建立商业银行系统空间意志模型研究银行竞争力

本文从系统的角度研究商业银行系统及其竞争力,建立了“商业银行系统空间意志模型”,并利用这一理论模型描述国内理想的和现实的商业银行系统空间状态,解释目前中国商业银行系统中的一些经济现象。主要结论是:商业银行要想实现可持续发展必须关注商业银行系统内独立主体子系统意志的相对状态。     

商业银行信息系统关系视图的构建及应用

本文通过分析商业银行信息系统特点和运维过程，提出一个多维度多层次的系统关联关系模型，并融合丰富的辅助运维信息和功能，构建商业银行信息系统关联关系视图，以提高商业银行信息系统运维效率和质量。此模型已在某大型商业银行进行实践探索。     

商业银行数据反欺诈系统框架

信用评级过程中商业银行单靠数据清洗无法根本剔除蓄意欺诈性数据。这就要求商业银行设计专门的系统和模型，以便有效地识别和防范数据欺诈行为。分析财务数据欺诈的类型．选取判定数据欺诈的指标，设计数据反欺诈模型系统，整合相应的业务流程，为商业银行实施评级系统提供重要的数据保障。     

基于银保协作路径的商业银行信用风险识别机制研究——兼论贷款企业信用评估系统

基于银保协作路径分析了信用评估的功能与特征,对贷款企业实施信用评估,就是商业银行信用风险的识别过程。对此,设计了贷款企业信用评估系统的指标体系,并运用多层次系统模糊综合评判法,构建了信用评估系统的评判模型,有效解决了信用平稳状态下贷款企业的信用评估问题,实现了商业银行信用风险的识别目标。该研究成果将为构建科学高效的商业银行信用风险管理机制提供理论指导与决策参考,具有重要的理论与现实意义。     

商业银行条件下农业银行资金计划体制设定构想

商业银行条件下农业银行资金计划体制设定构想赵忠世“一分一脱”完成后，农业银行开始进入全面商业化经营的新的发展阶段。在商业银行的条件下，农业银行如何尽快构建起一种既能体现国家宏观调控意志，又能按照商业银行运作机制要求，驱动全行资金、规模资源的最优配置，...     

基于金融许可证信息的中国商业银行机构空间布局及其对区域经济的影响分析北大核心CSSCISSCI

基于金融许可证数据库,本文以不同层级商业银行机构的地理密度和商业银行机构区位商代表商业银行机构地理布局指标,采用空间分析方法和空间杜宾模型对2003-2015年我国商业银行机构地理布局及其经济效应进行量化分析。结果表明,我国商业银行机构地理布局具有显著的空间相关性,且随着时间的推移,这种空间相关性呈现一定的波动性,但总体越来越明显;较高层级商业银行机构和较低层级商业银行机构地理布局对经济增长均有一定的促进作用,但商业银行机构区位集聚的整体溢出效应还有待强化。     

我省商业银行发展中小企业信贷的难点与对策

近年来，由于商业银行混业经营，目标市场趋同，使其对大客户的竞争更加呈现白热化状态，大客户成为银行的稀缺资源。在这样的背景下，商业银行有必要通过发展中小企业信贷业务，争取更大的市场份额，拓展新的盈利空间。因此，发展中小企业信贷业务已经不仅仅是落实国家行业政策、加快产业结构和所有制结构调整的需要，也是商业银行适应金融市场变化、寻求自身发展的必要。但就我省的实际而言，拓展中小企业信贷业务存在诸多现实困难，本文就此进行了探讨。     

商业银行同业业务发展及风险防范——基于状态空间模型的实证分析

针对商业银行同业业务在发展中存在的问题和风险隐患,通过状态空间模型实证分析了2011-2017年同业资产占比和同业负债占比对商业银行非息收入占比的动态影响显示,同业资产占比变化与非息收入占比呈现正向关系,同业负债占比变化与非息收入占比呈现负向关系,应从金融机构和调控监管层面做好防范和化解金融风险,维护金融稳定工作。     

个体差异、市场分散与中国商业银行的绩效

本文利用在中国运营的126家商业银行等金融机构2003—2012年的年度数据,经过补充和插补后,针对平衡的面板数据,采用随机前沿技术方法测量了样本商业银行的技术效率。借助于混合Logit模型,本文将体现不同商业银行技术效率的离散化指标作为回归模型的被解释变量,探讨影响中国商业银行绩效状态的内部因素和外部因素。研究结果表明:在统计学意义上,商业银行的个体特征以及市场分散化显著地影响着商业银行的绩效状态。最后,本文结合实证研究提出了相关政策建议。     

基于博弈机制的信用衍生品监管分析

信用衍生品是商业银行转移信用风险的重要风险管理工具,但在信用风险转移过程中易导致商业银行弱化贷款审查监督力度,形成道德风险. 通过构建商业银行与金融监管机构的完全信息静态博弈模型,分析金融监管机构的监管力度与商业银行道德风险行为间的博弈均衡状态以及影响该状态的因素,建议监管机构应加大对商业银行道德风险行为的惩罚力度,并视商业银行道德风险行为产生超额收益的大小合理调整其监管频次.     

境内人民币基准收益率曲线构建模型研究——基于国内商业银行资金转移定价实务

随着利率市场化改革举措的持续稳步推进,由市场资金供求决定利率价格的新的金融环境已逐步形成。新的金融环境下,传统的存贷利差空间不再由央行提供保证,商业银行自主产品定价成为新的核心竞争力。为尽快适应新的金融环境,国内商业银行必须构建本行资金转移定价系统来提高自主定价能力。本文围绕资金价值,结合国内商业银行内部资金转移定价系统实施案例经验,创新提出一种理论结合实际的境内人民币基准收益率曲线构建模型,供国内商业银行有选择性的借鉴参考。     

商业银行行长胜任力模型应用探索——基于中国工商银行广东省分行的实践与启示

胜任力模型是行之有效的管理工具。本文立足于商业银行运营实践，选取分支行行长这一重要岗位构建起了“商业银行行长胜任力模型”，并以此为基础研发了“行长胜任力测评系统”。基于在中国工商银行广东省分行的成功运用，本文就如何构筑基于胜任力的人力资源管理体系进行了探讨。     

我国商业银行风险防范模型的建立与分析

随着我国金融体制改革的日益深化,商业银行风险也日趋增大,因此,有必要建立健全商业银行金融风险防范模型.本文首先探讨了如何建立商业银行流动性业务风险测控模型,即流动性资产余额的确定;然后探讨了我国商业银行资产负债业务风险测控缺口管理模型、证券业务风险测控模型、国际业务风险测控模型和商业银行中间业务风险测控模型;最后,在以上各微观业务模型的基础上探讨了建立商业银行风险综合测控模型系统,以从总体上监测及防范商业银行金融风险.本文所建立的风险模型涵盖了商业银行的主要经营业务,可以有效监控并防范我国商业银行的各类金融风险,提高其抵御风险的能力.     

在分业体制下银证合作的进一步深化与创新

在现阶段，我国金融业实行分业经营与监管，以有效规避和防范金融市场风险、信用风险和操作风险，维护金融安全运营。但是，随着我国金融市场进一步开放，国内外金融市场环境在不断发生深刻变化，商业银行面临的竞争压力越来越大，介入证券市场业务的限制不仅使商业银行难以拓展获利空间，提高服务功能也受到一定制约，而且提高了商业银行外部交易成本，降低了金融系统的运行效率。     

商业银行核心竞争力系统管理协同研究

近年来,我国商业银行核心竞争力正在稳步提升,主要表现在商业银行经营效率的提高,但也存在商业银行经营管理者未能从全局把握商业银行的核心竞争力,导致了功能配置错位的问题。因此,本文以商业银行核心竞争力系统为研究对象,在分析商业银行核心竞争力构成要素的基础上,运用管理协同理论分析该系统符合管理协同的充要条件,确定了能力要素作为商业银行核心竞争力序参量,并构建协同体系模型,探讨了模型的形成过程。     

信用卡经济学——从收入费用因素看信用卡的盈利模式

信用经济时代的信用卡业务凸现，各大商业银行纷纷推出自己的各种信用卡，尽管目前我国各行信用卡业务大多处于亏损状态，但其背后损益模式中所体现的机会以及中国未来消费信贷市场的巨大空间才是其发展真正的诱因。     

构建我国商业银行竞争性信息系统的设想

竞争性信息指的是市场主体为实现或确保自身的竞争优势所需要的一切关于市场、竞争对手和竞争环境的信息。构建商业银行竞争性信息系统,实际上就是将商业银行所建立的数据中心及其各个子系统以专门处理竞争性信息为中心,结合战略发展目标,对商业银行所有的信息流进行重新整合或结构性重置。本文主要针对我国商业银行信息技术化建设的问题,通过运用信息空间系统理论分析框架,探讨了我国商业银行构建竞争性信息空间系统的必要性和可行性,通过信息在三个空间内的流动,分析了该信息系统的运行过程及其信息与知识相互转化的各种机制。     

表外业务会计核算探讨

在传统业务的获利空间逐步缩小的形势下，大力发展现代金融业务，拓展业务空间，全面提升竞争能力，成为各家商业银行的共同目标。表外业务因其在业务前景、资源耗费、获利空间等方面的优势，而成为商业银行竞争的焦点。但是，目前我国商业银行表外业务还没有形成一个统一、规范、科学     

我国商业银行风险防范模型的建立与分析

随着我国金融体制改革的日益深化，商业银行风险也日趋增大，因此，有必要建立健全商业银行金融风险防范模型。本文首先探讨了如何建立商业银行流动性业务风险测控模型，即流动性资产余额的确定；然后探讨了我国商业银行资产负债业务风险。本文所建立的风险模型涵盖商业银行的主要经营业务，可以有效监控并防范我国商业银行的各类金融风险，提高其抵卸风险的能力。     

生成式大模型对商业银行的影响及建议

伴随着人工智能（AI）的发展，以ChatGPT为代表的人工智能生成式大模型将给商业银行带来深远影响。本文采用逻辑分析方法，基于人工智能生成式大模型创新的视角，研究了商业银行运用生成式大模型的可能与影响。本文研究发现，将传统生成式大模型训练成为多模态金融大模型之后，在商业银行的业务领域具有广泛的应用前景，可以有效提升商业银行风险管理水平，优化商业银行的投资决策和投资组合，强化客户关系管理和客户维护能力，从而真正提升商业银行经营效率、优化风险管理效能、驱动数智化转型。但同时也面临着一些难点与挑战，如数据安全、人员培训、监管合规、算力与能耗储备等，只有有效应对这些难点，用好生成式大模型，才能更好地推动商业银行的转型发展。