallet完善的风险保障机制，可以免去24小时的审核期限制，支付成功后中国卖家可立刻发货。另据Hitwise的数据显示，2013年第二季度支付宝和财付通占我国第三方支付平台点击访问超过90%的市场份额。其中，支付宝超过60%，财付通以29.4%排名第二。
在“2014中国互联网金融高层论坛暨第七届中国电子金融年会”上，阿里巴巴小微金融服务集团金融事业部总经理袁雷鸣肯定了大数据对客户的流动性需求预测的价值，通过十几年来支付宝为阿里带来的稳定的用户基础，到2014年第一季度，余额宝整个存量的规模已经超过2500亿，有接近两千万的客户，平均的户均投资金额只有4000块钱左右，充分的体现了碎片化的资金的特性。其中在用户构成上，年轻化成了余额宝最主要的特点。数据显示，余额宝的平均年龄28岁，18-35岁占比82.8%，年轻用户未来再发力将为阿里带来新一轮的增长点。
在阿里金融生态一片叫好以及外贸蓬勃的大环境下，阿里或于8月赴美上市的计划就有其天然吸引力。正如武汉科技大学金融证券研究所所长董登新指出：“赴国外上市可以延伸企业触角，募资外币、外汇资金。同时，还可以起到境外广告作用，对于企业国际化战略大有好处。”这充分体现了阿里作为国际第二大电商的远见卓识。有分析据此估计，老虎基金入股阿里巴巴给出的估值大约在1280亿美元，未来ipo上市，阿里巴巴集团的估值可能冲刺1500亿美元，其融资规模有望创下2012年5月Facebook上市以来最大的ipo。