系统性风险与企业财务危机预警——基于前沿机器学习的新视角

本文采用Logit回归模型以及随机森林模型、梯度提升模型等前沿机器学习方法,深入考察系统性风险指标对我国企业财务危机的预测能力。结果表明,系统性风险对中下游企业的财务危机具有显著的预测能力,而基于因子分析构建的系统性风险指标,结合随机森林模型可取得更好的预测效果。本文进一步区分财务危机的不同成因并发现,基于随机森林模型和Logit回归模型的预测框架能够对我国大多数财务危机事件进行有效预警。在此基础上,本文对我国上市企业监管提出相关建议,从而为完善金融风险处置机制提供一定参考。     

区域系统性金融风险的识别与防范——以泰州为例

本文根据国内外关于金融危机研究的文献及实证研究结果,分别从宏观经济金融、地区经济和地区金融三个方面构建金融风险预警模型,考察地区金融风险状态。并利用MS-VAR模型构建风险预警子系统,对1998年至2010年金融风险的历史信息进行刻画。最后,将宏观经济金融、地区经济和地区金融预警子系统的预警指标,通过因子分析方法筛选出能够反映地区金融风险状态的关键指标,从而为基层央行开展金融风险防范与管理工作提供理论支撑。     

系统性金融风险动态测度与跨部门网络溢出效应研究北大核心

科学、有效地进行系统性金融风险动态测度与溢出效应评估,直接关系到我国金融体系重大风险的防范与化解。本文基于金融压力指数法进行系统性金融风险动态测度,构建跨部门风险溢出网络,论证多维风险因子对系统性金融风险驱动作用的结构性差异和系统重要性。研究结果表明:第一,危机时期,跨部门风险协同运动趋势明显,风险跨部门溢出方向和强度均具有非对称性。第二,外汇市场、债券市场和房地产市场是主要的风险溢出方,在危机时期,金融机构、股票市场和外汇市场是系统性金融风险重要的传播渠道。第三,股票市场估值水平、投资者情绪和经济政策不确定性对系统性金融风险水平的驱动作用呈倒U型,在系统性金融风险测度指数分布的右尾,大宗商品价格波动的驱动作用最大。第四,随机森林算法测度的风险驱动因子重要度证明,投资者情绪和大宗商品市场价格波动因子对系统性金融风险拐点的出现具有关键性影响。     

我国系统性金融风险预警研究——基于时变CRITIC赋权法和ADASYN-SVM方法北大核心CSSCI

为加强金融监管和维护金融稳定,系统性金融风险有效预警已成为金融监管部门风险防范的首要工作。本文选取了能够表征我国金融体系5个系统的16个特征指标,基于2005年1月—2021年6月的周频数据,运用改进的时变CRITIC赋权法合成了我国金融市场压力指数,据此对系统性金融风险进行识别,并回溯分析了风险成因。在此基础上,又运用自适应合成采样方法(ADASYN)对预警时所采用的非平衡样本进行处理,构建了基于四类不同核函数的ADASYN-SVM预警模型,来对我国系统性金融风险进行预警。实证结果表明:时变CRITIC赋权法能够充分反映各金融子系统之间的动态风险机制,既可避免在低压力期高估压力状态,又可实现在高压力期对压力状态的充分反映;债券市场压力往往是引起我国系统性金融压力的主要因素;需警惕外汇市场压力及外部冲击的影响;ADASYN-SVM预警模型具有很好的预警性能,不仅优于普通SVM模型,还优于基于BP神经网络和Logit的预警模型,是金融监管部门对系统性金融风险预警的有力工具。     

尾部风险研究进展与评述

由于部分业务、部门或市场的尾部风险溢出不仅会引发金融体系的“多米诺骨牌”效应,而且会对实体经济产生巨大负外部性,因此尾部风险事件极易引起金融市场震荡。鉴于此,识别与监测尾部风险是有效防控系统性金融风险爆发与传染的起点。本文首先以全球金融危机为节点,根据文献厘清尾部风险测度指标在危机前后的脉络。其次,介绍与尾部风险传染密切相关的尾部风险相依、金融关联网络的相关研究进展,在此基础上对尾部风险溢出强度及溢出方向展开讨论。再次,本文归纳了引发尾部风险溢出的宏观、中观和微观层面的影响因素以及尾部风险管理的路径选择。最后,对当前及未来尾部风险相关研究进行评述与展望。据此,力求为我国进一步提高防范化解金融风险能力、统筹推进疫情防控和经济社会发展、促进国民经济稳健运行和良性循环提供借鉴。     

运用信号分析法建立我国的金融风险预警系统

在全球金融自由化程度不断加深的大背景下，我国金融对外开放程度不断加深，建立适合国情的金融风险预警系统的重要性和紧迫性日益明显。借鉴国际上影响广泛的KLR信号分析法．本文根据国情建立了一套金融风险预警系统，选取一系列系统性及非系统性风险监测指标。确定不同风险状态下的预警界限，通过数据处理，最终进行风险的灯号显示。在此基础上，结合我国的具体数据进行了实证分析。发现我国金融风险在系统性风险方面表现为财政风险突出，非系统性风险则聚集在银行系统。因此，我国有必要从财政、银行资本及内控制度、资本市场和金融监管多方面入手。构建金融风险的防范机制。     

运用信号分析法建立我国的金融风险预警系统

在全球金融自由化程度不断加深的大背景下,我国金融对外开放程度不断加深,建立适合国情的金融风险预警系统的重要性和紧迫性日益明显.借鉴国际上影响广泛的KLR信号分析法,本文根据国情建立了一套金融风险预警系统,选取一系列系统性及非系统性风险监测指标,确定不同风险状态下的预警界限,通过数据处理,最终进行风险的灯号显示.在此基础上,结合我国的具体数据进行了实证分析,发现我国金融风险在系统性风险方面表现为财政风险突出,非系统性风险则聚集在银行系统.因此,我国有必要从财政、银行资本及内控制度、资本市场和金融监管多方面入手,构建金融风险的防范机制.     

系统性金融风险的监测和度量——基于中国金融体系的研究

国际实践表明,系统性金融风险不仅危及金融稳定,更会给宏观经济和社会财富造成巨大损失。在国际金融危机带来的外部风险输入和我国转轨阶段自身周期性和结构性问题叠加的背景下,我国实体经济与金融体系面临的风险上升并逐步显现。如何构建系统性金融风险的监测和度量方法,从而有效地识别、防范和化解风险成为一个重要而紧迫的课题。本论文借鉴国内外最新的研究和实践成果,在国内外现有研究尚不成熟的方面深入探索。论文将系统性金融风险产生的原因归纳为内部和外部两大因素,将传导机制归纳为内部传导和跨境传导,将扩散机制归纳为信贷紧缩机制、流动性紧缩机制和资产价格波动机制。立足我国转轨体制特点和当前系统性金融风险状况,论文提出了包含7个维度的系统性金融风险综合指数,在采用马尔科夫状态转换方法对综合指数进行实证分析的基础上,识别和判断风险指标的状态和拐点,并度量和预警综合指数状态转移的信息,由此有效衔接宏观审慎和微观审慎,构建一个既可以综合分析整体风险,又可以分解进行局部研究的系统性金融风险监测和度量方法。综合指数模型还引入了指数修正机制以更好地适应中国金融市场的动态发展。     

基于资金流量表的我国系统性金融风险指数测度研究

本文基于我国2001—2020年资金流量表数据，使用风险传染网络模型方法，对我国部门间金融风险传染效应进行分析，并测度了我国系统性金融风险指数。研究发现，金融部门是我国部门间金融风险传染的主要承担者；我国宏观金融网络的稳健性在党的十九大后明显增强，各部门引发的风险传染总损失效应整体呈震荡波动态势，但2018年以来总损失效应明显低于之前的平均水平；本文测算出的系统性金融风险指数与M2/GDP的走势在多个时间点较为吻合，其对于防范化解系统性金融风险具有前瞻性预警作用。基于此，本文从加强对金融部门的风险监测与管理，加强对政府部门和国外部门的风险监测，进一步完善宏观审慎政策框架等方面提出政策建议。     

建立风险预警机制确保辖区金融平安

监管职能分离后，防范系统性金融风险，维护金融稳定成为人民银行的重要职能之一。作为人民银行省会中心支行，对辖区金融风险状况进行预警，研究实施防范和化解系统性金融风险的政策措施是其维护金融稳定的核心任务，是新形势下人民银行亟待研究解决的重要课题。本文就如何建立风险预警机制，做些初步探讨。     

金融风险早期预警体系研究：国外理论文献回顾

2008年国际金融危机爆发以来,世界各国的经验表明,构建对金融体系的风险预警机制是必要且可行的。本文对国外金融风险早期预警体系的既有研究成果进行了梳理,以期为我国构建风险早期预警体系提供一些思路和信息。     

管理层语调视角下的上市公司财务风险预警 ——基于FA-SVM模型的研究

为了解决现有财务风险预警模型中指标大量冗余相关性高、实时分析能力差以及忽略财务文本信息的问题,提出一种管理层语调视角下的财务风险预警模型.选取2016—2020年276家上市公司作为研究样本,从五个维度筛选了财务数据指标后,对企业财务年报中的前瞻性信息进行中文分词处理并根据常用情感词典计算其语调,并加入财务指标,利用因子分析降维,消除指标冗余和其间的相关性,提取出少量共性因子,最后采用支持向量机构建风险预警模型.结果表明,五维指标体系与因子分析所得的共性因子具有较强的一致性,证明了因子分析的经济意义可解释性.同时,结合财务文本信息可以有效提高财务风险预测的准确率,验证了财务文本对风险预警模型的有效性.     

金融风险图编制的国际经验及启示

2008年爆发的国际金融危机让各国重新思考如何更加有效地监测和控制风险,切实维护金融稳定,这需要提高监测系统风险的能力、完善已有的统计方法和开发新的统计工具。与传统金融风险监测预警方法相比,近年来兴起的金融风险分布图具有全局性、直观性、预判性等优点,各类风险监测数据间逻辑关系不再抽象空洞,决策层读取和利用信息的效率得以提高。本文旨在通过介绍全球金融稳定图及自组织金融风险图的编制方式,为我国构建金融风险图提供有益的参考和启示。     

区域系统性金融风险监测研究

本文在大致阐释金融风险监测与评估内在逻辑关系及区域系统性金融风险内涵的基础上,构建了体现系统性风险特点及与金融监管不同层次分工的金融风险监测指标体系,并从三个层次就系统性金融风险的测度方法进行探讨,最后尝试运用VAR(向量自回归)模型就宏观经济运行的一些关键变量对银行业系统性风险的影响进行了实证分析。     

区域性金融风险预警的神经网络模型研究

牢守不发生系统性、区域性风险底线是金融稳定和金融监测、预警的重要任务。区域性金融风险预警的关键是合理选择风险指标。区域性金融风险指标选择既要考虑金融风险因素的普遍性,更要考虑金融发展的区域性,充分体现本地区金融发展的阶段性特征。结合广东发展的特点,选取反映区域性金融风险指标,利用因子分析法找出风险主要因子,并用神经网络进行风险预测预警,为防范区域性金融风险提供数量性决策依据。     

我国系统性金融风险预警指标体系构建——基于证券市场视角

本文从证券市场视角出发,采用“冲击权重法”,选取宏观经济运行状态、股票市场、银行安全、上市公司质量、个体投资者情绪、债券市场、金融衍生品市场以及对外经济状况8个方面的29个指标,构建我国系统性金融风险预警指标体系,并运用证券市场数据对其进行验证,发现该风险预警指标体系较为有效。同时,本文检验了当前我国系统性金融风险水平,结果显示其处于可控范围内。最后,本文从证券市场的角度提出系统性金融风险防范的政策建议。     

关于系统性金融风险预警体系的建设--以吉林省吉林市为例

近年来,吉林省吉林市金融行业发展迅速,农村信用合作社和村镇银行等金融机构不断设立。人民银行金融稳定部门对金融机构的监测困难也日益加大。如果不及时的发现、处置风险隐患,就会造成系统性金融风险。故急需建立相应的系统性金融风险预警体系来监测金融机构,杜绝风险发生。本文分析了系统性金融风险的成因、风险传导机制,初步建立系统性金融预警体系。提出了相应的处置意见以及构建建议。     

我国商品期货市场风险预警指标体系及其实证分析

商品期货市场风险的防范是一个极其复杂的问题,仅从期货市场风险度量提高防范系统风险能力、确定最优套期保值比率提高投资者风险防范能力、设置合理的保证金增强期货交易所和期货公司防范市场风险的能力显然是不够的.提高我国商品期货市场风险管理水平,还需要结合我国商品期货市场发展的实际情况,从影响我国商品期货市场的众多因素出发,全方位、多角度的监测影响我国商品期货市场价格波动的因素,建立市场风险预警模型是防范市场风险的重要途径.基于此,本文通过构建反映我国期货市场价格的指标体系,首先采取因子分析求出主因子,再将主因子加入Logistics模型进行风险预警分析,实证研究表明,本文所建立的风险预警模型具有较好的效果,具有一定的实践意义.     

银行业系统性风险监测预警体系与防控机制研究北大核心

金融危机爆发后,各国际监管组织和主要国家普遍加强了对系统性金融风险的研究和监管。近年来,我国银行业在规模体量、组织体系、架构布局、业务模式、跨国经营等方面发生了巨大变化,机构之间的关联性、渗透性、交互性增强,风险的系统性上升。本文在借鉴、吸纳既往研究成果的基础上,分析并提出了银行业系统性风险的内外二元生成机制,阐述了银行业系统性风险形成的内在机理;聚焦经济风险、信用风险、流动性风险、市场风险、关联风险等五大风险源,深入分析可能诱发银行业系统性风险的主要因素及其传导机制;运用熵值法测度指标权重,进而构建银行业系统性风险评价指数。实证检验表明,BAI指数和BPI指数具有较好的评价预警效果。最后,本文分析提出了防控银行业系统性风险的四项机制:健全宏观审慎管理体系;筑牢风险防控基础屏障;着力强化系统性风险监管;健全问题机构处置机制。     

基于主成份和灰色预测法的房地产金融风险预警体系研究

为构筑房地产市场金融风险防火墙体系,本文借鉴国内外房地产市场风险预警方法和经验,采用主成份分析法、灰色预测法等数理统计分析方法,构建了房地产金融风险预警体系。采用该预警体系对山东省近15年的房地产金融市场运行状况进行实证分析,得出的对市场运行状况的警情判断与实际情况基本吻合。