数字普惠金融与经济增长的关系 ——基于285个地级市的实证分析

数字普惠金融已成为普惠金融发展的新方向。本文基于2011-2017年全国285个地级市样本数据,运用面板计量模型实证分析了数字普惠金融对中国居民收入的影响。研究结果表明：〖JP2〗（1）数字普惠金融能够有效地促进地区经济发展,缩小各地级市经济增长的差距;（2）教育水平和政府行为水平对当地经济发展具有明显的促进作用,并且数字普惠金融能够强化这种促进作用;（3）西部地区的教育水平和政府行为水平相对落后,提升教育水平和加大政府投入是关键,同时数字普惠金融对经济增长的贡献具有较大的提升空间。     

数字普惠金融推动经济增长了吗？ —基于空间面板的实证

为了考察中国数字普惠金融与经济增长之间的关系,文章构建2011-2015年31个 省域的空间面板数据,在柯布-道格拉斯生产函数模型作为理论框架下,结合空间自回归模型（SAR）研究数字普惠金融对经济增长的贡献以及影响路径。结果表明,在贡献方面,数字普 惠金融不仅存在强烈的空间相关性以及集聚效应,而且对经济增长有着显著的正向促进作用, 但在地区间空间相关性及促进作用略有差异。在影响路径方面,数字普惠金融对经济增长的贡 献不是简单的线性作用,而是呈现三次曲线的促进作用。     

长江经济带数字普惠金融、产业结构升级对经济增长影响——基于空间溢出效应和中介效应的实证研究

使用长江经济带2011-2018年面板数据,实证检验了数字普惠金融、产业结构转型对经济增长的具体影响.由空间溢出效应可知,数字普惠金融有利于促进地区经济增长,产业结构中的产业结构合理化抑制了地区经济增长,而产业结构高级化对地区经济增长产生积极影响,但数字普惠金融与产业结构合理化和高级化的相互作用均有利于促进经济增长;由...     

数字普惠金融推动农民农村共同富裕——基于复杂网络模型的实证研究

本文选取我国31个省市自治区2011-2021年数据,基于复杂网络模型和QAP分析研究数字普惠金融与农民农村共同富裕之间关系。结果表明：数字普惠金融发展网络总体紧密程度不高,但网络稳健性较好,存在多重叠加的溢出效应。块模型划分后的各板块内部联系紧密,板块与板块之间存在一定空间关联。数字普惠金融发展、农村劳动力人口、地理位置空间相邻是推动农村农民共同富裕发展的主要因素,均对其有显著的正向影响,能够促进农民农村共同富裕空间网络的形成。因此,拉动农民农村共同富裕,需推动数字普惠金融发展,强调区域合作,促进协调发展。     

普惠金融发展水平测度及其影响因素研究——基于中国省级面板数据分析

文章从金融服务的可得性、使用性和地理渗透性三个维度来测度普惠金融指数,选取了2015—2018年全国31个省(区、市)的数据对普惠金融的指标进行测度并通过随机效应回归对普惠金融的影响因素进行了研究。研究结果表明:全国31个省(区、市)的普惠金融状况具有较大的差异性,其中经济发展、交通便利性、居民受教育程度、城市化程度对普惠金融的发展具有显著影响。最后提出了加强对"三农"和小微企业的金融服务、加大教育投入和金融知识的普及、提高保险在普惠金融发展中的保障作用、提升信息技术和移动互联网对普惠金融的支持力度、建设信用共享平台和信用信息体系、建立严格的考核评估体系等政策建议。     

数字普惠金融对共同富裕影响研究——基于空间计量的实证研究

依据2011—2021年30个省级面板数据,运用固定效应模型、空间计量模型、中介模型,考量数字普惠金融对共同富裕的影响及机制。结果显示：数字普惠金融能改善居民收入水平、缩小居民收入差距,对共同富裕呈正向作用,同时具有区域异质性与结构异质性,呈负向空间溢出效应;经济增长与技术创新对共同富裕具有中介效应,经济增长提高社会福利水平,技术创新促进公共服务均等化,有利于共同富裕实现。     

“互联网＋”、普惠金融与经济增长-基于面板数据的PVAR模型实证检验

运用多元测算方法和主成分分析法获取我国31个地区2008-2014年“互联网+”、普惠金融和经济增长相关变量数据,借助面板向量自回归模型(PVAR)研究三类变量间的动态关系,实证研究发现:“互联网+”和普惠金融对经济增长的影响程度相当,经济增长对“互联网+”的影响较大,而对普惠金融影响相对较小.微观上看,三者之间正向作用已经存在,普惠金融对城镇化率和贸易开放度驱动的经济增长具有正向促进作用,“互联网+”对普惠金融发展、城镇化率和贸易开放度驱动的经济增长也具有正向促进作用,因此,需要各经济主体加强基础性投入、注重精准化投入并做到长期坚持以促进三者协同发展.但从长期看,普惠金融对“互联网+”和经济增长率和居民消费价格指数驱动的经济增长存在负面冲击,“互联网+”对经济增长率和居民消费价格指数驱动的经济增长也具有微弱的负面冲击,因此,需要政府层面加强统一监管并积极理顺三者之间的关系,以消除其中的摩擦因素.     

互联网金融发展方向前景分析

本文基于全球化经济发展形势下,对当前互联网金融现状进行了总结,并对其发展前景做出了探讨,提出了数字普惠金融发展方向。     

中国数字普惠金融发展现状及对策

随着5G、区块链、云计算等数字化技术的不断发展,数字金融与传统普惠金融进一步融合形成数字普惠金融新模式,这种新模式在解决了传统普惠金融的旧问题同时也带来了一些新的挑战.发展数字赋能普惠金融能够促进供给侧结构改革、促进传统普惠金融更快发展、加快银行数字化转型.当前中国数字普惠金融发展面临挑战,近年来虽然实现了跨越式发展,...     

基于KMV模型的地方政府债券信用风险问题研究

借助于KMV模型的思想建立了地方政府债券信用风险模型,进一步探讨了模型的概率分布形态以提高模型的预测精度;并在确定预测标准后,针对2009年已发行地方政府债券的部分省市计算了各地安全发债规模。研究表明,基于KMV模型的地方政府债券信用风险模型具有很强的应用性和很好的推广前景;实践中,在对发债主体进行科学选择的基础上,通过该模型能实现对发债规模的控制,达到防止其发生信用风险的可能;同时,所选样本省市(除新疆外)的预测安全发债规模和实际发债额是合理的和安全的。因此,应建立一套科学规范的地方政府债券风险防控机制,以保证地方政府债券的健康发展。     

银行信贷资产证券化信用风险度量及传染研究——基于修正KMV模型和MST算法的实证

精准科学地度量和描述信用风险及传染机制有利于银行信贷资产证券化的高效健康发展和货币市场系统性风险的防范.运用修正KMV模型测度银行信贷资产证券化产品在不同时期的信用风险,并采用最小生成树(MST)算法考察银行间信用风险的传染机制.结果显示:政策性银行和大型商业银行发行的产品在各个时期信用风险均处于较低水平;股份制银行、城商行和农商行发行的产品违约率前期略高于前两类银行,但后期明显下降;后三类银行位于银行股票收益率网络的中心位置,具有传递信息和维系网络稳定的重要作用.     

上市公司研发创新与信用风险的关系研究——基于KMV模型的实证分析

企业在重视研发创新的同时不能忽视对信用风险的管理。选择2008年至2015年中国上市公司数据,以KMV模型计算上市公司信用风险,主要利用面板随机效应模型进行研究。实证分析发现,企业研发投入强度与信用风险显著正相关,但随着研发投入强度增加到一定程度时信用风险将随之减少,二者之间存在显著"倒U形"的非线性关系;发明专利可以显著降低企业信用风险,但实用新型、外观设计的创新产出可能会增加企业信用风险。因此,企业应该更加重视和鼓励发明专利的创新、申报和授予,如此方可有效降低信用风险的同时,增加竞争力。     

基于KMV模型的我国农村商业银行信用风险管理实证研究

KMV模型是近年来在国际金融领域信用风险管理方面的重要模型之一,就其本身的框架而言,该方法实际上是在一定的假设前提下,通过计算违约距离与预期违约率量化信用风险,它包括了一整套的分析方法和数据库.本文主要以江苏省10家具有代表性的农村商业银行为样本进行实证调研分析,基于2013年各行的财务报告与财务数据,运用KMV模型的基本算法与思路对其信用风险进行度量,最后,根据实证分析的结果,针对江苏省农村商业银行信用风险管理提出相应的完善措施.     

基于SWN-SEIRS模型的供应链金融信用风险传染测度研究

针对供应链金融信用风险传染问题,采用SWN-SEIRS模型进行仿真模拟分析.研究发现:SWN-SEIRS模型可以有效描述供应链金融信用风险传染路径与过程;网络规模扩大增加了信用风险传染的速度,增大了信用风险扩散范围;核心企业数量的上升虽然加快了信用风险传染的速度,但有效控制了信用风险扩散范围.这为供应链金融风险传染问题的研究方法开拓了新的思路,并为金融风险防范提供了决策依据.     

商业银行信贷资产证券化信用风险研究——基于修正的KMV模型

"盘活存量,用好增量"的信贷资产证券化业务,为商业银行提高资金周转率、分散流动性风险、改善盈利水平等提供了全新的思路。但其前提是要防控好其中的潜在信用风险。本文通过对商业银行信贷资产证券化信用风险相关研究的归纳梳理,发现信贷资产证券化产品可以为投资者提供收益稳定、信用风险较低的投资途径。但在这一过程中,中小银行会面临入池资产筛选标准不统一、资产池现金回收收入波动性大、信用等级不高等问题。鉴此,本文提出了引导信贷资金均衡分配、严格控制基础资产质量、加强贷后监管的建议。     

基于KMV模型的上市中小企业信贷风险研究

本文利用改进的KMV模型,对我国上市中小企业2008-2011年的信贷风险进行实证分析,并对改进后的模型进行准确性研究。研究结果表明:上市中小企业资产规模对违约距离的影响具有不确定性,但效果也不明显;股价的波动也会影响到违约距离的大小,且两者的关系是负相关的。改进后的KMV模型计算出的违约距离能很好地对上市中小企业的信贷风险进行度量和判别,实证分析表明:上市中小企业的违约距离近年来呈下降趋势,信贷风险有增大的迹象。     

借款描述对互联网金融信用风险的影响研究

基于互联网金融提供的客户借款描述,通过潜在语义分析挖掘借款描述文本内容的主题,运用二元分位数回归分析借款描述对互联网金融信用风险的影响。实证结果表明,借款描述中有关情感表达、个人信用和借款目的的描述与违约情况呈负相关,有关财务情况的描述与违约情况呈正相关。     

KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验

在介绍 KMV 模型、Credit Metrics 模型、Credit Risk+模型和 Credit Portfolio View 模型这四种国际流行的信用风险管理方法的基础上,基于定性和定量分析相结合,对这四种信用风险管理方法进行比较分析,认为 KMV 模型最适合我国目前的国情。以2013年45家 ST 公司和与之配对的45家非 ST 公司以及2014年20家 ST 公司和与之配对的20家非 ST 公司为样本,对样本的违约距离进行实证检验。实证结果表明 KMV 模型基本上能够识别上市公司的信用状况,但是也有一些企业的违约距离不符合实际情况,这也说明该模型在我国商业银行信用风险度量中的识别能力有限,究其原因可能与该模型所要求的一些假设条件在我国尚不能得到有效满足等因素有关。因此,我国商业银行在对债务企业进行信用评价时,综合利用KMV 模型与债务公司的财务数据会使信用风险的度量结果更加可靠。     

互联网金融发展与风险管控研究

互联网金融是技术进步与金融产业相结合的产物,它的出现给传统银行业带来了一系列的制度变迁和前所未有的发展机遇,同时也给银行业带来了空前的负面效应。本文从互联网金融发展的现状入手,分析互联网金融风险产生的根源,提出健全和完善互联网金融风险防范和管理控制的有效措施。