發(fā)布時(shí)間：2020-11-14 18:53

　　 隨著金融全球化的發(fā)展,各國(guó)金融市場(chǎng)緊密相連,使得國(guó)際金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)更加復(fù)雜,在當(dāng)前高杠桿、高資產(chǎn)價(jià)格、高市場(chǎng)波動(dòng)和高風(fēng)險(xiǎn)的國(guó)際金融形勢(shì)下,金融危機(jī)爆發(fā)的可能性比以前更高。從國(guó)內(nèi)形勢(shì)來(lái)看,經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài),經(jīng)濟(jì)下行、產(chǎn)能過(guò)剩、利差收窄、互聯(lián)網(wǎng)金融崛起改變了商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)環(huán)境,過(guò)去持續(xù)十多年的“高增長(zhǎng)、低不良、高效益”的黃金時(shí)期已經(jīng)過(guò)去,進(jìn)入到“低增長(zhǎng)、高不良、效益滑坡”的新階段,經(jīng)濟(jì)新常態(tài)正推動(dòng)商業(yè)銀行乃至資本市場(chǎng)的發(fā)展進(jìn)入新階段,會(huì)帶來(lái)諸多不利因素,現(xiàn)階段,金融風(fēng)險(xiǎn)會(huì)日益突出,研究金融安全問(wèn)題具有極大現(xiàn)實(shí)意義。本論文以金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)為研究對(duì)象,運(yùn)用規(guī)范分析和實(shí)證分析相結(jié)合的研究方法,論述了金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的機(jī)理,在對(duì)我國(guó)金融安全現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)警,并提出了預(yù)防系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的政策建議。本論文在梳理國(guó)內(nèi)外已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上就金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)形成的機(jī)理進(jìn)行了理論分析,首先應(yīng)用經(jīng)典理論分析了金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的機(jī)理,主要包括美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家明斯基提出的金融體系的不穩(wěn)定性理論;信息不對(duì)稱理論;信用脆弱性理論;金融資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)理論。接著分別從宏觀層面和微觀層面分析了我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的機(jī)理。在理論研究的基礎(chǔ)上評(píng)估經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)背景下我國(guó)金融安全狀況,并探討我國(guó)如何建立適合我國(guó)國(guó)情的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)以達(dá)到預(yù)警目的。論文在綜述前人研究成果的基礎(chǔ)上分析了當(dāng)下金融安全的國(guó)內(nèi)外影響因素,接著選取了影響金融安全的16個(gè)指標(biāo),重新構(gòu)建了金融安全評(píng)價(jià)與預(yù)警的指標(biāo)體系,以往研究中對(duì)影子銀行并沒(méi)有過(guò)多涉及,在本文指標(biāo)體系中加入這個(gè)因素(如社會(huì)融資規(guī)模中的表外資產(chǎn)業(yè)務(wù)),使得我國(guó)金融安全評(píng)價(jià)與預(yù)警系統(tǒng)更加完善。本文運(yùn)用2004年1月～2017年12月共168個(gè)月的月度數(shù)據(jù)做實(shí)證分析,運(yùn)用主成分分析法合成金融安全指數(shù)。總體來(lái)看,金融安全指數(shù)的變動(dòng)軌跡大致符合我國(guó)金融安全狀況的歷史變化。在合成的金融安全指數(shù)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn),進(jìn)而對(duì)我國(guó)未來(lái)金融安全狀況進(jìn)行預(yù)警。接著分別對(duì)16個(gè)指標(biāo)及合成的金融安全指數(shù),采用深度學(xué)習(xí)模型(RNN中的LSTM)來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)月和下一季度的金融安全指數(shù),采用的工具為谷歌的Tensorflow庫(kù)。同時(shí),針對(duì)分項(xiàng)指標(biāo),采用facebook的fbProphet工業(yè)級(jí)工具預(yù)測(cè)了各個(gè)指標(biāo)6個(gè)月的指標(biāo)值。由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)有很強(qiáng)大的數(shù)據(jù)非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)能力,對(duì)復(fù)雜非線性現(xiàn)象進(jìn)行很好的模擬預(yù)測(cè),彌補(bǔ)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不足,相對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,深度學(xué)習(xí)模型能盡可能多的保留原數(shù)據(jù)特性,能廣泛多維捕捉指標(biāo)變化,能夠更準(zhǔn)確地?cái)M合樣本,預(yù)警結(jié)果更為可靠。一定程度為監(jiān)管部門在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控工作中更有效地選擇預(yù)警模型提供了參考。最后,針對(duì)如何有效防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),提出四點(diǎn)政策建議:降低宏觀經(jīng)濟(jì)杠桿;不斷深化當(dāng)前金融監(jiān)管模式改革,適應(yīng)混業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)實(shí)需求;進(jìn)一步完善存款保險(xiǎn)制度;改善金融生態(tài)環(huán)境,提高銀行信貸投放積極性。針對(duì)如何構(gòu)建適合我國(guó)現(xiàn)實(shí)情況的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng),提出應(yīng)建立有效全面的中國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)管體系,建立健全我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。本文創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面:首次實(shí)證檢驗(yàn)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用,為監(jiān)管部門構(gòu)建金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)提供可靠依據(jù);構(gòu)建了新的金融安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并做了實(shí)證研究;本研究豐富了金融安全評(píng)價(jià)與預(yù)警的方法;在實(shí)證研究基礎(chǔ)上所提的政策建議為防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)和構(gòu)建適合我國(guó)現(xiàn)實(shí)情況的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)有現(xiàn)實(shí)參考意義。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F832
【部分圖文】：

圖４－２中國(guó)與美國(guó)廣義Ｍ２／名義ＧＤＰ值??Ｆｉｇｕｒｅ?４－２?Ｃｈｉｎａ?ａｎｄ?Ａｍｅｒｉｃａ＇ｓ?ｂｒｏａｄ?Ｍ２／ＧＤＰ??數(shù)據(jù)來(lái)源：Ｗｉｎｄ數(shù)據(jù)庫(kù)??

４．２．１金融機(jī)構(gòu)表內(nèi)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況??（１）商業(yè)銀行資本充足率略有下降，資本補(bǔ)充壓力增大，杠桿率偏髙??如圖４－４所示，２０１３？２０１７年，商業(yè)銀行資本充足率均高于的８％的最低標(biāo)準(zhǔn)，．??保持穩(wěn)中有升態(tài)勢(shì)，２０１７年末，資本充足率（１３．６５％）比２０１３年上升１．３７個(gè)百??分點(diǎn)；一級(jí)資本充足率（１１．３５％）比２０１３年上升１．５個(gè)百分點(diǎn)。從資本充足率分??布來(lái)看，大型銀行大型銀行資本充足率較為穩(wěn)定，而部分中小銀行基本充足率降??幅較大；從資本充足率變化趨勢(shì)來(lái)看，受利率市場(chǎng)化、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)入中高速及結(jié)??構(gòu)調(diào)整等因素的影響，銀行業(yè)從高利潤(rùn)水平逐漸向合理水平回歸，金融業(yè)內(nèi)部資??本積累放緩；外部資本融資成本持續(xù)升高（如優(yōu)先股股息率達(dá)到６％左右），巴塞??爾協(xié)議ＩＩＩ實(shí)施、加入全球系統(tǒng)重要性銀行以及總損失吸收能力（ＴＬＡＣ）等對(duì)資本保??有量提出更高要求。因此，未來(lái)金融機(jī)構(gòu)資本充足補(bǔ)充壓力加大。??２０１５年，監(jiān)管部門實(shí)施新的監(jiān)管政策，從銀行業(yè)的杠桿率指標(biāo)來(lái)看，普遍高??于４％的監(jiān)管要求。表４－３顯示

圖４＿６?２０１０？２０１７年?
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本文編號(hào)：2883842