金融风险预警系统及发展

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金融风险管理与预警系统设计

金融风险管理与预警系统设计

金融风险管理与预警系统设计随着金融市场的不断发展和经济全球化的加深,金融风险管理和预警成为了金融机构和监管部门亟需解决的重要问题。

金融风险管理与预警系统的设计,对于保护金融机构的盈利能力和客户利益,稳定金融市场的健康发展具有重要意义。

一、金融风险管理(1)风险识别和分类金融风险管理的首要任务是对风险进行全面的识别和分类。

此过程需要建立完善的风险分类体系,包括市场风险、信用风险、操作风险等。

通过对金融产品、金融市场和金融机构的分析,识别和分类出可能存在的风险。

(2)风险评估和定价识别和分类出的风险需要进行风险评估和定价。

通过建立合适的模型和方法,对风险进行系统性的评估和定价,为金融机构提供科学合理的决策依据。

(3)风险控制和监测金融机构应建立完善的内部控制体系和风险管理流程,对各类风险进行有效控制和监测。

这要求金融机构建立风险限额、风险分散和损失敞口管理等制度,有效防范风险事件。

二、风险预警系统设计金融风险预警系统的设计是保障金融机构和金融市场稳定的重要手段。

通过及时准确地对潜在风险进行预测和监测,可以帮助金融机构做出及时有效的决策,预防系统性风险的发生。

(1)数据采集和整合风险预警系统需要采集大量的金融数据,并将其整合成可供分析的格式。

这包括市场数据、财务数据、企业信息等,通过建立数据库和数据仓库,实现数据的集中管理和高效利用。

(2)风险指标和模型选择根据金融机构自身的特点和业务模式,选择适合的风险指标和模型进行风险预测和监测。

可以采用VaR(Value at Risk)、CVaR(Conditional Value at Risk)、EVT(Extreme Value Theory)等方法,提高风险评估的准确性。

(3)风险预警和报告风险预警系统应具备自动监测、实时预警和报告的功能。

系统可以根据设定的风险阈值,自动检测风险事件的发生,并通过报警、短信通知等方式向管理人员发送预警信息,及时采取应对措施。

金融行业大数据风险预警系统的设计与实现

金融行业大数据风险预警系统的设计与实现

金融行业大数据风险预警系统的设计与实现随着金融行业的快速发展和信息技术的普及应用,大数据技术逐渐在金融行业中得到应用。

金融行业大数据风险预警系统的设计与实现,成为保障金融安全和稳定发展的重要环节。

本文将探讨金融行业大数据风险预警系统的设计原理、关键技术和实现方法。

一、系统设计原理金融行业的大数据风险预警系统旨在通过数据采集、存储、处理和分析,实时监控金融市场的各项指标,识别潜在的风险,及时采取措施进行预警和干预,保障金融行业的稳定运行。

其设计原理主要包括:1. 数据采集与处理:金融行业涉及众多数据来源,包括市场行情、利率指标、国内外政策等。

系统需要收集和整合这些数据,进行清洗、过滤和处理,确保数据的准确性和完整性。

2. 风险度量模型:根据金融行业的特点和实际情况,开发和应用适宜的风险度量模型,对风险进行量化和评估。

包括市场风险、信用风险、流动性风险等多个维度的度量和评估。

3. 预警模型与规则引擎:基于历史数据和风险度量模型,设计和构建预警模型与规则引擎,通过设定的预警指标和规则,实时监控市场情况,识别异常情况和潜在风险,并触发相应的预警信号。

4. 可视化界面:为了方便用户使用和监控,设计直观、友好的可视化界面,展示重要指标、风险预警信息和分析结果,同时提供数据查询、报表导出等功能。

二、关键技术实现金融行业大数据风险预警系统需要应用多种关键技术,包括:1. 大数据存储与处理技术:利用分布式存储技术和计算框架,存储和处理大规模金融数据,确保系统的高可用性和高性能。

2. 数据挖掘与机器学习:通过数据挖掘和机器学习算法,对历史数据进行分析和建模,发现规律和模式,从而实现风险预警和预测。

3. 高性能计算与实时处理:采用流式计算技术,实时处理数据流,快速识别潜在风险,并及时发出预警信号。

4. 异常检测与智能决策:利用异常检测算法和智能决策技术,对风险预警信号进行判断和筛选,提高系统的准确性和可信度。

三、系统实现方法金融行业大数据风险预警系统的实现方法包括以下几个关键步骤:1. 确定需求:根据金融行业的特点和需求,明确系统的功能和性能要求,确定预警指标和规则。

金融行业风险预警与防控系统开发方案

金融行业风险预警与防控系统开发方案

金融行业风险预警与防控系统开发方案第1章项目背景与概述 (3)1.1 行业背景分析 (3)1.2 风险管理的重要性 (3)1.3 项目目标与意义 (4)第2章风险预警与防控系统设计原则 (4)2.1 系统设计理念 (4)2.1.1 实用性 (4)2.1.2 前瞻性 (4)2.1.3 灵活性 (5)2.1.4 可扩展性 (5)2.2 系统设计要求 (5)2.2.1 高效性 (5)2.2.2 准确性 (5)2.2.3 安全性 (5)2.2.4 稳定性 (5)2.3 技术选型与架构 (5)2.3.1 技术选型 (5)2.3.2 架构设计 (6)第3章风险数据采集与处理 (6)3.1 数据源梳理 (6)3.2 数据采集策略 (6)3.3 数据预处理与存储 (7)第四章风险识别与评估 (7)4.1 风险类型与特征 (7)4.1.1 信用风险 (7)4.1.2 市场风险 (7)4.1.3 操作风险 (8)4.1.4 流动性风险 (8)4.1.5 法律合规风险 (8)4.2 风险识别方法 (8)4.2.1 文献分析法 (8)4.2.2 专家访谈法 (8)4.2.3 案例分析法 (8)4.2.4 数据挖掘法 (8)4.3 风险评估模型 (8)4.3.1 概率模型 (9)4.3.2 风险度量模型 (9)4.3.3 机器学习模型 (9)4.3.4 集成学习模型 (9)4.3.5 模糊综合评价模型 (9)第5章风险预警指标体系构建 (9)5.1.1 科学性原则:指标体系应充分反映金融行业风险的本质特征,保证所选指标具有代表性、合理性和可行性。

(9)5.1.2 系统性原则:指标体系应涵盖金融行业的各个方面,包括宏观经济、金融市场、金融机构、金融产品等多个维度,形成有机整体。

(9)5.1.3 动态性原则:指标体系应能反映金融风险的变化趋势,及时捕捉风险因素的变化,为风险预警提供实时数据支持。

(9)5.1.4 可比性原则:指标体系应具备较强的可比性,便于在不同金融机构、不同时间段、不同市场环境下进行风险程度的评估。

金融风险识别与预警系统设计

金融风险识别与预警系统设计

金融风险识别与预警系统设计随着金融市场的发展和创新,金融风险成为金融机构和投资者所面临的重要问题之一。

为了防范可能的金融风险,金融风险识别与预警系统应运而生。

本文将探讨金融风险识别与预警系统的设计原理及其在风险管理中的应用。

一、金融风险识别与预警系统的概念金融风险识别与预警系统是一个基于大数据、机器学习和风险管理理论的系统。

它能够通过收集、整理和分析金融市场和机构的相关数据,利用模型来评估风险,并及时发出预警信号,帮助金融机构和投资者及时采取风险防范措施。

二、金融风险识别与预警系统的设计原理1. 数据收集与整理金融风险识别与预警系统需要收集与金融市场、机构和产品相关的大量数据,包括历史交易数据、财务数据、行业数据等。

这些数据需要通过数据清洗和整理,确保数据的准确性和完整性。

2. 数据分析与建模在数据收集和整理后,需要利用统计学、机器学习等方法对数据进行分析和建模。

通过建立风险模型,可以识别金融市场中的潜在风险,并根据历史数据和市场情况进行预测。

3. 风险评估与预警信号发出基于建立的风险模型,系统可以对当前风险进行评估,并通过设定合适的风险指标和阈值来发出相应的预警信号。

预警信号可以以多种形式呈现,如报警、短信通知等,使金融机构和投资者能够及时采取措施应对风险。

4. 风险管理和决策支持金融风险识别与预警系统不仅能够发出风险预警信号,还可以根据不同的风险情况提供相应的风险管理和决策支持。

通过分析和评估风险的影响和潜在损失,金融机构和投资者可以制定合理的风险管理策略和投资决策。

三、金融风险识别与预警系统在风险管理中的应用1. 风险监控与防范金融风险识别与预警系统能够实时监控金融市场和机构中的风险,及时发现潜在风险并采取相应的措施。

它可以帮助金融机构和投资者规避可能的损失,保护投资者的利益。

2. 资产定价和投资决策金融风险识别与预警系统可以对金融市场中的各类资产进行风险评估,帮助金融机构和投资者进行投资组合的优化和资产定价。

系统性金融风险文献综述:现状、发展与展望

系统性金融风险文献综述:现状、发展与展望

系统性金融风险文献综述:现状、发展与展望一、本文概述随着全球金融市场的深度融合和不断创新,系统性金融风险逐渐成为影响全球经济稳定的重要因素。

本文旨在对系统性金融风险的相关文献进行系统的梳理和评价,以期了解当前的研究现状,分析未来的发展趋势,并提出相应的研究展望。

我们将首先界定系统性金融风险的定义和特征,然后回顾和总结国内外学者在系统性金融风险识别、评估、监控和防范等方面的主要研究成果,最后探讨未来研究的方向和重点。

通过本文的综述,我们希望能够为金融风险管理实践和政策制定提供理论支持和决策参考。

二、系统性金融风险的现状近年来,随着全球金融市场的快速发展和不断创新,系统性金融风险逐渐凸显,成为影响全球经济稳定的重要因素。

目前,系统性金融风险主要表现在以下几个方面。

金融市场的复杂性和关联性不断增强,使得金融风险的传播速度和影响范围不断扩大。

一方面,随着金融市场的不断开放和国际化,金融机构和金融产品的种类和数量不断增加,金融市场之间的联系日益紧密。

另一方面,金融市场的创新和发展使得金融产品和服务的边界越来越模糊,金融市场的复杂性不断提高。

这些因素都增加了系统性金融风险的发生概率和传播速度。

金融机构之间的风险传递和共振效应日益明显。

随着金融市场的不断发展,金融机构之间的业务联系和资金往来越来越频繁,金融机构之间的风险传递和共振效应也日益明显。

一旦某个金融机构出现风险事件,很容易引发其他金融机构的连锁反应,导致整个金融系统的风险加剧。

全球经济和金融环境的不确定性也在不断增加,给系统性金融风险带来了新的挑战。

一方面,全球经济增长放缓、贸易保护主义抬头等因素导致金融市场波动加剧;另一方面,地缘政治风险、自然灾害等突发事件也可能对金融市场产生重大影响。

这些不确定性因素都可能对金融系统的稳定性造成冲击,增加系统性金融风险的发生概率。

当前系统性金融风险呈现出复杂性、关联性、传递性和不确定性等特点。

为了有效应对系统性金融风险,需要加强金融监管和风险防范,提高金融市场的透明度和稳定性,促进金融市场的健康发展。

金融行业的金融风险预警机制

金融行业的金融风险预警机制

金融行业的金融风险预警机制金融行业作为国民经济的重要组成部分,其健康稳定的发展对经济的稳定和可持续增长具有至关重要的作用。

然而,随着金融市场的快速发展和创新,金融风险也不可避免地增加。

为了及时发现、评估和应对各类金融风险,金融行业建立了金融风险预警机制,以保障金融市场的稳定和运行。

一、金融风险预警机制的意义金融风险预警机制的建立和运行对于金融行业具有重要意义。

首先,它可以帮助金融机构及时了解和掌握市场风险,提前做好风险应对措施。

其次,金融风险预警机制能够监测和预警系统性风险,及时发现和应对全球和国内金融市场的震荡和冲击。

再次,通过金融风险预警机制,监管机构可以有效监管市场,加强对金融机构的监督和指导,防范金融风险的发生。

二、金融风险预警机制的实施金融风险预警机制的实施是一个系统化的过程,需要多方参与和合作。

下面将从几个方面介绍金融风险预警机制的实施过程。

1. 数据采集和分析金融风险预警机制首先需要建立一个完善的数据采集和分析系统,收集与金融风险相关的数据,并对其进行分析和研究。

这些数据可以包括金融市场的交易数据、金融机构的财务数据、宏观经济数据等。

通过对这些数据的综合分析,可以得到对金融风险的预警信号。

2. 预警指标的设定基于对数据的分析,金融风险预警机制需要制定一套科学有效的预警指标体系。

这些指标可以通过统计分析和经验总结得到,并需要与金融风险的特征和规律相匹配。

比如,对于信用风险,可以设定一系列关于贷款违约率、不良资产比例等指标作为预警指标,以反映金融机构的信用风险水平。

3. 预警信号的发布和传递当预警指标触发时,金融风险预警机制需要及时发布相应的预警信号,并确保信号能够传递给相关的金融机构和监管机构。

这可以通过公告、通知等方式进行,也可以通过信息系统和网络平台进行传递。

预警信号的及时发布和传递可以帮助金融机构和监管机构及时采取相应的措施,减少金融风险的损失。

4. 风险管理和应对措施金融风险预警机制的最终目的是通过风险管理和应对措施来应对金融风险。

系统性金融风险预警研究

系统性金融风险预警研究

系统性金融风险预警研究随着金融领域的发展和经济全球化的加剧,金融风险在投资和经营中也越来越普遍。

金融风险预警是防范和应对金融风险的重要手段,而系统性金融风险预警则更加重要。

系统性金融风险预警研究是指预测和分析全球和国内金融市场中各个因素对金融系统产生的影响,以便发现并意识到可能导致系统性金融风险升级的各种信号,从而及时采取措施遏制金融风险,保护金融稳定。

1. 什么是系统性金融风险预警?首先,我们需要了解在什么情况下会出现系统性金融风险。

系统性金融风险是一种全局性的风险,它会对整个金融体系产生极大的冲击,这种冲击可能会扩散到其他经济领域,影响整个经济体系的稳定和发展。

系统性金融风险是指金融系统内部的风险因素相互关联、相互影响,导致整个金融体系出现危机,可能引起金融冲击波,进而影响到实体经济而引发经济危机的风险。

系统性金融风险的预警就是针对这种全局性风险的一个提前预警机制。

这个机制就是通过数据分析、市场趋势预测、政策研究等方式,发现金融中可能出现的风险信号,及早预警,采取相应的应对措施,使得金融体系在可能危机的关键时刻能够保持相对稳定的状态。

2. 为什么需要系统性金融风险预警?金融市场在发展的过程中,经常会面临着一些系统性的风险,这些风险会严重影响到金融市场的稳定和经济的发展。

系统性金融风险预警系统的建立,能够及时防范这些风险的发生,保护金融的稳定。

下面我们来看一下为什么需要系统性金融风险预警。

1) 长期利益保障:在金融市场中,每一个市场运动的交易者,都有自己的投资利益,无论是实体企业还是金融机构。

建立系统性金融风险预警系统能够为长期的交易利益提供保障,及时预警,有效遏制金融风险的发生,保证金融市场稳定运行。

2) 防范危机:金融市场发展过程中往往存在风险不可避免,建立系统性金融风险预警系统能够提前发现金融市场中潜在的风险,从而采取相应的措施防范可能造成的危机。

3) 促进市场发展:经济市场对风险的防范需要建立有效的预警机制,才能保证市场的发展与稳定。

金融行业风险预警与防控系统开发方案

金融行业风险预警与防控系统开发方案

金融行业风险预警与防控系统开发方案第一章风险预警与防控系统概述 (2)1.1 系统开发背景 (2)1.2 系统开发目标 (2)1.3 系统开发意义 (3)第二章风险类型与识别 (3)2.1 风险类型分析 (3)2.1.1 信用风险 (3)2.1.2 市场风险 (3)2.1.3 操作风险 (3)2.1.4 法律风险 (4)2.1.5 流动性风险 (4)2.1.6 系统性风险 (4)2.2 风险识别方法 (4)2.2.1 定性分析 (4)2.2.2 定量分析 (4)2.2.3 案例分析 (4)2.2.4 数据挖掘 (4)2.3 风险识别技术 (4)2.3.1 神经网络 (4)2.3.2 支持向量机 (5)2.3.3 决策树 (5)2.3.4 聚类分析 (5)2.3.5 时间序列分析 (5)第三章数据采集与处理 (5)3.1 数据采集范围 (5)3.2 数据处理流程 (6)3.3 数据质量控制 (6)第四章风险评估模型构建 (6)4.1 风险评估方法选择 (6)4.2 风险评估模型设计 (7)4.2.1 数据预处理 (7)4.2.2 模型构建 (7)4.3 模型验证与优化 (7)4.3.1 模型验证 (8)4.3.2 模型优化 (8)第五章风险预警与防控策略 (8)5.1 预警指标体系构建 (8)5.2 预警阈值设定 (9)5.3 防控策略制定 (9)第六章系统架构设计 (10)6.1 系统架构总体设计 (10)6.2 关键技术模块设计 (10)6.3 系统安全性设计 (11)第七章系统功能模块开发 (11)7.1 数据采集模块 (11)7.2 数据处理模块 (11)7.3 风险评估模块 (12)第八章系统集成与测试 (12)8.1 系统集成策略 (12)8.2 系统测试方法 (13)8.3 测试结果分析 (13)第九章系统运维与维护 (14)9.1 系统运维策略 (14)9.2 系统维护方法 (14)9.3 系统升级与优化 (15)第十章项目实施与风险管理 (15)10.1 项目实施计划 (15)10.1.1 项目组织结构 (15)10.1.2 项目进度安排 (16)10.1.3 项目实施步骤 (16)10.2 风险管理策略 (16)10.2.1 风险识别 (16)10.2.2 风险评估 (16)10.2.3 风险应对 (16)10.3 项目评估与总结 (17)10.3.1 项目评估指标 (17)10.3.2 项目总结 (17)第一章风险预警与防控系统概述1.1 系统开发背景金融行业的快速发展,金融风险日益凸显,对金融市场的稳定和金融体系的健康发展构成严重威胁。

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煤炭学报, 2003,( 4) . [4]中国行业分析报告—煤炭行业( 2004 第四季度) [R].中经网统计数
据库, 2005,(2). ( 责任编辑 /亦 民)
决策参考
有 Eichengreen, Rose & Wyplosz (记为 ERW) (1995, 1996)、 Sachs、Tornell & Velsdco(1996), Kaminsky, Lizondo & Rein- hart (1998)(记 为 KLR)的 利 用 实 际 汇 率 、利 率 和 外 汇 储 备 的 加权平均构造汇率市场压力指数(Exchange Market Pressure Index, EMPI )并结合由事件研究而界定阈值上界。 1.1.2 银行危机。刘锡良( 2004) 认为银行危机是指现实或潜 在的银行挤兑或银行失败引致银行停止支付或迫使政府提 供 大 量 援 助 进 行 干 预 。Denirgiic- Kunt 和 Detragiache( 1997) 认为“只要符合下列四个条件之一就可定义银行危机: ( 1) 银 行系统的不良贷款比例超过了 10%; ( 2) 援救成本至少超过 了 GDP 的 2%; ( 3) 银行部门的问题导致了银行系统 被 大 规 模国有化; ( 4) 大量的银行挤兑导致政府采取紧急措施如存 款冻结, 延长银行假期, 或政府对所有的存款进行担保等。 Kaninsky、Lizondo、Reinhart( 1998) 曾 把 银 行 危 机 定 义 为 : ( 1) 发生了银行挤兑, 并导致银行被关闭, 合并或接管; ( 2) 没有 发 生 挤 兑 、关 闭 、合 并 或 接 管 但 出 现 了 政 府 对 某 家 或 某 些 重 要 银 行 的 大 规 模 援 救 。 另 外 , Kaminsky and Reinhart( 1999) 首先研究了孪生危机 ( 银行危机和货币危机) 的定义, Glick & Hutchison ( 2001) 、Bordo, Eichengreen, Klingebiel and Martinez- Peria( 2001) 相继从不同角度也给出了自己的定 义 。 现有研究结果中, 关于银行危机的研究大都是基于事件研究 确认银行问题系列事件的时间, 包括大量银行的兼并、重组、 接 管 、政 府 收 购 等 。 1.1.3 债务危机。现存研究大体上都是从债务重新安排协议 ( debt rescheduling agreement) 、本 金 偿 还 的 拖 欠 、利 息 支 付 三 个 方 面 对 债 务 危 机 进 行 定 义 和 解 释 。也 有 的 研 究 采 用 评 级 机 构 公 布 的 公 司 违 约 率 作 为 主 权 国 违 约 事 件 的 代 表 。 Berg & Sachs (1988), Lee (1991), Balkan (1992), Lanoie & Lemarbre (1996), Marchesi( 2003) , Lestano, Jacobs & Kuper ( 2003) 仅从债 务 重 新 安 排 概 念 的 角 度 给 出 了 债 务 危 机 的 一 般 定 义 ; Eckaus et al. (1985)和 Hajivassiliou (1989, 1994)在 债 务 危 机 定 义 中 综 合 了 上 述 三 个 元 素 ; Detragiache & Spilimbergo (2001)提出了判别债务危机两条标准; Aylward & Thorne (1998)、Manasse, Roubini & Schimmelpfennig (2003)、 Sy ( 2003) 则 依 据 评 级 机 构 的 信 息 定 义 债 务 危 机 。 Berg, Borensztein & Pattillo ( 2004) 、Reinhart ( 2002) 、Goldstein, Kaminsky & Reinhart(2000)等 研 究 了 债 务 危 机 与 银 行 危 机 、 货币危机间的交互关系。 1.2 EWS 对各种金融危机进行预测的基本方法 1.2.1 信号提取法: 以 Kaminsky, Lizondo & Reinhart (1998) 为代表, 基本思想是建立一套月度变量指标集合, 若这些指 标值超越了阈值, 则表明发出了危机信号, 对这些危机信号 进行处理( 通常是加权平均) , 可以得出在未来一段时间水平 金融危机发生的概率。 1.2.2 回归法(regression approach)。其基本思路是根据危机 的发生是一个二元或多元的离散事件, 可设想一个受限的回 归模型(Probit 或 Logit)来估计危机发生的概率。Eichengreen et al. (1995,1996)的工作被公认为 EWS 回归法的基石 , 前 者
DCSD 模 型 来 自 检 测 KLR 模 型 和 其 他 模 型 在 预 测 亚 洲 金融危机时的样本外表现的一个项目, 根据离散阈值检验解 释 预 测 变 量 的 有 效 性 。 它 的 预 测 水 平 和 危 机 的 定 义 与 KLR 模型一致, 但在预测危机的概 率 时 运 用 了 多 变 量 的 Probit 回 归, 并做了一个简单的假设, 即危机发生的概率随预测变量 的相对变化线性增加。这种方法主要采用了五个变量: 真实 变 量 与 趋 势 的 偏 差 、活 期 存 款 与 GDP 的 比 率 、出 口 增 长 、储 备增长、M2 /储备的水平。 2.3 私人机构模型
参考文献: [1]潘伟尔.中国需要适量小煤矿[J].中国煤炭, 2003, ( 11) . [2]王 延 中.我 国 能 源 消 费 政 策 的 变 迁 和 展 望[J].中 国 工 业 经 济 , 2001,
(4). [3]汤建影, 周德群.基于 DEA 模型的矿业 城 市 经 济 发 展 效 率 评 价[J].
关键词: 金融危机; EWS; 危机预测 中图分类号: F830.99 文献标识码: A 文章编号: 1002- 6487(2007)07- 0050- 04
近 10 年来, 在许多新兴市场经济国家中屡次发生的金 融 危 机 , 不 仅 给 本 国 的 经 济 、社 会 、政 治 造 成 了 巨 大 的 冲 击 , 还传染至其他国家, 具有很大的破坏性和影响力, 引起了国 际金融界的混乱和恐慌, 促使学术界和实业界对这些金融危 机 事 件 的 成 因 、影 响 及 政 策 含 义 的 深 思 , 以 及 对 金 融 危 机 事 件 的 规 律 、防 范 预 警 以 及 金 融 安 全 等 诸 方 面 的 研 究 。 国 际 货 币基金组织(IMF)针对新兴市场经济的不足和脆弱性, 发展了 金融危机早期预警系统模型( early warning system, EWS) , 以 期对金融危机进行早期预警, 防范金融危机的发生。
决策参考
金融风险预警系统及发展
林 谦, 王 宇
( 西南财经大学 经济数学系, 成都 610074)
摘 要: 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。
2 现有国际上 EWS 的几种基本模型
2.1 KLR 模 型 (Kaminsky - Lizondo - Reinhart (KLR)model, Kaminsky, Lizondo & Reinhart, 1998)
KLR 模型主要由指标体系、预警界限、数据处理、灯号显 示四个方面组成, 首先建立一套检测预警指标体系, , 然后确 立预警界限值, 并对各指标的取值进行综合处理, 得出金融 风险综合指数和相应的风险等级, 最后用灯号表示风险状 态, 如绿灯表示安全, 黄灯表示基本安全, 蓝灯表示风险, 红 灯表示危机。 2.2 发展中国家研究机构(DCSD)模型(Berg & Pallillo,1999)
基金项目: 国家社会科学基金资助项目( 05BJY098) ; 西南财经大学校管课题资助项目(06K11)
东中部衰竭矿井—树立精品意识重视知识积累
抓住机遇, 把从衰竭矿井下来的人员重新整合, 专攻西 部小煤矿改造市场, 并不断提高作业水平, 树立精品意识增 加市场占有率。同时还要重视做好投资地知识的积累, 包括 当 地 的 经 济 可 采 储 量 , 开 采 条 件 、人 力 资 源 、风 土 人 情 、金 融 环境等, 加强与当地政府的沟通, 如有条件建立属地政府和 投资地政府的联系, 积极融入当地社会, 减少投资风险。 5.2 针对西部投资接受地政府—鼓励外来投资倡导公平竞争
要认识改造小煤矿是一个耗资巨大的工程, 资金缺乏的 西部难以独自承担。外部资金不仅可以带来急需的资金, 先进 的技术和管理等知识也会随之而来, 这些都是改造小煤矿所 必需的条件。但在强调引入外部资金的重要性的同时, 还要在 以下三个方面加以注意, 一是严格把握引进资金的质量; 二是 对各种性质的资金不搞区别对待; 三是倡导公平竞争。 5.3 针对政策制定机构—加强政策连贯避免解决手段单一
50 统计与决策 2007 年 7 月( 理论版)
保持政策连续性, 稳定经营者长期投资信心, 丰富管理 手段解决小煤矿的负面作用, 可效法国外的成功经验, 对那 些通过改造可符合国家标准的西部小煤矿执行帮扶政策, 如 采 取 税 收 优 惠 、提 供 贷 款 等 财 政 金 融 手 段 , 鼓 励 洗 选 加 工 增 加资源价值。另外加强对西部小煤矿的日常监管, 奖优罚劣, 引导合法小煤矿的生产走高效和安全之路。
研制了事件研究与多元回归相结合的危机实证分析的基础 方 法 、后 者 应 用 二 项 Probit 模 型 研 究 金 融 危 机 , 特 别 是 分 析 一 些 发 达 国 家 的 传 染 效 应 ; Frankel & Rose (1996)则 利 用 二 项 Probit 模型研究了发展中国 家 的 货 币 危 机 , 选 取 了 100 个 国 家 22 年 的 Pannel Date 数 据 利 用 最 大 似 然 估 计 法 估 计 参 数, 从而得出危机发生的概率。
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