編譯/康瑜欣 本文刊發(fā)于《數字金融觀察》2022年第1期

當今時代，社會中的各個部門都走入了數字時代。而數字時代本身也對各個部門造成了巨大的顛覆。金融作為一個極具數據性的領域，首當其沖地被所謂大數據革命所影響。比如，眾多商學院在開設傳統(tǒng)MBA（Master of Business Administration）項目的同時，也開始開設數據時代下的MBA（Master of Business Analytics）項目。

在金融學術界，大數據對學術研究的影響也逐漸顯露，那么，大數據給金融研究和實踐帶來的機遇和挑戰(zhàn)是什么？金融業(yè)的大數據究竟意味著什么？經濟學家如何從大數據革命中獲益？大數據為金融學者提供了新工具還是新問題？本文介紹了賓夕法尼亞大學Itay Goldstein、卡耐基梅隆大學Chester S Spatt和伊利諾伊大學香檳分校葉茂所做的研究。

大數據在金融研究中的特征

很明顯，在金融研究中的大數據應該不同于工程和統(tǒng)計中使用的定義。在工程與統(tǒng)計中，學者們改進、推動大數據底層技術的發(fā)展，而在金融領域，學者們更多地將大數據作為研究工具解決問題。基于此，作者將大數據拆分為三個屬性：

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