系统性金融风险

摘要： 经济体系面临着诸多不确定性,并可能引致系统性金融风险.本文基于72个宏观经济序列及28个行业指数序列,采用弹性网络建模方法,构造了衡量中国经济不确定性的有效方法,并考察了经济不确定性对系统性金融风险的预测能力和影响机制,研究结果表明:首先,构造的新测度指标能够较好地反映中国经济波动特征,并能够对系统性金融风险进行有效预测,且预测不确定性指标的风险预警效果要优于波动不确定性的预测效果,预测不确定性能提前一年预测系统性金融风险,而GARCH不确定性的预测能力仅能提前半年.其次,投资者情绪和企业投资在经济不确定性影响系统性金融风险的过程中起到了一定的中介作用,经济不确定性会抑制企业的投资意愿并可通过投资者情绪的叠加效应助推系统性金融风险的形成和发展.

摘要： 宏观经济不确定性冲击是导致系统性金融风险积累和传染的重要因素。为全面分析宏观经济不确定性对系统性金融风险的影响,本文首先采用因子增广向量矩阵(FAVAR)模型以中国132维大维经济信息集合构建中国宏观经济不确定性指数;其次,选择金融机构极值风险、金融机构间的传导效应、金融市场的波动性和流动性以及信用风险四个层面分别度量系统性金融风险;再次,通过不同Copula模型研究二者之间的尾部相依性关系。研究表明:宏观经济不确定性和系统性金融风险之间存在相依性,上下尾相关性具有很大差异,上尾相关性显示宏观经济不确定性和系统性金融风险较强的正向相依结构,下尾分布则相关性较弱;上尾相关性呈现出随时间逐渐减弱的变化趋势。

摘要： 基于事件研究法,通过分析新冠肺炎疫情对银行、证券、保险及房地产业系统性金融风险的水平效应和趋势效应,考察新冠肺炎疫情对中国系统性金融风险的影响。研究结果表明:新冠肺炎疫情对各部门系统性金融风险均具有显著的水平效应,对证券业和保险业的趋势效应更大、显著性更强,对银行业和房地产业趋势效应则较小、显著性较弱;银行业对新冠肺炎疫情冲击的抵御能力最强,房地产业、保险业次之,而证券业抵御能力最弱;连续新冠肺炎疫情冲击导致金融机构产生疫情存在惯性的预期,从而出现新冠肺炎疫情事件尚未发生,系统性金融风险便已上升的现象。

摘要： 为了厘清金融机构间的风险传染效应,基于沪深上市77家金融机构的日度股票收益率构建分位数回归的CoVaR模型,度量金融机构系统性风险水平,采用网络拓扑分析法建立风险传染网络。研究结果表明,证券、银行、保险对系统性金融风险的影响较大,随着中国金融的不断发展,多元金融对系统性金融风险的贡献增加;规模越大的机构更容易成为风险来源;由于业务关联程度增加,中小规模金融机构在机构风险传染网络中的地位不容忽视。

摘要： 银企对账是指商业银行为保证客户资金安全,而于企业之间就某一时点账面余额以及某一时段内账户明细发生额进行核对的工作。作为会计核算的重要手段,银企对账在保障企业资金安全(南通市农村金融学会课题组,2017)、提升企业财务管理实效(Bursary Division,2012)、防范内外系统性金融风险(李潜、鄢志娟,2021)、增强银企互信(李鹏等, 2017)等诸多方面发挥着至关重要的作用。

摘要： 大数据为系统性金融风险监测提供了新的数据源,衍生出新的分析方法,为监测系统性金融风险提供了新的视角,并产生了预测效果更好、性能更佳的系统性金融风险预警模型,以更全面的视角考察系统性金融风险的传染情况。系统性金融风险的成因有一些共性因素,也有一些与特定国家相关的国别因素,各类大数据方法模型均有一定的解释和预测力度,不过尚没有统一的普适模型。系统性金融风险传染具有集群效应,并可能跨国传染。未来需要进一步拓展数据源,研判风险成因,与传统统计和计量分析相融合,扩展运用大数据方法。

摘要： 为贯彻落实党中央、国务院关于防范化解金融风险、健全金融法治的决策部署,建立维护金融稳定的长效机制,4月6日,《中华人民共和国金融稳定法(草案征求意见稿)》(简称《金融稳定法》)发布,面向社会公开征求意见。人民银行发布的《金融稳定法》起草说明显示,制定《金融稳定法》,一是健全我国金融法治体系的迫切需要,二是为防范化解重大金融风险提供坚实的制度保障,三是及时总结重大风险攻坚战经验,提升系统性金融风险防控能力。

摘要： 基于TVP-SV-SVAR模型,分析六个不同金融子市场风险对实体经济的实时冲击效应,结合时变脉冲响应方法构建了动态权重系统性金融风险综合指数,并区分高低风险状态探讨其对实体经济的影响。结果表明,银行部门、股票市场和外部金融市场对系统性金融风险的贡献较大;基于对实体经济冲击视角的动态权重系统性金融风险综合指数与样本期内实际金融经济事件的发展趋势一致;不同状态下系统性金融风险对经济增长的冲击效应不同:短期来看,高风险点系统性金融风险抑制经济增长,低风险点系统性金融风险促进经济增长;长期来看,系统性金融风险在高低状态下对经济增长均有负向冲击效应。研究结论对于防范和化解系统性金融风险的宏观审慎政策制定具有重要的参考意义。

摘要： 随着近年来我国经济的飞速发展,我国系统性金融风险管理面临的问题也变得越来越多。宏观经济政策只能对金融市场整体进行宏观调控,金融监管政策只能对金融机构个体的金融活动风险进行控制。在系统性金融风险管理方面,则还存在着较大的空缺。宏观审慎监管能够对系统性金融风险管理起到较好的作用。本文主要对宏观审慎监管在系统金融风险管理中的作用进行了分析。

摘要： 数字普惠金融增强了金融包容性的同时也增加了金融脆弱性,主要表现在数字普惠金融发展抑制或者加剧系统性风险。以2011—2018年全国省级面板数据为样本,运用固定效应模型和门槛效应模型,研究数字普惠金融对系统性金融风险的影响及影响机制。研究发现:数字普惠金融对系统性金融风险产生了显著抑制作用;数字普惠金融对系统性金融风险的抑制性存在区域异质性;数字普惠金融对系统性金融风险存在双重门槛效应,并且数字普惠金融跨过第一道门槛之后抑制作用显著加强,但是跨过第二道门槛后抑制作用有所减弱。为此要加强各区域数字普惠金融的发展,加大对数字技术产品和互联网的投入,同时要重视数字普惠金融在发展过程中带来的风险,进行有针对性的风险防控。

摘要： “中国人民银行不得向地方政府、各级政府部门提供贷款，不得向非银行金融机构以及其他单位和个人提供贷款，但国务院决定中国人民银行可以向特定的非银行金融机构提供贷款的除外”。实践中，人民银行的财政性再贷款、货币性再贷款和稳定金融再贷款相互混淆，导致再贷款泛化、赤字化问题。立法应明确人民银行的最后贷款的系统性危机标准，并顺应中国金融发展变化，适当扩大最后贷款对象的范围，除金融机构外，纳入具有系统性影响的工商企业，并建立多种公开市场操作的最后贷款模式，完备紧急状态下的救助制度。

摘要： 本申请提供一种金融风险评估模型训练方法及装置、金融风险评估方法，本申请中，首先从金融风险评估模型在实际使用中产生的真实拒绝的样本数据集中进行随机取样，以形成当前迭代周期的真实拒绝样本数据集。然后，对真实拒绝样本数据集中的各个拒绝样本添加标签，并基于当前迭代周期的正样本数据集、负样本数据集、建模拒绝样本数据集以及真实拒绝样本数据集，对金融风险评估模型进行模型训练以得到更新后的金融风险评估模型。如此，能够有效解决样本偏差问题，并能够有效提高金融风险评估模型的训练可靠性及效率，进而能够有效提高基于金融风险评估模型进行金融风险评估的准确性，提高根据评估结果对金融客户进行风险控制的可靠性及有效性。

摘要： 本申请公开一种金融风险预测方法、金融风险评分卡的生成方法和装置。进行金融风险预测和生成评分卡之前，建立金融知识图谱；从金融知识图谱中确定目标顶点所属的社区；根据社区内所有顶点的金融负面信息获得社区的风险社区因子；获得金融知识图谱中目标顶点参与的传导路径上，从一级顶点到目标顶点之间相邻接的两个顶点间的衰减权重；根据衰减权重和传导路径获得目标顶点的风险传导因子。根据目标顶点的风险社区因子和/或目标顶点的风险传导因子预测目标顶点的金融风险或者生成目标顶点的金融风险评分卡。提出的风险社区因子和风险传导因子提升商户金融风险评定的准确性，提升了金融场景下风险管控的有效性。

摘要： 本发明提供了金融风险控制方法、金融风险控制装置和电子设备。金融风险控制方法包括：获取历史用户的APP下载序列信息和金融行为信息；将所述历史用户的APP下载序列信息中的各个APP文本信息向量化，生成APP下载序列向量数据；创建用户风险控制模型，使用历史用户的所述APP下载序列向量数据和金融行为信息训练所述用户风险控制模型；获取目标用户的APP下载序列信息，生成目标APP下载序列向量数据，使用所述用户风险控制模型计算所述目标用户的金融风险预测值。

摘要： 本发明涉及一种基于复杂金融网络的系统性风险评估方法，具体包括以下步骤：S1、基于广度优先搜索算法获取目标企业的状况数据和担保贷款信息，建立担保网络模型，并构建所有相关的传染链，对担保网络模型和传染链动态更新；S2、根据构建的传染链，建立链内注意力神经网络和链间注意力神经网络，采用多级特征学习层计算得到传染链和风险评级的潜在风险信息；S3、建立卷积神经网络模型，根据传染链和风险评级的潜在风险信息，得到目标企业的风险等级评估结果。与现有技术相比，本发明具有提高在复杂的金融贷款网络中预测系统性风险的准确性、提高系统性风险评分的有效性、具有较高的适用性和灵活性等优点。

摘要： 本发明提供了一种金融体系的系统性风险的度量方法和装置、计算机可读存储介质以及计算设备，能够有效、准确地度量金融体系的系统性风险。其中金融体系的系统性风险的度量方法包括：基于多个金融机构的资产组合数据，建立一个双边金融网络，描述金融机构和它们所持有的大量不同种类资产之间的关系；双边金融网络形成之后，可以对网络中的机构节点和资产种类节点设置随机的多种外界冲击，在实施外界冲击后以资产作为中间媒介在金融机构之间传递风险的作用机制，通过多次迭代计算出每种外界冲击时双边金融网络中倒闭机构的总数量和各资产种类的资产的总损失值，进而来度量网络整体的系统性风险。

摘要： 一种基于区块链联邦学习的金融风险预测方法及系统，方法包括：步骤A：参与方在本地依据所持有的数据，训练基于LSTM的金融风险预测模型，寻找模型参数；步骤B：将参数传输至区块链网络模块，联邦学习节点收集各用户的模型参数，以交易的形式存储到各参与节点；步骤C：产生交易区块；各参与节点收集模型参数打包进区块，各参与节点间通过运行PoQ共识机制，决定出块权所属，获得出块权的参与节点加入区块链网络；步骤D：选出协调节点，协调节点用于汇聚训练结果，聚合节点依据区块链网络的记录和结果，聚合模型参数，并更新金融风险预测模型，将更新后的金融风险预测模型下发至各参与节点，开始新一轮的训练学习；步骤E：设置贡献激励评估机制。

摘要： 本发明公开了一种用于融资供应链的金融风险管理系统及其方法，包括获取预设中心企业端的供应链信息，对获取后的数据进行特征构建处理，计算出供应链风险评估数据，根据所述规则变量得到所述规则变量的变量阈值；根据风险系数以及变量阈值确定所述中心企业端的预警状态，响应所述预警状态，对低于阀值的中心企业端进行金融风险控制，本发明可实现对需要融资的企业进行多项数据的周期性采集，采集获取的企业端数据具有很好的真实性、全面性和实时性，有利于系数判断和风险评估，可以实现对中心企业现有状态的判断，降低了融资供应链的金融风险，利于中心企业端的发展和供应链投资人的财产安全。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链的工程领域供应链金融风险评估系统，涉及金融风险评估技术领域，解决了由于信息分散未整合，难以控制放款风险，导致融资放款批复时间过长的问题；包括供应链金融平台、风险评估模块和融资放贷模块；用户通过区块链智能合约向供应链金融平台发送融资请求，供应链金融平台接收到融资请求后，验证对应用户身份，判断融资请求是否合法；若融资请求合法，则风险评估模块用于根据融资请求内容结合客户等级模型进行风险系数评估，得到融资请求的处理序表；融资放贷模块用于按照风险评估模块反馈的序列位置对融资请求进行审核批复，有效控制放款风险，缩短融资请求的批复时间，提高工作效率，使得资产流转率最大化。

摘要： 本申请公开了一种系统性金融风险的度量方法、装置、电子设备及存储介质，可应用于网络安全领域或金融领域。采用EGARCH模型模拟各家银行收益率时间序列的边际分布得到各家银行的收益率边际分布函数，基于Copula函数原理在各家银行对应的收益率边际分布函数的基础上构造收益率联合分布函数，将各家银行的收益率输入至收益率联合分布函数得到各银行的金融联合风险概率。由于EGARCH模型对具有尖峰厚尾特征的序列有很好的兼容性，Copula函数能够很好地刻画金融数据非对称、非线性等特点，本发明提出的将EGARCH模型和Copula函数结合的基础框架能够反应银行系统整体的关联性，从而可准确度量银行系统性金融风险。

摘要： 一种基于矩阵法的系统性金融风险评估方法，根据复杂金融系统内部关系网络特征及系统性金融风险从金融系统到实体经济的传染逻辑，确定真实的传染渠道，根据确定的真实的传染渠道构建由金融市场、金融机构和地方政府构成的风险传染矩阵，因为矩阵法具有数据易获取的特点，同时矩阵法将系统性金融风险的传导路径、传染渠道可视化，可以清晰的展示各部门之间的业务关系，所属关系等，从而更加方便判断系统性风险传染方式。