基于大数据分析的互联网金融风险预警研究

近几年,我国互联网业得到高度重视,国家也出台了相应政策以推进互联网市场的发展。然而,伴随着互联网行业的快速推进,也出现了相应的安全问题,对此应当建立起金融风险预警系统,防止各类金融风险发生。文章从大数据视角出发,介绍了互联网金融的数据特点,预警系统以数据为中心,在对大数据分析的基础上,最终建立起互联网金融风险预警系统,从而保证互联网金融市场能够平稳、健康发展。     

基于大数据的金融风险动态审计预警体系构建

动态审计预警是动态审计理论与审计免疫系统功能论在大数据环境下相互结合的产物,其运用大数据分析方法实时监控和分析被审计对象过程风险信息的变化情况,并通过具备预警功能的信息系统对分析得出的风险后果做出预先警示,具有鲜明的动态性和预警性特点.本文基于动态审计风险预警理论,阐述了集合大数据技术的动态审计预警体系构建思路,进一步验证其有效性,并综合分析了其实施机制和保障措施.     

基于神经网络的房地产金融风险预警研究

近些年来房地产行业取得了迅猛的发展,房地产金融在房地产行业的发展中起到了举足轻重的作用,但同时房地产市场蕴藏的风险也是比较大的.本文对房地产金融风险预警进行概述,对房地产金融风险预警系统进行了设计和构建,提炼出了房地产金融风险预警指标,选取人工神经网络方法作为预警方法,并以北京市的数据为例进行了房地产金融风险预警系统构建,完成了预警系统的初步设计,并得出了初步的结论.     

我国省域金融风险预警研究——以河北省为例

防范重大风险是到2020年决战全面建成小康社会三大攻坚战的首要任务,防范重大风险的重点是防范金融风险,而建立有效的金融风险预警系统是关键.省域金融安全问题会直接对国家整体金融安全造成影响,而且我国区域经济金融发展始终呈现不均衡趋势.本文以河北省为例,从实际金融状况出发,以河北省2007—2016年区域宏观经济、区域微观...     

金融风险预警定量方法研究

本文在对国内外的相关研究文献进行深入分析的基础上,根据方法的理论基础对预警方法进行归纳分类,并对各类方法的优劣进行了全面的对比分析和评述,以期为金融风险预警研究提供一种新的思路和视角。     

互联网金融风险与监管研究——基于制度经济学视角

互联网金融已成为我国金融体系中的重要组成部分,然而与互联网金融发展所匹配的是我国互联网金融制度尚且不够完善,也在一定程度上加剧了我国互联网金融风险的出现。对此,本文以制度经济学为理论基础,从制度监管的视角对我国当前互联网金融领域存在的风险进行研究,并针对存在的问题提出相应地改进对策。从而实现对互联网金融监管制度不断完善,对原有的制度进行修改和完善,同时针对互联网金融的新特征,设立新的制度,确保互联网金融能够得到有效地监管。     

国家审计“管理”互联网金融风险的路径研究

2013年,我国互联网金融迅猛发展,其中第三方支付余额宝风生水起,300余家P2P公司分享网络借贷盛宴,2013年甚至被称为互联网金融元年。互联网金融模式和产品不断涌现,学术界也迎来了一股研究互联网金融的热潮。随着互联网金融的不断发展,其所带来的问题也渐渐突显,文章通过分析互联网金融存在的主要风险,提出我国国家审计监控互联网金融风险的路径,分为基本路径和扩展路径。基本路径包括建立国家审计互联网金融法规,成立互联网金融审计小组,开展互联网金融综合审计,合理利用互联网金融内部审计和社会审计成果,完善互联网金融审计结果公告制度;扩展路径主要是指通过与其他金融监管机构合作而实现的路径,包括建立互联网金融风险预警模型,建立审计署与其他金融机构之间的定期磋商和紧急磋商制度,建立金融监管信息共享机制。     

大数据在互联网供应链金融风险管理中的应用

互联网供应链金融主要通过大数据技术进行信息治理来实现有效的风险管理,与传统供应链金融相比,进一步降低了中小企业的融资门槛。但这种做法的效果却因为大数据获取和处理成本高、数据真实性难以保证以及容易侵害用户隐私安全等问题的存在而被削弱。为此,需通过强化互联网供应链金融与社交网络的深度融合以及培育大数据核心处理能力来降低获取和处理大数据的成本,通过加强对原始数据的检查来确保数据的真实性,根据实际需要将原始数据生成专业型知识型资产并确保数据在传递过程中的安全。为了保护用户的隐私,最好通过使用第三方数据脱敏产品来对数据进行脱敏。     

我国互联网金融风险及监管体系建设探究

近年来,信息技术的迅速发展推动了金融科技的异军突起,互联网与金融的深度融合亦是大势所趋。互联网金融不仅极大方便了人们的生活,而且为中国经济发展注入了强大动力。然而,互联网与金融的融合生长也给金融领域不断带来新情况、新变化、新挑战,在发展过程中也暴露出了许多问题和隐患。从不同角度分析互联网金融的现状与风险,并给出健全金融法律法规、发挥行业自律作用、保护金融消费者权益等相关对策建议。     

中国金融风险预警研究

本文通过因子分析法研究我国金融风险的来源，结论表明，导致金融风险的主要因素是宏观经济风险、金融市场风险和企业融资风险；运用Logit模型分别建立宏观经济风险预警模型和金融市场风险预警模型（包括货币危机和国债危机预警模型）。对2006年我国金融风险进行了预警，结果表明整体金融状况良好，宏观经济运行稳定、货币危机发生可能性较小。     

重庆市房地产金融风险预警的实证研究

近两年重庆市房价持续上升,房地产市场异常活跃,为防范地产行业金融风险的发生,本文从与国民经济关系、行业发展水平、信贷资金安全三个层面出发,构建了重庆市房地产金融风险预警体系,并利用功效系数法测算出重庆市2000-2017年综合预警值,结果表明近十年来重庆市房地产业金融风险相对较小,但近期有风险扩大的趋势,需引起重视。     

基于大数据的互联网融资平台信用评级

互联网融资平台利用大数据技术进行信用评级,提供融资服务已成为互联网金融的重要形式。文章首先分析了这一形式在技术上和规模经济上的优势所在,然后介绍了互联网融资平台信用评级的模式以及实施路径,最后对互联网融资平台在进行大数据信用评级时的风险管理提出了建议。     

大数据背景下动态审计预警体系构建与检验

在分析动态审计职能理论基础上,运用分布式数据库、大规模并行处理等大数据技术,构建动态审计预警体系,可综合采集与分析多组织审计信息,实现金融风险的识别、判断与实时动态预警。将2007—2017年GDP增长量、资产利润率、负债率等23个代表性金融风险指标数据代入验证,结果显示:货币风险、国际收支风险和保险行业风险长期处于较低水平,拆入资金和外债则存在较大风险。预警结果与实际情况相符,说明所构建模型具有实际使用价值,可对审计对象进行实时监管,及时进行风险预警并实施干预。     

大数据背景下互联网金融对我国传统银行业的影响研究

互联网金融的快速成长给我国商业银行的发展带来了深远的影响。尤其是在大数据的时代背景下,将影响的范围扩大,影响的程度加深。本文阐述了大数据背景下,互联网金融顺应时代需求快速成长,对商业银行的生存发展产生冲击,在通过对互联网金融与商业银行做出竞争分析的基础上,得出商业银行应该主动出击,迎接挑战,寻求发展。     

基于AHP模型的大数据企业财务风险预警研究

文章首先分析传统企业与大数据企业的不同,尝试引入大数据指标,建立财务风险预警评价指标体系.其次选取电子信息产业上市公司作为实证研究对象,进一步尝试建立基于AHP的大数据企业财务预警模型.最后通过实证研究对模型的预测效果进行比较分析,探讨大数据企业财务预警模型在量化研究方面的准确性和有效性.     

云金融视阈下互联网金融商业风险预警模式研究

当下瞬息万变的互联网金融业务中,金融机构储存的数据日渐庞大,客户数据爆发式增长。为改善客户体验、提高系统运算与处理能力,云金融的概念应运而生。互联网金融企业面临风险包括政策法律风险、商业风险和技术风险三方面,其中商业风险与互联网金融企业开展的日常经济交易和事项息息相关,是云金融视阈下互联网金融企业从自身角度可以进行预警与防控的。文章深入分析了互联网金融企业商业风险所包含的市场风险、信誉风险以及操作风险,基于云金融视阈从风险预警管理视角出发,对互联网金融领域的商业风险进行研究,详细探讨了互联网金融商业风险的预警模式、预警指标体系构建、预警模型及预警结果分析,引导行业制定互联网金融领域风险预警管理机制,指导互联网金融企业在云金融环境下进行风险管理。     

互联网金融风险的特殊性及其监管策略研究

当前互联网向金融领域不断渗透,冲击了传统的金融服务业.由于互联网存在虚拟化,对信息技术的依赖高以及法律法规上的政策欠缺等问题,互联网的运用也带来了很多风险.本文主要从分析互联网金融风险的特殊性,以及针对互联网的特点和不足,提出风险防范与监管措施.     

大数据在财税风险预警的应用研究

随着全球经济的快速发展,各企业在日趋激烈的竞争环境下如何实现可持续发展是一个值得深入探讨的课题。各行业在财税上都存在着不同程度的风险,因此要对财税风险做预警提醒,否则一旦出现风险,则对该行业产生严重的影响。在各行业的发展过程中,如何运用大数据技术,做好财税预警,把风险降到最低,是一个有待解决的课题,文章将针对这一课题进行研究。     

大数据时代的企业财务风险预警研究

大数据分析和互联网金融是目前最火热的词汇,大数据和互联网在金融业中的完美使用无疑将给整个金融业带来巨大的变化,但是互联网金融的机遇与风险并存,由于与互联网的融合,其风险要大于传统金融领域,做好金融风险预警显得尤为重要.本文分析了互联网金融风险预警机制,提出了具体措施.