
大数据时代的艺术金融
在国内,一场发轫于互联网经济的大数据效应在持续发酵,在艺术金融领域也初现端倪。事实上,这样一场影响生活、工作与思维的大变革不仅在改变商业模式,而且也对公共卫生医疗等诸多方面产生实质性影响。从目前的种种迹象来看,艺术金融已经被这一效应所波及。
肇始于互联网金融,大数据的艺术金融1.0模式是各类艺术品电商平台的建设。与传统电商相比,目前艺术品电商还处于平台架构建设阶段,关注艺术品消费阶层与销售渠道的拓展,主攻中低端的艺术品投资收藏市场,甚至还没有达到小数据层面。据文化部发布的《2013中国艺术品市场年度报告》显示,截至2013年底,我国包括从事在线拍卖业务的拍卖公司的艺术品交易电商不低于2000家。但由于鉴定、仓储、物流、售后服务等一系列环节与机制的不完善,这一艺术品线上消费市场近年在增量之下并没有质的提升。另外,近期维权纠纷又将艺术品电商推到风口浪尖。艺术金融的电商平台布局恐怕要厘清与传统的艺术品一、二级市场的关系,实现差异化的商业模式。如果能进一步借助网络经济的特点,有关艺术品市场的大数据分析是相当值得期待的。
值得注意的是,今年春拍,国内研究机构也开始逐步着手研究大数据背后的艺术金融。由雅昌艺术市场监测中心(AMMA) 出品的《中国艺术品拍卖市场调查报告2014春》(以下简称《报告》)体现了这样一种征候。艺术金融的大数据研究主要体现在以下两个方面:在艺术金融的宏观经济、政策环境层面,除了过往的将艺术市场成交额增速与对经济反应敏感的狭义货币M1比对,研究艺术品二级市场与宏观经济联动关系之外,还进一步细化了几大投资增长极的研究,将艺术指数与房地产指数、股票指数计算、比较,研究艺术品资本属性的优劣势;在艺术金融的微观市场层面,通过计算反映风险收益比的标准离差率研究艺术品的风险收益比。
鉴于目前拍卖行业法律法规的限制(例如,对于信息保密的界定),也就不难理解目前国内机构的这些研究还处于初步阶段。例如,在微观市场研究层面,《报告》所研究的案例相对有限,仅从风险收益比的实际数据论证了经常见诸媒体的论点:中国艺术品市场的长期投资保值属性突出。
如果我们从更大范围的数据出发,可能会得出更多有关艺术金融的宏观环境与微观市场环境的更有意思的论点。从宏观上讲,艺术品金融的走势依托于经济大环境和其他投资领域的现时和长远趋势的状况。比如GDP的增长、消费物价指数的变化、宏观经济调控政策对非必需品消费的管控趋势等,另外,一些非可把控的意外性风险:如石油危机、金融危机等,这些是对大的艺术品金融气候的把握。诸如根据对股市、房地产等高回报率投资领域的发展态势的判断,可以预估艺术品投资市场资金结构的变化。
另外,目前艺术金融的数据主要来自二级市场,如果从二级市场进一步拓展到一级市场,将能更全面地反映整个艺术市场的生态环境。当然,这还需要行业监管、法律法规的到位。初步估计,还有待进一步展开分析艺术品市场微观环境的相关数据参数包括但不限于如下:一级市场方面,国内外画廊、操作模式偏重学术价值挖掘还是偏重商业炒作、潜在资金投放量、推广计划、代理艺术家的综合情况、平均培育艺术家所需的时间、年成交额排名状况、收藏家的综合情况等。二级市场方面,通过历年的单件、专场和整体成交额、成交率分析不同年龄、教育背景、地域性、行业背景的高端客户对不同板块的关注程度,以预测未来市场的走向趋势:市场买家群体的内在变化,潜在资金投放量中老钱、新钱的比例变化,收藏、投资趣味的变化,地域性的差异所体现出来的不同地域的喜好、特点,以及识别某些艺术家的作品是否存在违规炒作的现象等。
此外,研究和建立艺术品的传承、出处、著录等学术档案登记制度也将成为艺术金融大数据研究的重要方面。这样涵盖艺术研究——艺术市场微观环境——艺术市场宏观环境的大数据分析必将使得艺术金融模式从现有的发展路径中有所突破。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15