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大数据挖掘是投资者的好帮手?

技术进步可能让投资者或监管机构的工作变得更艰难和复杂,但也提供了潜力巨大的解决方案以维持金融市场纯净。

欺诈是一个所有投资者都害怕的词——他们往往完全相信一个公司的财务数据。但一次又一次,他们发现自己在过于激进乃至欺诈性会计手法导致灾难的时候蒙受了损失。

安然(Enron)就是一个典型案例:一个表面看上去坚如磐石的庞大企业,实际上是用虚假数据和假账堆砌起来的脆弱大厦。最近,加拿大制药集团Valeant因外界对其会计手法的担忧而损失了近800亿美元的市值。

Valeant最近表示,经过内部会计审核,该公司不必重报利润数据,这帮助其股价重新站稳了脚跟,但许多知名投资者仍然蒙受巨大损失。

挖掘公司的海量数据可以帮助投资者及早发现问题吗?德意志银行(Deutsche Bank)的金融科学家们相信可以,并开发出了一个查找潜在问题的模型。这个模型挖掘美国证交会(SEC)的数据库,该数据库包含被指责存在会计问题的公司的数据。德意志银行的这一举动突显出,银行、交易公司和监管机构都越来越多地求助于新技术解决方案来发现市场滥用行为。

德意志银行在最近发布的一份报告中表示:“会计数据就像是火山。当它们休眠的时候,人们忘记了它们可以多么危险。”

德意志银行的模型使用了“本福德定律”来查找可能的不合规行为。1938年,物理学家弗兰克•本福德(Frank Benford)注意到,随机选择一些数字时,首位数为1的数字往往比首位数为2的数字更常见,首位数为2的数字比首位数为3的数字更常见。这种奇特法则被用来分析一切事物——从天气模式到选举欺诈。

德意志银行的贾韦德•尤萨(Javed Jussa)写道:“从这种假设可以自然地推导出,不符合本福德法则的公司可能从事了某种会计不合规行为。”

并非只有德意志银行的定量分析师在寻求利用现代技术和数据挖掘来揭示潜在问题。监管机构也在寻求利用计算和“机器学习”算法上最近的进展来自动扫描金融市场和公司财报,以寻找欺诈或市场滥用行为的蛛丝马迹。

化险咨询(Control Risks)合规和法务会计部门的董事总经理史蒂文•布卢姆(Steven Blum)表示,这是欺诈侦查的未来。“它是一个工具,但这种工具越来越强大。你把越多数据输入进去,它就越强大。”

例如,美国证交会几年前推出了一个绰号为“机械战警”(Robocop)的计算机程序,它的正式名称是“会计质量模型”。该程序使用证交会的金融数据库来发现企业利润报告中的模式,从中发现可能隐含的古怪行为——无论是激进的会计手法还是赤裸裸的欺诈。

关于美国证交会“机械战警”的具体情况,人们知之甚少,但尤萨发现了多个可能暗示着潜在会计问题的重要指标。

一些指标是技术性的市场因素。对一家公司的大规模做空(以“卖空数量”衡量)是一些对冲基金公司发现疑点的典型迹象。异常高的交易量和远高于一年低点的价格也是值得警惕的迹象。

但还有更为基本的预警信号,比如公司财报中资产产生的现金流、预计股息收益以及资产周转率。

最普遍的问题是虚报收入,比如将订单记为实际销售的激进做法——某些科技公司倾向于这么做——或者将下一季度才真正发货的商品记入本期销售。另一个问题是将一些费用记为资产。

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