小清讲堂︱支付系统经济热度指数

什么是“支付系统经济热度指数”

支付系统经济热度指数，就是通过对大额支付系统的业务数据进行建模分析，对我国经济活跃程度进行测算，用跨行支付清算系统业务数据描绘国内生产总值（GDP）同比增速的变化趋势。

可以说，支付系统经济热度指数，是我国一段时期内经济发展的缩影。

数据来源——大额实时支付系统

中国现代化支付系统中的大额实时支付系统（HVPS），是我国重要的金融市场基础设施，是国内企业和个人跨行资金汇划的“主动脉”。

根据人民银行《2017年第一季度支付体系运行总体运行情况》披露的数据计算，大额支付系统的金额在国内跨行支付系统中占比高达91.4%，在所有支付系统（含商业银行行内支付系统在内）中占比67.5%。无论是企业之间购买原材料和服务，还是销售商品、支付工资，都离不开大额支付系统。可以说，大额支付系统是宏观经济运行的一个缩影，这些业务数据是经济实体间资金结算的显性信息。

大额支付系统业务数据是一个巨大的“数据宝藏”，每个工作日有300多万条交易记录，其波动趋势与宏观经济增长趋势存在较高正相关性；系统所有业务均自动处理及统计，数据获取快速，能灵活满足高频数据分析和实时预测（nowcasting）的需求，且无人为干扰因素。

指数测算——GDP的风向标

为了挖掘这个“数据宝藏”，2016年下半年，清算总中心初次尝试利用大额支付系统统计数据编制支付系统经济热度指数。

2017年第二季度，对模型使用的解释变量、统计范围和模型方法进行了部分改进，使用客户（主要指个人和企业）发起业务金额同比增速作为解释变量建立新的线性回归模型，同时使用月度数据和混频模型对基础模型的预测效果进行了验证。

经测算，2016年第四季度和2017年第一季度的经济热度指数分别为6.81%和6.85%，与国家统计局实际公布的GDP同比增速6.8%和6.9%偏差较小。经测算：

2017年第二季经支付系统经济热度指数约为6.84%。

 

未来的支付系统经济热度指数

未来，清算总中心还将会对指数的计量方法进行持续改进。

包括：

（1）对业务笔数进行深度清洗，例如筛选出企业之间的汇兑业务笔数，提高用业务笔数编制指数的精度；

（2）引入更多支付系统的业务数据（如银行业金融机构行内支付系统和票据清算系统）作为解释变量，以更全面地覆盖实体经济交易；

（3）改进混频模型，研究用日度/周度HVPS数据更新GDP预测的方法；

（4）尝试将决策树学习、人工神经网络等机器学习方法应用到经济热度指数的编制过程中。

可以预见，支付系统经济热度指数，未来将会更好地反映我国经济社会的发展动态，为学术研究和领导决策提供一个全新的视角。

大数据，炙手可热，引领未来。支付系统，潜能无限，能量无穷。他们碰撞的火花——支付系统经济热度指数，将以数聚天下，以智领前行。