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。     

基于人群搜索算法的上市公司的 Z-Score 模型财务预警研究

针对传统的 Z-Score 财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将 SOA 算法的良好寻优能力和 Z-Score 财务预警模型结合起来,提出一种改进的 Z-Score 财务预警模型,构建出 SOA 算法优化 Z-Score 财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的 Z-Score 财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于 SVM 算法和 AdaBoost 算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了 Z-Score 财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。     

中国金融开放的外源性风险评估与预警机制

本文在构建金融开放的外源性风险指标体系的基础上,提出了评估金融开放外源性风险的“3δ”原理和风险的神经网络预警模型。利用中国金融开放的风险指标数据进行的分析结果显示,中国当前金融开放的风险级别处于安全状态。对26个发展中国家金融开放外源性风险的评估和预警表明,该原理和预警模型对金融开放的外源性风险的评估与预警具有一定的...     

功效系数法在高校财务风险预警中的应用

随着高校管理体制的改革,对高校财务风险的预警也成为高等教育界关注的问题。本文从实用性出发,采取功效系数法构建高校财务风险预警模型,并结合L大学2002年-2006年财务数据给与实例分析示范,希望结合其他方法使它能够有效识别风险,实现监测预警功能,从而在高校财务管理中发挥作用。     

公司信用债违约风险预警与防范研究

我国债券规模位居世界第二,债券市场已成为企业直接融资的主要渠道;同时我国公司信用债违约频发,违约主体几乎涵盖了全部行业,永煤AAA债券违约事件引发各方关注。在此背景下,本文研究了信用债违约风险预警与防范,搭建了债券违约预警模型:一是深入分析了违约原因,提出了"经济下行加剧‘债务-通缩’""流动性分层导致再融资困难""民企互保引发违约风险串联"的观点;二是基于KLR信号分析法,以历史违约主体财报数据为基础构建了上市公司债违约预警模型,抽离出相关指标权重构成预警指标体系,并进行了实证检验;三是基于预警模型,提出加强动态监测、构建债券风险分类管理办法等政策建议。     

企业集团资金安全预警体系研究

传统财务预警理论通过财务指标体系预警单一企业主体的渐进型财务困境,难以预警企业集团的突发型财务困境。内部资本市场配置活动给企业集团的资金运动带来了类金融机构的特征,使其操作风险大于普通企业。为此,本文将传统财务预警理论中的指标预警和内部控制理论中的流程预警有效耦合,构建了企业集团资金安全预警理论体系,并通过PDCA循环实施该理论体系,以期动态地、全过程地防范企业集团资金风险。     

企业内部控制与财务危机预警耦合研究——一个基于契约理论的分析框架

如何控制企业风险,一直是理论界和实务界关注的焦点,企业内部控制与财务危机预警两大风险控制系统能否统一于企业风险管理框架之中,对此,本文基于契约理论对企业部控制与财务危机预警两大系统的本质属性进行了阐述,并在此基础上分析了影响企业风险的各个主要因素及其控制策略,最终构建了两者耦合的分析框架体系。     

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。     

利率市场化能降低企业营运风险吗?——基于融资约束和企业金融化的双重视角

如何提高金融服务实体经济的结构性调节功能并促进企业有序运营与健康发展是金融供给侧结构性改革的重要目标。利率市场化改革作为金融领域最重要的改革之一,其在微观层面如何影响实体经济运行引起了高度关注。本文首先从理论上诠释了利率市场化通过缓解融资约束、抑制金融化进而降低企业营运风险的逻辑关系。为识别利率市场化与企业营运风险之间的因果效应,本文以中国人民银行2004年10月取消金融机构贷款利率上限和2013年7月取消金融机构贷款利率下限为外生冲击,基于融资约束差异构造准自然实验为上述理论推断提供经验证据。特别地,利率市场化每增加1单位标准差,企业营运风险平均约下降样本标准差的2.39%。异质性分析表明,利率市场化对企业营运风险的抑制效应在融资约束程度较高、行业竞争程度较高、投资机会较多的企业中尤为明显。本文研究对于进一步优化资源配置效率、实现金融与实体经济高质量发展具有一定参考意义。     

高校财务风险评价与预警

随着我国高等教育事业的改革和发展,越来越多的高校开始扩大招生、建设新校区、举债经营、开办企业等,这使得高校的财务管理工作日益复杂,财务风险日趋显现.因此,高校需要加强财务管理,提高资金使用效率,防范财务风险,从而实现国有资产的保值与增值.本文参考企业财务风险评价与预警方法,结合高校财务风险的特殊性,将财务指标与非财务指标结合使用,共同构成风险评价体系,并在此基础上运用层次分析法（AHP）建立高校财务预警模型,以期提高高校财务管理水平.     

降费综合方案下企业职工基本养老保险财政风险预警

财政对城镇职工基本养老保险的补贴在逐年迅速递增,财政风险亟待掌握。《降低社会保险费率综合方案》同时调整了养老保险单位缴费率和平均工资计算口径。本文根据该文件并考虑参保人缴费不都连续、缴费工资低于统计工资等等实际情况,构建企业职工基本养老保险收支结余精算模型。对比降费有关三种情形对企业职工基本养老保险财务状况的影响,发现降费综合方案虽然在预测前期少数年份会使财务状况有所恶化,但在预测期的大多数年份都能抑制财务状况恶化的势头。基于该方案的实施,设置低、中、高情景预测基本养老保险未来75年间各年的财政风险,发现在不计财政补贴的情况下,无论何种情景,预测期内都会出现支付缺口,且财政风险随年份推移快速上升。建立财政风险预警机制已刻不容缓。故选择预警指标,设立预警级别,评估各级预警的年份区间。考察延迟退休、全面二孩等因素对关键预警指标和预警年份区间的影响,为缓解财政风险提出政策建议。     

基于系统动力学的我国社会重大风险仿真研究

基于系统动力学模型,构建社会重大风险系统因果关系图和流图,运用综合指数法对社会重大风险进行预警分析,并对子系统引起的社会重大风险进行仿真预测以监测我国社会重大风险。结果表明：宏观经济、生态环境及社会治理三个子系统监测预警综合值变化较小,趋势比较平稳,社会重大风险监测预警综合指数整体上呈现出小幅上升的趋势。因此,为防范化解我国的社会重大风险,政府应通过提升常规风险与突发事件应急管理机制精确度,加强社会重大风险的制度化控制,打好防范化解社会重大风险的基础。     

人民币国际化对中国金融风险的影响

本文运用VAR模型实证分析人民币国际化对中国金融风险的影响,结果表明,总体上人民币国际化过程中的货币交易媒介职能会促进中国金融风险的增长,人民币计价单位职能则使金融风险能得到一定抑制,而人民币价值储藏职能会降低中国金融风险。因此,中国应进一步推进人民币对外直接投资,加大人民币债券发行规模,稳步、有序推进资本账户和金融的对外开放,同时进一步完善汇率形成机制和外汇管理政策,构建货币政策与宏观审慎政策双支柱的调控框架,增强对金融风险的预警功能和干预职能。     

全球股票市场间风险传染的测度、监管及预警

近年来,伴随金融一体化程度的加深,全球各股票市场间风险传染的动态复杂性加剧,其准确测度、高效监管及实时预警已成为优先事项。本研究选取全球21个代表性股票市场作为分析样本,首先基于广义向量自回归模型的滚动估计准确测度其间风险动态传染的高维网络序列,进一步借由矩阵值因子模型来稳健收缩上述序列,以探究其潜在动态核心结构,从而实现高效监管。最后,通过向量自回归模型的预测功能实现对全球股票市场间风险传染的实时预警。研究表明,全球股票市场间风险传染具有时变性,其监管与预警可通过少数与地理区域高度相关的风险区域间的动态传染关系及内部的市场构成来刻画。与此同时,我们发现中国内地等新兴市场的重要地位逐渐凸显。本文研究结论可为有效防范与化解金融风险提供有益参考。     

全球股票市场间风险传染的测度、监管及预警

近年来,伴随金融一体化程度的加深,全球各股票市场间风险传染的动态复杂性加剧,其准确测度、高效监管及实时预警已成为优先事项。本研究选取全球21个代表性股票市场作为分析样本,首先基于广义向量自回归模型的滚动估计准确测度其间风险动态传染的高维网络序列,进一步借由矩阵值因子模型来稳健收缩上述序列,以探究其潜在动态核心结构,从而实现高效监管。最后,通过向量自回归模型的预测功能实现对全球股票市场间风险传染的实时预警。研究表明,全球股票市场间风险传染具有时变性,其监管与预警可通过少数与地理区域高度相关的风险区域间的动态传染关系及内部的市场构成来刻画。与此同时,我们发现中国内地等新兴市场的重要地位逐渐凸显。本文研究结论可为有效防范与化解金融风险提供有益参考。     

国有企业债券集中违约风险与对策研究

社会主义市场经济是法治经济和信用经济的有机统一,而企业信用尤其国有企业信用是我国市场经济持续健康发展的重要基石.针对近期频繁发生的国有企业债券违约风险及其根源进行研究后发现:国有企业债券频繁违约甚至恶意违约,容易导致国有企业的信用体系坍塌,并释放区域系统性金融风险和当地金融生态严重恶化的信号;究其原因,尽管有经济增长放缓、新冠肺炎疫情冲击、叠加市场大幅波动的外部原因,但根源还是在于这些国有企业“重投资的规模和速度情结”“重债务的融资和管控失序”和“经营恶化和现金流失控”等内部原因.为此,建议从推进国有企业债务透明度建设、建立国有企业债务风险预警系统、强化国有企业债券违约问责机制、完善国有企业投融资决策制度等四个方面着力防范化解国有企业债券违约风险,实现国有企业高质量发展.     

地方财政收支监测预警研究——以1995—2010年山东省数据为研究样本

文章在界定财政收支监测预警含义的基础上,设计构建了财政收支监测预警系统。以1995-2010年山东省数据为研究样本,通过对比分析综合预警指数走势、财政收支综合评测水平走势和GDP增长率走势,对财政收支监测预警模型的科学性和可行性进行了实证检验。经验证,本模型是可行的,这对监测财政运行情况、保持经济平稳健康发展提供了科学的参考依据。     

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。     

金融科技助推供应链金融风险控制研究

传统信贷业务中,商业银行通常将风险评估重点放在企业的评级和财务状况上。在供应链金融业务中,授信因交易而存在,资金流、信息流、物流是评判业务可行性的基础。供应链金融最大的风险点在于不完整信息下的信用风险和不对称信息下的道德风险。防范化解供应链金融风险,除了运用常规风险管理手段,更要积极引用大数据、物联网、区块链、人工智能等金融科技手段来提升供应链金融的风险管理能力。本文通过分析供应链金融面临的风险,以基于B2B平台的供应链金融模式为例,运用Logistic回归方法构建中小企业信用评估模型,对供应链金融风控体系建设进行实证研究,并围绕金融科技提升商业银行供应链金融风控能力提出建议。     

基于模糊综合评价的房地产企业财务风险研究

当前房地产业发展迅速,房地产企业数量也迅速增长,而能够引起房地产企业产生财务风险的因素却种类繁多,不利于对财务风险进行评价。本文则基于模糊综合评价方法,提出一个用于研究房地产企业财务风险的新思路,能方便有效地对房地产企业财务风险进行综合性评价,并通过实例进行了分析。