资本市场系统性风险监测及风险跨市场溢出研究——基于金融压力指数视角

本文从股票、债券、衍生品、外汇四个市场选取指标构建资本市场压力指数,对中国资本市场系统性风险进行动态测度;在此基础上,从时域和频域视角考察风险在四个子市场间的溢出效应。研究结果表明:本文构建的资本市场压力指数能够准确识别样本区间内的重大风险事件;极端冲击将导致风险溢出水平上升,各子市场在风险传递中的作用具有差异性和时变性;根据风险溢出的大小、方向和长短期结构,能够对风险动态演化过程及驱动因素进行有效判别。本文的研究对完善资本市场风险动态监测体系具有重要价值。

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。

生成式对抗网络在金融数据中的应用

数据作为国家基础性战略资源和关键生产要素,是经济社会发展的基础资源和创新引擎。金融行业作为数据的密集型和科技驱动型行业,实现数据资产的优化配置,是促进产业升级的关键因素。但金融数据普遍存在数据分布不均衡、数据信息不对称以及“数据孤岛”等问题,导致数据无法充分发挥其价值。为了克服这些挑战,金融机构积极采用各种生成模型合成高度逼真的数据,以打破数据壁垒和垄断,成为未来金融业发展的趋势和方向。生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是最流行的模型之一,在各个领域都有不俗的表现。其在金融表格数据生成、金融时间序列生成以及金融欺诈检测等方面也展现出广泛的应用潜力。文章介绍了GAN模型相较其他生成模型在金融领域的优势;对自2014年生成式对抗网络被提出以来的可被应用于金融领域的GAN模型进行整理,并对各模型的原理进行介绍;探讨GAN模型在生成金融表格数据、生成金融时间序列、金融欺诈检测等金融数据领域中的应用实践;最后结合中国的实际情况,分析了GAN在未来面临的挑战及发展方向。

CVaR-EVT和BMM在极端金融风险管理中的应用研究

随着风险度量一致性原则的提出,研究发现金融机构广泛采用的VaR模型存在严重不足,尤其针对分布具有厚尾特征的极端金融风险无法有效度量。本文采用极值理论(EVT)解决VaR方法的尾部度量不足问题,利用CVaR-EVT和BMM模型分析美国、香港股票市场和我国沪深两市指数18年的日收益数据,研究发现:(1)在95%置信区间及点估计中,分位数为99%的CVaR-EVT所揭示的极端风险优于VaR的估计值,且BMM方法为实施长期极端风险管理提供了有力的决策依据,其回报率受分段时区的影响,期间越长,风险估计值越高;(2)模型采用ML和BS方法统计估值显示,我国股票市场极端风险尾部估计值高于香港和美国市场,但是,国内市场逐步稳定,并呈现出跟进国际市场且差距缩小的发展趋势。

金融开放程度指标评价体系及其在我国的应用研究

有关金融开放的定义描述的很多,但多是概括性、发散性,难以准确把握。为此,本文首先阐述金融开放与金融服务的关系,然后从金融服务的角度对金融开放进行刻画。在此基础上构建可以评价金融开放程度的指标体系。作为应用,对我国目前的金融开放程度进行分析评价。

我国金融发展与经济增长关系的适度性研究

金融发展相对于经济增长的适度性关系可以进一步划分为金融发展不足、金融发展适度和金融发展超前三种状态,通过选取新兴市场国家1989—2011年的数据对我国金融发展的适度性区间予以研究,结果表明:我国在目前和未来一段时间内,金融中介、股票市场、债券市场、保险市场以及金融综合发展水平都接近或达到相对超前区间,这样的金融发展水平可以给经济提供有效支持,但同时存在的诸多隐患也需要作进一步的调整。

中国金融市场准入和国民待遇承诺水平的测度研究

本文在对金融市场准入和国民待遇承诺水平进行定量研究的基础上,建立了相应的测度模型;借助于新模型,对我国入世后的市场准入和国民待遇承诺水平进行了测度与比较。研究表明:与承诺水平较高的国家或地区相比,作为我国金融对外开放主要内容的市场准入与国民待遇承诺水平的排名都比较靠后,但二者承诺水平的测度值与高水平国家或地区相比有很大差距,这说明我国金融对外开放的程度还不高;而且与高水平国家或地区不同的是,我国对市场准入的承诺与对国民待遇的承诺相比,还很不均衡。

面向金融场景的下一代数据库测试基准研究

银行是我国最主要的金融主体,对数据库及数据服务解决方案有着更高的性能与安全要求。随着金融数据应用服务的快速发展,银行数据库所涉及的数据类型、业务场景更加多样化,用户很难在种类繁多的数据库产品和数据服务解决方案中做出最优选择。为此,结合金融行业的数据应用发展需求,本文通过采用文献调研和理论分析等方法,全面分析了银行数据库的应用现状,特别是近几年数据库国产化替代的情况与面临的挑战,系统调研了国内外主要的数据库测试基准,展望了构建面向金融场景的下一代数据库测试基准的必要性和重要性。研究发现,由于金融场景中业务逻辑更复杂、数据模式更多样、安全性要求更高等多方面原因,现有数据库测试基准在应对金融场景下的数据库测试时存在多处不足,面临着诸多挑战,基于此,本文从工作负载、数据模式、度量指标以及技术架构等方面出发,对面向金融场景的下一代数据库测试基准的构建提出针对性建议和要求。

局部战争期间金融机构流动性危机研究

金融机构的流动性是关系金融体系安全的最重要的因素。新中国成立以来正是由于国家明确的和隐含的存款保险制度,使得我国不良资产居高不下的金融机构没有爆发流动性危机,维持了我国金融体系的稳定性。在局部战争的条件下,我国金融机构将面临三类流动性危机:以公众信心为诱因的第一类流动性危机、以金融机构重大的资产损失为诱因的第二类流动性危机和以网络系统和数据库系统遭受重创为诱因的第三类流动性危机。这三类流动性危机的爆发将会严重危及我国金融体系的稳定性,进而威胁到战争时期我国的经济安全,因此要防范局部战争时期金融机构的流动性危机的发生和蔓延,我们对此提出了相应的政策建议。

次贷衍生品与传统衍生品的比较研究——简析从次贷危机到金融海啸的成因

传统衍生品和次贷衍生品共同具有的杠杆性、虚拟性等往往会催生不同程度的金融灾难。二者在标的资产、生成过程和交易方式等方面存在的根本不同,又决定了次贷衍生品相对具有更为疯狂的风险放大和扩散机制,进而导致本次金融风暴的影响不断扩散和放大。这次金融海啸对我国的启示是除了进一步加强金融创新监管外,还应有国家层面上的更深刻思考。

金融危机背景下金融机构经济资本计量研究——以花旗集团为例

本文基于Merton的上市公司债务定价模型，并引入GARCH模型和POT模型分别对波动率积聚与厚尾问题进行刻画，构造了一个在金融危机背景下对金融机构总体经济资本进行计量的模型。作为应用，本文以TARP对花旗集团进行注资的事件为例，对花旗集团接受注资前后的总体经济资本进行了计量，通过讨论经济资本与实际拥有的资本的差距，说明在给定的置信度和时间周期等条件下，花旗集团面临破产的可能性的变化。结果表明TARP注资使花旗集团在面对金融危机时遭遇破产的可能性降低到5％以下。

“大国”金融中心形成模式研究:经验与启示

本文在比较分析世界主要金融中心形成模式,总结它们的形成规律和共同特征的基础上,提出了国际金融中心形成的"大国模式"。认为上海在国际金融中心建设过程中应多借鉴"大国模式",而其他金融中心形成模式对上海的借鉴意义不大;同时上海在建设国际金融中心时应而选择自然形成模式为主,政府主导模式为辅的"大国模式",并针对上海的优势与不足提出了相关的政策建议。

结构性金融产品信用评级问题研究

利用金融危机前后美国结构性金融产品评级、抵押资产池和信用等级迁移等数据研究发现,在结构性金融产品的评级过程中,确实存在发行人和评级机构合谋现象——贿评问题,主要包括发行人主动为之的买级行为和评级机构主动为之的送级行为。究其原因,结构性金融信用套利的本质特性、发行过程对信用等级的硬性依赖、选择性挑选评级机构与使用评级结果和评级机构间的恶意竞争,是形成结构性金融产品评级过程出现贿评问题和评级机构虚高的主要诱因。从制度上规范结构性金融产品发行时对评级机构的挑选和评级结果的使用,进一步加强对评级机构数据、模型和过程的公开,在一定程度有利于遏制贿评现象,促进评级业的健康发展。

金融数据安全治理智能化技术与实践

在“十四五”新时期,金融业数字化从多点突破迈入深化和高质量发展新阶段,加强金融数据安全治理、保护金融数据安全,已经成为国家经济安全发展的客观需要和必然要求。以数据治理措施为基础工具,以敏感数据为核心关注点,以保障金融数据全生命周期安全为目标的金融数据安全治理是实现金融机构数据流通、激活数据价值、促进金融数据要素市场化配置的有效措施。随着新一代信息技术在金融领域的广泛应用,金融数据安全治理的方式也正和大数据、人工智能、云计算、区块链等技术紧密结合,从传统的数据安全治理方式转变为智能化治理,驱动金融数据安全治理加速向自动化、智能化、高效化、精准化方向演进。介绍了金融数据安全治理的内涵、治理对象和治理体系;阐述了金融数据安全治理向智能化发展的核心理念和关键支撑技术,并描绘了治理智能化的发展路线。结合金融数据安全治理需求和智能化技术特点,从数据分级、数据溯源、内容管控、隐私保护和数据孪生等方面说明了金融数据安全治理智能化技术实践的关键方向,并举例介绍了银行、证券和保险业当前的治理智能化应用实践。为推动我国新时期金融数据安全治理规范化和智能化发展,实现持续金融机构和行业的健康发展,提出了相应的政策建议。

脉冲神经网络研究现状与应用进展

脉冲神经网络(SNN)是更具生物可解释性的新一代人工神经网络,具有独特的信息编码处理方式、丰富的时空动力学特性、低功耗事件驱动工作模式等优势,近年来受到广泛关注并在医疗健康、工业检测、智能驾驶等方向获得探索性应用。本文介绍了SNN的基本要素和学习算法,包括经典的神经元模型、突触可塑性机制、常用的信息编码方式,分析了各类学习算法的优缺点,总结了主流的SNN软件模拟器、脉冲神经形态硬件的研究情况;细致梳理了SNN在计算机视觉、自然语言处理、推理决策等方面的研究以及行业应用场景,发现SNN在目标检测、动作识别、语义认知、语音识别等任务中具有突出的潜力,显著提升了相应的计算性能。我国在SNN领域的研究与应用发展,重在加强关键核心技术攻关、推动技术成果转化应用、持续优化产业生态格局,以尽快实现与国际先进水平的接轨;类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法的深入研究和逐步突破,也将促进大规模SNN新模型的构建,有望拓展人工智能的更广阔应用前景。

货币政策效应的微观基础研究——我国居民消费储蓄行为的实证分析

本文对居民消费储蓄行为在理论回顾的基础上进行实证分析,以期揭示影响现阶段我国居民消费储蓄行为的基本要素及其影响机制。分析发现我国现阶段决定居民消费储蓄的最主要因素仍然是居民收入,但必要生活水平对消费行为有重要影响;对利率敏感度较差的工薪收入在居民收入中比重甚高,而对利率敏感度较高的金融资产收入比重甚低;决定居民消费储蓄的收入主要为持久性收入而非暂时性收入;居民收入的不确定性上升和风险意识的增强,导致预防性储蓄增加。这些因素综合作用导致我国居民消费储蓄对利率的敏感度较低,货币政策效应下降。

人民币实际汇率变动对我国贸易收支的影响——主要市场双边贸易收支的实证研究

近年来,我国出现了一方面人民币兑美元和日元实际汇率均升值,而中美贸易呈现顺差持续扩大的趋势,中日贸易则出现逆差持续扩大的趋势;另一方面人民币兑美元实际汇率升值,兑欧元实际汇率贬值,但中美与中欧双边贸易均呈现贸易顺差持续扩大的趋势。这与传统的"J"曲线效应理论相矛盾,形成了所谓的"中国贸易收支之谜"。本文采用非平稳时间序列的协整分析方法探讨了人民币实际汇率和贸易收支之间的长期均衡关系,认为"中国贸易收支之谜"的原因在于:中国商品的国外实际汇率弹性与外国商品的国内实际汇率弹性具有显著差异,同时中国商品的外国实际收入弹性与外国商品的实际收入弹性也具有显著差异。导致这一情况出现的深层原因是中国与三个主要贸易伙伴的经济发展水平存在显著差距;此外,欧美等国对华高科技产品出口限制政策也是其对华贸易逆差增长的原因之一。

企业规划与信息系统规划战略一致性实证研究

以战略匹配模型(SAM)及其在企业活动中的过程模型为研究对象,探讨了企业规划(BP)和信息系统规划(ISP)战略一致性程度与企业内外环境、企业所采取的竞争战略方向、ISP的战略地位以及IT对企业业绩的贡献等因素间的关系,并运用中国企业数据进行了实证分析.结果表明,企业高层的战略规划意识以及利用IT整合企业资源的能力与BP ISP战略一致性程度和企业业绩密切相关,是企业获取竞争优势的重要因素.

“资本账户开放”与“金融开放”内在关系的剖析

目前,对于资本账户开放与金融开放的研究,学者们多从国际收支平衡和金融市场对外开放的角度分别展开讨论,而对两者之间内在关系的研究尚较少。本文分别从金融开放的主体、客体以及主体作用于客体的工具等角度出发,对资本账户开放与金融开放的内涵以及两者之间的关系进行了全面的剖析与比较。本文认为,无论是从主体、客体还是作用工具的角度,把资本账户开放视为金融开放的一部分将更为科学合理,也更为自然一些,这也将有利于人们对资本账户开放与金融开放的正确理解和把握。