互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域資本流動性風險影響的實證研究
發(fā)布時間:2021-11-01 11:09
2007年起源于美國的次貸危機,將人們的風險管理意識提升到一個新的水平,巴塞爾委員會和中國銀行業(yè)監(jiān)督委員會出臺了相應的政策,加強流動性風險的管理。我國當前各地區(qū)金融風險事件逐漸增多,加強中國經(jīng)濟的資本流動性風險管理已經(jīng)到了刻不容緩的地步。互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷發(fā)展讓區(qū)域經(jīng)濟逐漸一體化、區(qū)域資本流動也更加趨于自由化,同時也使得金融體系更加復雜化,帶來更多金融危機的風險源。在以往的學術研究中學者大多關注的是互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域整體風險的影響,沒有對區(qū)域資本流動性的影響做具體研究。本文希望通過這篇文章的實證研究能夠證明互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)域資本流動風險之間的關系,并分區(qū)域進行對比分析。本文選取了我國31個省份2012-2016年的數(shù)據(jù),利用主成分分析法構建互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)作為衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的代理變量,用改進后的投資-儲蓄模型來度量區(qū)域資本流動性風險。通過基本的普通回歸、空間滯后回歸與空間誤差回歸,判斷出區(qū)域流動性風險具有空間溢出效應,得出互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展與區(qū)域資本流動性風險的關系。通過實證研究本文得到以下主要結論:(1)我國各省市發(fā)生區(qū)域資本流動突然中斷的潛在風險總體上是隨著時間趨勢上升的,這種上升趨勢...
【文章來源】:南京財經(jīng)大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:54 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
技術路線圖
碎石圖
圖 4.2 聚類分析譜系圖聚類結果顯示,聚類的組間距離較大,組內(nèi)距離較小,說明聚類結果非常理想。我國 31 省市 2012~2016 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平指數(shù)均值排名 1 第一類,僅廣東省;排名 2、3 的為第二類,有北京、上海;第三類有江蘇、浙江、山東、天津,分別排名 4、5、6、7 位;排名為 8~19 位的被歸在第四類,分別有江西、
【參考文獻】:
期刊論文
[1]我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平及空間分異研究[J]. 王賽芳. 農(nóng)村金融研究. 2016(11)
[2]中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平測度——基于金融功能觀的研究[J]. 楊勝剛,劉姝雯,陽旸. 金融經(jīng)濟學研究. 2016(04)
[3]互聯(lián)網(wǎng)金融流動性風險分析——基于銀行擠兌模型與大數(shù)定律視角[J]. 徐爭榮,林清泉,卜靜. 現(xiàn)代管理科學. 2016(02)
[4]互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新與區(qū)域金融風險的實證研究[J]. 吳詩偉,朱業(yè). 金融與經(jīng)濟. 2015(10)
[5]P2P網(wǎng)貸平臺綜合競爭力評價研究[J]. 郭海鳳,陳霄. 金融論壇. 2015(02)
[6]中國互聯(lián)網(wǎng)金融的風險與監(jiān)管研究[J]. 魏鵬. 金融論壇. 2014(07)
[7]基于金融功能觀的中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展研究[J]. 李洪梅. 商業(yè)時代. 2014(10)
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[9]市場化進程與商業(yè)銀行風險——基于中國商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 尹志超,吳雨,林富美. 金融研究. 2014 (01)
[10]互聯(lián)網(wǎng)金融帶給未來銀行業(yè)的機遇[J]. 牛錫明. 中國產(chǎn)業(yè). 2013(03)
博士論文
[1]中國網(wǎng)絡借貸的風險傳染研究[D]. 韋起.湖南大學 2016
[2]亞太地區(qū)國際短期資本流動的風險分析[D]. 劉均勝.中國社會科學院研究生院 2003
碩士論文
[1]金融創(chuàng)新效率對區(qū)域流動性風險的影響研究[D]. 梁士勇.上海師范大學 2016
[2]中國區(qū)域流動性風險的度量與影響因素研究[D]. 盧玉琦.上海師范大學 2015
[3]基于交易成本理論的互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展研究[D]. 陽旸.湖南大學 2014
本文編號:3470007
【文章來源】:南京財經(jīng)大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:54 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
技術路線圖
碎石圖
圖 4.2 聚類分析譜系圖聚類結果顯示,聚類的組間距離較大,組內(nèi)距離較小,說明聚類結果非常理想。我國 31 省市 2012~2016 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平指數(shù)均值排名 1 第一類,僅廣東省;排名 2、3 的為第二類,有北京、上海;第三類有江蘇、浙江、山東、天津,分別排名 4、5、6、7 位;排名為 8~19 位的被歸在第四類,分別有江西、
【參考文獻】:
期刊論文
[1]我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平及空間分異研究[J]. 王賽芳. 農(nóng)村金融研究. 2016(11)
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[6]中國互聯(lián)網(wǎng)金融的風險與監(jiān)管研究[J]. 魏鵬. 金融論壇. 2014(07)
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博士論文
[1]中國網(wǎng)絡借貸的風險傳染研究[D]. 韋起.湖南大學 2016
[2]亞太地區(qū)國際短期資本流動的風險分析[D]. 劉均勝.中國社會科學院研究生院 2003
碩士論文
[1]金融創(chuàng)新效率對區(qū)域流動性風險的影響研究[D]. 梁士勇.上海師范大學 2016
[2]中國區(qū)域流動性風險的度量與影響因素研究[D]. 盧玉琦.上海師范大學 2015
[3]基于交易成本理論的互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展研究[D]. 陽旸.湖南大學 2014
本文編號:3470007
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