金融科技风险防范：制度设计与计算机技术

本书研究了金融科技企 业信用风险的爆发机理，发 现并且证实了金融科技企业 的信用风险通过相互传染导 致大规模爆发的“引信效应” ，即风险的传播沿着企业的 “资质链”由弱到强的扩散过 程。同时还发现，金融科技 行业内企业的资质参差不齐 是产生引信效应的主要原因 。因此，如果行业中企业的 进入门槛难以有效控制，导 致低资质企业大量进入市场 ，就会诱发引信效应，危害 相关行业的稳定发展。 本书讨论了巴塞尔协议Ⅱ 提出的金融科技的三种主要 风险（操作风险、市场风险 、信用风险）的各自特点。 为了防范市场风险，企业应 当着眼于长远，把重点放在 科学的发展战略制定上，通 过踏实的市场调研，运用科 学的方法进行市场研判，把 握正确的市场方向。而对于 操作风险与信用风险，则要 重视应急处理，科学地建立 风险防范制度，从根本上防 止人为的风险事件。同时， 要充分地利用现代的科学技 术设备，以人工智能技术为 核心，高效率地防范风险。

前言 第1章 绪论 1.1 金融科技风险防范的重要意义 1.2 历史上的一些金融科技风险事件 1.3 本书研究的主要内容 1.4 主要研究进展 第2章 当前研究中的金融科技风险理论 2.1 金融科技概念的二维结构理论 2.2 金融科技发展的四阶段理论 2.3 金融科技风险的监管滞后论 2.4 金融科技企业风险研究的主要方面 2.5 关于影响金融科技企业风险的因素的研究 2.6 关于网络借贷平台风险爆发原因的研究 2.7 本章小结 第3章 金融科技企业风险的引信效应 3.1 问题的提出 3.2 相关概念的界定与说明 3.3 风险爆发的引信效应及机理 3.4 数据概述 3.5 对原始变量数据的平稳性的考察与平稳化措施 3.6 模型的滞后阶数的确定及不同变量的模型对比 3.7 本章小结 第4章 引信效应的稳健性检验 4.1 引信效应的稳健性问题 4.2 增加控制变量没有降低解释变量的显著性 4.3 改变因变量后重新回归仍然清楚地显示引信效应 4.4 去掉政策变量后的ARMAX回归仍然显示引信效应 4.5 改变ARMAX模型的滞后阶数仍然显示引信效应 第5章 金融科技企业风险防范中的计算机技术 5.1 金融科技企业风险的制度与设备综合防范策略概述 5.2 操作风险防范中的计算机技术 5.3 市场风险防范中的计算机技术 5.4 机器学习的计算机技术 5.5 计算机备灾技术 5.6 计算机视觉中的人脸与步态识别技术 第6章 金融科技企业风险防范的制度接口设计 6.1 制度接口设计概述 6.2 金融科技风险防范制度的制度—制度接口 6.3 金融科技风险防范制度的制度—文化接口 6.4 金融科技企业风险防范的制度—制度接口设计工具——达标博弈 6.5 本章小结 第7章 金融科技风险研究展望 7.1 简单总结 7.2 研究展望 参考文献