人民币国际化进程中的金融风险预警研究

文章首先对人民币国际化进程中的金融风险进行识别,在此基础上构建出人民币国际化进程中的金融风险预警指标体系,共六大类24个预警指标。通过研究1995-2014年的经济数据,基于BP人工神经网络模型建立了人民币国际化进程中的金融风险预警模型,并根据2014年的经济数据对2015年的金融安全运行态势进行了预测。预测结果表明我国2015年整体态势处于基本安全状态,其中汇率波动风险预警子系统、国际环境风险预警子系统和资产价格波动风险预警子系统处于警戒状态,表明对我国金融稳定运行有一定的影响。     

高科技产业化才能成为第一生产力

现代经济的不安全性往往都与金融风险相关联,在全面货币化了的现代经济中,其他如农业危机、环境资源危机、社会危机等等也都会通过金融危机的形式暴露出来。熟知金融运作的人已悟出“投资者的期望指导着投资者的行动方向。因而在投机过度自由的世界里,某种期望甚至塑造未来事件”。而在没有科学的信息与预警情况下,某些投机者（如索罗斯）的意见便可能对公众性“期望”带有重要的、往往灾难性的诱导作用。为此,应当建立金融风险预警制度：一旦警报拉响,相应地要协调行动制止灾难性投机行为。这个呼吁已在世界银行与国际货币基金组织52…     

开放条件下中国金融风险预警指标体系研究

本文从金融危机形成机理的分析入手,构建了一套由宏观经济风险指标、金融市场风险指标、银行经营风险指标以及金融开放风险指标等4个子系统组成的金融风险预警综合指标体系。本文采用动态分析的方法,考察该指标体系对我国金融风险变化的预警功效,从而为金融危机的预警提供量化判断依据。研究表明,金融开放带来的跨境短期资本流动变化及其对外短期债务规模扩大的风险,对金融体系安全的影响较大,值得密切关注。     

房地产金融风险分析及其对策探讨

美国次贷危机及"两房"事件给全球房地产业及房地产金融敲响了警钟。本文根据房地产业自身的特点,通过剖析房地产金融风险的成因,结合我国房地产金融发展的现状,提出了房地产金融风险的防范对策。     

基于大数据的企业金融衍生工具风险管理预警系统及实证检验

大数据分析的方法应用于企业规避财务风险领域主要可以通过网络、数据库等渠道,收集巨量的网络评论数据、企业交易金融产品的数据,建立模型挖掘其内在规律。本文通过综述前期文献的方法,提出构建基于大数据的企业金融衍生工具风险管理预警系统。通过实证分析发现,危机预警指标(DS)在加入大数据信息筛选的信息变量后,预警效果得到改善。企业选择运用金融衍生工具使得危机预警信号有所增强,增加了企业经营风险;企业运用金融衍生工具的选择在网络舆情下放大了危机预警信号,说明网络舆情对企业危机预警有一定的帮助。本研究发现企业运用金融衍生工具确实会增强企业的危机预警信号,而网络舆情使这种特性增强。建议企业在运用金融衍生工具时需要更多考虑利益相关者的意见,至少在社会传播的信息中获得更多的支持,以降低危机预警信号。     

地方金融风险预警模型构建

地方金融风险预警是根据对地方金融机构风险状况的静态和动态监测情况,通过一定的技术手段,对风险较大和风险突然加剧的地方金融机构及时进行预警的方法和过程,以督促地方金融机构加强防范和化解风险工作。这样做一方面可以减少监管成本,另一方面,对不同层次指标的进一步研究可以发现地方金融风险问题的根源,及早发现危机信号,采取有效措施,从而进行有效治理。借助科学的方法,在构建成的地方金融风险指标体系的基础上对其展开分析并判断其金融风险的程度,这对于现实经济生活具有重要的意义。本文以杭州市担保行业为例,运用基于统计学理论的支持向量机（SVM）方法来建立金融风险预警模型。     

基于AHP-熵值法商业银行体系风险指标预警研究--来自2003-2012年数据

以商业银行为主体的银行业往往是金融危机爆发的源头,文章以我国商业银行为研究视角,从宏观经济、国际冲击、资产泡沫、银行体系四个方面选取14项风险预警指标,结合AHP和熵值法赋权的各自优势,采用AHP-熵值法综合赋权构建我国商业银行风险预警指标体系。运用2003-2012年数据对我国商业银行体系风险状况进行实证检验,结果表明：我国商业银行整体在基本安全下运行,个别年份出现金融风险,且其中一些金融风险预警指标发生严重恶化,处于危险区域,揭示了我国商业银行体系具有潜在发生危机的可能性,体现了采用AHP-熵值法综合赋权构建风险预警指标体系的准确性,为商业银行风险管理者提供科学、有效的决策参考。     

规避金融风险的策略研究

金融活动几乎是贯穿于整个社会经济生活的所有方面,以风险控制为基调的金融安全,已成为当今一国经济安全与国家安全的重要标志.如何正确认识并有效地防范金融风险,是确保金融安全的关键,关系到金融制度及金融市场的效率.从加强宣传与金融管理,健全金融法律法规体系,进一步明确产权关系,健全金融机构内控制度,规范我国金融预警体系等方面加强工作,是我国规避金融风险的重要思路与对策.     

建立金融机构风险预警内控机制防范经营风险

发挥金融纪检监察在金融机构内部管理中的作用,就必须建立金融内控制度的检查和金融风险预警控制机制。要科学确定监察的职能、机构与管理目标,建立宏观、中观、微观多层次风险预警机制,形成高效、科学、规范的预警监测系统。     

系统性金融风险研究及预警指标体系构建

系统性金融风险在次贷危机后引起了学术界的广泛关注,然而由于本身的复杂性以及研究时间短,并未形成完整的风险预警系统。本文在分析我国系统性金融风险的生成原因和传染机制后,结合前人的研究,从宏观经济整体运行情况、金融机构本身经营状况、泡沫经济以及外部资本冲击四个方面选取了共16个指标来构建我国系统性金融风险预警指标体系。     

国内外金融危机预警模型述评

随着全球化进程的加快,金融市场逐渐成为各国经济运行的核心。金融体系本身的特殊性,其既给各国经济发展带来了机遇的同时也伴随了大量的风险。世界范围内接连不断的金融危机暴露出金融风险的严重紧迫性和金融危机的破坏性,尤其在发展中国家和新兴市场国家这一问题更加突出。因此,构建有效的金融危机预警体系,筛选恰当的预警指标,能够相对准确的预报警情,确定危机来源,判断危机大小就显得迫切重要。在此对国内外流行的金融危机预警方法的基本原理、模型的发展和缺陷进行梳理和对比分析,为我国金融危机预警研究工作提供参考。     

机器学习算法在房地产企业财务风险预警中的性能比较

基于AdaBoost-SVM的房地产企业财务风险预警模型将支持向量机(SVM)和自适应增强(AdaBoost)算法结合在一起,选取19个财务指标,基于60家房地产上市公司2005—2021年的财务面板数据进行仿真计算以及同类预警模型性能对比分析。结果表明,构建的算法模型在企业财务风险评估预测性能上优于同类4种算法模型,可有效帮助房地产企业提前预警潜在危机,防范财务风险,提升企业的竞争能力。     

地方政府性债务风险预警研究——基于东北地区某市的经验数据

2013年我国地方政府性债务进入偿还高峰期。受到经济下行压力和地方财政收入增速下滑的不利影响,地方政府性债务风险增大。如何科学地监测地方债务风险,准确地评定地方政府债务风险等级,在地方政府债务危机发生前及时发出预警已成为当前地方财政研究的重要课题。论文采用模糊综合判断法和层次分析法构建债务预警模型,对地方政府性债务风险进行整体量化。选取东北地区某市2009-2011年的样本数据,通过设计针对借债、用债和偿债三个环节的风险预警指标体系,对该市地方政府性债务风险预警系统的可操作性进行实证分析与效果验证。实证结果显示:该市政府性债务风险等级为危险,债务风险预警的综合风险系数处于轻度危险区。在此基础上,论文提出了相关的政策建议。     

财务预警与高管薪酬——中国上市公司面板数据的实证分析

本文对高管薪酬和财务预警进行了一般讨论,并且对国内外学者的研究成果进行了回顾。在对国内外财务预警模型进行理论分析的基础上,采用2004～2007年中国上市公司的截面数据,运用各种财务指标,对财务预警的模型进行了实证研究。研究结果显示,高管薪酬越多,发生财务危机的可能性越小。     

Were Information Intermediaries Sensitive to the Financial Statement‐Based Leading Indicators of Bank Distress Prior to the Financial Crisis?

In this paper, we address two questions that emerged in the aftermath of the 2008 financial/banking crisis. First, did the financial statements of bank holding companies provide an early warning of their impending distress? Second, were the actions of four key financial intermediaries (short sellers, equity analysts, Standard and Poor's credit ratings, and auditors) sensitive to the information in the banks’ financial statements about their increased risk and potential distress? We find a significant cross‐sectional association between banks’ 2006 Q4 financial information and bank failures over 2008–2010, suggesting that the financial statements reflected at least some of the increased risk of bank distress in advance. The mean abnormal short interest in our sample of banks increased from 0.66 percent in March 2005 to 2.4 percent in March 2007 and the association between short interest and leading financial statement indicators also increased. In contrast, we observe neither a meaningful change in analysts’ recommendations, Standard and Poor's credit ratings, and audit fees nor an increased sensitivity of these actions to financial indicators of bank distress over this time period. Our results suggest that actions of short sellers likely provided an early warning of the banks’ upcoming distress prior to the 2008 financial crisis.     

新形势下企业财务预警机制的应用与完善

随着我国财务改革的不断完善,随着企业对新会计准则的融会贯通,作为财务管理制度重要组成部分的财务分析制度和财务风险预警机制,已成为财务改革的重要内容。建立一套科学、操作性强的企业财务预警机制,有效防范、化解企业生产经营中的财务风险,是十分必要的。     

Modeling an early warning system for household debt risk in Korea: A simple deep learning approach

We construct an early warning indicator for household debt risk by analyzing the relationship between household debt and certain important macroeconomic determinants using a simple deep learning approach. A precise and informative indicator can help inform economic policies, especially in light of the recent growth in the ratio of household debt to income. Although several studies have analyzed the determinants of the household debt crisis, very few have examined early warning indicators for household debt risk. Some studies suggest that a situation can be regarded as a crisis if the household debt ratio is greater than 50% or 85%. However, as the household debt ratio in Korea is already over this threshold, this criterion is neither informative nor useful. Accordingly, we propose a transformed index that addresses long-term memory characteristics. Moreover, five categories for the degree of household debt crisis are considered instead of the binary variable that has been frequently used in previous studies. Furthermore, we use a well-known deep learning approach to find a non-linear relationship between crisis indices and many factors. The empirical results demonstrate that the proposed early warning indicator explains the household debt crisis quite well.     

Asia’s contagious financial crisis and its impact on Korea

Asian countries have, from 1965 to the early 1990s, shown remarkable growth performance. The recent financial crisis, however, has brought disastrous effects on these growing economies. The region has been suffering from high inflation, massive unemployment, and large drops in growth rates. The major cause of the crisis can be attributed to the international financial markets. International financial institutions lent without serious examination of the borrowers’ ability to repay. In this regard, the ratings agencies were also responsible for the worsening of the crisis. Their ratings did not give correct signals to the lenders. The borrowers’ speculative activities and their subsequent failures were a direct cause that led to the crisis. A second cause lies in the structural problems in these economies. There are still covert dealings between government officials and businesses, and these economies lack transparency. These deficiencies greatly distort allocation of resources in the economies. There should be a global risk-management system to prevent such a crisis from happening again. This risk-management system would give an early warning signal. Creditors should coordinate their efforts to resolve the liquidity crisis in the Asian countries. Coordinated loans and partial forgiving of debts will be helpful to both debtors and creditors.     

我国商业银行整体操作风险评估分析 ——基于损失分布的蒙特卡罗模拟方法

金融业的全球化竞争和金融管制的放松,使商业银行面临的操作风险不断上升。我国商业银行操作风险形成的内因和外因有很多,通过利用损失分布法对我国商业银行操作风险进行实证分析认为,目前,我国商业银行操作风险还处在可控的范围之中。但随着商业银行业务的快速增长,资本金不够的隐忧仍然存在。在未来要加强数据搜集整理,建立我国自身的操作风险损失数据库;要选择适合自身的操作风险度量方法;建立有效、科学、实时的商业银行操作风险预警系统。