大数据驱动下的金融风险预警机制构建

金融行业一直是社会经济的气象图,其稳健运行对于国家经济的健康发展至关重要,其覆盖各行业客户,也因此有着带领业态创新的责任。基于此,本文首先介绍了大数据技术的概念,指出其主要特点和组成部分,包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。同时,分析大数据技术对金融风险管理的影响,重点探讨了个性化风险评估和实时监测预警机制两个方面。其次剖析金融风险预警机制的理论基础,包括风险管理理论、信息不对称理论和行为金融学理论。再次本文提出基于大数据的金融风险预警模型,分为数据采集与整合、风险画像构建、预警模型构建与优化三个步骤。最后提出金融风险监管机制与大数据技术的融合路径,包括在信用风险领域和账户风险领域的具体应用方案,为金融机构提供了重要的参考和借鉴,具有一定的理论价值和实践价值。

区域金融风险预警研究:一个文献综述

区域金融风险预警研究是金融风险预警领域的重要课题,积极对区域金融风险影响因素进行理论分析,有助于各区域有效识别和防范潜在的金融风险,维护区域经济的平稳运行。本文从区域金融风险的影响因素、预警指标体系构建和预警模型建立三个方面,对现有关于区域金融风险预警的研究进行文献综述,指出其存在的问题,并针对未来研究提出相关建议,旨在为进一步完善和加强区域金融风险预警研究提供理论支持和实践指导。

数字化转型背景下金融风险监测与预警体系研究

当前,我国金融业数字化转型从多点突破进入深化和高质量发展的新阶段,需要协调包括管理部门、企业、个人在内的多元主体形成协同共治机制;针对数字化转型背景下产生的新型、复杂、潜在危害突出的金融风险问题,构建并提升金融风险监测与预警能力以切实保障金融安全,是金融业需要关注和亟待解决的核心课题。本文通过文献调研、理论分析等方式,分析了我国金融业数字化转型的进展、新型金融风险的内涵及特征,梳理了国内外主流的金融风险监测与预警技术进展,研判了金融风险监测与预警体系面临的风险表征识别、风险传导追踪、风险推理评估等方面的突出问题,提出了数字化转型背景下金融风险监测与预警体系的总体框架、创新研究方法、提升路径。研究发现,数字化转型背景下金融风险具有更新迭代更快、风险频次更高、隐蔽性更强等新特征,现有金融风险监测与预警技术在应对新型金融风险时存在诸多不足,面临着风险难表征、难追踪、难评估等诸多挑战。为此建议,加强行业协同、构建金融数据跨业共享标准,总结历史经验、形成金融风险知识表征范式与金融风险跨业传导机制,深化人工智能应用、构建金融风险监测与预警大模型,以提高我国金融风险防范水平、维护国家金融安全。

基于央行征信数据运用的区域金融风险预警实证研究——以广东省为例

区域金融风险预警的前提是合理选择风险预警指标。以广东省为研究对象,基于央行征信数据、宏观经济数据和广东省经济风向指标数据,构建广东省金融风险监测预警分析框架和模型,实证分析预测广东省区域金融风险演变趋势,并针对构建基于央行征信数据运用的区域金融风险预警体系提出建议,为运用征信数据开展区域金融风险监测预警提供有益借鉴。

区域性金融风险检测预警体系的创建探究

金融系统的稳定对于国家和地区的经济发展至关重要。然而,过去几十年来,全球金融市场的快速发展伴随着金融风险的增加,尤其是在区域性层面。这些风险可能源于宏观经济波动、金融市场的不稳定、金融机构的脆弱性以及其他因素。因此,建立一个有效的区域性金融风险检测预警体系变得至关重要。文章对如何创建一个切实可行的区域性金融风险检测预警体系,以更好地应对金融风险等问题进行了分析探讨。

试论建立金融风险预警监督机制

试论建立金融风险预警监督机制中国人民银行辽宁省锦州市分行蒋春吴景杰金融风险预警监督机制，是金融稽核监督体系的重要组成部分。随着金融机构和金融业务量的不断增加，监督需求与稽核力量之间的矛盾将更加突出，迫切需要建立一套科学、高效的金融风险预警监督机制，以...

系统性金融风险:理论机制、预警体系与双支柱政策框架

党的二十大报告提出了“以新安全格局保障新发展格局”的前进道路。本文结合“风险冲击—风险传染—风险扩散”这三个系统性金融风险生成演化的环节,阐述了动态金融安全观视角下统筹金融发展和金融安全的理论基础。围绕风险演化的三个环节,本文从实体经济脆弱性与金融部门脆弱性、关联性以及其负外部性等方面,对风险预警指标体系进行了细化,以监测金融风险发生之“因”,预测金融风险发生之“果”。最后,本文对宏观审慎政策和货币政策如何协调兼顾金融稳定和经济稳定的双支柱框架进行了总结分析并提出政策实施的优化方向。

我国金融市场输入性风险的时变分析与预警研究

随着中国金融市场的高水平开放,中国应对外部输入性风险的压力将进一步上升。探索中国金融市场所面临的输入性风险动态变化并构建预警体系具有重要意义。本文运用时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)和深度神经网络模型SCInet(Sample Convolution and Interaction Network),对我国金融市场输入性风险进行测度和前瞻性预警。研究发现:(1)TVP-VAR模型能有效识别极端风险事件发生前的风险积累,极端风险事件时期输入性风险水平会显著提高;(2)通过与主要发达国家(或地区)和发展中国家的输入性风险对比,发现发达经济体的输入性风险波动幅度较小,通过研究各国(地区)对我国的输入性风险,发现香港地区对我国内地的风险输入水平最高,以美国为主的发达国家和以印度为主的发展中国家也向我国输送了大量风险;(3)相比于其他机器学习和神经网络模型,SCInet模型具有最优的预警性能,在输入性风险异常波动前能提前预警。本研究或可为个人规避风险、企业可持续发展、国家金融稳定提供参考和帮助。

基于机器学习技术的系统性金融风险监测预警

相对于传统的经济建模手段,机器学习方法具有良好的非线性建模性能等内在优点,从而显示出巨大的应用潜力。本文提出了一个基于机器学习技术的系统性金融风险监测预警体系,并从理论依据和实证检验双重角度给出了解释和验证。具体而言,从经济基本面、货币供给面、财政状况、证券和利率市场、价格指数、外汇和汇率市场、杠杆率及银行体系8个层面选取预测预警指标,并采用5种典型的机器学习模型及其集成模型对系统性金融风险进行预测,研究结果表明:(1)相对于传统的线性模型,善于捕捉非线性关系的机器学习模型,无论是在样本内还是在样本外均表现优异;(2)Lasso模型在向前一期预测时表现最好,SVM模型在向前多期预测时能力更强,集成模型则能兼顾样本内拟合效果和样本外预测能力,具有较强的稳健性;(3)PDP模型可以对特征的非线性性和重要性进行有效识别,从而有助于打开机器学习的黑箱;在所有预测预警变量中,汇率、货币供给量、市场利率以及工业品价格是影响系统性金融风险的关键因素,通过对这些重点变量的监测有助于对系统性金融风险进行早期防范。

新形势下企业金融风险管理措施

新形势下,企业在发展过程中会遇到各种金融风险,如市场风险、信用风险、数据风险、融资风险、投资风险、操作风险等。基于此,企业应采取科学的金融风险管理措施,以避免产生运营发展危机。在进行金融风险管理的过程中,企业需要了解内外发展环境,加大运营管理力度,规范运营工作,以提高金融风险管理能力,有效控制金融风险,保证自身经济效益。本文分析了新形势下企业金融风险管理的重要性,研究新形势下企业金融风险的类型,并探讨了新形势下企业金融风险的管理问题,最终提出了新形势下企业金融风险管理的对策,旨在为金融风险管理工作的合理推进提供指导,助力于提高企业应对金融风险的能力,推动企业健康发展。

地方政府债务管控和防范化解重大金融风险的对策研究

文章针对地方政府债务管控和防范化解重大金融风险的问题,进行深入的研究和探讨。首先,分析了我国当前地方政府债务的现状,虽然地方债务风险总体可控,但是部分地区隐性债务问题日益凸显;对其形成的主要原因进行总结,既有经济原因,又有财政原因,还有财政治理的原因。其次,从完善相关法律法规、建立多元化偿债准备金制度、推进政府职能转变和财税体制改革以及防范化解重大金融风险等方面,提出了相应的对策和建议,以期为地方政府管控和防范化解重大金融风险提供参考和借鉴。

海南自贸港金融发展现状及金融风险防控

海南自由贸易港建设以来,海南省金融业整体稳健发展,重视金融创新发展的同时加强金融风险的有效防范。同时,海南省日益完善自贸港金融政策框架和深化金融领域的开放创新。尽管海南自贸港的经济金融体量小,但仍要注意系统性金融风险的传染,如地方政府债务风险、房地产金融风险、银行业金融风险、金融创新风险及监管风险等。海南省可借鉴上海、广东等沿海自贸区金融风险防控经验,健全宏观审慎政策框架和完善现代金融监管体系,优化金融生态环境,重视和引进高端金融人才,建立健全监管协调机制和风险预警机制,有效防控金融风险。

金融风险预警:评价指标、预警机制与实证研究

世界各国经验表明,金融风险预警势在必行且切实可行。文章在梳理金融风险预警相关研究成果基础上,首先提出一套具有强警戒功能的金融风险评价指标体系,在各项指标预警界限基础上将金融风险预警分等定级,分别为I级(安全)、II级(基本安全)、III级(警惕)、Ⅳ级(危险);然后建立基于BP人工神经网络模型的金融风险预警模型,并对1993—2007年我国金融风险情况在MATLAB软件中进行模型的训练、检验和预测,得出我国2008年预警结果:国家综合金融风险:Ⅳ级,危险状态;财政贸易风险:III级,警惕状态,有风险;宏观经济风险:III级,警惕状态,有风险;银行风险:Ⅳ级,危险状态;其他风险(主要指股市风险):III级,警惕状态,有风险。因子分析结果表明:(1)从静态看,我国国债规模2008年仍在适度区间内,暂时没有大的风险。但从动态趋势看,我国正面临巨大的债务压力和与日俱增的潜在风险,国债规模处于国民经济应债能力宽松而财政债务(含隐性债务及或有债务)负担沉重的矛盾之中,应未雨绸缪,努力预防财政风险。(2)2008年上半年宏观经济风险下降到较为合适的范围,实际情况完全符合预测值。2008年下半年,全球金融危机的影响引发宏观经济风险上升。从总体看,2008年国民经济保持一定增长,但速度低于前几年,2009年我国宏观经济风险更大,不容乐观。(3)国有企业的过度负债、亏损经营和庞大的不良资产,以及近几年银行通过大量增加向房地产、钢铁、水泥、汽车等行业贷款和个人消费贷款而引起的投资过热、信贷增长率过高,必须警惕不良资产的再生。(4)股市泡沫风险等其他风险是近两年我国证券市场过度膨胀引起的过热反应,2008年股市的实际运行结果表明预测结果是可信的,预计2009年股市泡沫风险与2008年持平。

基于集成分类算法的系统性金融风险预警研究

利用四种风险测度建立我国系统性金融风险测度体系,基于模糊评价方法与基分类器构建集成分类算法,结合孤立森林对风险的分类预警系统性金融风险,并深入分析预警指标的特征重要性及其对系统性金融风险的静态及动态影响。研究表明:集成分类算法是系统性金融风险预警的一种有效技术手段,数据降维能够进一步提升预警精度且更适用于对极端尾部事件的预警,而滞后期及分类数目的增加则会明显降低预警准确性。预警过程中,股票市场、外部市场及银行体系指标具有较高的特征重要性,这些指标在极端系统性金融风险爆发时期以股市的高位波动及利差收窄为主要特征,同时其对系统性金融风险还具有明显的时变影响。

系统性金融风险对宏观经济影响的实证分析

本文从宏观经济韧性和宏观经济景气指数的双重视角深入探讨系统性金融风险对宏观经济的非线性影响。通过文献综述,梳理了系统性金融风险、宏观经济韧性、宏观经济景气指数及与宏观经济之间的关系。在理论分析部分,引入金融脆弱性理论和金融经济周期理论作为理论支撑,进一步阐述了系统性金融风险对宏观经济的潜在影响机制。实证研究采用MS-VAR模型,基于我国2005—2020年的数据,深入分析了系统性金融风险、宏观经济韧性和宏观经济景气指数三者间的动态关系。研究结果表明,系统性金融风险在不同风险状态下对宏观经济韧性和宏观经济景气指数的影响存在显著差异,特别是在高风险状态下,金融风险的增加对宏观经济产生了更为显著的负面影响。据此,本文提出加强金融监督和风险预警机制、提升宏观经济韧性、制定和实施有效的宏观调控政策等建议,以缓解系统性金融风险对宏观经济的不利影响。

构建我国金融风险预警机制的宏观思考

开放的金融体制既促进了我国金融业的稳健运行,又对规范金融秩序、增强防范金融风险能力起到了重要作用。但是,我们也必须清醒地看到,近些年来,无论从宏观上还是从微观上看,我国金融体系已积累起了很大的风险,而且随着金融深化和金融全球化的不断发展,这种风险压力还将继续增加。尤其是近年来金融业对外开放提速,金融机构业务创新加快,金融安全已受到了更多风险因素的威胁。因此,必须加快建立适合我国国情的金融风险预警制度,作为金融监管的有效补充和延伸。

基于供需理论的房地产金融风险预警及防范对策——以重庆市为例

随着房地产市场和资本市场的快速发展,房地产金融迅速崛起。部分居民在满足住房刚需后,转向对房产的投资,刺激了房地产市场,使房地产市场供求关系失衡,房地产金融风险也随之增长。基于供需理论视角构建房地产金融风险预警指标体系,并运用功效系数法,以重庆市为例测算2000—2020年的综合预警值,提供房地产金融风险的防范对策。结果表明,所构建的预警指标具有较好的预警能力,重庆市2013年的房地产金融风险处于警戒值以下,但近三年房地产金融风险有明显增大倾向,存在潜在风险的可能,需引起必要的重视。防范房地产金融风险、维护金融稳定,需要多方主体的共同努力:政府应加强房地产业监管、引导行业有效投资;房企要去杠杆降负债、探索投资发展新模式;居民家庭需制定长期购房规划、强化多元投资意识;金融机构需有序开展房地产开发贷款项目、加强房企资信评估与管理。

建立互联网金融风险监测预警机制有效途径的探讨

2016年,国务院决定在全国范围内全面开展互联网金融风险专项整治工作。期间先后经历了实地摸排走访、重点对象现场核查和清理整顿三个阶段,对于全面掌握互联网金融业发展情况和经营风险,以及后续加强行业监管发挥了重要作用。基于互联网金融发展现状,建立互联网金融风险监测预警体制机制,重点要解决两个问题:一是要加快行业立法进程,明确行业属性、监管部门和怎样监管等基础性问题;二要建立全国互联网金融风险监测预警系统,有效解决信息资源不能共享、监管效率不高等现实问题。

构建我国金融风险预警机制的宏观思考

全球金融危机使世界各国经济受到一定程度的破坏,在此情况下我国金融安全也面临着严峻的挑战。近些年来,无论从宏观上还是从微观上看,我国金融体系已积累了很大的风险,而且随着金融深化和金融全球化的不断发展,这种风险压力还将继续加大。尤其是近年来金融业对外开放提速,金融机构业务创新加快,金融安全已受到了更多风险因素的威胁。因此,必须加快建立适合我国国情的金融风险预警机制,作为金融监管的有效补充和延伸。

区域金融风险监测预警机制研究

本文以区域金融风险监测预警机制为研究对象,通过选取影响区域金融风险的指标变量,构建了区域金融风险监测预警指标体系,采用KLR信号分析法,以湖南某地市的数据进行实证分析,并测算过去7年该地区综合风险监测指数。结果显示,预警模型能够较好地反映区域金融风险状况,对区域金融风险监测预警具有一定的参考价值。