金融风险预警系统及发展

本文详细介绍了金融危机早期预警系统模型(early warning system,EWS)的主要内容、预测机理、基本模型和方法、发展方向,并认为,由于我国国情的特殊性以及EWS是以已经发生过危机的国家为基础建立的预警体系,所以若直接运用国外的预警模型对我国的金融安全和金融危机的状况和程度进行监测,具有较大的局限性。     

条件异方差La-VaR模型及其对金融危机的实证研究

文章通过放松传统VaR模型无摩擦市场的假设,基于GARCH模型来估计中间价格和价差的波动性,构建条件异方差La-VaR模型,并利用模型对亚洲金融危机中泰铢汇率进行实证研究,研究结果表明:流动性是金融危机的预警指标.最后,本文对金融危机中流动性风险的变化模式进行微观结构分析.     

货币危机预警综合评价方法研究

一、引言2 0世纪90年代以来,金融危机频繁爆发,其中最为严重的当数1997～1998年东亚金融危机。频繁爆发的金融危机,对经济造成了深重的危害。我国改革开放以来,国民经济取得了举世瞩目的成就。但在发展中也存在很多问题,如银行呆坏帐比例过大、资本充足率低、投机气氛浓等,这表明我国在经济发展良好的同时,也存在潜在的金融风险。因此对金融危机预警进行深入研究,为危机的发生提供预警信号,对确保经济的稳定发展具有重要的意义。　　二、危机预警系统研究文献回顾和存在的缺陷　　截至目前为止,有代表性的预警模型主要有:Frankel和Rose的F…     

中国金融安全状况的分析与评价

对于金融危机发生原因的研究由来已久,自克鲁格曼、萨兰特和亨德森提出了第一代金融危机模型之后,奥博斯费尔德等人相继提出了第二代和第三代金融危机模型。但一个令人沮丧的事实凸现在人们面前,即每一轮危机过后似乎都会产生一个新一代模型,每一个模型尽管能够在事后对危机做出解释,但却无法预测新的危机的发生。为此,金融危机预警一直是学术     

基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率.文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎.     

金融危机预警模型探析

一、现有金融危机预警模型简介 1、FR概率模型 该模型用Y表示金融危机变量,当危机发生时,Y取值为1;当危机未发生,Y取值为0.     

基于二值响应模型的房地产泡沫预警方法研究

 本文在总结国内外房地产泡沫预警研究的基础上，论述了二值响应模型在房地产泡沫预警研究中的应用，并以日本为例进行了实证研究。结果表明，二值响应模型在房地产泡沫预警中有比较准确的预测作用。另外，与徐滇庆(2000)的研究不同，有关股市价值的相关变量并不能对房地产泡沫起到明显的预警作用。     

分行业的企业财务危机预警模型比较研究

世界各国学者分别用不同的统计模型对信用风险进行全行业的实证研究。中国在此方面的研究尚处起步阶段。综合运用多元判别模型、Logistic模型、主成分模型,分不同行业对企业财务危机进行预警研究。比较分析了不同行业预警模型的判别准确率,不同预警技术的判别准确率,多年度预警的可行性,预警模型的稳定性,大类、中类行业预警的通用性等问题。商业银行可以使用这些模型进行信用风险度量和信贷风险预警。     

基于惩罚型变权的城市可持续发展动态预警——以内蒙古资源型城市包头为例

城市可持续发展预警对城市有效预防危机发生和实现预先调控意义重大。通过在静态权评价基础上引入变权理论构建惩罚型变权模型,对超过预警界限的指标权重做出局部调整以突出个别指标的明显变化,使结果更符合城市可持续发展预警的动态性,更加贴合实际;通过灰色预测GM(1,1)模型对未来警情进行合理预测并判断预警级别;通过制约因子模型判断制约因素使改进方向更加有针对性。研究结果表明:(1)基于惩罚型变权的预警模型满足了对包头市可持续发展的动态预警要求,预警结果较为契合实际;(2)包头市2007—2016年预警等级由"中警"演变为"轻警",可持续发展水平整体呈良好的上升态势;通过预测2017—2019年包头市可持续发展预警等级将由"轻警"变为"无警";(3)未来影响包头市可持续发展的最大制约因素为环境安全与资源供给子系统。     

基于穷尽CHAID算法的中国上市公司财务危机模型

在后金融危机时期,我国股价持续走低,通过研究上市公司的财务数据构建财务危机预警系统,具有重要的理论与现实意义.文章应用数据挖掘中的穷尽CHAID算法,构建我国上市公司财务危机预警模型.     

我国银行业经营效率的实证研究

文章通过非阿基米德无穷小(CCR)模型(典型非参数法数据包络分析),对我国银行业的经营效率进行了测度.并通过Tobit模型探究了商业银行投入、产出对经营效率的影响.研究结果表明,我国银行业经营效率受金融危机影响较大,员工薪酬及经营成本对经营效率影响较大.为提高我国银行业乃至整个金融机构的经营效率,必须改革金融制度,加强监管,完善金融机构内部公司治理,提高整体竞争力.     

金融危机下基于消费函数的旅游市场开发研究

基于对经济学基本理论边际消费倾向(MPC)和乘数效应的概念阐释和特性分析,文章尝试构建一个旅游市场消费函数,分析金融危机对旅游市场开发带来的巨大影响。并就当前金融危机时期中国的旅游市场消费状况进行实证研究,探讨了金融危机下旅游市场开发战略调整的问题。最终得出结论:金融危机危中有机,应以经济学理论为指导,依托市场导向理念,适时转变旅游市场开发思路,推动旅游业率先跳出危机。     

热钱危机与货币安全预警体系的构建

随着金融危机的不断蔓延,热钱危机初现端倪,其已构成我国经济稳健发展的巨大隐患,同时也威胁着我国的货币安全,积累了货币风险.文章利用LOGIT模型优化信息系统、建立风险预警机构明确预警主体,为构筑有效的货币安全预警体系提供了理论上的支撑.     

空气质量指数监控与预测的控制图方法

世界上多数国家都采用空气质量指数这一指标衡量空气质量状况,对空气质量的有效监测和预警是解决空气污染的重要参考依据.本研究使用ARMA模型拟合空气污染指数(API)时序数据,通过模型残差建立控制图,根据控制图的变化监控并预警.研究采用2010年上海世博会API作为可控状态建立控制限,以2011年1～8月上海API数据建立ARMA(1,1)模型,通过2011年9月上海API模型预测与残差控制图证实模型和控制图的有效性.     

SCAD惩罚逻辑回归的财务预警模型

作为一种有监督学习算法,逻辑回归(Logistic Regression,LR)已广泛应用于财务危机建模分析,但其潜在地存在过拟合问题。鉴此,提出一种基于平滑削边绝对偏离(Smoothly Clipped Absolute Deviation,SCAD)惩罚逻辑回归的财务预警模型。该模型不仅能很好地解决模型过拟合问题,而且还可以同时实现变量选择和模型系数估计,并提高了模型的解释性。结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据进行实证研究,同时对比一般的L1正则化和L2正则化逻辑回归模型的预警效果进行实证分析,实验结果表明:SCAD惩罚逻辑回归模型具有较好的分类效果和较强的经济解释能力。     

基于增长偏离度的企业财务预警模型构建

文章首次从企业增长模式的角度进行企业财务预警研究.在实证研究中,对72家上市公司2007～2011年的数据进行Logic回归分析,构建了包含增长偏离度绝对和的财务预警模型,证明了企业实际增长率偏离可持续增长率的程度越大,日后出现财务风险的可能性越大这一假设,并且建立的财务预警模型与现有预警模型相比,具有长期预警的特点.     

基于AHP-GRA集成的中国粮食安全预警研究

文章在分析粮食安全内涵的基础上,建立了中国粮食安全评价指标体系,采用层次分析法确定指标权重,并运用GRA-AHP集成法,对1997～2007年中国粮食安全进行量化测度分析.研究结果表明:该模型符合我国实际情况,可以用作粮食安全预警监测.     

中国证券价格波动与实体经济稳定性研究

随着我国证券市场市值的不断增大,其价格的不稳定性对实体经济的冲击也越发明显,同时也增大了金融危机发生的风险.文章基于货币需求函数构建货币流通速度修正模型,对中国1993～2012年证券市场和实体经济关系进行量化分析,进而找出证券市场价格波动对实体经济的冲击点,并通过对此冲击点阀值的事先控制来稳定经济,最终达到预警和防范金融危机的效果.     

潜变量量尺的拓展及研究展望

随着潜类别分析(LCA)技术的发展,研究者对于总体异质性的问题越来越关注。在潜变量量尺拓展之后,潜类别模型的方法也被广泛的应用到各领域。在横断研究中,LCA与混合因素分析模型(FMA)常被使用在探索总体分群和因素分群的研究中;在追踪研究中,潜类别转换分析(LTA)重点讨论群的调节作用和分类结果随时间变化的不同,而潜类别增长分析(LCGA)和混合增长模型(GMM)则关注发展趋势;多水平模型(MLM)也针对嵌套数据应用在横断与追踪研究中,衍生出近年来成为热点的多水平混合模型(MMM)。     

基于AUC回归的不平衡数据特征选择模型研究

针对不平衡数据的泛化预测和特征选择问题,提出了一种引入MCP惩罚函数的AUC回归模型(MCP-AUCR)。该模型采用考虑所有阈值信息的优化目标函数,具有处理不平衡数据的能力,并具有较好的特征选择效果;在讨论该模型定义与原理的基础上,提出相应的循环坐标下降训练算法,并通过数值模拟研究验证其优良性质;针对中国股票市场机械、设备、仪表板块中的上市公司,构建了基于MCP-AUCR的财务预警模型。研究结果显示:该财务预警模型可以选择出可解释的重要财务指标并进行有效预测,显著优于传统模型。