作為全球金融科技發(fā)展的大國(guó),當(dāng)前,我國(guó)金融行業(yè)出現(xiàn)了許多顛覆性創(chuàng)新和變化,商業(yè)銀行作為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的主要代表,受金融科技發(fā)展浪潮的影響日趨明顯。一方面,商業(yè)銀行受到金融科技企業(yè)沖擊,價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)加劇,存貸利差不斷收窄;另一方面,商業(yè)銀行運(yùn)用金融科技積極構(gòu)建優(yōu)質(zhì)綜合服務(wù)平臺(tái),創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式,做大潛在客群,更有效地實(shí)現(xiàn)獲客、活客,應(yīng)用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)控制,提升經(jīng)營(yíng)成效。我國(guó)商業(yè)銀行深入?yún)⑴c金融科技對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)也帶來(lái)了復(fù)雜的影響,本文研究我國(guó)商業(yè)銀行金融科技發(fā)展對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響具有較大意義。理論剖析方面,為弄清商業(yè)銀行金融科技對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制,本文分析了商業(yè)銀行金融科技的應(yīng)用情況及作用特點(diǎn),結(jié)合前人對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問(wèn)題的研究情況,從商業(yè)銀行金融科技發(fā)展對(duì)其盈利能力、經(jīng)營(yíng)效率和風(fēng)險(xiǎn)控制的影響入手,分析商業(yè)銀行金融科技對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的正向和負(fù)向影響,更全面闡釋了商業(yè)銀行金融科技影響其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的理論機(jī)理。區(qū)別于前人研究中籠統(tǒng)的用商業(yè)銀行金融科技整體行業(yè)發(fā)展水平來(lái)分析其對(duì)商業(yè)銀行個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響,本文采用文本挖掘法,創(chuàng)新構(gòu)建商業(yè)銀行金融科技指數(shù),量化每... 

【文章來(lái)源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

商業(yè)銀行金融科技對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制開(kāi)放程度更高

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文24圖3-1搜索文本截圖3.2.3合成金融科技發(fā)展指數(shù)按照上述兩個(gè)步驟，可得到每組關(guān)鍵詞文本按年的百度新聞發(fā)布量，以建設(shè)銀行為例，21組文本的搜索結(jié)果數(shù)量之和就是代表其當(dāng)年金融科技發(fā)展情況的原始數(shù)值，據(jù)此可計(jì)算出各商業(yè)銀行2013-2018年的新聞搜索結(jié)果。據(jù)此，按照max-min方法的定義，設(shè)minFt和maxFt分別代表各商業(yè)銀行金融科技新聞搜索結(jié)果的Ft值的最小值和最大值，將每一個(gè)Ft原始值通過(guò)min-max標(biāo)準(zhǔn)化映射成在區(qū)間[0,1]中的值,然后按照將其處理標(biāo)準(zhǔn)化至0-1的指數(shù)。具體公式如下：金融科技發(fā)展指數(shù)Fti=（3-1）3.3指數(shù)構(gòu)建的結(jié)果分析3.3.1總體情況從總體分布情況看（詳見(jiàn)表3-3），2013-2018年間33家上市商業(yè)銀行金融科技發(fā)展指數(shù)Fti共計(jì)198個(gè)數(shù)值，分布在[0,1]區(qū)間上，最大值是建行2018年金融科技發(fā)展指數(shù)，數(shù)值為1，最小值是蘇農(nóng)銀行2013年的金融科技發(fā)展指數(shù)，數(shù)值為0。一方面，本文研究的是各商業(yè)銀行金融科技發(fā)展對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，需要的測(cè)量的是每個(gè)商業(yè)銀行的金融科技發(fā)展指數(shù)，而銀行業(yè)總體金融科技發(fā)展指數(shù)不在本次研究范圍之內(nèi)；另一方面，由于各商業(yè)銀行在行業(yè)中的比重和系統(tǒng)重要性不一致，因此各商業(yè)銀行的金融科技指數(shù)平均值不能等同于行業(yè)金融科技發(fā)展指數(shù)，但在保持一致算法的前提下，比較各年的平均值，仍可看出商業(yè)銀行整體行業(yè)的金融科技發(fā)展水

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]破解銀行金融科技布局困境[J]. 何飛.  中國(guó)金融. 2019(03)
[2]互聯(lián)網(wǎng)金融、商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[J]. 喻微鋒,周黛.  云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[3]金融科技的監(jiān)管模式選擇與優(yōu)化路徑研究——兼對(duì)監(jiān)管沙箱模式的反思[J]. 李敏.  金融監(jiān)管研究. 2017(11)
[4]金融科技與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)——基于中國(guó)銀行業(yè)的實(shí)證分析[J]. 汪可,吳青,李計(jì).  管理現(xiàn)代化. 2017(06)
[5]互聯(lián)網(wǎng)金融背景下商業(yè)銀行并購(gòu)重組選擇差異的效率研究——基于商業(yè)銀行異質(zhì)性的Malmquist指數(shù)實(shí)證分析[J]. 劉笑彤,楊德勇.  國(guó)際金融研究. 2017(10)
[6]金融科技與中小銀行的耦合發(fā)展[J]. 陸岷峰.  中國(guó)金融. 2017(17)
[7]金融科技:發(fā)展、影響與監(jiān)管[J]. 賀建清.  金融發(fā)展研究. 2017(06)
[8]大數(shù)據(jù)本源風(fēng)險(xiǎn)治理研究[J]. 陸岷峰,汪祖剛.  西南金融. 2017(07)
[9]區(qū)塊鏈技術(shù)與金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新問(wèn)題研究[J]. 謝清河.  金融發(fā)展研究. 2017(05)
[10]中美金融科技發(fā)展的比較與啟示[J]. 中國(guó)人民銀行廣州分行課題組,李思敏.  南方金融. 2017(05)

碩士論文
[1]商業(yè)銀行信息科技風(fēng)險(xiǎn)及防控策略研究[D]. 陳朝暉.北京交通大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3037972