策略金融論文范文-闡述金融風險預警定量方法word版下載

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1、策略金融論文范文:闡述金融風險預警定量方法word版下載金融風險預警定量方法論文【摘要】本文在對國內外的相關研究文獻進行深入分析的基礎上,根據策略的理論基礎對預警策略進行歸納分類,并對各類策略的優(yōu)劣進行了全面的對比分析和評述,以期為金融風險預警研究提供一種新的思路和視角。【關鍵詞】金融風險;預警;定量策略近年來,美國次貸危機、歐債危機等金融危機的頻繁爆發(fā)令金融風險預警領域成為了金融界備受關注的研究熱點。從國內外的研究來看,金融風險預警的核心在于尋找…種有效的策略進行風險的識別和預測。目前,主流的金融風險

2、預警策略是統(tǒng)計計量類策略,該類策略以較嚴謹?shù)慕y(tǒng)計理論作為基礎,因此得到了國際金融理論和實業(yè)界的廣泛支持和認可。然而統(tǒng)計理論先天存在前提假設過嚴、忽略風險因素模糊性、難以解決非線性病結構的復雜理由、缺乏處理海量數(shù)據的能力等缺陷,致使該類策略在處理經濟管理類的復雜理由時往往表現(xiàn)得力不從心,其在金融風險管理中應用的有效性及適用性亦受到了越來越多研究人員的質疑。近十多年來,隨著人工智能技術的發(fā)展,具有模糊性、魯棒性、自組織性、簡單通用及并行處理等特征的智能計算技術越來越受到了金融領域研究人員的關注,越來越多的研

3、究引入了智能計算技術并取得了大量成果。本文在綜合研究了國內外相關文獻的基礎上,從策略的理論基礎角度對預警策略進行了歸納分類,并對不同策略的性狀進行了深入的比較、分析及評述,在此基礎上提出了對金融風險預警策略發(fā)展方向的個人看法,以期為我國金融風險預警管理策略發(fā)展提供一種新的思路和視角。一、統(tǒng)計計量類策略該類策略的主要思想是根據預警指標體系收集相關的樣本數(shù)據,對樣本數(shù)據進行深入的統(tǒng)計分析,找出對金融風險有顯著解釋作用的指標。在此基礎上基于一定的數(shù)量統(tǒng)計策略建立分析模型。該類策略是金融風險管理研究中廣泛使用的

4、策略,主要包括以下幾種策略:(1)單變量分析策略。單變量分析策略是最早應用到金融風險預警領域中的定量分析策略。FitzPatrick早在1932年就運用單個財務比率對19個樣本企業(yè)進行破產預測,他的研究發(fā)現(xiàn)“凈資產收益率”和“股東權益對負債比率”兩個比率的預測能力最高;1938年,Secrist在研究中試圖通過分析資產負債表比率的差異來尋找破產銀行的特征,以期挖掘出破產銀行和正常銀行不同的財務狀況;1966年,Beaver基于單變量分析法建立了企業(yè)破產預警模型,并以5個不同財務比率分別對158家的樣本數(shù)

5、據進行了一元判別預測,其結論認為“現(xiàn)金債務總額比率”預測的效果最好,“資產收益率”的效果次之。(2)多元線性判別分析(MDA)策略。單變量分析策略單從一個指標出發(fā)進行風險預警,往往不能充分反映出風險的全面狀況,MDA策略則是以多個指標對風險進行預測的分析策略。針對單變量分析的缺陷,1968年,Altman等在前人研究基礎上,利用判別分析技術建立了Z-Score模型,隨后1975年Altman在改善Z-Score模型的基礎上提出了ZETA模型。與此同時,1975年Sinkey在銀行風險的早期預警模型中引入

6、了多重判別策略。與單變量分析模型相比,MDA模型綜合了多方面的風險信息,因此其建立的判別函數(shù)往往準確率更高。(3)Logit分析策略。MDA策略對所處理的樣木有著嚴格的假設前提(如多元止態(tài)分布、等協(xié)方差矩陣等等)。針對這些缺陷,Martin在1977年采用了Logit分析對銀行破產預警進行了研究;1980年Ohlson構建了企業(yè)破產預警的Logit分析模型,他的研究成果認為Logit模型對樣本數(shù)據要求不高,其預測準確率也比MDA高。Logit分析假設事件發(fā)生概率服從標準Logistic的累積概率分布函數(shù)

7、,將事件發(fā)生的可能性估計為一個可觀測特征函數(shù),因此能部分克服MDA模型的缺陷。有鑒于此,20世紀80年代后大量研究采用了Logit分析策略。(4)Probit分析策略。Probit模型早在1954年就被Zmijcwski引入到企業(yè)破產預測方面的研究。1983年,Bovenzi等采用Probit分析,以1977年至1981年間的222家銀行作為樣本構建了銀行破產預警Probit模型,取得了良好的預測準確率。與Logit模型類似,Probit模型假設樣本服從標準正態(tài)分布,其計算策略和Logit亦很類似,但P

8、robit模型的計算過程比較復雜,而月?在計算過程中進行的多次近似處理往往會影響數(shù)據的準確程度。二、智能計算類策略統(tǒng)計計量類策略的應用有著比較嚴格的假設前提,且難以區(qū)分出隨機噪聲和非線性關系,而風險預測與風險指標往往呈非線性關系,且風險指標之間亦可能非相互獨立及不符合正態(tài)分布等等,因而極大地影響了統(tǒng)計計量類策略的應用效果。近十多年來,隨著人工智能技術特別是智能計算的發(fā)展,以神經網絡技術為代表的智能計算在風險預警領域中的應用得到了越來越廣泛的

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