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金融结构与风险传染的网络视角研究.pdf

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简介:
本文从网络视角探讨金融结构及其风险传染机制,分析不同类型金融机构之间的关联性和系统性风险传播路径,为防范金融风险提供理论依据。 本研究通过分析不同的银行间市场网络结构假设,并利用中国银行业数据进行实证研究。采用最大熵方法估计银行间的资产负债关系,构建了反映我国实际情况的银行间市场网络模型。该模型旨在探讨单个银行破产可能引发的风险传染概率及其影响程度。 进一步地,我们建立了一个包含异质性银行的多主体仿真系统来探究不同类型的金融结构对风险传播的影响。研究发现,在中心-边缘层级网络架构下,相较于完全连接模式,金融风险的扩散范围和强度都有所增加。此外,从资产负债表的角度来看,提高所有者权益的比例可以增强金融机构抵御外部冲击的能力,并降低传染概率;相反地,银行间资产与负债比例的增长则会导致更大的系统性风险。 这些发现为我国银行业在进行系统风险管理时提供了重要的理论依据和支持,强调了对金融结构的深入理解和监管的重要性。

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    本文从网络视角探讨金融结构及其风险传染机制,分析不同类型金融机构之间的关联性和系统性风险传播路径,为防范金融风险提供理论依据。 本研究通过分析不同的银行间市场网络结构假设,并利用中国银行业数据进行实证研究。采用最大熵方法估计银行间的资产负债关系,构建了反映我国实际情况的银行间市场网络模型。该模型旨在探讨单个银行破产可能引发的风险传染概率及其影响程度。 进一步地,我们建立了一个包含异质性银行的多主体仿真系统来探究不同类型的金融结构对风险传播的影响。研究发现,在中心-边缘层级网络架构下,相较于完全连接模式,金融风险的扩散范围和强度都有所增加。此外,从资产负债表的角度来看,提高所有者权益的比例可以增强金融机构抵御外部冲击的能力,并降低传染概率;相反地,银行间资产与负债比例的增长则会导致更大的系统性风险。 这些发现为我国银行业在进行系统风险管理时提供了重要的理论依据和支持,强调了对金融结构的深入理解和监管的重要性。
  • 社交、在线服务家庭资产配置.pdf
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    本文探讨了社交网络和在线金融服务如何影响家庭在金融资产配置中的决策过程及其潜在的风险。通过分析这些新兴技术的作用机制,文章旨在揭示它们对于提高投资效率及可能带来的挑战的影响。 本段落将详细讨论以下三个主要知识点: 1. 社会网络与家庭金融资产配置的关系 社会网络是指通过一系列关系结构所形成的联系网,这些关系可以是家庭、朋友、同事等。在家庭投资决策中,社会网络扮演着重要角色。一方面,它能够降低信息不对称问题,并且成员可以通过相互监督来减少道德风险;另一方面,则提高了参与风险金融资产市场的概率和配置比例。 2. 互联网金融对家庭风险金融资产配置的影响 互联网金融是利用互联网技术提供包括支付、融资、投资等在内的新型金融服务模式。当前,它已经成为重要的家庭金融投资渠道之一,提供了更多选择并降低了信息获取成本。这促进了家庭参与股票市场和其他风险金融市场,并提高了这些类型资产在组合中的比例。 3. 研究方法、数据来源和变量选择 为探讨社会网络与互联网金融对家庭影响的关系,本段落采用实证模型进行分析。所用数据来自2013年西南财经大学的家庭金融调查(CHFS),该数据库广泛用于研究中国家庭的财务状况。文中采用了Probit模型来评估社会网络对于风险资产参与度的影响,并使用Tobit模型衡量其对股票市场和其他类型投资影响的程度。 此外,还考虑了不同指标以验证结果的一致性并采用工具变量法和面板数据模型进行内生性检验,确保结论的可靠性。通过这些方法得出的研究成果能够为家庭、金融机构以及政策制定者提供有价值的参考建议。
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    本文旨在探讨并建立一系列用于评估和预测金融投资中潜在风险的数学模型,结合统计学与经济学原理,为投资者提供决策支持。 本段落基于多目标规划理论构建了金融投资收益与风险模型,旨在分析金融投资的风险与收益之间的关系,并探讨投资者应承担的风险与投资项目分散程度的关系。通过MATLAB软件,在固定风险水平下研究投资者的最佳收益,并在确定的收益率条件下寻找最小化风险的方法。此外,该方法能够根据不同风险承受能力选择最佳的投资组合。本段落还使用LINGO软件对模型中的风险进行敏感性分析,并提出了适用于无特殊偏好的投资者的最优投资策略。计算结果显示,所建立的模型对于确定最优投资组合具有良好的效果。
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    本pdf探讨了供应链金融中的潜在风险,并提供了一系列管理和控制策略,旨在帮助企业和金融机构规避风险,保障资金安全和业务稳定。 随着互联网技术的迅速发展,供应链金融作为一种新兴的融资模式,在支持中小企业方面发挥了重要作用。它不仅依托电子商务平台运作,还涵盖了B2B、B2C、C2C等多种业务类型,并涉及电商企业、商业银行、物流公司以及个人用户等多方参与主体。这种新型金融模式虽然带来了增长机遇,但也伴随着一系列不容忽视的风险挑战,特别是在信用风险、操作风险、安全风险和环境风险方面。 首先,信用风险是供应链金融中最为显著的问题之一。金融机构依赖电商平台提供的交易信息来评估信贷额度,但在线交易的真实性难以完全保证,这可能导致新的信用问题出现。因此,为了防范这种风险,金融机构需要建立更加精细的信用评价机制,并加强对平台上数据的真实性和可靠性的审核。 其次,在操作风险管理方面也存在挑战。供应链金融的操作流程复杂且涉及多个环节,任何一个环节出现问题都可能引发风险事件。由于缺乏复合型人才和简化融资流程带来的监控难度增加,操作风险进一步加大。为降低这种风险,金融机构需提升内部管理能力、加强员工培训,并优化业务流程以构建更为高效安全的系统。 再者,安全性问题也不容忽视。金融平台的安全性和稳定性对于供应链金融至关重要。软件漏洞及系统故障等因素都可能构成威胁。对此,金融机构应采用先进的技术手段如云计算和物联网来保障平台的技术基础并提高信息安全标准。 最后,环境风险包括市场价值波动以及法律体系不完善带来的挑战等。为应对这些风险,金融机构需建立健全的市场分析机制,并根据市场需求调整信贷策略;同时政府需要完善相关法律法规以保护交易双方合法权益及增加市场的透明度。 为了有效管理供应链金融中的各种风险,可以采取以下措施: 1. 完善平台技术基础:通过增强云平台、物联网技术和数据中心建设来提升信息系统的稳定性和安全性。 2. 线上线下业务融合:确保物流与电商数据的一致性以避免虚假订单带来的信用问题;并培养具备电子商务和金融知识的专业人才应对操作风险。 3. 建立有效的信任机制:通过建立健全的信用评估体系促进信息共享,减少道德风险,并推动线上线下征信系统的建设来提高市场的透明度。 4. 技术创新与法规完善:利用大数据分析等技术手段进行风险管理创新;同时加强相关法律法规制定为供应链金融提供法律支持。 总之,虽然面临诸多挑战但供应链金融在中国的快速发展对于解决中小企业融资难题及促进经济结构转型具有重要意义。通过采取有效的风险管理和控制策略,可以确保其稳健持续发展,并在未来随着技术和政策法规的进步中更好地服务实体经济的发展需求。
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    本论文深入探讨了大数据技术在金融风险管理中的应用,分析了其优势与挑战,并提出了若干实践建议。 金融风险管理是金融行业的重要组成部分,在大数据时代下正经历深刻的变革。通过强大的数据处理能力,大数据技术为这一领域提供了新的视角与工具。 核心在于采集、存储并分析海量且多源的数据,以揭示隐藏的模式和趋势。在金融风险管理中,这种应用使得金融机构能够更全面地理解和预测风险。例如,利用爬虫、ETL(提取、转换、加载)及NLP(自然语言处理)等技术收集客户信息,并整合线上线下数据,包括交易记录与信用评分,从而准确评估客户的信用状况。 然而,金融风险管理面临的一大挑战是数据的多样性和复杂性。大数据技术能够有效应对这些复杂的多源数据,通过关联分析发现潜在风险信号并提前预警。在混业经营环境中,大数据的应用有助于金融机构拓宽服务范围的同时也带来了新的风险问题。例如,在创新产品带来的多元化和复杂化中,大数据分析能帮助识别与量化这些新出现的风险。 为了充分利用大数据技术进行风险管理,金融机构应采取以下措施: 1. 掌握数据资源并构建共享联盟:建立全面的数据管理机制,并掌握各种采集及分析工具;同时通过共享客户信息打破“孤岛”现象,形成数据共享网络。例如央行征信中心的数据库实现了信用信息在不同机构间的流通与交流。 2. 加强风险监测和完善控制体系:大数据技术提高了风险识别和预警的能力,因此金融机构应建立基于此的技术支持下的全方位监控系统,并构建多维度的风险预测模型(如聚类、分类及关联分析)来深入理解客户行为并进行有效评级;同时对异常活动保持警惕。 实践中,除了信用风险管理外,还需关注业务操作与市场风险等其他方面。通过对借款人异常行为的监测可以预防欺诈和违约事件的发生,并通过精细化运营提供个性化服务从而降低整体风险水平而提高服务质量。 总之,在数据时代背景下利用大数据技术不仅提升了金融风险管理工作的效率与精确度,同时也要求金融机构不断提升数据分析能力及加强信息安全保护以应对挑战并确保科学有效的管理。
  • 系统性计算代码及2007-2022年计算原始数据
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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.
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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