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金融机构系统性金融风险计算代码及2007-2022年的计算结果与原始数据

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简介：
本项目提供金融机构系统性金融风险的计算代码、自2007年至2022年详细的计算结果以及相关原始数据，旨在帮助研究者分析和理解全球金融危机及其后续影响。 一、数据简介：本数据集包含四个系统性极值风险指标——通过DCC方法计算的Δcovar、分位数法计算的Δcovar、分位数法计算的covar以及MES，涵盖上市金融机构（包括银行、证券和保险等）从2007年至2022年的数据。这些数据为非平衡型，即并非所有机构的数据都始于2007年，但自2010年后大部分都有记录，并且能够很好地描述金融危机、股市崩盘以及新冠疫情的影响。 二、指标说明：金融系统性风险是指在金融市场中由于各种关联因素的存在，导致风险传播并逐渐形成内在不确定性的损失。这些内部机制包括但不限于Acemoglu等人提出的观点。 三、参考文献： [1] 王剑, 杜红军. 非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J]. 金融经济,2023,No.561(03):54-69. [2] 朱子言, 刘晓星. 系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J]. 金融经济学研究,2023,38(02):20-34.

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  • 金融机构系统性金融风险计算代码及2007-2022年的计算结果与原始数据
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    本项目提供金融机构系统性金融风险的计算代码、自2007年至2022年详细的计算结果以及相关原始数据，旨在帮助研究者分析和理解全球金融危机及其后续影响。 一、数据简介：本数据集包含四个系统性极值风险指标——通过DCC方法计算的Δcovar、分位数法计算的Δcovar、分位数法计算的covar以及MES，涵盖上市金融机构（包括银行、证券和保险等）从2007年至2022年的数据。这些数据为非平衡型，即并非所有机构的数据都始于2007年，但自2010年后大部分都有记录，并且能够很好地描述金融危机、股市崩盘以及新冠疫情的影响。 二、指标说明：金融系统性风险是指在金融市场中由于各种关联因素的存在，导致风险传播并逐渐形成内在不确定性的损失。这些内部机制包括但不限于Acemoglu等人提出的观点。 三、参考文献： [1] 王剑, 杜红军. 非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J]. 金融经济,2023,No.561(03):54-69. [2] 朱子言, 刘晓星. 系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J]. 金融经济学研究,2023,38(02):20-34.
     
  • 2007-2022年最新金融数据.rar
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    本资源包含2007年至2022年的全面金融市场数据，涵盖股票、债券、外汇及商品等各类金融工具的历史价格与交易信息，适合经济分析师和投资者深入研究市场趋势。 最新金融数据2007-2022.rar包含了从2007年至2022年的相关金融数据。
     
  • 金融风险控制-数据集
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    本数据集聚焦于金融领域的风险管理，涵盖贷款、投资及市场波动等多个方面，旨在通过数据分析预测和预防潜在的金融风险。 金融风控是信息技术与风险管理在金融服务领域中的深度融合，其主要目的是通过数据分析来预防和管理金融机构面临的信用风险、市场风险以及操作风险。在这个数据集中，我们有两个关键文件：`train.csv` 和 `testA.csv`，它们很可能是用于训练和测试机器学习模型的数据。 `train.csv` 文件通常包含了大量历史数据，这些数据用于训练模型。在金融风控的背景下，这些数据可能包括但不限于客户的个人信息（如年龄、性别、职业、收入）、信贷历史（借款、还款记录、逾期情况）、交易行为（消费习惯、转账记录）以及资产状况（房产、车辆等）。此外，还包含了一些欺诈指标以帮助识别潜在的风险。训练过程会运用各种机器学习算法，例如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等，以找出能够预测风险的特征和模式。 `testA.csv` 文件则用于评估模型在未知数据上的表现。这部分数据在模型训练时未被使用，因此可以更准确地反映模型的实际应用效果。测试集的数据结构通常与训练集相似，但结果变量（如违约或欺诈标签）通常是隐藏的，需要由模型去预测。 金融风控数据分析中的预处理步骤至关重要。这包括数据清洗（处理缺失值、异常值和重复记录）、特征工程（创建新的预测变量，例如客户的信用评分和债务比率），以及特征选择（确定对目标变量影响最大的特征）。此外，在面对不平衡的数据集时，如欺诈案例远少于正常交易的情况，则可能需要采用过采样、欠采样或合成新样本等方法来改善模型的学习效率。 构建好模型后，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。在金融风控中，由于误判可能导致巨大损失，因此往往更关注查准率（即预测为欺诈的案例中有多少是真实的）和查全率（真实存在的风险被正确识别的比例），以确保既能有效识别欺诈行为又能减少不必要的警报。 模型部署与监控也是整个流程的关键环节。模型需要根据市场变化实时或定期更新，同时要监测其性能并及时调整参数。在金融风控场景下，快速响应和更新能力至关重要，因为金融市场环境及客户行为会不断发生变化。 这个数据集为研究和实践金融风控提供了机会，并涵盖了从预处理、训练到测试评估的多个环节。通过深入挖掘数据中的模式与关联性，可以建立有效的风险控制策略以降低金融机构的风险并保障业务稳定运行。
     
  • 金融风险预测的数据集
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    该数据集旨在提供全面的金融交易记录和市场动态信息，用于构建和评估金融风险预测模型，涵盖多种潜在风险因素。 sample_submit.csv testA.csv train.csv
     
  • SpringBoot+Drools金融风控系统与Flink流计算及MongoDB.zip
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    本资源为Spring Boot结合Drools规则引擎构建金融风控系统的项目包，同时集成Apache Flink进行实时数据处理，并使用MongoDB存储非结构化数据。 金融风控系统（springboot+drools）、flink流计算、mongodb.zip 这个文件包含了一个使用Spring Boot框架结合Drools规则引擎进行风险控制的项目，并且利用Apache Flink进行实时数据处理，同时存储于MongoDB数据库中。该压缩包内可能包含了项目的源代码、配置文件以及相关文档等资料。
     
  • R语言中用于计算金融市场系统性风险的copula-garch-main模型代码（含数据）
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    本代码包提供了利用R语言实现Copula-GARCH模型以评估金融市场系统性风险的方法，包含所需数据集。适合金融风险管理研究人员使用。 在金融领域，理解和度量市场系统性风险至关重要，因为这有助于投资者评估和管理投资组合的风险。R语言作为一种强大的统计分析工具，在处理这类问题上表现出色。本示例将重点介绍R语言中的copula-GARCH模型，特别是copula-DCC-GARCH模型的应用，该模型用于计算金融市场中资产间的动态相关性和各自的时间序列波动性。 首先解释一下什么是Copula：这是一种统计工具，可以连接不同变量的概率分布，并且即使这些变量的边际分布可能不同。在金融领域，Copula常被用来构建多元分布以反映资产之间的依赖关系。GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型则用于捕捉时间序列中的波动性，即价格变动的变化情况。DCC (Dynamic Conditional Correlation) 是 GARCH 模型的一种变体，它允许相关结构随时间变化。 在R语言中，` rugarch `包是实施GARCH模型的主要工具之一，而` copula `包则提供了Copula函数的支持。通过使用这两个包，我们可以构建一个DCC-GARCH模型来估计金融市场数据中各个资产之间的动态相关性和各自的时间序列波动性。 以下是执行此任务的步骤： 1. **数据预处理**：导入并清洗数据以确保其格式正确。 2. **计算收益率**：将价格转换为收益率形式以便进行建模。这通常通过取对数差分来实现，可以得到每个市场的收盘价变化率。 3. **标准化收益率**：为了消除规模的影响，需要对收益序列进行零均值和单位方差的标准化处理。 4. **估计单资产GARCH模型**：利用` rugarch `包中的函数（如` ugarchfit `）为每项资产建立单独的GARCH模型，以获取每个资产的时间序列波动性特征。 5. **构建DCC模型**：使用` dccfit `函数创建一个DCC-GARCH模型。这包括选择适当的Copula类型（例如Clayton、Frank或Gumbel），以及确定相应的参数设置。 6. **诊断与检验**：检查残差以确保它们满足正态性和无自相关性的假设条件，并利用信息准则如AIC或BIC来比较不同模型的优劣性。 7. **后验预测和风险度量**：使用拟合好的模型进行未来波动率的估计，同时计算诸如VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）等风险衡量指标。 8. **结果可视化**：绘制相关系数矩阵的变化图表以直观展示市场间关联性随时间变化的情况。 通过上述方法的应用与实践，我们能够更好地理解和量化金融市场中的系统性风险。这对于风险管理、投资决策以及金融工程等领域具有重要意义，并提供了深入分析和调整模型的依据，以便更准确地捕捉市场的动态特性并应对潜在的风险挑战。
     
  • 金融大数据的风险分析.docx
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    本文档探讨了在金融领域应用大数据技术时可能遇到的各种风险，并提出相应的分析与管理策略。通过深入剖析数据安全、隐私保护及模型偏差等问题，为金融机构提供全面的风险评估框架和实践指导。 大数据金融面临的风险主要包括信息安全风险、数据分析风险以及法律风险。 首先，在信息安全方面，随着虚拟网络的迅速发展，在线交易与互动日益频繁，社交网络及智能终端已成为人们生活的重要组成部分。数据量激增和社会对大数据重要性的认知提升使得信息保护问题备受关注。一旦发生大规模的数据泄露事件，企业可能会遭受严重的声誉损害和经济损失，并且可能面临法律责任的问题。 随着移动设备的普及以及BYOD（自带设备办公）趋势的发展，信息安全风险进一步加剧。尽管这种工作模式为员工提供了便利并降低了企业的运营成本，但也使得数据安全问题更加复杂化。如何在保障信息自由流通的同时保护个人隐私权成为了一个亟待解决的重要议题。因此，在大数据时代需要建立一种新的信息保护机制来确保使用者对其行为负责，并允许合理地使用相关信息而不损害个人权益。 其次，在数据分析方面，基于历史交易记录的大规模数据集被用来预测用户的行为模式和未来趋势。然而，当面对创新性变化或突发事件时，这种依赖于过去的经验进行分析的方法可能会导致误判。此外，由于不同平台之间的数据封闭问题，单一的数据源可能无法提供全面准确的评估结果。 最后，在法律方面，当前我国缺乏专门针对个人信息安全保护的相关立法，并且现有法律法规过于原则化和抽象化，难以在实践中有效执行。同时，在大数据企业跨界进入金融领域的情况下，监管制度尚不完善，这使得如何规范这些新兴业务成为了一个挑战性问题。
     
  • 金融风险识别的机器学习代码
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    这段代码运用了先进的机器学习算法来精准地检测和评估潜在的金融风险，旨在帮助金融机构有效预测并应对各种市场变化。 这段文字描述了一个关于机器学习在金融风险识别中的应用的代码项目，其中包括了用于学习金融风险管理模型的相关代码。
     
  • 2000-2019年资源金融错配指数计算及代码分享（金融错配指标）
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    本研究提供了一个详细的框架来衡量2000至2019年间全球范围内资源与金融之间的错配情况，并公开了用于计算相关错配指数的代码，为经济学和金融学的研究者们提供了宝贵的分析工具。 资源错配指数计算 1. 数据来源：各省级统计年鉴/中国统计年鉴 2. 时间跨度：2000-2019年 3. 区域范围：全国 指标说明： 资源配置是经济学研究的基本问题之一，如何利用有限的资源实现社会福利的最大化一直受到国内外学者的关注。在经济全球化的背景下，国际间的贸易往来日益频繁，资本在全球市场的流动加速了这一进程。经济增长成为持续的研究主题。为了优化资源配置，必须明确资源错配导致效率损失的作用机制，并评估这种错配有造成多大程度上的效率损失，进而分析哪些层面可以实现重新的配置优化。只有全面了解这些问题，在实际操作中才可能制定出有针对性的政策。因此需要对资源错配的程度进行估算。 金融错配指标 1. 数据来源：国泰安数据库 2. 时间跨度：2003-2020年 3. 区域范围：全国 计算公式： \[ 金融错配 = \frac{利息支出 / (负债 - 应付账款) - 行业平均利率}{行业平均利率} \] 参考文献： 张庆君, 李萌. 金融错配与企业资本. 以上信息提供了资源和金融错配指数计算的基础数据、公式以及相关研究背景。