我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度極不平衡使得部分重點(diǎn)省域?qū)?guó)家總體金融安全影響程度顯著而突出,關(guān)注我國(guó)省域金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行提前預(yù)警與監(jiān)管防范對(duì)于省域與國(guó)家金融安全尤為重要。本文立足金融市場(chǎng)深入擴(kuò)大對(duì)外開放趨勢(shì)背景下,構(gòu)建了我國(guó)省域金融風(fēng)險(xiǎn)先行預(yù)警指標(biāo)體系和金融風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù),并以浙江省2004年1月—2016年12月樣本數(shù)據(jù)為對(duì)象,通過TAR門限自回歸模型和Ologit概率模型對(duì)省域金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行了實(shí)證預(yù)警分析,研究發(fā)現(xiàn):（1）省域先行預(yù)警指標(biāo)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),通貨膨脹率與出口增長(zhǎng)率對(duì)省域金融風(fēng)險(xiǎn)水平呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)效應(yīng),而新增信貸額/工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率、消費(fèi)增長(zhǎng)率與進(jìn)出口增長(zhǎng)率對(duì)省域金融風(fēng)險(xiǎn)水平呈現(xiàn)顯著正相關(guān)效應(yīng);（2）動(dòng)態(tài)概率預(yù)警模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),省域上一月份的金融風(fēng)險(xiǎn)壓力值對(duì)下一月份的金融風(fēng)險(xiǎn)壓力值呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響效應(yīng),并使下一月份的金融壓力風(fēng)險(xiǎn)起到一定程度的"熨平"作用效應(yīng);（3）通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)比較發(fā)現(xiàn),動(dòng)態(tài)Ologit概率預(yù)警模型無論是從模型整體顯著性與擬合優(yōu)度,還是預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度都明顯優(yōu)于靜態(tài)概率預(yù)警模型;（4）通過近12個(gè)月的樣本外數(shù)據(jù)對(duì)模型預(yù)警的穩(wěn)健性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),Ologit概率... 

【文章來源】：經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理. 2020,(03)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：19 頁

【部分圖文】：

浙江省域金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù)變化趨勢(shì)(2004年1月—2016年12月)

基于TAR模型的浙江省域金融風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù)實(shí)際值 與擬合值趨勢(shì)對(duì)比圖(2004年1月—2016年12月)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3111614