区域金融风险

摘要： 论文以我国31省市2011-2018年数据为基础,构建反映我国31省市金融风险程度的压力指数,通过线性概率模型实证分析互联网金融对金融风险的影响,并在基准回归的基础上检验了产业结构的调节作用。实证结果表明:1.互联网金融的发展对金融风险有显著的负向影响,即互联网金融的发展有利于减轻当地的金融风险。2.产业结构调整对该影响有正向的调节作用,也即产业结构升级在一定程度上可以强化因互联网金融发展所带来的对金融风险传染的良性抑制作用。3.不同产业结构发展程度会对产业结构的调节效应造成异质性。以第二产业为主的省市,其互联网金融对区域金融风险传染的抑制作用更加显著,且因产业结构升级所带来的调节效应也更大。

摘要： 文章基于2010—2018年间中国30个省份的数据,构建动态空间面板模型,分析区域金融风险对产业结构升级的影响。实证表明,区域金融风险对产业结构升级存在空间溢出效应。具体而言,区域金融风险抑制了当地产业结构合理化,但促进了邻省产业结构合理化,即金融风险会缩小地区间产业结构合理化的差异;区域金融风险促进了当地产业结构高级化,但其金融风险受东部地区传染与转嫁,在集聚效应极化作用下,使得中西部资源外流,抑制当地产业结构升级。

摘要： 居民的家庭金融素养,对于居民的投资行为有着重要的影响,从而间接地对区域金融风险产生影响。本身我国居民的金融素养就处于较低水平,在投资行为上呈现出极端化的特征,从而增大区域金融风险。本文旨在研究居民家庭金融素养对区域金融风险的影响,同时提出了几点措施以降低区域金融风险,并结合了江苏省的一些实例进行分析。

摘要： 自2020年初以来,新冠肺炎疫情在各个方面对区域金融产生重大影响。本文从宏观经济发展风险、银行业风险、资源调控能力风险、资产价格泡沫风险、保险业风险等五个维度构建区域金融综合评价指标,并依据熵值法进行赋权,从而对2019~2020年江苏省区域金融风险变化趋势进行测度。实验结果显示:江苏省区域金融风险主要受到宏观经济发展风险、资源调控能力风险及保险业风险的影响,且与各个市的经济发展状况相关,苏南地区区域金融风险最小,苏北与苏中地区基本持平。

摘要： 随着我国区域金融一体化进程的加快,区域金融风险具有了极强的联动性和传染性,做好区域金融风险测度和预警研究,有助于掌握金融风险的可能“引爆点”,协助政府多举措防范和化解金融风险,维护地区金融稳定。本文通过熵值法对宏观经济风险状况和微观金融市场风险状况项下的16个指标进行综合分析,并通过CRITIC法对宏观经济风险状况和微观金融市场风险状况进行分析。最后,从保持经济健康稳定发展、优化金融体系、完善金融市场和建立风险预警机制等方面提出了加强区域金融风险防范的政策建议。

摘要： 本文从淄博市的实际情况出发,构建了符合该市经济金融特点的区域风险监测体系。该体系综合了全国宏观经济、区域社会经济、区域银行业运营和区域金融生态环境四个方面指标作为监测重点,运用层次分析法(AHP)形成各项监测指标权重,实现了赋权的主客观统一,提升了监测体系的准确度和稳健性。根据淄博市2015年至2019年区域金融风险监测结果,本文分析了区域风险表现、变动趋势及其背后的影响因素,为淄博市防范化解区域金融风险提供一定参考。

摘要： 分布广泛的区域性中小银行是区域金融风险防范的关键环节,而其风险来源与长期以来的地方治理模式有密切关联。结合近10年上百家区域性中小银行的财务数据以及近年来的中小银行危机案例发现,地方政府治理从土地抵押融资、大股东控制与地方金融监管三个层面分别影响地方银行的贷款结构政策、公司治理与外部约束和信用环境,从而导致区域性中小银行风险累积。地方银行的风险化解与防范外部要求以地方金融监管局为核心的信息分享型监管体系建设,内部要求地方承担股权改革与公司治理中的审慎责任,根本保证是服务型地方政府的激励约束机制重建和治理模式的转型。

摘要： 论文通过构建区域金融风险预警指标体系,运用时序全局主成分分析法和CRITIC赋权法得到我国各省的区域金融风险综合指数,运用K-means聚类算法确定预警区间,结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对区域金融风险水平进行预警。研究发现,我国区域金融风险水平呈现“东低西高”的情况且有逐步趋同的现象;个别区域处于轻度风险或严重风险的情况;2020年我国区域金融风险总体基本安全。

摘要： 基于市场参与主体行为的新视角研究地方政府债务扩张触发区域金融风险的多样化空间关联路径。以中国2009-2017年省际面板数据为基础,在设定的多种空间关联模式下,运用空间回归模型偏微分方法检验了地方政府债务扩张对区域金融风险的溢出效应。研究表明,区域金融风险存在正向空间关联效应,在地方政府举债行为、金融机构风险应对行为及其他投资者利己行为的影响下,地方政府债务扩张不仅会对本地区金融风险产生负面效应,还会放大邻近地区或经济金融关联紧密地区的金融风险,应从改善各市场参与主体的相关行为入手缓解这种溢出效应。

摘要： 地方政府债务风险和金融风险易通过存贷款渠道、担保渠道、政府救助等渠道相互传导,从而将金融危机与财政危机联系起来.基于山东省2012—2018年的季度数据,运用因子分析法和SVAR模型,度量山东省政府债务风险指数和金融风险指数,分析二者的关系.结果显示:金融风险引发政府债务风险的滞后期为5个季度,平稳期为15个季度;政府债务风险引发金融风险的滞后期为1个季度,平稳期为20个季度.由此建议,通过加强投融资的管理、整顿地方融资平台、理清并化解债务存量、制定合理的财政预算、建立规范的信息披露制度等防范财政风险金融化;通过建立财政准备金制度、采用安全稳健的经营策略、加强对影子银行监管、规范银企关系等防范金融风险财政化.

摘要： 文献简要回顾了区域金融安全是国家金融安全的重要组成部分,有效防范区域金融风险是实现国家整体金融安全的基础.阐述了区域金融风险预警系统主要包括四个运行环节:预警目标的确立、预警指标体系的建立、预警评估模型的构建和预警机制的设计，中间两项是核心环节。叙述了区域金融风险的综合测度包括确定指标临界值和划分预警区间、确定指标权重、指标数值的标准化处理和综合风险度的计算。最后对其进行了实证研究。

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： 本发明提供了一种基于金融时间节点的金融风险预测方法、装置和电子设备。该方法包括：根据基于历史用户在金融时间节点的提取规则建立多个子训练数据集，所述历史用户为具有资源配额且具有资源使用行为的历史用户，所述金融时间节点包括资源配额授予节点、资源使用节点和资源归还节点；建立与各子训练数据集相对应的多个子预测模型，并使用相应子训练数据集训练对应子预测模型；根据匹配规则，判断与当前用户相匹配的子预测模型；使用所匹配的子预测模型，对所述当前用户进行金融风险预测。本发明能够从金融时间节点等的时间维度、交易维度、数据维度等多维度提取用户数据，能够更精确地实现用户群的细分类。

摘要： 本发明公开了利用实时数据评估生产设备金融价值和金融风险的方法，包括如下步骤：a、通过数据采集装置自动采集生产设备的设备参数数据，并将设备参数数据发送至评估平台；b、金融机构填写评估参数数据并将评估参数数据发送至评估平台；c、评估平台根据步骤a获得的设备参数数据和步骤b获得的评估参数数据通过计算公式计算设备当前综合价值Q、设备不可控风险Q1和设备能力浪费Q2；评估平台将计算结果展示。通过本发明的这种评估方法使金融机构投资风险降低，使生产企业更容易获得融资，通过评估平台得出评估结果更能保证公平性，数据透明，可跟踪风险变化，为制造型企业与金融机构构建信任桥梁。

摘要： 本发明可用于人工智能技术在金融方面应用的技术领域，本发明提供了一种企业金融风险评估风险方法及装置，企业金融风险评估风险方法包括：获取待评估企业的经营数据；根据所述经营数据以及预先生成的风险预估模型生成所述待评估企业对应的精确值输出集合；所述风险预估模型是基于模糊算法建立并优化所生成的；所述精确值输出集合由多个风险表征参数组成。本发明采用运用边缘计算算法处理企业的经营数据，并借助模糊逻辑模型对经营数据进行模糊推理，从而得到企业信用风险评价值。

摘要： 本发明提供了一种基于市场风险的金融风险预测方法、装置和电子设备。该方法包括：获取历史用户的用户特征数据和金融表现数据，根据市场风险筛选规则，从历史用户筛选特定风险时间内的目标用户，将该目标用户作为正样本，并建立训练数据集；建立市场风险预测模型，并使用所述训练数据集训练该市场风险预测模型；获取当前用户的用户特征数据，识别该当前用户为待预测用户，并使用所述市场风险预测模型，计算所述当前用户的市场风险预测值；基于所述市场风险预测值，预测所述当前用户的金融风险情况。本发明能够能够更快速、更自动且更精准地预测特定用户群因市场风险因素而引起的资源归还风险。

摘要： 一种金融风险指标预测模型构建、金融风险态势预测方法、装置和计算机可读存储介质，所述金融风险态势预测方法包括：根据金融业务历史数据，确定金融风险指标历史数据集；根据金融风险指标历史数据集训练基于LSTM的预测模型，得到金融风险指标预测模型，其中，所述基于LSTM的预测模型的输入为所述金融风险指标历史数据集中的当期风险指标数据，所述预测模型的输出为所述金融风险指标历史数据集中后一期风险指标数据；根据金融业务当前指定时间段的数据，确定金融风险指标当前一期数据集；将所述金融风险指标当前一期数据集输入所述金融风险指标预测模型，将所述金融风险指标预测模型输出的后一期风险指标数据作为金融风险态势预测结果。

摘要： 本发明公开了一种基于风险偏好的金融风险量化方法、装置和存储介质。在获取风险数据的基础上，通过引入指数风险函数和风险偏好值，以函数和变量的形式体现风险偏好，并将风险偏好函数代入预先设定好的风险量化函数中，实现了根据投资者不同的风险偏好，实时调整参数，从而得出更符合投资者实际的风险量化结果。

摘要： 本发明涉及区域金融风险监测领域，具体涉及一种互联网金融企业区域风险测度方法；包括以下步骤，首先确定各种业态各个地区的资金集中度、杠杆率；再确定各种业态各地区资金集中度、杠杆率随时间变化的趋势；然后根据该种业态下行业资金集中度、行业杠杆率确定区域资金集中度及区域杠杆率黄线及红线；最后用弧形图展示各种业态下各地区的资金集中度及杠杆率风险所在风险水平，采用本发明技术方案的风险测度方法，可以对各种互联网金融业态下的各地区集中度、杠杆率随时间变化的趋势予以实时监测。