系统性金融风险的机器学习分析/现代化前沿研究丛书--聚文网

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内容简介

本书对如何应用机器学习方法识别系统性金融风险的跨域溢出这一问题，进行了较为深入的探索。在识别系统性风险的溢出水平方面，本书基于频域方法，对风险的静态与动态表现进行了测度；在风险溢出结构方面，运用网络分析法对全球系统性金融风险的溢出网络进行了刻画；在风险溢出渠道方面，应用机器学习方法解析了系统性金融风险的跨域传染渠道及其影响因素；在风险溢出调控方面，对中国的“双支柱”政策效果进行了脉冲响应评估；最后，对时变模型的结果进行了深入分析，并提出了相应的对策建议。本研究旨在推动大数据方法在金融领域的应用，为完善我国的宏观审慎监管提供决策参考。

作者简介

王达，吉林大学经济学院教授、博士生导师，国际经济系副主任，经济学博士。中国世界经济学会、中国国际金融学会、中国美国经济学会理事。主要研究领域为国际金融、美国经济。发表论文40余篇，出版专著2部。主持国家自科基金、社科基金以及教育部项目各1项。2008年受邀参加经济学诺贝尔奖得主大会，2009年获美国“百人会”英才奖，2011年获德国“联邦总理奖”并受到德国总理默克尔的接见。

第一章导论第一节选题背景与意义第二节文献综述第三节结构安排与研究方法第四节创新与不足第二章风险溢出水平：基于频域方法的分析第一节系统性金融风险溢出的时频共振性第二节研究方法和数据说明第三节风险静态溢出水平特征第四节风险动态溢出水平特征第五节本章小结第三章风险溢出结构：基于三维视角的分析第一节系统性金融风险溢出的全球网络特征第二节网络分析方法介绍第三节风险传染主干路径剥离第四节市场层面风险溢出网络结构动态变化第五节溢出网络节点重要度第六节本章小结第四章风险溢出渠道：基于机器学习方法的检验第一节系统性金融风险跨域传染渠道及影响因素第二节研究流程第三节数据说明第四节风险拟合结果第五节风险渠道拆解及统计推断第六节子市场风险拟合异质性第七节子市场渠道拆解及统计显著性异质性第八节本章小结第五章风险溢出调控：“双支柱”政策的脉冲响应评估第一节系统性金融风险传染防范机理第二节研究设计第三节调控国际风险输入的时变模型结果第四节调控国内风险传递的时变模型结果第五节在跨域风险传染渠道的防控作用第六节对金融子市场风险传递的异质性防控效应第七节本章小结第六章风险调控绩效：基于时变模型结果的进一步分析第一节量化方法介绍第二节 “双支柱”政策对不同来源风险的政策效果第三节 “双支柱”政策对不同来源风险的政策调控渠道效应第四节金融子市场跨域风险的多政策多渠道政策效果第五节本章小结第七章主要结论及政策建议第一节主要结论第二节提高风险持续期的甄别与监管第三节加强跨区域金融监管与合作第四节差异化风险传染渠道监测和管理第五节加强“双支柱”政策的针对性和协调性参考文献

系统性金融风险的机器学习分析/现代化前沿研究丛书

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