附件一：
欧阳家百（2021.03.07）
银行监管统计数据质量管理良好标准
（试行）
本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。
（一）组织机构及人员
原则1 组织领导
银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。
具体标准：
1.1银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。
1.2银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并
有效落实数据质量问责制。
1.3银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。
原则2 归口管理
银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。
具体标准：
2.1银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。
2.2总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。
2.3银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。
原则3 岗位设置
银行在监管统计归口管理部门和其他相关业务部门设立相应的监管统计岗位，岗位职责明确，并配备能满足岗位履职所需的资源。
具体标准：
3.1银行在监管统计归口管理部门设立与本行业务规模和复杂
程度相适应的、满足监管统计工作需要的监管统计专职岗位。
3.2银行在其他监管统计相关业务部门设立与其部门业务规模和复杂程度相适应的、满足监管统计工作需要的监管统计专职或兼职岗位。
3.3 银行对监管统计岗位的设置涵盖监管统计所有的工作任务和内容，分工明确，职责清晰，各岗位均设立A、B角。
3.4银行对监管统计岗位的财务预算满足各岗位履职所需，包括设备、差旅、培训等支出。
3.5银行监管统计岗位薪酬水平能够吸引和留住合格的工作人员，岗位设置能体现职业成长发展的良好通道。
原则4 团队建设
银行建设一支满足监管统计工作需要的专业队伍，并建立有利于提高监管统计人员工作积极性和促进其职业成长发展的激励约束机制。
具体标准：
4.1银行应根据监管统计岗位职责要求，配备一定数量的满足监管统计工作需要的监管统计人员。
4.2监管统计人员应具有良好的职业操守、专业知识和操作技能，熟悉银行业务，具备必要的协调沟通能力。
4.3银行对监管统计人员定期进行科学、系统的培训，培训的内容、方式和频度能满足监管统计工作的需要。
4.4银行建立对监管统计人员合理有效的激励约束机制，创造有利于提高监管统计人员工作积极性和促进其职业成长发展的良
好环境。
（二）制度建设
原则5 管理制度
银行建立全面、科学和有效的监管统计管理制度，保证监管统计工作的规范性和严肃性。
具体标准：
5.1监管统计归口管理部门牵头其他相关业务部门建立符合银行监管要求的统计管理制度。统计管理制度的内容包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全保密、系统保障、监督检查、数据质量控制以及监管统计数据源管理等方面，并以文件的形式下发执行。
5.2监管统计归口管理部门根据监管要求和管理实际，持续评价和及时更新统计管理制度。
5.3监管统计归口管理部门将本行的统计管理制度报银行业监督管理机构（以下简称监管机构）备案，管理制度若有重大调整或变化，及时向监管机构报告。
原则6 业务制度
银行建立适应本行业务实际的监管统计业务制度，做好监管统计数据源和统计项目的归属管理。
具体标准：
6.1监管统计归口管理部门组织其他相关业务部门制定符合本行实际的统计业务制度。统计业务制度覆盖所有的监管统计报表和数据要求，并正式发布。
6.2统计业务制度对监管统计的内容、方法和口径等方面做出
统一规定，保证监管统计报表和数据中每一个统计项目的归属关系及取数路径清晰、准确。
6.3监管统计归口管理部门根据监管要求和管理实际，组织其他相关业务部门持续评价和及时更新统计业务制度。
6.4监管统计归口管理部门将本行的统计业务制度报监管机构备案，业务制度若有重大调整或变化，及时向监管机构报告。
（三）系统保障和数据标准
原则7 基础系统
银行业务及管理基础系统实现对监管统计涉及的各项基础业务和管理信息的全面覆盖，数据维护管理制度和流程完备，具有较强的数据质量控制功能，保证系统信息全面、及时、准确反映业务实际。
具体标准：
7.1业务及管理基础系统的设计、建设和升级改造征询并充分考虑监管统计业务需求，系统功能支持监管统计信息自动采集。
7.2业务及管理基础系统涵盖监管统计涉及的全行各业务领域及各类相关机构。如由于新的监管要求变化而暂时无法实现全覆盖，要有明确的系统完善时间安排。
7.3业务及管理基础系统有完备的数据维护管理制度和流程，尤其是要有对质疑信息明确核查和纠正的相关规定。
7.4业务及管理基础系统信息及时录入，经过复核，并动态更新，保证全面、及时、准确地反映业务实际。对监管统计人员及系统管理人员反馈的存在完整性、准确性等缺陷的质疑信息，及时予
以核查并纠正。
7.5业务及管理基础系统具有良好的可拓展性，满足新业务、新产品和监管新要求的需要，并为监管统计管理系统预留能够灵活加载的数据接口。
原则8 监管统计系统
银行建立适应监管统计工作需要的、完善的监管统计系统，实现流程控制的程序化，能够自动提取和加载所需数据，有良好的质量控制与错误信息提示功能，保障数据安全和规范操作，并具有可拓展性和灵活性。
具体标准：
8.1银行将监管统计系统建设纳入本行信息系统建设整体规划，系统框架设计符合监管统计业务及管理要求，并配备充足的信息科技支持资源。
8.2银行监管统计系统实现流程控制的程序化，综合处理监管统计业务，能够自动提取相关系统所涵盖的全部监管要求数据，能够加载标准化的外部数据。
8.3监管统计系统具有良好的质量控制功能，能自动实现总分、表内、表间检验和预警提示的需要，能灵活设定参与检验的机构、指标的逻辑关系，自动提示异常变动及错误情况。
8.4银行采取适当的安全防范措施，建立应急处置机制，保证监管统计系统安全稳定运行，保证数据安全。
8.5监管统计系统附有完备的系统取数规则及系统操作说明，为统计人员提供操作规范。
8.6监管统计系统具备较强的可拓展性和灵活性，能根据监管要求，灵活、方便地增加新的监管指标或报表数据采集，具有灵活定制分析报表、合理管理各类口径数据等统计应用分析功能。
原则9 数据标准
银行数据标准化规划统筹考虑监管统计数据标准化，全面覆盖监管统计数据及指标。数据标准符合国家标准化政策及监管统计规定，在监管统计相关的业务领域及系统中规范执行。
具体标准：
9.1银行充分考虑监管统计要求，将监管统计所涉及的数据标准纳入本行信息标准化规划。
9.2监管统计相关的银行数据标准符合国家标准化政策及监管统计规定。数据标准明确，文档规范。
据信息标准化规划应管统计事项能够
9.3银行与监管统计相关的业务领域及系统遵循统一的业务规范和技术标准，建立全行统一的监管统计数据架构，客户、产品、机构、账户等基础信息跨系统保持名称、定义、口径、来源等方面的一致性。各系统建立统一的数据交换标准，实现系统间信息共享。
（四）数据质量的监控、检查与评价
原则10 日常监控
银行建立有效的数据质量监控体系，对监管统计数据质量实施
持续监测，采取有力措施，落实各环节责任，确保数据质量。
具体标准：
10.1银行建立有效的覆盖监管统计数据生产报送全流程的数据质量监控机制。
10.2监管统计相关业务部门对本部门监管统计的数据源信息质量适时监控，对监管统计归口管理部门提出的数据源质量问题及时整改，保证数据源信息的准确性和完整性。
10.3监管统计归口管理部门对监管统计数据实施有效的跟踪监控，强化总体复核，发现数据质量问题，反馈到相关责任部门并督促其及时纠正。
10.4监管统计归口管理部门建立与报表频度相适应的数据质量监测台账，对监管统计数据质量问题实时记录，定期分析。
10.5监管统计归口管理部门定期通报相关业务部门和分支机构提供的监管统计数据质量情况，总结交流经验，并提请实施问责。
原则11 监督检查
银行将数据质量检查纳入内控合规检查范围，建立监管统计现场检查制度，定期组织实施。
具体标准：
11.1银行将数据质量纳入内控合规检查范围，内控合规管理部门在制定年度检查计划时充分考虑监管统计归口管理部门的意见和建议。
11.2银行建立监管统计现场检查制度。归口管理部门定期牵头组织行内监管统计现场检查，检查内容包括监管统计法规制度的执
行及其数据质量等情况。
11.3归口管理部门将统计现场检查报告报主管领导，对影响数据质量的重大问题，提交内控合规部门跟踪检查，并报监管机构。
11.4银行督促被查单位根据统计现场检查发现的问题以及归口管理部门的要求实施整改，及时对整改情况跟踪评价，确保整改落实到位。
11.5监管统计相关业务部门定期对监管统计的数据源信息质量进行检查，及时组织整改，并将检查整改结果抄送监管统计归口管理部门。
11.6银行对监督检查发现的重大问题，依据有关规定对相关部门及责任人予以问责和处理。
原则12 考核评价
银行建立有效的考核评价体系和奖惩机制，保障全系统监管统计工作的有效落实。
具体标准：
12.1监管统计归口管理部门定期对相关业务部门和分支机构提供数据的质量情况进行考核和评价，考评结果在行内公布。
12.2监管统计相关业务部门按照业务范围对监管统计数据源管理工作进行考核评价，落实相应的激励约束措施。
12.3银行将监管统计数据质量的考核结果纳入本机构绩效考核体系。
（五）数据的报送、应用和存储
原则13 数据报送
银行加强向监管机构报送数据环节的管理，积极落实各项报送要求，认真审核，减少迟报、漏报和差错。
具体标准：
13.1银行建立数据报送流程管理制度和报送联系人制度，保障与监管机构联系畅通。
13.2银行与监管机构建立网络连接，实现监管统计报表和数据的快速、安全传输，按监管统计制度规定的频度和时间要求及时报送数据信息，并建立监管统计报送应急预案。
13.3数据报送符合监管统计制度要求，不存在漏报的数据信息，保证填报地区、机构范围和统计数据的完整性。
13.4数据报送的文件格式正确，系统能正常读取数据，符合逻辑校验关系要求。对数据异常变化的质询能做出合理解释；对历史数据进行修改，说明缘由，并报送监管机构备案。
原则14 分析应用
银行在保密安全的前提下充分共享和使用监管统计信息，为本机构经营决策和风险管理服务，同时通过扩大共享、加强分析、适时披露，促进数据质量提升。
具体标准：
14.1监管统计归口管理部门对监管统计信息合理分类，对相关业务部门设定合理的用户权限，充分实现机构内的统计信息共享，扩大应用范围。
14.2监管统计归口管理部门牵头建立全面、科学的监管统计信息分析框架，做好监管统计信息的监测、分析和风险预警工作。
14.3相关业务部门有效分析使用监管统计信息，为本行合规审慎经营提供决策参考，并以此推动数据质量不断提高。
14.4银行应关注报送监管机构的监管统计信息与对外披露的相关信息间的差异，并将其中重大差异主动向监管机构做出说明。
原则15 资料存储
银行按照规定加强对监管统计资料的存储管理，保证监管统计数据信息的安全性和连续性。
具体标准：
15.1银行对监管统计资料统一管理，根据保密规定和档案管理要求，建立全面、严密的管理流程和归档制度。
15.2当内部职能变更、人员变动时，做好监管统计资料交接存档工作。
15.计数据质量问题进行
3监管统计归口管理部门定期整理监管统计资料，做到相关统计资料口径可比、数据连续、存储安全，提高监管统计数据的研究和使用价值。
摘要：改革开放以来，随着人们对统计数据质量重要性的认识逐步加深，中国统计数据质量存在的各种问题也越来越受到关注。现在，中国统计数据质量依然面临诸多挑战，包括如何与国际接轨、建立有效的质量管理体系等。从统计数据质量内涵、存在的问题、产生的原因、改进办法等几个方面加以了论述。 关键词：统计数据;质量;问题;改进办法 1 背景 随着社会对统计数据的关注度越来越高，公共政策和公共治理对统计数据的依赖越来越重，公众对统计数据的要求也越来越高的同时，对统计数据的质疑之声此起彼伏。 湖北省统计局副局长、中南财经政法大学财税学院教授、博士生导师，叶青指出：房价、地方gdp之和大大高出全国核算数据、城镇职工平均工资统计范围太窄、城镇登记失业率不反映真实失业率等，都让老百姓对统计数据心生迷雾。 为了加强对政府统计数据质量的研究，推动统计数据质量的提高，在2011年7月份，中国统计学会召开政府统计数据质量专题研讨会。 大会征集论文内容以政府统计数据质量为主题，主要涉及统计数据质量内涵、质量评估、影响因素、改进途径、数据质量控制方法等不同角度。大会专家学者分别从理论研究成果、工作经验介绍以及前人研究成果的系统总结等各个方面对中国政府统计数据质量进行了探讨。 2 文献回顾 金勇进（2010）从统计数据质量控制与评估技术方法、统计数据质量管理体系建立等方面进行了理论研究。技术方法包括：测量误差的统计分布和检验研究，抽样误差以及非抽样误差理论研究，缺失数据的统计处理方法研究，汇总数据的误差理论研究等。 中国从1993年改用sna国民经济核算体系，以及2002年加入gdds以来，中国统计数据质量标准越来越与国际接轨，但是差距也是存在的。imf的数据质量评估框架（qdaf）为统计数据质量进行定性评估提供了一种方法，其主要内容包括五个维度：质量的先决条件、诚信的保证、方法的健全性、准确性与可靠性、适用性。在我国，统计数据质量除了受到统计制度、核算水平等方面因素的影响外，缺少一个全面适用的统计数据的质量评估标准也是不可忽视的原因（常宁，2004）。 3 统计数据质量内涵 国家统计局总统计师鲜祖德认为，从国际经验来看，政府统计数据质量主要应从准确性、适用性、可比性、及时性、衔接性、可获得性、透明度和有效性等八个方面进行评价。金勇进（2010）认为，统计数据质量就是要符合标准，首先要能够准确反映客观现象，即准确性；其次要能满足使用者的需求，即适应性；以及由此发展而来的准确性、及时性、可比性、适用性、经济性、可得性和保密性等。 4 统计数据质量存在的问题 4.1 数据主观失真 （1）数据采集环节。 采集到的数据符不符合要求，准确性怎样，误差有多大，有没有主观编造等会对统计数据质量产生直接影响。这些采集到的第一手资料是进行分析的基础，它们的准确性与否直接关系到分析是否有意义。国家统计局江西调查总队的周献华认为，登记误差是当前影响农村调查数据质量的主要原因。而且，数据采集环节产生的数据失真是很难修复的，即使更正，也需要大量人力物力。 （2）台账、记录不全。 基层统计部门的原始记录和台账不健全也是造成统计数据失真的又一大原因。原始记录可以有效监督数据产生过程，因而一旦缺失，就无法保障记账笔数的正确性和及时性，造成数据监管不力的局面。其次，台账缺失，在进行数据汇总的时候可能造成漏记，堆记，从而
浅谈统计数据质量控制 论文关键词:统计统计数据统计资料统计人员质量控制 前言;随着市场经济的不断发展,统计失实的现象日渐严重,统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神,进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。要尽可能采用计算机处理统计资料,最大限度的减少人工参与,加强对统计人员的职业道德和专业水平的培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的准确性,使我们的统计工作更好的为企业服务。 正文:随着经济快速发展,企业快速成长、扩长信息获取、识别、处理、转换、传递的准确性、效率与速度。在企业经营管理中的重要作用也将愈来愈显著。企业要能在市场竞争中求得生存与此同时发展,一个重要的条件就是——必须要有一个健全的高效的信息系统,一支能提供准确数据的素质过硬的统计队伍,以满足企业经营管理决策所需的各种信息。因此,作为提供信息的企业统计必将在其中扮演重要的角色,发挥重要作用。 从总体上看,现有的统计数据基本上还是能够反映客观实际的。但是,随着市场经济的不断发展,经济结构复杂化,利益主体多元化,再加上体制转化过程中经济秩序混乱,人为干扰增多,因而搞准统计数据的难度也就日益增大,统计失实的潜在危险性也就日渐严重,并将逐步暴露。对此,我们必须需要清醒的认识,要始终不渝地把提高统计数据质量问题,摆到统计工作的首要位置,并才却综合治理措施,切实抓紧抓好,下面就统计数据质量问题谈谈自己一些粗浅的看法。 1 统计数据质量控制的意义 企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。在市场经济条件下,企业经营决策极具风险性,风险产生于不确定性并由不确定性程度决定风险的大小,而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关,信息愈准确及时,不确定性愈低;反之,信息不准确及时,不确定性愈高。所以,准确可靠的统计数据,便于决策和管理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而作出科学的决策。反之,有水分的、失实的统计数
基层银行监管统计存在的薄弱环节 随着银监会非现场监管信息系统的不断丰富和完善，青海海南州银行业金融机构的监管统计水平有了较大的提升，非现场监管信息系统运行稳定，报表报送及时、全面，提供的信息基本满足了外部监督和内部管理的需要，但现场检查也发现各类机构在监管统计工作方面仍然存在一些薄弱环节，亟待加以改进。 基层银行监管统计存在的薄弱环节 内部管理体制方面：银行业金融机构制定的管理制度注重机构自身的统计工作管理，但未能与银行业监管法律法规很好的对接;机构没有适时跟进监管部门的监管要求，及时修订统计制度，造成制度上脱节；由于“数出多门”，监管报表报送人员一般仅以核对表内、表间平衡关系等方式进行数据复核，难以保障数据对外输出的准确性；统计人员流动频繁，造成数据信息质量波动。 制度执行方面：复核工作不到位；内部统计检查缺失；分支机构在监管统计工作中主动性差，数据纠错机制缺失；统计培训不足。 数据源质量方面：信贷基础数据不规范；客户授信管理不规范；账务处理不规范。 信息化支持因素：法人机构监管统计信息化支持程度较低，不少报表只能依靠手工完成；分支机构简单依赖其总行设计的信息系统导致出错；统计接口更新存在滞后，没有及时根据监管统计要求的变化进行系统升级，所取数据不符合上报要求，在数据填报时还得依靠统计员的人工处理。 提升基层银行监管统计数据质量的主要措施 健全统计制度，落实数据质量管理责任，强化对统计人员的激励机制。银行业金融机构应对现行统计工作管理制度进行全面的梳理，查遗补漏，严格按照银监会有关监管统计和非现场监管相关规定的要求，认真细致地进行制度修订；明确数据报送部门作为统计数据质量管理部门的责任，强化统计人员激励机制，奖优惩劣，有效调动统计人员的工作积极性。 完善数据质量控制机制，建立数据双线反馈机制，加强监管统计培训。建立提高统计数据质量的长效稳定机制和领导组织保障机制，把统计数据质量工作纳入各级机构和上级机构对下级机构考评的内容中；重视复核在非现场数据流程
2010年第六次全国人口普查结果 来源: 国家统计局 中国总人口达13.397亿人 10年增加7390万 第六次全国人口普查主要数据公报(第1号)今日发布。此次人口普查登记的全国总人口为1339724852人。比2000年第五次人口普查相比，10年增加7390万人，增长5.84%，年平均增长0.57%，比1990年到2000年年均1.07%的长率下降了0.5个百分点。 第六次人口普查的标准时间是2010年11月1日零时。所谓人口普查的标准时间，就是规定一个时间点，无论普查员入户登记在哪一天进行，登记的人口及其各种特征都是反映那个时间点上的情况。根据上述规定，不管普查员在哪天进行入户登记，普查对象所申报的都应该是2010年11月1日零时的情况。通过这个标准时间，所有普查员普查登记完成后，经过汇总就可以得到2010年11月1日全国人口的总数和各种人口状况的数据。 以下是数据详情： 根据《全国人口普查条例》和《国务院关于开展第六次全国人口普查的通知》，我国以2010年11月1日零时为标准时点进行了第六次全国人口普查。在国务院和地方各级人民政府的统一领导下，在全体普查对象的支持配合下，通过广大普查工作人员的艰苦努力，目前已圆满完成人口普查任务。现将快速汇总的主要数据公布如下： 一、总人口
全国总人口为1370536875人。其中： 普查登记的大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口[3]共1339724852人。 香港特别行政区人口为7097600人。 澳门特别行政区人口为552300人。 台湾地区人口为23162123人。 二、人口增长 大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口，同第五次全国人口普查2000年11月1日零时的1265825048人相比，十年共增加73899804人，增长5.84%，年平均增长率为0.57%。 三、家庭户人口 大陆31个省、自治区、直辖市共有家庭户[7]401517330户，家庭户人口为1244608395人，平均每个家庭户的人口为3.10人，比2000年第五次全国人口普查的3.44人减少0.34人。 四、性别构成
浅析统计数据质量控制问题 统计数据质量控制统计 统计数据质量是对整个统计工作最为公正的评价，是统计工作核心的内容。保证统计数据的质量，确保统计数据的有效、准确，能够更好地满足政府和社会公众多方的需求。综合来看，我国统计数据质量问题表现为……，需要有效的控制措施加以解决。 一、当前的统计数据质量主要问题表现 （一）质量控制规范缺位 由于质量控制的规范缺位，导致统计机构与用户及社会之间很难实现有效沟通，很多数据用户和社会各界对于统计工作的复杂性和不可避免的统计误差没有认识，关于统计对数据的质量采取的控制方法、控制的程度以及控制结果缺乏了解。因此，即使我国的统计一直非常重视统计数据的质量，也为此做了大量工作，但是统计数据的用户和社会各界对统计数据的质量仍然非常不满。 （二）统计数据质量控制工作片面化 统计数据的全过程控制取得较大成功的经验和措施往往集中在几个项目领域，应用范围狭窄。多数统计数据质量缺少全程控制，很多环节出现疏漏。对调查环节的质量控制要求较高，但是在设计环节对数据需求考虑较少，数据的相关性得不到控制。而在人员方面，对于统计系统内部人员控制比较到位，但是对于统计系统以外的，占统计工作人员的基层人员却缺少控制。 （三）统计数据的质量控制系统不完善 统计数据的质量控制技术在统计工作和研究实践中应用并不广泛，而经常性的数据质量控制在实际的操作中也偏于事后分析评估，事前工作做得不到位，分类预防控制措施不足，对误差模型的应用也很少。统计调查制度上对于事先控制措施，比如将填表要求中的逻辑审核关系、平衡关系应用于质量设计等内容比较少，而在统计数据的质量评估工作中，对于将评估的结果或者结论应用在下一次调查方案的设计和改进方面，也没有充分的体现，事后的质量控制技术和数据的质量控制组织活动不能实现较好的结合。数据质量控制评估方法虽然已经制定，但是缺少具体的支持措施，比如部门职责划分不明确，职权、义务不清晰，数据质量控制评估方法的具体应用不规范等。
全国第六次人口普查成都 市数据统计 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
全国第六次人口普查成都市数据统计成都市： 全市常住人口：人 户籍人口：人 常住人口家庭户：4547109户 家庭户人口：人 平均每户人口：人 学历： 具有大学（指大专以上）程度的人口约：2341572人 具有高中（含中专）程度的人口约：2353250人 具有初中程度的人口约：4946832人 具有小学程度的人口约：3407433人 以上各种受教育程度的人包括各类学校的毕业生、肄业生和在校生。 年龄（全市常住人口中）： 0~14岁人口约：1536850人，占％ 15~64岁人口约：人，占％
65岁及以上人口约：1364348人，占％高新区： 常住人口：553425人 户籍人口：327193人 常住人口家庭：47938户 家庭户人口：395147人 平均每个家庭户人口：人 青羊区： 常住人口：828140 人 户籍人口：561471人 常住人口家庭：268822户 家庭户人口：684020人 平均每个家庭户人口：人 武侯区： 常住人口：1083806人
户籍人口：812114人 常住人口家庭：304162户家庭户人口：人 平均每个家庭户的人口：人锦江区： 常住人口：690422人 户籍人口：420705人 常住人口家庭：224578户家庭户人口：588710人 平均每个家庭户的人口：人金牛区： 常住人口：1200776人 户籍人口：710030人 常住人口家庭：409518户家庭户人口：1052506人
中国统计数据质量分析 改革开放以来，随着人们对统计数据质量重要性的认识逐步加深，中国统计数据质量存在的各种问题也越来越受到关注。现在，中国统计数据质量依然面临诸多挑战，包括如何与国际接轨、建立有效的质量管理体系等。从统计数据质量内涵、存在的问题、产生的原因、改进办法等几个方面加以了论述。 标签：统计数据;质量;问题;改进办法 1 背景 随着社会对统计数据的关注度越来越高，公共政策和公共治理对统计数据的依赖越来越重，公众对统计数据的要求也越来越高的同时，对统计数据的质疑之声此起彼伏。 湖北省统计局副局长、中南财经政法大学财税学院教授、博士生导师，叶青指出：房价、地方GDP之和大大高出全国核算数据、城镇职工平均工资统计范围太窄、城镇登记失业率不反映真实失业率等，都让老百姓对统计数据心生迷雾。 为了加强对政府统计数据质量的研究，推动统计数据质量的提高，在2011年7月份，中国统计学会召开“政府统计数据质量”专题研讨会。 大会征集论文内容以政府统计数据质量为主题，主要涉及统计数据质量内涵、质量评估、影响因素、改进途径、数据质量控制方法等不同角度。大会专家学者分别从理论研究成果、工作经验介绍以及前人研究成果的系统总结等各个方面对中国政府统计数据质量进行了探讨。 2 文献回顾 金勇进（2010）从统计数据质量控制与评估技术方法、统计数据质量管理体系建立等方面进行了理论研究。技术方法包括：测量误差的统计分布和检验研究，抽样误差以及非抽样误差理论研究，缺失数据的统计处理方法研究，汇总数据的误差理论研究等。 中国从1993年改用SNA国民经济核算体系，以及2002年加入GDDS以来，中国统计数据质量标准越来越与国际接轨，但是差距也是存在的。IMF的数据质量评估框架（QDAF）为统计数据质量进行定性评估提供了一种方法，其主要内容包括五个维度：质量的先决条件、诚信的保证、方法的健全性、准确性与可靠性、适用性。在我国，统计数据质量除了受到统计制度、核算水平等方面因素的影响外，缺少一个全面适用的统计数据的质量评估标准也是不可忽视的原因（常宁，2004）。 3 统计数据质量内涵
关于统计数据质量问题的研究
【摘要】我国政府于2002年4月15日正式加入了数据公布通用系统。统计虽然“入世”了，但不论是与社会各界对统计信息的需求相比，还是对统计核算和统计数据公布的国际准则的运作要求相比，我国的统计数据质量目前都还有一定差距。为了更好地满足社会经济发展过程中社会各界对统计数据的需求，使我国统计进一步与国际接轨，有必要对我国统计数据质量管理进行研究。 【关键词】统计数据；质量问题；国家统计局 统计数据质量问题是衡量统计工作的核心指标。尤其是我国加入WTO，与世界经济接轨的今天，社会各界对统计信息的需求量越来越大，对统计信息质量的要求也越来越高。统计信息质量的高低直接影响和决定着统计信息的可利用性。统计数据质量低下将会直接导致错误的决策。因此，努力提高统计数据的质量，实现统计信息的准确、有效、全面、有着重要的意义。 一、统计数据质量的含义 传统的统计数据质量仅仅指其准确性,通常
用统计估计中的误差来衡量。但如今“质量”的概念被拓宽了，“统计数据质量”的概念也有必要拓宽。目前各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量含义的解释和理解仍存在一定的分歧，对统计数据质量应涵盖哪几个方面，还没有统一的标准。各国从本国的实际情况以及对数据质量含义的理解出发，确定了不同的数据质量标准。如英国政府统计数据质量标准是准确性、时效性、有效性、客观性；韩国的质量标准则是适用性、准确性、时效性、可索取性、可比性、有效性。在我国，统计数据质量主要包括统计数据的核心质量、形式质量及延伸质量三大方面。 二、我国统计数据质量管理现状及存在问题 改革开放以来，我国统计人员大胆探索，辛勤实践，在指标体系、调查方法、统计标准、技术手段、数据报送与处理方式等方面进行改革，较好地满足了社会各界对统计信息的需求，推动了统计事业的发展。但是，浮夸风以及片面追求假、大、空现象仍然存在，这些都违背了统计工作的基本要求，阻碍了统计工作的发展。目前我国统计数据质量管理上存在的问题主要有： 1. 统计数据失真。统计制度不够完善是造
经济研究导刊 ECONOMIC RESEARCH GUIDE 总第57期2009年第19期Serial No．57 No．19，2009一、政府统计数据质量的含义 中国的政府统计主要由两部分构成：一个是政府综合统计部门，另一个是政府各部门统计机构，这两个方面构成了政府统计体系，即国外通常所讲的“官方统计”系统。 统计数据质量从使用者的角度来看，主要包括准确性、及时性、完整性、有用性和方便性等几个方面。准确性是统计数据使用者的首要要求，准确意味着对客观实际不折不扣的反映，不多也不少；及时性是对统计数据形成和提供的高速度、快节奏、强效率的要求，及时性是决定统计数据质量的一个重要内容；完整性是要求统计部门提供的统计数据在内容上应包括数据使用者所需的所有项目，当然，完整并不是无所不包，统计数据是否完整，取决于其是否满足需求，如果统计数据能从不同侧面系统地反映所研究事物的总体面貌及其发展趋势，能满足使用者分析、预测、决策和科学研究的需要，那么就达到了完整性的要求；有用性是使用者对统计数据“适销对路”的要求，也是统计工作的最终目的，无用的、落后的统计数据，即使其准确性再高、时效性再强、数量再多，也没有任何价值，因此，只有实际工作需要的统计数据，才是有用的统计数据，才能实现其应有的价值；方便性是使用者对统计数据方便获得、 方便使用的要求，也就是说，统计数据要容易获取，易懂易用。这五个方面是相互联系、紧密结合的。 二、中国政府统计数据质量的现状 1.政府统计数据的准确性还有待提高。目前中国政府统计数据的准确性备受各界的关注。在中国，“官出数字，数字出官”的现象并不少见，统计数据成为地方政府邀功请赏的政绩单，这严重影响了中国统计数据的准确性。例如GDP 数据由于层层加码,省级GDP 的平均数高于全国是多年来的 惯例。 2.政府统计数据的及时性、方便性不强。尽管多年来中国各级统计部门为确保统计数据的及时性、 方便性作了大量的工作，但从目前的实际情况看仍不尽人意。如：互联网是目前查询统计数据最方便快捷的途径之一，但有的政府统计部门网站上统计数据查询栏目不仅时效性差，而且有些年份或月度根本没有数据。 3.政府统计数据的完整性尚待加强。目前，中国在宏观统计方面的研究较多，但是对于微观层面的统计却不够重视，微观数据不足，如涉及家庭理财、教育投资、就业等微观层面的指标比较缺乏，政府应增加重要的微观经济指标的发布。 三、提高中国政府统计数据质量的几点建议 （一）进一步完善中国统计体制 1.理顺调查队和统计局的关系。不合理的统计体制，是制约中国政府统计数据质量提高的关键因素。2005年3月16日国务院办公厅下发了《关于印发国家统计局直属调查队管理体制改革方案的通知》，《通知》规定撤销国家统计局原直属的各级农调队、城调队、企调队，全国组建国家统计局直属的各级调查队，各级直属调查队都为国家统计局派出机构，国家统计局对调查队系统实行垂直管理，变依靠地方统计局获取数据为主要依靠自身力量独立地直接获取数据。2006年上半年至今，各级调查队纷纷挂牌成立，这是中国统计体制改革的一件大事，将有助于根除中国统计链条过长，保持统计工作的独立性从而提高中国政府统计数据的质量。但调查队仍会和地方有些交叉，直属调查队不可能负责所有的统计，还有部分统计职责需要由地方统计部门承担。进一步明确调查队和统计局各自的职能，协调两者之间的关系，是当前中国统计体制改革的重要任务。 2.在中国逐步建立起政府综合统计、部门统计、企业统计 提高中国政府统计数据质量的几点思考 罗建梅 （成都信息工程学院统计系，成都610103） 摘要：目前，中国政府统计数据失真问题愈演愈烈，对宏观调控造成一定程度的负面影响，已引起政府和学术界 的高度重视。明确了政府统计数据质量的含义； 分析了中国政府统计数据质量存在的问题；提出了若干提高中国政府统计数据质量的建议，希望对提高中国政府统计数据质量有所裨益。 关键词：提高；政府统计；数据质量中图分类号：F222.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X （2009）19-0006-02 收稿日期：2009-03-14 作者简介：罗建梅（1975－），女，四川邻水人，讲师，硕士研究生，从事统计数据质量研究。6— —
从统计流程谈统计数据质量控制 作为一名基层统计工作者，自己从事规模工业统计2年多的时间不算长，但是这两年却是规模工业统计发生深刻变革的两年，统计范围的变化，计算方法的变更，能源统计的变革。每一次制度改革，都关乎统计数据的质量，改革的好坏对于统计数据质量有着至关重要的影响。作为一名统计改革的亲历者，抱着抛砖引玉态度，提几点自己对数据质量控制的思考，希望引起大家的共鸣，甚至引出前辈、专家的大思考，对以后规模工业统计改革也能有所裨益。 统计数据质量是统计事业的生命，我想从基层统计工作的流程入手，只有每个流程的质量都得到保证，统计数据质量才会有保障，通过流程解剖统计数据质量存在的问题，寻求解决问题的办法。 笔者从事的是规模工业统计，就以规模工业统计为例。就规模工业来说，一张报表的完成基本上要经历报表收集—录入审核—反馈修改—汇总上报四个流程，规模工业最重要和最常态的报表是产值报表和财务报表，也就是我们行业通常所称的201表和202表，我就以此为例谈谈报表的四个流程，以此来揭示工作中存在的问题。 第一个流程是报表收集。201表省统计局要求的上报时间是下个月的4号中午12点之前，为了能够顺利收集各区
县和企业报表，我们市统计局要求他们分别在2号和1号之前上报，县统计局收集报表就更加靠前了，通常都安排在月底之前上报。然而企业断帐的时间却不尽一致，部分企业要到下个月的上旬才能出初步数据，有些集团公司或总厂由于要收集下面分公司或分厂的数据，就难免还要晚一点。这里问题就暴露出来了，一方面催着要报表，另一方面数据出不来，企业怎么办？要么先报个预计数应付一下，要么迟报或者拒报，但是迟报或拒报就会违犯《统计法》，面临处罚，所以通常企业都选择预计上报。众所周知，企业上报数据是我们统计数据的源头，源头上的数据把握不准，势必影响统计数据质量。但是如果要保证数据质量就要牺牲一些时效性，如何既保证准确性又不失时效性呢？这是当前基层统计工作面临的两难抉择。 统计报表的第二个流程是录入审核。这是保证统计数据质量的重要一环，县市和企业上报的数据准不准确，报表内有没有逻辑错误，报表与报表之间有没有互相匹配和验证，都要靠我们这个流程来发现和纠正。这个流程的数据质量如何控制？就要靠我们的基层统计工作者的业务素养和工作责任心。有些人认为，现在的报表处理都是通过电脑软件来进行，有电脑审核还会有什么错误审核不出来吗？统计工作者只要根据审核错误修改就是了，不需要太高的业务素养。其实不然，电脑并不是万能的，它只能根据程序中的公式来
中国政府统计数据质量研究：一个文献综述 赵学刚，王学斌，刘康兵2011-03-23 摘要：近年来，中国政府数据统计质量问题日益受到国内外学者的关注，相应的研究文献大量涌现，研究主要集中在统计数据质量的含义和衡量标准、统计数据失真的作用机理、统计数据质量控制技术、评估方法和管理理论，同时还有针对中国统计数据质量进行实证方面的评估以及改进统计数据质量的政策建议方面的讨论。本文在回顾现有文献基础上，指出要从根本上解决我国政府统计数据失真问题，还得从改革现行的统计管理体制入手，摆脱地方政府干扰，确保统计独立性，同时认为在现行框架下增加诸如消费价格指数权重、房屋销售价格及房价指数、固定资产投资等指标的统计透明度可以在很大程度上避免当前很多对中国政府统计数据不必要和不公正的质疑。 关键词：统计数据，数据质量，理论研究，经验证据 一、引言 2010年2月25日，国家统计局发布的《2009年国民经济和社会发展统计公报》显示，2009年全国70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%。而根据2010年1月19日国家统计局公布的2009年全国房地产市场数据，相比前一年均价上涨约24%。2009年广大居民普遍感觉房价疯涨，出于与实际感觉的巨大反差，网民对当年“70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%”的数据提出了大量质疑。国家统计局城市司2010年2月28日不得不公布了该数据的统计调查方案予以回应，以说明两套数据计算方法的差异。 其实中国政府统计数据质量问题一直存在，早在1988年Perkins就提出了中国经济增长率可能存在上偏误差的问题。2001年美国匹兹堡大学Rawski教授先后发表两篇文章，几乎是全方位地对官方公布的中国经济增长数据表示高度的质疑（Rawski，2001a，2001b）。这一论断与著名的美国经济学家克鲁格曼（Paul Krugman）此前的疑虑遥相呼应，素有“国际经济乌鸦”之称的他曾经说过，“中国经济数据，是一堆不可置信的符号体系。看中国的经济增长数据，就像看一部科幻小说。”2002年，中国经济改革研究基金会国民经济
统计数据质量控制问题研究 摘要：随着社会主义市场经济的不断发展,统计失实的的现象日渐严重,统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神,进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。要尽可能采用计算机处理统计资料,最大限度的减少人工参与,加强对统计人员的职业道德和专业水平培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的准确性,使我们的统计工作更好的地为现代社会经济服务。 正文 现代经济正步入以世界统一市场为标志的世界经济一体化轨道,企业的成败,取决于信息获取、识别、处理、转换、传递的准确性、效率与速度。因此,信息在企业经营管理中的重要作用也将愈来愈显著。随着我国改革开放,确立市场经济体制,和加入WTO,企业要能在国际国内激烈的市场竞争中求得生存与此同时发展,一个重要的条件就是--必须要有一个健全的高效的信息系统,以满足企业经营管理决策所需的各种内外信息。因此,作为提供信息的企业统计必将在其中扮演重要角色,发挥重要作用。特别是对我们***系统来说,随着”大企业、大市场、大品牌”的形成,以行政区划为单一的卷烟市场割据将很快被打破,搬掉门槛推倒墙是大势所趋。再下一步就有可能是***专卖法的取消,所有这些都告诉我们,***行业也将马上面临着国际国内激烈的市场竞争。想在这种激烈的竞争中生存发展,必须要有一支能够为企业的决策和管理者提供准确数据的素质过硬的统计队伍。
近年来,我国统计工作取得了比较显著的成绩。从总体上来看,我国现有的统计数据,基本上还是能够反映客观实际的。但是,随着社会主义市场经济的不断发展,经济结构复杂化,利益主体多元化,再加上体制转化过程中经济秩序混乱,人为干扰增多,因而搞准统计数据的难度也就日益增大,统计失实的潜在危险性也就日渐严重,并将逐步暴露。对此,我们必须要有清醒的认识,要始终不渝地把提高统计数据质量问题,摆到统计工作的首要位置,并采取综合治理措施,切实抓紧抓好。下面就统计数据质量问题谈谈自己一些粗浅的看法。 一、统计数据质量控制的意义 企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。在市场经济条件下,企业经营决策极具风险性,风险产生于不确定性并由不确定性程度决定风险的大小,而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关,信息愈准确及时,不确定性愈低,反之,亦然。所以,准确性和及时性是对统计资料的两项基本要求。其中,准确性的要求是第一位的,是统计工作的生命。它确定着统计资料是否有效和价值的高低,是衡量统计数据质量的根本标志。准确可靠的统计数据,便于决策和管理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而作出科学的决策。反之,有水分的、失实的统计数据,相互矛盾的统计数据,给决策者以错误的信号,将会误导决策和调控,对企业的发展将会造成重大损失。因此,统计工作者必须以对本职工作高度负责的精神,以统计数据为对象,以消除统计数据的差错为目标,千方百计搞准统计数据,达到强化统计数据质量控制的目的。
我国GDP统计数据质量评估方法研究 ——基于构建诊断模型的研究西南财经大学刘盾、魏子力、吕达劲 摘要：统计是认识社会的武器，政府统计关系到国民经济的方方面面。政府统计数据的质量，对于宏观调控，科学研究,企业营销策略等，都起着不可或缺的重要作用。但是，近年来，中国官方统计数据受到不少的质疑，有必要对我国统计数据质量的定量检验进行系统深入的研究。 本文首先从统计数据的研究背景和研究意义出发，介绍了统计数据质量的概念和重要性；其次采用了三种方法来进行数据质量的检验，第一种方法：探索性数据质量分析方法。该方法适用于在没有以往数据资料积累或质量记录的情况下，根据GDP的数据特征,判断数据是否存在质量问题。并通过作箱线图的形式明确指出了可能是异常值的对应数据。第二种方法：Probit模型数据质量分析方法。通过建立Probit模型对数据进行分析，并进行了预测。第三种方法：基于层次分析法的模糊综合评价方法。从研究统计数据的分布规律入手，对统计数据准确性检验问题进行了探讨，接着利用模糊综合评价方法对政府统计数据质量进行整体优度检验。 关键词：统计数据质量，探索性数据分析， Probit模型， 异常点识别，模糊综合评价
目录 一、引言 (3) 二、文献综述 (4) （一）统计数据质量的相关研究方法 (4) （二）各种研究方法的优缺点 (5) （三）各种研究方法的文献综述 (7) 1．逻辑性评估方法 (7) 2．从异常值的角度对数据质量进行评估 (7) 3．从误差的角度对数据质量进行评估 (8) 4．事后预测及反常结果判断的方法 (8) 5．模糊综合评价方法 (8) 6．判别分析方法 (8) 三、本文的研究方法 (9) （一）模型选择 (9) (二）数据的选择与来源 (10) 四、模型构建及分析 (10) （一）探索性数据质量分析方法 (10) 1．数据处理 (10) 2．分析步骤及分析结果 (10) （二）Probit模型数据质量分析方法 (16) 1．Probit模型的原理 (16) 2．分析步骤及分析结果 (16) （三）层次分析法与模糊综合评价方法 (18) 1．对政府统计数据的对数正态分布检验 (18) 2．政府统计数据的准确性检验 (21) 3．AHP-模糊综合评价方法相结合——对政府统计数据质量进行整体优度检验 (23) 五、相关结论与建议 (32) （一）结论： (32) （二）建议： (33) 1．对数据使用者的相关建议 (33) 2．对提供数据的相关政府部门的建议 (33) 参考文献： (35) 附录： (36) 1．Probit模型建立前的辅助计量模型自变量的选择： (36) 2、Probit模型回带期望概率 (39) 3、所用数据 (45)
关于提高统计数据质量的思考 随着社会主义市场经济体制的逐步完善和社会经济的不断发展，各级党委、政府和社会各界对统计信息的需求与日俱增，对统计数据质量的要求越来越高。统计数据能否取信于社会、能否得到社会的承认，关键取决于数据质量。从总体上看，政府统计部门公布的主要宏观统计数据能反映经济社会发展实际情况。但是，在一些地区、部门和单位，统计数据不实的现象也确实存在，有的甚至与实际情况还相差很远，导致社会各界包括国际上对统计数据质量问题的看法比较多。在经济社会的迅速发展的新形势下，统计工作的难度不断加大，统计工作面临新的挑战。统计数据质量是统计工作的生命，统计数据不准作为统计部门来说责无旁贷，但究其根本原因并不仅仅是统计方法制度技术问题，它涉及到社会的各个层面，要彻底根治，必须从制度着手，从源头抓起。如何提高统计数据的质量，确保统计数据准确、真实、可靠，是摆在各级统计机构和统计工作者面前的突出问题，提高统计数据的质量是统计工作永恒的主题，各级统计机构和统计人员责任重大，任重道远。 一、统计数据质量的现状 近年来，统计工作越来越得到各级党委政府的重视，统计地位不断提高，统计方法技术日趋先进，统计工作条件不
断改善，各级统计机构为提高统计数据质量，采取了一系列措施，并取得了比较显著的成绩。总体上来看，现有的统计数据，基本上能够客观地反映经济社会事业发展的实际情况。但是，随着社会主义市场经济的不断发展，经济结构复杂化，利益主体多元化，再加上体制转化过程中经济秩序混乱，人为干扰增多，统计调查对象的法制观念淡泊，统计执法不严、部分统计人员的业务素质较差等多种因素的影响，使搞准统计数据的难度也就日益增大，统计数据失真的潜在危险性已逐渐暴露，并日渐严重。现行的统计制度、传统的统计方式与日益增长的统计信息需求已经成为统计工作的主要矛盾。在一些企业、部门、基层单位还存在虚报、瞒报，甚至伪造、篡改统计数据的违法行为，对此，必须引起高度重视，采取有效措施加以纠正处理，尽量减少和避免统计违法行为的发生，进一步净化统计环境，提高统计数据质量，确保统计数据真实可信。 二、影响统计数据质量的主要因素 影响统计数据质量的因素很多，主要其因素有： 1、统计法制意识淡薄。在一些地方，从主管部门到基层单位，从领导到群众，很大一部分都没有充分认识到虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料与其他触犯刑律的行为一样，也是一种违法行为，也要承担法律责任。在当前这种统计法制意识淡薄的社会环境中，对不据实填报统计数据者不仅法律
银监会监督管理措施相关规定 1.《银行业监督管理法》的通过、施行时间 2.监管对象范围 3.对违反审慎经营规则的强制性监管措施 4.对银行业金融机构接管、重组、撤销和依法宣告破产 5.审慎性监管谈话 6.强制风险披露 7.查询涉嫌违法账户和申请司法机关冻结有关涉嫌违法资金 国务院于2003年3月19日设立了银监会。银监会统一监督管理银行、金融资产管理公司、信托投资公司及其他存款类金融机构。 2003年12月27日，十届全国人大常委会第六次会议通过了《中华人民共和国银行业监督管理法》，该法共六章五十条，自2004年2月1日起施行。 《银行业监督管理法》赋予银监会及其派出机构进行非现场监管、现场检查、监督管理谈话及强制信息披露的权利。 5.2.1 《银行业监督管理法》的适用范围 银行业金融机构，是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、城市信用合作社、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构以及政策性银行。需要说明的是，“中华人民共和国境内”不包含我国的香港、澳门特别行政区和台湾地区。 对在我国境内设立的金融资产管理公司、信托投资公司、财务公司、金融租赁公司以及国务院银行业监督管理机构批准设立的其他金融机构的监督管理，适用本法对银行业金融机构监督管理的规定。 对经银监会批准在境外设立的金融机构以及上述金融机构在境外的业务活动实施监督管理。 5.2.2 《银行业监督管理法》的监督管理实施 1. 对违反审慎经营规则的强制性监管措施 银行业金融机构违反审慎经营规则的，国务院银行业监督管理机构或者其省一级派出机构应当责令限期改正;逾期未改正的，或者其行为严重危及该银行业金融机构的稳健运行、
商业银行数据合规分析系统 V1.0 技术白皮书 2017年2月
为防范金融风险，尤其是银行业风险事件发生，近年来银行业监管当局在业务监管范围、方式和技术手段方面都发生了很大变化。大量利用信息技术的优势，革新监管的现场检查、非现场检查的监管执行模式。使得商业银行面临更加严厉、更加直接、更加精细的业务合规监管检查。比如，2012年3月至今银监会通过发布《中小银行及农村金融机构监管数据标准化规范》以及建立新一代监管数据分析平台，使得原来只能针对小部分大型商业银行才可以进行的监管业务，可以推广到全国各类中小银行进行合规性监管。大大提高了合规性监管的范围、频度，有效防范商业银行业务风险事件发生。 监管机构通过对银行上报的数据进行深入分析，发现了商业银行在运营过程中存在的不合规业务，并据此开展相应的现场检查工作，随着监管力度的加大，银行业金融机构所面临的压力将越来越大。在做好上报数据的真实性、准确性、时效性的同时，更多要关注银行业务的合规性。 1.产品定位及价值 本软件产品就是帮助商业银行利用信息化手段和工具对本行经营业务存在的问题进行检查分析和定位，协助落实整改，转变风险管控思路，建立主动的业务合规预警机制，从被动接受监管部门检查转为主动查找和分析商业银行自身业务合规性，从监管事后整改转为事前防范，扎实提升商业银行风险防范能力和风险管控水平。 本软件产品结合商业银行基础数据，将业务合规分析模型导入其中，通过模型运算得出存在疑点的交易信息和客户信息，提示和披露
商业银行在经营业务方面可能存在的问题和风险点，以达到如下目的： 1、对商业银行存在的违规业务问题能够进行精确定位 2、协助商业银行对专项风险的进行深度分析。 3、协助商业银行对业务合规风险进行持续检查和监控 系统结合监管思路和重点，整理了约40多个业务合规分析模型，能通过对商业银行的业务数据进行自动化分析，全方位地检查商业银行存在的不合规业务情况。 部分业务合规分析模型名称如下： ?贷款利率异常浮动 ?受托支付超期 ?关联互保 ?为房地产企业发放流动资金贷款 ?向非土地储备机构发放土地储备贷款 ……等等约40多个业务分析模型。 2.产品功能特点 （1）系统功能结构 系统主要的功能结构如下图所示：
《多元统计分析》课程设计报告 学生姓名:峰学号：090 090 鹤090 学院: 理学院 班级: 数学0 题目: 主成分分析法在我国居民生活质量状况 综合评价中的应用 指导教师：辰职称: 教授 红讲师 2012 年 12 月 7 日
一、问题分析 1.1问题及背景 人均GDP达到1000美元，标志着我国居民生活水平迈上了一个新台阶，我国经济步入了一个崭新的发展时期。然而，我国地域辽阔，人口众多，地区间经济发展很不平衡，城乡差距明显，经济发展的非均衡性已经严重威胁到我国经济的持续、健康发展。若不妥善处理，将会成为制约我国经济发展的瓶颈因素。事实上，东、中、西部地区的经济发展差距已是众所周知，并引起中央政府和有关部门的广泛重视。但在地区间经济发展差距的背后，东、中、西部地区居民的生活质量究竟存在着多大的差距却鲜为人知。随着生产力水平的不断提高，我国居民生活水平不断提高，生活质量也在不断改善。但是，受各地生产力发展水平不平衡的影响，我国各地居民的生活质量也表现为不平衡。利用主成分分析法对我国31个省市、自治区居民的生活状况进行评价分析。为全面分析各地居民生活状况，可选取如下指标体系进行反应：职工人均工资、人均居住面积、城市人均用水普及量、城市煤气普及量、人均拥有道路面积、人均绿地公共面积、批发零售贸易商品销售总额、旅游外汇收入。对我国居民生活质量问题的研究不仅是社会经济发展的客观要求,也是我国全面建设小康社会的迫切需要 城市居民生活质量的评价体系，是依据中国城市居民生活的特征，并参阅国内外生活质量评价研究的大量成果后构建的，集中体现了研究者的专业知识和对生活质量评价体系的理论构思，具有主观色彩，因此，有必要对理论遴选的评价指标进行隶属度分析、相关分析和辨别力分析等实证筛选，以增强评价指标的科学性、合理性和可操作性。
附件 1： 监管数据标准化报送系统升级（E AST3.0）需求说明书 广西北部湾银行股份有限公司 2017 年 4 月
1.系统建设背景 为了更规范的进行金融机构进行监管数据标准化的报送工作， 并对国内的银行业金融机构在监管数据标准化报送规范层面进行统一，银监会于 2017 年 3 月发布了《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》及相关说明附件，将国内银行业金融机构的监管数据标准化工作进行统一与规范，通知要求国内各银行业金融机构需要按照该发文的要求，进行数据的全面梳理、映射、采集、检核和上报。 2.系统建设价值 根据银监会通知要求，该系统将于2017 年 7 月在全国范围内正式上线运行，能否在规定的时间内完成银监会监管数据标准化报送系 统及相关业务系统的改造，建立一个功能完善、高效率的监管数据标准化报送系统，将直接影响到我行日后与银监会之间日常报备工作的 顺利开展。 3.系统建设目标 根据《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准 化规范的通知》的有关要求以及我行的接口要求，建设EAST数据采集
报送系统，帮助我行（包括我行的所有村镇银行）及时、完整、准确地完成监管数据标准化的报送要求，保证报送质量，提升管理水平，并促进行内业务数据改良以及监管统计分析工作。 建成后系统报送表单如下： 序号主题域表名表名 1 101 机构信息表 2 102 员工表 3 公共信息103 柜员表 4 104 岗位信息表 5 105 机构关系表 6 201 总账会计全科目表 7 202 内部科目对照表 8 203 个人活期存款分户账 9 204 个人活期存款分户账明细记录 10 205 个人定期存款分户账 11 206 个人定期存款分户账明细记录 12 207 对公活期存款分户账 13 会计记账信息类208 对公活期存款分户账 14 209 对公定期存款分户账 15 210 对公定期存款分户账明细记录 16 211 内部分户账 17 212 内部分户账明细记录 18 213 个人信贷分户账 19 214 个人信贷分户账明细记录 20 215 对公信贷分户账 21 216 对公信贷分户账明细记录 22 301 个人基础信息 23 302 个人客户关系信息 24 客户信息类303 对公客户 25 304 股东信息 26 305 关联关系 27 401 信贷合同表 28 402 项目贷款信息表 29 授信交易对手信403 票据票面信息表 30 405 表外授信业务 息 31 406 贸易融资业务信息表 32 407 银团贷款 33 408 委托贷款