系统性风险预警模型和测度方法综述,本论文可用于测度论文范文参考下载，测度相关论文写作参考研究。
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摘 要：防范和化解系统性风险是当前金融机构和监管当局工作任务的重心,文章主要梳理了国内外学者关于系统性风险的预警模型和测度方法,指出了已有研究模型和方法的不足之处：（1）受限于模型自身严苛的假设条件,不能处理非线性问题；（2）有效风险指标不足,不能全面反应金融体系的风险状态；（3）受历史原始数据序列长度的限制,难以建立符合国情的系统性风险预警系统；（4）受限于人的知识领域和经验,依赖人工建模和特征设计,因此与实际结果存在很大的误差.最后,文章还为防范和化解系统性风险提出了政策建议.
关键词：系统性风险；预警模型；测度方法；人工智能
一、 引言
2007-2009年的金融危机再次引起各国对系统性风险的关注.不同于传统意义上的货币或者银行危机等单体风险,此次金融危机背后隐含着全局性和综合性的系统性风险.对于系统性风险的理解,金融稳定委员会（FSB）（2009）认为系统性风险是指经济周期、宏观经济政策变动和外部金融冲击等风险因素使得一国金融体系发生动荡,因而“对国际金融体系和全球实体经济都会产生巨大的负外部性效应”.二十国集团（G20）（2009）认为系统性风险会导致金融服务流程受损,并可能对实体经济造成严重的负面影响.Billio等（2010）将系统性风险定义为“任何威胁到金融系统稳定或公众信心的环境”.欧洲*银行（ECB）（2010）认为系统性风险会导致金融体系的不稳定,阻碍经济增长和损害社会福利等金融体系的功能,并且危害范圍十分广泛.此外,全球经济失衡、风险敞口、信息中断、资产泡沫和风险传染等也是对系统性风险的“代名词”.系统性金融风险具有传染性特征,涉及一系列相互关联的金融机构,一旦流动性不足、资不抵债或亏损发生,风险将会在金融危机期间迅速传播.因此,建立实时性和前瞻性的系统性金融风险预警模型不仅是金融机构和监管当局工作任务的重心,也是学术界研究的焦点.
二、 系统性风险预警模型研究
综观国内外文献,系统性风险的预警模型主要包括早期预警模型、指标预警模型和人工智能预警模型,具体研究如下.
1. 早期预警模型.Frankel和Rose（1996）提出了FR概率模型,是预测未来发生危机概率的一种早期预警模型,即P{Y等于1}等于F（X,）,P{Y等于0}等于1-F（X,）,其中X为引发危机爆发的因素,也即解释变量,为X的参数,可用于计算引发危机因素的联合概率；被解释变量Y代表危机是否发生,若发生则为1,否则为0.基于该模型,Frankel和Rose利用1971年～1992年105个发展中国家的面板数据进行货币危机预警,结果此模型虽然样本内能够显著的预测,但对样本外金融危机的预测却不稳定.Sachs等（1996）提出了横截面回归模型,即STV模型,利用20个新兴市场国家的横截面数据,进行线性回归,并解释了由于1994年墨西哥金融危机传染而引起相关国家的金融危机.Kaminsky等（1998）提出KLR信号预警模型,该模型对一些表现异常并可能引发危机的指标进行监测,并根据指标数据的分布设置阈值,如果指标超过阈值,则预警信号表示在接下来的24个月内将发生货币危机.KLR信号预警模型也是目前最为流行的预警模型之一.
2. 指标预警模型.沈悦和亓莉（2008）构建了银行系统性风险预警指标体系,利用层次分析法（AHP）对指标进行赋权,再根据指标体系的临界值确定了指标预警界限,基于此运用该指标体系进行实时监测分析.Alessi和Detken（2009）选取了一系列金融变量作为总资产价格繁荣或萧条周期的预警指标,采用了一种信号预警方法分析了1970年～2007年期间18个经合组织国家的数据,对资产价格进行预测.Claudio（2009）基于金融不稳定的内生循环观点,使用房地产价格、股票价格和信贷缺口三个指标构建了宏观经济预警机制,用于预测由于金融不稳定引发了银行业危机.周宏等（2012）选取美国的M2/GDP序列,通过自激励门限自回归（Self-Exciting Threshold AutoRegressive,SETAR）模型设定预警阈值变量,构建的中国国际金融风险预警指标体系.杨霞和吴林（2015）选取度量银行系统性风险的指标进行主成分分析,得出系统性风险水平与各指标间的线性关系,以此作为被解释变量,利用回归模型的拟合值设定阈值,构建系统性风险预警模型.
3. 人工智能预警模型.Kim等（2004）基于1997年经济危机期间韩国KOSPI数据,分别使用logistic、决策树、支持向量机、模糊神经模型和人工神经网络算法进行分类训练,预测了1994年～2001年韩国的经济运行状态,最终得出人工神经网络能够对经济危机进行较好地预警.Fioramanti（2008）利用1980年～2004年主权债务相关数据,对比了人工神经网络模型与传统的参数和非参数模型,结果显示人工神经网络能够及时预测危机事件,因此人工神经网络模型进一步完善了早期预警系统.Yu等（2010）提出了基于经验模态分解法（EMD）的多量程神经网络模型,分别以韩元和泰铢对美元的汇率作为代表经济波动水平的指标,通过EMD将单个汇率分解成多个本征模式分量,作为BP神经网络的输入,实证结果显示相比于传统神经网络模型,该模型可以显著的改善泛化性能,并且具有较高的预测精度.因此该模型是预测货币危机的一个相当有有效的方法.陈秋玲等（2009）利用BP人工神经网络构建金融风险预警模型,对1993年～2007年中国金融风险指标数据进行训练,并预测出2008年中国金融的运行现状.甘敬义等（2011）选取衡量中国金融风险的18个指标数据,利用主成分分析法将中国金融风险状态划分为四个等级,通过BP神经网络进行训练学习,对中国金融运行的风险状态进行预测.楼文高和乔龙（2011）基于金融风险预警指标提出了BPNN风险预警模型,对1994年～2010年期间中国金融风险状况进行预测,实证结果与中国金融实际运行情况高度吻合.Khandani等（2010）通过某商业银行在2005年1月-2009年4月的客户交易和信用数据,使用机器学习技术构建了消费者信用风险预警模型,并将账户数量加总进行了总体预测,将客户总体的拖欠比率用作消费贷款的系统性风险指标.Li等（2013）以中国银行业数据为例,基于主成分分析法和支持向量机提出了银行系统性风险预警模型,实验结果表明该模型能够有效地预测银行系统性风险.
结论：适合不知如何写测度方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于测度读音论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
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