本报综合外媒报道 美国麻省理工学院官网2月23日报道，该校斯隆商学院教授玛利亚姆·法布迪（Maryam Farboodi）等人在新研究《金融数据价值评估》中，利用“理性预期均衡模型”帮助企业和投资者对金融数据进行货币价值评估。

　　金融数据作为一种资产，可以以多种方式为企业和投资者增益。通过购买数据，企业可以获得更多信息，从而减少决策中的不确定性。企业同样也可以出售数据，因此需要了解数据的价值以便为其定价。投资者也需要对企业进行价值评估，这包括企业建筑、机械、人力资本、劳动力和数据等各项资产。因此，如何为数据估价成为一个重要问题。

　　法布迪表示，目前美国一些大型企业拥有消费者数据、生产数据等数据资源，对此类企业的价值评估相应也就更高。但除非数据是购买所得，否则企业账面价值不允许包含数据价值，这导致企业账面价值和股票市场价值之间出现巨大差异。不知道如何为数据估价会造成对企业价值和美国GDP总量的误测，进而对经济造成重大影响。对于政策制定者而言，了解如何正确评估金融数据至关重要，这不仅能给数据监管政策的制定带来帮助，还有助于判断是否应向作为数据来源的消费者提供报酬、报酬金额以多少为宜。

　　借助1985—2015年机构经纪人预测系统（IBES）对5506家企业的年度收益预测数据，研究人员分析了投资者的不同投资特点是否会导致其对标准数据的估值有所不同。研究人员应用回归分析和待估价数据序列，预测出不同投资组合的收益和波动率，然后利用充分统计量来衡量数据的货币价值。

　　研究人员发现，当市场缺乏流动性且价格影响较大时，数据价值会有所下降，因为即使数据显示某项交易可以盈利，但倘若市场流动性不足，实际进行这项交易也会变得更加困难和昂贵，因此数据也随之贬值。倘若企业将大量数据作为其资产的一部分，那么市场在遭遇小型冲击而导致流动性不足后，企业价值便会降低，由此该企业的投资者便会进行抛售，使得企业价值继续下降，由此不断循环，最终使市场变得脆弱。

　　未来，法布迪的研究团队将继续深化其数据研究，考察企业产生的数据对社会和经济发展的价值，而非仅限于对企业本身产生的价值。此外，部分企业因自身需求会购买匿名客户数据，研究人员将会重点关注出售此类数据的数据代理商。

　　（刘珂冰/编译）