金融科技創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)研究
發(fā)布時(shí)間:2020-12-28 09:38
金融與科技的緊密聯(lián)系開始于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的發(fā)展浪潮。2011年“金融科技”這一概念被正式提出后金融科技迎來迅猛發(fā)展的黃金時(shí)期。中國(guó)政府工作報(bào)告中多次提及要鼓勵(lì)金融科技創(chuàng)新,讓金融科技助力服務(wù)效率提升。與此同時(shí),金融科技時(shí)代下系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)也在不斷積聚,且更趨隱蔽性、復(fù)雜性和傳染性。習(xí)近平總書記在主持中共中央政治局第十八次集體學(xué)習(xí)時(shí)提及要加強(qiáng)對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)的引導(dǎo)和規(guī)范,就是要求在做好風(fēng)險(xiǎn)管控的基礎(chǔ)上正確合理的應(yīng)用金融科技。我們應(yīng)認(rèn)識(shí)到,金融科技創(chuàng)新存在兩面性,首先我們要肯定金融科技的發(fā)展極大地促進(jìn)了金融業(yè)的運(yùn)行效率,但同時(shí)我們不可忽視金融科技創(chuàng)新的外溢風(fēng)險(xiǎn),更要加強(qiáng)對(duì)金融科技創(chuàng)新的監(jiān)管,引導(dǎo)金融科技創(chuàng)新健康、可持續(xù)發(fā)展。當(dāng)前,金融風(fēng)險(xiǎn)不僅存在于傳統(tǒng)金融市場(chǎng)內(nèi)部的相互傳遞過程,更受到金融科技創(chuàng)新的影響拉近了金融市場(chǎng)與科技行業(yè)的距離,市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞是否會(huì)顯著改變系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)水平是值得重點(diǎn)關(guān)注的問題。金融科技創(chuàng)新極大促進(jìn)了金融業(yè)的發(fā)展效率,但在快速發(fā)展的另一面更關(guān)系到整個(gè)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性。因此,本文認(rèn)為,在金融創(chuàng)新領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)事件頻發(fā)、金融科技創(chuàng)新帶來金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度難度加大的今天,“牢牢守住不...
【文章來源】:重慶工商大學(xué)重慶市
【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
解釋的總方差
重慶工商大學(xué)碩士學(xué)位論文38根據(jù)SPSS的效度檢驗(yàn)結(jié)果如上表所示,可以發(fā)現(xiàn)歷年KMO值均大于0.6,Bartlett的球形度檢驗(yàn)的Sig.表明在0.05的顯著性水平下均顯著,拒絕Bartlett假設(shè)檢驗(yàn)的原假設(shè),即所選取的7個(gè)指標(biāo)具有相關(guān)性。利用SPSS20.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。以2013年系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的合成為例,首先對(duì)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量描述,并將其標(biāo)準(zhǔn)化得分輸出為變量,得到Z(各指標(biāo)變量)。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維主成分分析,得到解釋的總方差、碎石圖以及成分矩陣矩陣a,如圖4.1,4.2,4.3所示:圖4.1解釋的總方差圖4.2碎石圖
第四章金融科技創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的實(shí)證分析39圖4.3成分矩陣a根據(jù)上圖4.1表明,特征值大于1的前三個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到80.45%,已經(jīng)能夠較好地反映7個(gè)相關(guān)指標(biāo)的總體變動(dòng)情況,而且根據(jù)抽取的碎石圖也可以清晰地發(fā)現(xiàn)在第三個(gè)指標(biāo)時(shí)出現(xiàn)了明顯的拐彎,因此可以提取前三個(gè)主成分反映系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的大校首先計(jì)算出各成分的系數(shù)大小,計(jì)算公式如下:系數(shù),=ri,j∕λ2式(4.3)系數(shù),為第i個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的j指標(biāo)前面的系數(shù),ri,j為成分矩陣表中第i個(gè)主成分的j指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值,λ為第i個(gè)主成分特征值。得到的三個(gè)主成分方程如下:1=∑系數(shù)1,*式(4.4)2=∑系數(shù)2,*式(4.5)3=∑系數(shù)3,*式(4.6)在求得各主成分值之后,通過各主成分貢獻(xiàn)方差占累積總方差的比例進(jìn)而可以求得系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)F值。根據(jù)公式如下:F=∑(第i個(gè)主成分的方差/主成分累積的總方差)*式(4.7)4.1.3系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)因此,得出系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如下表4.3所示:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]金融科技風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生緣由、負(fù)面效應(yīng)及其防范體系構(gòu)建[J]. 陳紅,郭亮. 改革. 2020(03)
[2]貨幣供給、流動(dòng)性波動(dòng)與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)——微觀行為、宏觀結(jié)構(gòu)與傳導(dǎo)機(jī)理[J]. 趙建,李奇霖,馮素玲. 金融評(píng)論. 2019(06)
[3]基于綜合指數(shù)法的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[J]. 屈劍峰. 會(huì)計(jì)之友. 2020(02)
[4]數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下新金融業(yè)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、測(cè)度及防控[J]. 李蒼舒,沈艷. 管理世界. 2019(12)
[5]數(shù)字金融的發(fā)展與治理:從信息不對(duì)稱到數(shù)據(jù)不對(duì)稱[J]. 王作功,李慧洋,孫璐璐. 金融理論與實(shí)踐. 2019(12)
[6]當(dāng)前支付風(fēng)險(xiǎn)的變化與防控[J]. 王玉雄. 中國(guó)金融. 2019(23)
[7]互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)測(cè)度[J]. 翁志超,顏美玲. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2019(22)
[8]我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)防范及政策建議[J]. 張存萍. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究. 2019(11)
[9]關(guān)于當(dāng)前中國(guó)金融科技的理論反思——基于現(xiàn)代金融理論的一般分析[J]. 易憲容,陳穎穎. 南京社會(huì)科學(xué). 2019(11)
[10]金融科技風(fēng)險(xiǎn)防范路徑研究[J]. 於勇成,趙陽(yáng). 金融經(jīng)濟(jì). 2019(16)
博士論文
[1]金融創(chuàng)新與科技創(chuàng)新的耦合研究[D]. 童藤.武漢理工大學(xué) 2013
碩士論文
[1]山東省縣域金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及其空間格局演變研究[D]. 張燁.山東大學(xué) 2018
[2]中國(guó)區(qū)域科技金融對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)影響的研究[D]. 柳洋.華中師范大學(xué) 2018
[3]金融科技對(duì)我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響研究[D]. 楊宇珊.湖南大學(xué) 2018
[4]基于金融產(chǎn)品創(chuàng)新視角的貨幣政策效應(yīng)研究[D]. 閆琳.廈門大學(xué) 2009
[5]我國(guó)的金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)[D]. 李艷會(huì).吉林大學(xué) 2007
本文編號(hào):2943530
【文章來源】:重慶工商大學(xué)重慶市
【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
解釋的總方差
重慶工商大學(xué)碩士學(xué)位論文38根據(jù)SPSS的效度檢驗(yàn)結(jié)果如上表所示,可以發(fā)現(xiàn)歷年KMO值均大于0.6,Bartlett的球形度檢驗(yàn)的Sig.表明在0.05的顯著性水平下均顯著,拒絕Bartlett假設(shè)檢驗(yàn)的原假設(shè),即所選取的7個(gè)指標(biāo)具有相關(guān)性。利用SPSS20.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。以2013年系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的合成為例,首先對(duì)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量描述,并將其標(biāo)準(zhǔn)化得分輸出為變量,得到Z(各指標(biāo)變量)。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維主成分分析,得到解釋的總方差、碎石圖以及成分矩陣矩陣a,如圖4.1,4.2,4.3所示:圖4.1解釋的總方差圖4.2碎石圖
第四章金融科技創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的實(shí)證分析39圖4.3成分矩陣a根據(jù)上圖4.1表明,特征值大于1的前三個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到80.45%,已經(jīng)能夠較好地反映7個(gè)相關(guān)指標(biāo)的總體變動(dòng)情況,而且根據(jù)抽取的碎石圖也可以清晰地發(fā)現(xiàn)在第三個(gè)指標(biāo)時(shí)出現(xiàn)了明顯的拐彎,因此可以提取前三個(gè)主成分反映系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的大校首先計(jì)算出各成分的系數(shù)大小,計(jì)算公式如下:系數(shù),=ri,j∕λ2式(4.3)系數(shù),為第i個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的j指標(biāo)前面的系數(shù),ri,j為成分矩陣表中第i個(gè)主成分的j指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值,λ為第i個(gè)主成分特征值。得到的三個(gè)主成分方程如下:1=∑系數(shù)1,*式(4.4)2=∑系數(shù)2,*式(4.5)3=∑系數(shù)3,*式(4.6)在求得各主成分值之后,通過各主成分貢獻(xiàn)方差占累積總方差的比例進(jìn)而可以求得系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)F值。根據(jù)公式如下:F=∑(第i個(gè)主成分的方差/主成分累積的總方差)*式(4.7)4.1.3系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)因此,得出系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如下表4.3所示:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]金融科技風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生緣由、負(fù)面效應(yīng)及其防范體系構(gòu)建[J]. 陳紅,郭亮. 改革. 2020(03)
[2]貨幣供給、流動(dòng)性波動(dòng)與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)——微觀行為、宏觀結(jié)構(gòu)與傳導(dǎo)機(jī)理[J]. 趙建,李奇霖,馮素玲. 金融評(píng)論. 2019(06)
[3]基于綜合指數(shù)法的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[J]. 屈劍峰. 會(huì)計(jì)之友. 2020(02)
[4]數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下新金融業(yè)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、測(cè)度及防控[J]. 李蒼舒,沈艷. 管理世界. 2019(12)
[5]數(shù)字金融的發(fā)展與治理:從信息不對(duì)稱到數(shù)據(jù)不對(duì)稱[J]. 王作功,李慧洋,孫璐璐. 金融理論與實(shí)踐. 2019(12)
[6]當(dāng)前支付風(fēng)險(xiǎn)的變化與防控[J]. 王玉雄. 中國(guó)金融. 2019(23)
[7]互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)測(cè)度[J]. 翁志超,顏美玲. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2019(22)
[8]我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)防范及政策建議[J]. 張存萍. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究. 2019(11)
[9]關(guān)于當(dāng)前中國(guó)金融科技的理論反思——基于現(xiàn)代金融理論的一般分析[J]. 易憲容,陳穎穎. 南京社會(huì)科學(xué). 2019(11)
[10]金融科技風(fēng)險(xiǎn)防范路徑研究[J]. 於勇成,趙陽(yáng). 金融經(jīng)濟(jì). 2019(16)
博士論文
[1]金融創(chuàng)新與科技創(chuàng)新的耦合研究[D]. 童藤.武漢理工大學(xué) 2013
碩士論文
[1]山東省縣域金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及其空間格局演變研究[D]. 張燁.山東大學(xué) 2018
[2]中國(guó)區(qū)域科技金融對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)影響的研究[D]. 柳洋.華中師范大學(xué) 2018
[3]金融科技對(duì)我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響研究[D]. 楊宇珊.湖南大學(xué) 2018
[4]基于金融產(chǎn)品創(chuàng)新視角的貨幣政策效應(yīng)研究[D]. 閆琳.廈門大學(xué) 2009
[5]我國(guó)的金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)[D]. 李艷會(huì).吉林大學(xué) 2007
本文編號(hào):2943530
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