一、建立银行风险机制（论文文献综述）
程孝强[1]（2020）在《金融开放与银行风险承担：理论与实证》文中提出近年来,随着外资金融机构市场准入的大幅放宽,人民币资本账户开放进程的持续加速,汇率市场化改革的不断深入以及人民币国际化进程的有序推进,中国金融开放的步伐明显加快,中国的金融开放迎来国际化发展的新机遇。但国际经验也启示我们,金融开放在为一国经济金融发展带来诸多好处的同时,也蕴含着较大的金融风险。由金融开放诱发的金融风险无疑会威胁金融系统稳定。银行稳定作为金融稳定的关键和核心,必然会受到金融开放的影响。已有对金融开放与银行稳定的相关研究主要集中在两个方面:一是对金融开放影响银行风险承担的作用机制研究。这方面的研究认为金融开放通过影响银行竞争（存款竞争、冒险机会、利润效率等）进而来影响其风险承担行为。还有部分研究认为银行利差与银行风险承担有着紧密联系,原因在于利差是银行贷款投放的主要考量因素,银行利差的结构变化对银行盈利能力有着重要的影响,并很可能会改变银行风险承担行为。另外,金融开放也会对银行利差产生影响。因而,现有研究表明金融开放驱动的银行竞争会影响银行利差,并可能通过银行利差来影响银行风险承担。这意味着,金融开放可能会通过银行利差渠道来影响银行风险承担,而已有研究并未考虑这一问题。此外,金融开放影响银行风险承担的相关研究忽略了宏观审慎政策的作用。二是对金融开放与银行危机的研究,这方面的研究大多没有考虑到存款保险制度以及不同形式的资本流动对银行危机的影响。本文以金融开放对银行风险承担的影响为主线,一方面研究了金融开放影响银行风险承担的银行利差渠道。具体而言,首先以金融开放影响银行利差的现有研究为基础,提炼出金融开放导致银行利差降低的理论假说,将银行利差作为中介变量,从银行利差视角建立金融开放影响银行风险承担的理论假说;其次,从金融稳定和金融中介配置资源的社会成本角度,全面深入地分析金融开放对银行利差的影响;再次,从金融监管和银行风险承担角度,全面地剖析金融开放和宏观审慎政策对银行风险承担的影响;最后,使用中介效应方法验证传递渠道“金融开放—银行利差—银行风险承担”的存在性。另一方面,从银行危机层面深入研究了金融开放和存款保险制度以及不同形式的资本流动对银行危机的影响。对这些问题的研究,不仅能够丰富金融开放、银行利差决定、银行风险承担以及银行危机等方面的研究,为金融开放、银行利差和银行风险承担三者之间的关系提供有效的分析框架,还可以为深化中国金融开放、合理安排开放次序、改善商业银行经营管理提供相关政策建议。本文对上述问题进行了深入的研究,得出了如下研究结论:（一）在仔细梳理银行利差决定因素文献的基础上,建立了金融开放影响银行利差的理论假说,选取中国商业银行和跨国数据为样本进行实证分析,分析结果表明无论是以事实金融开放指数还是以法定金融开放指数度量的金融开放都使得银行利差显着缩窄。另外,银行特征也会对利差产生显着影响,其中非利息收入占比、成本收入比能够显着缩窄银行利差,银行市场势力、运营成本将会显着扩大银行利差。（二）在金融开放影响银行风险承担的现有研究基础上,考虑宏观审慎政策,研究金融开放和宏观审慎政策对银行风险承担的影响,分别以中国商业银行和全球101个国家和地区的跨国数据为样本进行实证分析,实证结果均显示金融开放显着增加了银行风险承担,宏观审慎政策对银行风险承担的抑制效果明显,但不同审慎政策工具对银行风险承担的影响存在差异,针对金融机构的监管工具能够显着降低银行风险承担,而针对借款人的审慎工具对抑制银行风险承担的效果不明显。以跨国数据为样本的实证研究表明:国内贷款限制、集中度限制、外币贷款限制、银行间风险敞口、杠杆率以及金融机构税等变量能够显着限制银行风险承担;债务收入比、贷款价值比上限、逆周期资本要求、贷款损失动态拨备和系统重要性金融机构附加资本要求对抑制银行风险承担的效果并不明显,而外汇或逆周期准备金要求反而会激励银行过度承担风险。银行市场势力、银行规模、非利息收入占比、成本收入比、存贷比、盈利能力、资本充足率、货币政策等也会影响银行风险承担。（三）以银行利差作为中介变量,分别以中国商业银行和跨国数据为样本,使用中介效应方法实证检验“金融开放水平上升—银行利差下降—银行风险承担水平上升”这一传递渠道是否存在,研究结果表明银行利差是金融开放影响银行风险承担的部分中介因子,文章的理论假说得到了实证支撑。（四）提出金融开放影响银行危机的研究假说,选取包括中国在内的89个国家和地区的样本进行实证研究,研究结果表明金融开放显着增加了银行危机的发生概率。一些控制变量也会对银行危机产生影响,存款保险制度和信贷增速显着增加了银行危机的发生概率,而贸易开放度、实际经济增速和银行监管程度与银行危机呈显着负相关关系。进一步,将事实金融开放指数细分为外商直接投资、债务和证券投资组合三个方面,以研究不同形式的资本流动对银行危机的影响,研究结果显示外商直接投资和证券投资组合并未显着增加银行危机的发生概率,而债务则恰恰相反,债务流动显着增加了银行危机的发生概率,这表明外商直接投资和证券投资组合属于相对良性的资本流动。
黄晓雯[2]（2020）在《我国影子银行系统风险溢出效应研究》文中认为2008年,美国次贷危机的突然爆发引发的国际金融危机重创全球经济金融体系,作为元凶之一的影子银行迅速成为全球经济发展的关注焦点。当前,房地产泡沫、地方政府债务和影子银行等是我国金融体系存在的三大潜在的系统风险点,而近几年规模不断扩张的中国式影子银行业体系也逐渐映入人们的眼帘。中国式影子银行多作用于实体经济,但实际上有银行业务之名而无其实,游离于监管之外,所以在金融创新发展过程中给我国带来一定的风险,对监管者更是提出挑战。本论文以我国影子银行系统风险溢出效应为研究对象,运用规范分析和实证分析相结合的研究方法,在论述金融体系系统风险特征、产生原因、传染机制的基础上,主要选择三个潜在风险点中的影子银行进行重点探讨,分析影子银行可能引发金融体系系统风险的机制、中国影子银行成因与背景,并分别从社会融资规模角度和官方影子银行定义范围角度估算影子银行规模。从微观运用GARCH模型论证影子银行对传统商业银行的风险溢出效应,实证分析结果表明:当影子银行陷入困境,传统商业银行也将面临风险。影子银行的风险值通常大于传统银行,即影子银行更容易受到冲击,也就是说,防范金融体系系统风险的关键在于加强对影子银行的监管。从宏观角度上用VAR模型实证分析了影子银行规模变化对金融安全指数的影响,影子银行规模对金融稳定性具有负向溢出效应,影子银行规模的扩张威胁到金融系统的稳定。在短期内,影子银行规模的扩大在程度会促进经济的发展,有利于金融稳定,但长期来看,由于影子分行业务融资成本相对较高,运行过程中容易出现风险,影子银行规模的扩大对经济的负面效应就会凸显,如果得不到有效监管,金融风险就会集聚,进而影响金融系统稳定。这是因为银子银行的规模扩张会削弱国家宏观调控力度,增加金融机构之间的风险关联性等一系列问题直接影响金融稳定。最后,对影子银行系统金融风险防范提出相应的政策建议。本文创新点主要体现在以下三个方面:第一,在构建GARCH的基础上计算Va R和Co Va R,测算影子银行对传统银行的风险溢出效应。第二,运用VAR模型实证分析我国影子银行规模变动是否会给金融稳定性造成影响,实证结果可以显示规模变动对金融稳定指数的影响程度及影响持续时间跨度,从而为制定监管政策提供实证依据;分别从社会融资规模与官方影子银行界定范畴层面估算影子银行规模。第三,针对其引发系统风险的机制,以及具体到我国影子银行引发系统风险的关键环节进行了分析。
许佳琦[3]（2020）在《非利息收入业务降低商业银行风险机制与效应研究》文中指出长久以来,中国商业银行的主要收入来源为存贷款利差。但随着中国利率市场化的逐步推进,商业银行获得了利率的自主定价权,其传统的盈利区间受到挤压。此外,随着成本低廉、操作便捷的互联网金融的兴起,金融脱媒现象持续深化,更使商业银行传统的信贷业务发生萎缩。面对国内外日益激烈的竞争,中国商业银行意识到,传统的单一盈利模式已难以为继,必须通过发展非利息收入业务来拓展盈利渠道,向多元化经营模式转变。非利息收入业务凭借其低风险的特征,在降低商业银行风险方面起到了不可忽视的作用,受到了越来越多的青睐。在这样的背景下,这篇论文试图探究非利息收入业务降低商业银行风险的作用机制和实际效果,从而为中国商业银行拓展非利息收入业务提供意见与建议。首先,文章对非利息收入业务进行了总体概述,包括非利息收入业务的概念界定和发展研究。其次,本文分析了非利息收入业务降低商业银行风险的机制,非利息收入业务可以通过与利息收入业务组合、降低商业银行收入的波动性以及节约商业银行成本投入这三条途径来分散商业银行风险。随后,文章收集了2009至2018年16家上市商业银行的面板数据,通过建立固定效应回归模型,验证非利息收入业务及其各组成部分是否能如所预期的那样平滑商业银行风险。得到结果如下:从内部构成的角度看,提高手续费及佣金收入和投资收益可以降低商业银行的盈利风险,而提高其他收入则会增加商业银行的盈利风险;从整体的角度看,拓展非利息收入业务确实可以有效降低商业银行的盈利风险。最后,文章根据上述理论分析与实证结论,提出了稳步提升非利息收入占比、优化手续费及佣金收入内部结构、加强对银行投资收益的监督管理、高度重视人才的培养和引进的政策建议。
纪文鹏[4]（2019）在《绿色信贷对我国商业银行信贷风险的影响研究》文中指出2018年,《政府工作报告》中明确提出,环境污染防治是我国目前面临的三大攻坚战之一。因此,作为经济核心的金融应发挥其资源优化配置的作用,而我国金融业中的核心又当属银行业,目前,银行通过信贷手段服务经济绿色发展不仅为银行带了经济利益,履行了社会责任,同时也可能产生巨大的风险。同时,银行的信贷风险一直以来都是备受关注的问题,因此,从绿色信贷角度研究信贷风险具有重要的意义。本文从理论与实证两个角度研究了绿色信贷与我国商业银行信贷风险的关系以及绿色信贷分散信贷风险的机制。首先,从绿色信贷与商业银行的关系、信贷风险的影响因素以及绿色信贷对商业银行信贷风险等方面总结了国内外研究状况;其次,运用环境经济学、企业社会责任理论、银行风险管理以及赤道原则等理论奠定了研究绿色信贷对商业银行信贷风险的影响的理论基础;然后,选取我国A股市场的16家商业银行为研究样本,实证研究了绿色信贷对商业银行信贷风险的影响。最后,针对理论推演和实证结论,从绿色信贷角度提出了降低银行信贷风险的对策建议。实证研究部分得出了以下几点结论:第一,绿色信贷总体上加剧了我国商业银行的信贷风险,但这种影响具有异质性效应,与股份制银行相比,国有银行开展绿色信贷更有助于降低银行信贷风险;第二,绿色信贷的开展有助于增加商业银行的非利息收入和净利润规模,同时也验证了绿色信贷可以增加非利息收入和净利润规模来分散信贷风险的机制;第三,这种绿色信贷通过提高非利息收入和净利润分散信贷风险的机制在当前阶段内并不明显且绿色信贷分散信贷风险机制具有异质性,国有银行的这种绿色信贷分散信贷风险机制的作用较为明显,同时本文就存在的这种问题做出了合理实际的原因分析。
王权[5]（2019）在《社会资本对创业选择的影响机制及城乡差异研究》文中进行了进一步梳理创业活动除了能够帮助个体实现自身价值,也是推动经济发展的源动力,在增加就业、推动社会进步和发展上起着重要作用。中国社会作为一个典型的“人情关系型”社会,以社会信任、社会网络及社会规范为核心的社会资本在创业活动中发挥着相当重要的作用。与创业选择的必经流程相结合,我们研究了社会资本对个体创业选择的影响机制。又因为中国所具有的特殊城乡二元格局可能会使得社会资本对个体创业选择的影响及其作用机制存在城乡差异,本文将以转型经济背景下我国特殊的城乡二元格局为切入点,使用2016年中国家庭追踪调查（CFPS）数据,在构造出最为全面科学的Putnam社会资本及其分量的基础之上,研究社会资本及其分量对于个体的创业选择行为的影响、作用机制及可能存在的城乡差异。本文研究结果发现:1.利用因子分析方法,对CFPS数据中社会资本的测算结果显示,我国创业者个体的社会资本呈现倒“U”型分布。2.实证结果分析发现社会资本可以显着提升个体的创业概率,且对农村的促进作用要显着大于城市。3.具体到社会资本对个体创业选择的影响机制上来说,社会资本会通过信息机制、风险机制以及融资机制影响个体的创业选择。4.就社会资本对创业选择影响机制的城乡差异而言,造成社会资本影响个体创业选择的信息机制存在城乡差异的核心原因是社会网络,造成社会资本影响个体创业选择的风险机制存在城乡差异的核心原因是社会规范,造成社会资本影响个体创业选择的融资机制存在城乡差异的核心原因是社会信任。与现有文献相比较,本文可能的创新在于:1.我们通过因子分析法构造出了最为真实全面的Putnam社会资本变量及其三个核心分量。2.用理论与实证相结合的方法验证了社会资本对于个体创业选择的作用机制以及各种机制所存在的城乡差异。3.采用了不同的创业定义及工具变量对模型进行了稳健型检验与内生性问题处理。
刘姝君[6]（2018）在《信息与市场途径传染银行风险的机制及程度研究》文中认为银行系统是金融系统的组成部分,金融是现代经济的核心,银行系统性风险事关整个经济系统的稳定性。参照国际清算银行和国际货币基金组织的定义,本文定义银行系统性风险是由单家银行的风险在银行系统内相互传染而导致系统中其他大多数银行也发生风险的情况。因此,单家银行风险事故发生的机制以及风险在银行间两两传染是研究银行系统性风险的出发点,本文仅对此进行研究。对单家银行考察的是风险发生的极端形式即银行挤兑风险的生成机制,各种风险因素汇集成相关信息导致银行储户在极短的时间内到银行提款,这些信息又会影响其它银行储户的行为,除此之外发生风险的银行与暂时没有发生风险的银行之间存在直接或间接的关联,导致风险通过关联的渠道或媒介传送到其它银行,一旦某家银行出现风险,将引发风险在银行间进行交差感染,在没有有效措施的情况下,就会出现银行系统性风险。具体来讲,如下是论文的主要内容:第一章绪论在阐述了论题的研究意义、背景、思路和方法以及创新点之外,重点对相关文献进行了整理和追踪。已有的文献把风险传染途径分为直接和间接两条途径,直接传染途径分为银行间市场途径和支付结算途径;间接途径可分为信息传染途径和资产价格传染途径两类。测度风险传染效应或程度的方法主要是针对直接传染途径的矩阵法以及对直接和间接传染途径进行综合测度的条件在险价值法。通过文献的整理发现,信息传染有进一步研究的空间,运用条件在险价值法测度银行两两之间的风险传染程度几乎没有人论及,这是本文选题并展开研究的依据。第二章研究了风险间接传染途径中的信息传染途径。信息途径传染单家银行风险的机理在于,某家银行的风险信息会传递给其他银行的储户,导致这些储户产生“跟风”行动,相继前往银行取款,引起其他银行挤兑风险发生的概率提高。通过银行风险信息传染模型的仿真模拟发现,改变模型中信息传染系数、大众传媒系数和人际交往系数的大小,从而改变单家银行风险信息的传染速度,为制定降低银行风险传染措施提供依据。第三章研究了风险直接传染途径中的银行间拆借市场传染途径。描述单家银行破产后,其风险通过拆借业务关联向其债务和债权银行进行传染的过程,传染包括两个方向:一是对债权银行的传染,危机银行无法全额偿付债务,造成其债权银行资产损失;二是对债务银行的传染,危机银行向其债务银行提前收回资金或无法继续提供流动性支持,当债务银行融资困难时,为满足流动性需求,以低价出售未到期的长期资产,因而资产受损。通过分析同业拆借市场与上市银行的数据考察传染特征,据此提出管理风险传染的建议。第四章运用CoVaR法测度我国14家上市银行两两之间的传染程度。实证结果表明:第一,14家银行两两间存在较强的传染效应;第二,相比国有商业银行和股份制商业银行,城市商业银行对其他银行造成的传染影响更为严重,但其受传染程度最低;第三,风险的传染效应具有方向性,如北京银行对宁波银行的风险传染程度达到61.351%,但宁波银行对北京银行的传染程度仅为21.830%。第五章分析了需要进一步研究的问题。
刘霁[7]（2018）在《互联网金融的风险机制及监管研究》文中指出近几年,互联网金融异军突起并蓬勃发展,创新了金融服务的形式,但并没有改变金融的本质属性。随着互联网金融规模及影响力的逐步扩大,巨大的行业风险也开始涌现,金融市场是互联互通的,互联网金融风险不仅体现在其内部,如市场环境和的征信体系不完善、组织结构和交易机制有漏洞等,也会通过支付结算、担保、消费者心理等方面蔓延至传统金融市场甚至整个金融体系,从而造成风险的外溢,影响金融市场的整体稳定。因此,对互联网金融行业的风险机制进行深入探究进而建立起科学的风险监管治理体制显得尤为迫切。本文以互联网金融的风险机制和监管治理为研究目标,基于我国互联网金融的发展现状,深入研究互联网金融的风险内生和溢出机制,然后基于P2P网贷利率这一互联网金融市场的风险指示器,运用单变量GARCH和多变量DCC-GARCH模型,分阶段对P2P网贷市场的风险波动特征以及其与传统金融市场的风险溢出效应展开实证研究并分析评价。实证结果表明:我国P2P网贷利率的ARCH效应显着,易受自身前期波动的影响且存在持久性冲击,风险具有积聚效应;分阶段来看,市场波动性在逐渐减小,杠杆检验显示第一、三阶段网贷市场均呈现正向的杠杆效应,即利好消息给市场带来的波动大于利空消息的影响,这与传统金融市场的负向杠杆效应相反;风险溢出效应结果显示:在第二阶段,网贷市场与商业银行、股票市场的风险波动溢出效应显着,但体现为传统金融市场对网贷市场单向的风险溢出;与债券市场未体现明显的风险联动关系。为进一步探究监管治理体制,本文对英美两国的互联网金融监管实践进行了比较分析,并借鉴了两国监管的成熟经验。最后,结合我国互联网金融发展的现实背景和本文研究成果,以防范我国互联网金融的内部风险以及溢出风险为目的,本文从宏观审慎监管、互联网金融企业的内控治理和行业自律、金融消费者权益保护三个层面提出了促进行业健康可持续发展的政策建议。
杨理智[8]（2018）在《“21世纪海上丝绸之路”安全风险评价体系和评估技术研究》文中提出“21世纪海上丝绸之路”倡议是我国在新的时代背景下提出的新型合作机制,旨在促进全球经济、贸易发展,加强政治合作,具有重大意义。然而,“21世纪海上丝绸之路”建设时间长、范围广,涉及海域广泛、国家众多,其自然环境及人文环境均存在较大的不确定性,面临重大的安全挑战。因此,本文针对“海丝路”自然环境和人文环境风险评估、海上战略支点和港口基地优选决策等重大战略问题和前沿技术开展了创新探索和系统研究,构建了“21世纪海上丝绸之路”安全风险评估指标体系,提出了自然要素强度-频率的风险分级标准,发展了基于定性语言描述的知识提取和基于不完备样本的评估建模技术。文章开展了在信息不完备、知识不确定条件下的评估建模研究,并针对定性语言描述的专家经验开展了特征提取和量化表达等创新性研究探索,定义了语义测度、构建了相应的语义云测度函数,并将人工智能领域的方法如贝叶斯网络、云模型理论引入了风险评估领域,创新发展了云模型-贝叶斯网络模型及犹豫云模型。论文的主要工作和研究成果包括:（一）系统分析了“21世纪海上丝绸之路”自然环境和人文环境特征,并提出了语义测度定义、构建了语义云测度函数,运用K均值聚类算法,对“海丝路”国家的人文环境互联互通情况及海域的非传统安全问题进行了量化聚类分析。（二）提出了“21世纪海上丝绸之路”安全风险定义、分类,开展了“海丝路”自然环境及人文环境风险影响因子分析及风险辨识研究,构建了“海丝路”安全风险概念模型。（三）研究构建了“21世纪海上丝绸之路”自然环境及人文环境风险指标体系,给出了指标的详细定义,研究了指标的风险机制,总结了指标的数据来源。（四）开展了“21世纪海上丝绸之路”自然环境风险量化评估,构建了同时考虑自然要素强度和发生频率的风险分级方法,并引入不同未来气候情景,研究了气候变化对“海丝路”自然环境风险的影响。（五）开展了信息不完备、知识不确定条件下评估建模研究,提出了犹豫云模型理论、云模型-贝叶斯网络模型理论,对信息不完备、知识不确定的“海丝路”人文环境风险进行了量化评估。（六）开展了“21世纪海上丝绸之路”沿线港口优选决策建模研究,基于“海丝路”面临的机遇与挑战,引入DEA模型的思想,选用超效率区间DEA模型,实现“海丝路”沿线港口优选。
盛春光[9]（2013）在《中国碳金融市场发展机制研究》文中研究表明国际碳金融市场发展迅速有超过石油市场成为最大国际交易市场的趋势。中国作为发展中国家是全球最大的碳交易项目清洁发展机制（CDM）的供给方,但受到国际买方市场、自身发展能力与水平的限制,缺乏话语权与定价权,获利微乎其微,损害了中国项目业主的权益。发展中国碳金融市场,获取定价的权力,提高交易能力,探索建立碳金融市场促进环境与经济协调发展机制,加快经济发展方式转变和产业结构升级,提高本土项目业主在国际市场的议价权能力,谋求金融创新发展,势在必行。因此,本文以发展中国碳金融市场为背景,以建立碳金融市场发展机制为切入点,探索建立中国碳金融市场理论架构与可操作性的运行机制,以期为中国碳金融市场发展提供理论支撑和现实依据。本文首先系统梳理与分析了国内外碳金融市场研究文献,得出了对我国发展碳金融市场的经验与启示,在实地走访调研基础上,分析中国碳金融市场发展现状,指出其存在的主要问题,运用SWOT战略分析法将碳金融市场按内部影响因素和外部影响因素进行立体化区分,分别对市场4个方面的情况进行关联分析。研究发现：中国发展碳金融市场应选择优势机会策略（SO）和优势威胁策略（ST）的战略发展方向,而市场机制的有效运行是实现这一战略目标的关键。其次,在SWOT战略分析基础上,构建了中国碳金融市场发展机制的总体框架。提出了框架设计的指导思想、原则、结构、功能,并进一步将发展机制细分为供求机制、价格机制、竞争机制、风险机制和监管机制五个方面。依据论文研究的目的与思路提出价格机制是整个市场机制的核心,风险机制是市场的约束机制,以其建立中国碳金融市场的运行机制。再次,建立了差分自回归移动平均模型（ARIMA）预测核证减排量（CER）期货市场的价格走势,为实现中国碳金融市场的合理定价提供技术支持。研究发现：CER期货价格序列存在一阶单位根,是非平稳的时间序列,非平稳时间序列在各个时间点上的随机规律是不同的,难以通过序列已知的信息去掌握时间序列整体上的随机性。而ARIMA模型恰好能解决这一难题,因此将该模型引入CER期货市场,通过建立模型估计的预测值与真实值比较,ARIMA模型能够很好地对CER期货价格进行拟合。CER碳市场不存在价格发现功能,不能通过期货理论为CER碳市场进行合理定价；EUA期货市场和CER期货市场短期内存在价格发现功能,可以通过期货理论为CER期货市场进行合理定价。这一结论证明碳金融市场引入期货定价机制,可以为中国CDM项目业主在国际碳市场争取利益、提升盈利空间,实现金融市场创新发展,实现定价权提供帮助。第四,运用广义误差分布模型（GED）描述CER期货市场是尖峰厚尾的波动特征,并以此特征建立广义自回归条件异方差—在险值模型（GARCH-VaR）能够比国际上通用的在险值模型（VaR）更准确地描述CER期货市场的风险值。这一研究工作可以降低市场参与者的投资风险,帮助中国碳金融市场稳定发展,尽早实现与国际碳金融市场接轨,融入国际碳金融市场竞争当中。将VaR引入碳市场风险度量中,提出了有效描述碳市场风险的手段。研究发现：GED分布可以较好拟合CER期货收益率尖峰厚尾特征；市场价格下跌的风险大于价格上涨的风险；GARCH-VaR模型提高了中国碳金融市场风险估值的准确性,可以帮助中国更好地开展碳金融市场,为中国碳金融市场风险度量提供理论支持。最后论文提出建立中国碳金融市场发展机制的政策保障体系。中国碳金融市场发展与完善是一项系统工程,本文从碳金融市场价格波动和风险度量进行认识和理解,为碳金融市场价格预测、期货定价功能、风险度量提供技术支持,为碳金融市场参与者进行决策提供参考依据。
倪敏[10]（2013）在《金融体系的系统性风险研究》文中研究说明2008年国际金融危机与80年代以来的金融危机具有很大的不同点。首先,它爆发在经济最发达、金融体系最为发达的美国,直接受害者是欧美发达国家的金融机构。其次,爆发后的传染程度和深度出乎绝大多数主流经济学家和金融监管机构的意料,仅有屈指可数的经济学家预测到了 2008年国家金融危机。对此,金融理论界和实务界一致认为,2008年国际金融危机凸显了研究系统性风险的迫切性和重要价值。截至目前,有关系统性风险的研究成果还比较少,导致系统性风险这一名词广泛地出现在各类文献中,但它的内涵却模糊。本文首先对系统性风险的概念和内涵进行了界定,明确指出系统性风险是金融体系全局性、整体性的风险。系统性风险具有两种形式,即全局性冲击和强传染。基于金融自由化和金融创新理论,系统性地阐述了自布雷顿森林体系解体之后全球金融体系所发生的一系列变化,指出全球金融体系已经演变成一个虚拟化程度高、高度开放、金融机构之间因高度竞争导致高度同质化、各子部分之间因联系紧密导致强传染性、不稳定的金融体系。在该金融体系中,顺周期效应和强传染对形成系统性风险具有关键和重要的影响。其次,本文介绍了顺周期效应的基本内涵,对金融机构活动的顺周期效应进行了概述。在此基础上,建立模型研究金融机构投资行为的顺周期效应形成系统性风险的机制,研究结果表明金融体系中如果金融机构的风险偏好程度互相接近,那么金融体系整体的风险偏好程度的顺周期效应就强,全局性冲击发生的可能性就大,系统性风险就高。再次,本文介绍了金融传染的基本内涵,对传染的贸易渠道、金融渠道、纯传染渠道进行了概述。在此基础上,研究金融渠道的传染形成系统性风险的机制,结合模拟仿真实验,得出金融机构的资本与资产的比率、金融机构之间的紧密关联程度对金融渠道的传染形成系统性风险具有重要影响。根据理论分析的结论,本文结合样本数据,对我国金融体系的顺周期效应和2008年国际金融危机对我国金融市场的传染进行了实证研究,分析我国金融体系的系统性风险状况。最后,对全文进行了总结,探讨了系统性风险对于金融监管的启示,对2008年国际金融危机后各国金融监管系统性风险的实践进行了小结,为中国今后有效控制系统性风险提供借鉴。
二、建立银行风险机制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、建立银行风险机制（论文提纲范文）
（1）金融开放与银行风险承担：理论与实证（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 研究思路 |
| 1.3 研究创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 银行利差的决定因素 |
| 2.1.1 银行微观特征与银行利差 |
| 2.1.2 市场结构和宏观政策与银行利差 |
| 2.1.3 金融开放与银行利差 |
| 2.1.4 金融开放影响银行利差的研究述评 |
| 2.2 金融开放与银行风险承担 |
| 2.2.1 国际资本流动对银行稳定的影响 |
| 2.2.2 金融开放对银行风险承担的影响 |
| 2.2.3 金融开放与银行风险承担的研究述评 |
| 2.3 银行危机的影响因素 |
| 2.3.1 金融开放对银行危机的影响 |
| 2.3.2 其他因素对银行危机的影响 |
| 2.3.3 金融开放与银行危机的研究述评 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 中国金融开放的特征事实 |
| 3.1 中国金融业开放进程 |
| 3.2 人民币资本账户开放的历史进程 |
| 3.3 人民币国际化进程 |
| 3.4 人民币汇率市场化改革进程 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 金融开放影响银行风险承担的作用机制与理论假说 |
| 4.1 银行自身因素影响银行风险的机制分析 |
| 4.1.1 资产负债错配与银行风险 |
| 4.1.2 货币错配与银行风险 |
| 4.1.3 道德风险、逆向选择与银行风险 |
| 4.1.4 公司治理与银行风险 |
| 4.2 金融开放影响银行风险的作用机制 |
| 4.2.1 利率自由化与银行风险 |
| 4.2.2 资本流动与银行风险 |
| 4.2.3 外资银行进入与银行风险 |
| 4.3 金融开放、银行利差与银行风险承担:理论假说 |
| 4.3.1 金融开放影响银行利差的理论假说 |
| 4.3.2 金融开放影响银行风险承担的理论假说:银行利差视角 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 金融开放影响中国商业银行利差的实证检验 |
| 5.1 银行利差决定因素的理论模型 |
| 5.2 金融开放影响银行利差的实证设计 |
| 5.2.1 变量选取与数据来源 |
| 5.2.2 实证模型 |
| 5.3 金融开放影响中国商业银行利差的实证结果及其解释 |
| 5.3.1 变量描述性统计 |
| 5.3.2 实证结果分析 |
| 5.3.3 稳健性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 金融开放、银行利差与中国商业银行风险承担 |
| 6.1 金融开放和宏观审慎政策对银行风险承担影响的实证研究 |
| 6.1.1 实证研究设计 |
| 6.1.2 实证结果 |
| 6.2 金融开放、银行利差与银行风险承担:基于中介效应的检验 |
| 6.2.1 计量模型构建 |
| 6.2.2 实证结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 金融开放影响银行风险承担的跨国证据 |
| 7.1 金融开放影响银行利差的跨国实证分析 |
| 7.1.1 实证设计 |
| 7.1.2 实证结果 |
| 7.1.3 稳健性检验结果 |
| 7.2 金融开放、银行监管与银行风险承担:来自跨国的证据 |
| 7.2.1 实证研究设计 |
| 7.2.2 模型估计 |
| 7.2.3 稳健性分析 |
| 7.3 金融开放与宏观审慎政策影响银行风险承担的跨国实证 |
| 7.3.1 研究设计 |
| 7.3.2 实证结果 |
| 7.4 金融开放、银行利差与银行风险承担:跨国实证 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 金融开放影响银行危机的跨国实证研究 |
| 8.1 金融开放与存款保险制度影响银行危机的研究假说 |
| 8.1.1 金融开放与银行危机 |
| 8.1.2 存款保险制度与银行危机 |
| 8.2 金融开放、存款保险制度与银行危机:实证设计 |
| 8.2.1 变量选取与数据来源 |
| 8.2.2 实证模型 |
| 8.2.3 描述性统计及相关性分析 |
| 8.3 金融开放、存款保险制度与银行危机:实证结果 |
| 8.3.1 实证结果分析 |
| 8.3.2 内生性检验 |
| 8.3.3 稳健性检验 |
| 8.4 不同形式的资本流动对银行危机的影响 |
| 8.4.1 总资产与总负债 |
| 8.4.2 金融开放与银行危机:外商直接投资 |
| 8.4.3 金融开放与银行危机:债务 |
| 8.4.4 金融开放与银行危机:证券投资组合 |
| 8.5 本章小结 |
| 9 结论与启示 |
| 9.1 主要研究结论 |
| 9.2 政策启示 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
| 后记 |
（2）我国影子银行系统风险溢出效应研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 论文技术路线 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 2 相关理论及国内外研究综述 |
| 2.1 金融体系系统风险基本理论 |
| 2.1.1 相关概念 |
| 2.1.2 金融体系系统风险形成机制相关理论 |
| 2.2 金融体系系统风险测量 |
| 2.3 影子银行及影子银行系统风险 |
| 2.3.1 影子银行的概念 |
| 2.3.2 影子银行系统风险文献综述 |
| 3 影子银行系统风险形成机理及传染途径 |
| 3.1 国外影子银行系统风险形成机理及传染途径 |
| 3.1.1 国外影子银行发展机制 |
| 3.1.2 国外影子银行系统风险形成机理及传染途径 |
| 3.2 中国影子银行系统风险形成机理及传染途径 |
| 3.2.1 中国影子银行成因 |
| 3.2.2 中国影子银行的发展历程 |
| 3.2.3 中国影子银行风险传染路径分析 |
| 3.3 我国影子银行系统风险的表现形式 |
| 3.3.1 我国影子银行系统风险的主要特征 |
| 3.3.2 我国影子银行系统风险的关键环节 |
| 4 我国影子银行系统风险的潜在影响分析 |
| 4.1 影子银行系统风险的基础规模估算 |
| 4.1.1 基于社会融资估算影子银行规模 |
| 4.1.2 基于官方口径估算影子银行规模 |
| 4.2 我国影子银行系统风险溢出案例分析 |
| 4.2.1 安信信托业绩暴雷与项目违约 |
| 4.2.2 安信信托风险溢出效应显现 |
| 4.2.3 安信信托风险溢出的原因分析 |
| 4.2.4 信托行业影子银行业务内在风险分析 |
| 5 基于GARCH模型影子银行系统风险溢出效应的实证分析 |
| 5.1 实证方法及适用模型选择 |
| 5.1.1 Var及 Co Va R概念及计算方法 |
| 5.1.2 ARCH模型 |
| 5.1.3 GARCH(1,1)模型 |
| 5.1.4 GARCH—M(GARCH-in-Mean)模型 |
| 5.1.5 基于GARCH—M模型的VaR计算 |
| 5.1.6 基于GARCH—M模型的CoVaR计算 |
| 5.1.7 计算风险溢出值 |
| 5.2 基于GARCH模型的实证分析 |
| 5.2.1 建模指标选择 |
| 5.2.2 数据来源和说明 |
| 5.2.3 数据检验 |
| 5.2.4 模型建立及回归结果 |
| 6 基于SVAR模型的影子银行与金融稳定相关性分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模型构建和数据说明 |
| 6.2.1 影子银行对金融稳定影响的SVAR模型建立 |
| 6.2.2 数据说明 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.3.1 数据的平稳性检验 |
| 6.3.2 滞后阶数的选择 |
| 6.3.3 格兰杰因果检验 |
| 6.3.4 模型的建立及其检验 |
| 6.3.5 脉冲响应分析 |
| 7 结论及政策建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 调整金融监管模式:从分业监管向综合监管过渡 |
| 7.2.2 完善影子银行法律体系,规范影子银行业务 |
| 7.2.3 完善影子银行内控机制,降低内在系统风险 |
| 7.2.4 监控非传统信用创造机制,减少风险传染途径 |
| 7.2.5 我国影子银行风险溢出监管具体举措 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 一、作者简历 |
| 二、发表论文 |
| 学位论文数据集 |
（3）非利息收入业务降低商业银行风险机制与效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 |
| 0.1 选题背景与意义 |
| 0.1.1 选题背景 |
| 0.1.2 研究意义 |
| 0.2 文献综述 |
| 0.2.1 国外文献综述 |
| 0.2.2 国内文献综述 |
| 0.2.3 国内外文献综述评述 |
| 0.3 研究方法、内容与思路 |
| 0.3.1 研究思路 |
| 0.3.2 研究内容 |
| 0.3.3 研究方法 |
| 0.4 创新与不足 |
| 0.4.1 创新之处 |
| 0.4.2 不足之处 |
| 1 非利息收入业务概述 |
| 1.1 非利息收入业务的界定 |
| 1.1.1 非利息收入业务的概念 |
| 1.1.2 非利息收入业务、中间业务、表外业务概念辨析 |
| 1.1.3 非利息收入业务的特点 |
| 1.2 非利息收入业务的发展、现状及存在问题 |
| 1.2.1 非利息收入业务的发展历程 |
| 1.2.2 非利息收入业务的当前状况 |
| 1.2.3 非利息收入业务存在的问题 |
| 2 非利息收入业务降低商业银行风险机制分析 |
| 2.1 与利息收入业务组合分散商业银行风险 |
| 2.2 降低商业银行收入的波动性 |
| 2.3 节约商业银行的成本投入 |
| 3 非利息收入业务降低商业银行风险效应实证分析 |
| 3.1 样本选取和数据来源 |
| 3.2 变量选取与模型设计 |
| 3.2.1 被解释变量的选取 |
| 3.2.2 解释变量的选取 |
| 3.2.3 其他控制变量的选取 |
| 3.2.4 模型的设计 |
| 3.3 样本的描述性统计分析 |
| 3.4 回归结果及其分析 |
| 3.4.1 回归结果 |
| 3.4.2 回归结果分析 |
| 4 研究结论及政策建议 |
| 4.1 研究结论 |
| 4.2 政策建议 |
| 4.2.1 稳步提升非利息收入占比 |
| 4.2.2 优化手续费及佣金收入内部结构 |
| 4.2.3 加强对银行投资收益的监督管理 |
| 4.2.4 高度重视人才的培养和引进 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文以及参加科研情况 |
（4）绿色信贷对我国商业银行信贷风险的影响研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 论文的创新与不足之处 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论基础及研究假设 |
| 2.1 绿色信贷含义及相关政策 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 环境经济学基础 |
| 2.2.2 企业社会责任理论 |
| 2.2.3 环境风险管理理论 |
| 2.2.4 赤道原则 |
| 2.3 绿色信贷对商业银行信贷风险的影响机制分析 |
| 2.3.1 绿色信贷对商业银行不良贷款率的影响分析 |
| 2.3.2 绿色信贷对商业银行非利息收入的影响分析 |
| 2.3.3 绿色信贷对商业银行净利润的影响分析 |
| 2.4 研究假设 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 变量选取与模型构建 |
| 3.1 变量选取 |
| 3.1.1 被解释变量选取 |
| 3.1.2 解释变量选取 |
| 3.1.3 控制变量选取 |
| 3.2 数据选取与模型构建 |
| 3.2.1 数据选取原则 |
| 3.2.2 数据来源 |
| 3.2.3 模型构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 绿色信贷对商业银行信贷风险的影响实证分析 |
| 4.1 变量描述性统计 |
| 4.2 单位根检验 |
| 4.3 绿色信贷对银行不良贷款率的影响实证分析 |
| 4.4 绿色信贷对商业银行信贷风险分散机制实证研究 |
| 4.4.1 绿色信贷对商业银行非利息收入的影响 |
| 4.4.2 绿色信贷对商业银行净利润的影响 |
| 4.4.3 绿色信贷对商业银行信贷风险分散机制实证结果 |
| 4.5 绿色信贷对商业银行信贷风险的影响实证结论分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5 结论与对策建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 对策与建议 |
| 5.2.1 完善绿色信贷管理政策 |
| 5.2.2 促进商业银行绿色信贷产品创新 |
| 5.2.3 建立健全银行信贷风险管理体制 |
| 5.2.4 加强绿色信贷专业人才培养 |
| 5.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 后记 |
（5）社会资本对创业选择的影响机制及城乡差异研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究方法 |
| 第三节 结构安排与技术路线 |
| 一、结构安排 |
| 二、技术路线 |
| 第四节 可能的创新与不足 |
| 一、可能的创新点 |
| 二、主要的不足点 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 社会资本的研究综述 |
| 一、社会资本的概念 |
| 二、社会资本的测量 |
| 第二节 社会资本与创业相关的研究综述 |
| 一、社会资本对创业影响的相关研究 |
| 二、社会资本对创业影响机制的相关研究 |
| 第三节 简要述评 |
| 第三章 社会资本对创业选择影响机制及城乡差异的理论分析 |
| 第一节 创业构成要素提炼 |
| 第二节 社会资本对创业选择影响机制的理论框架构建 |
| 一、信息机制 |
| 二、风险机制 |
| 三、融资机制 |
| 第三节 社会资本对创业选择影响机制的城乡差异 |
| 第四节 本章小结 |
| 第四章 社会资本的测度与创业者的统计特征描述 |
| 第一节 数据来源与说明 |
| 第二节 社会资本的测度及指标选取 |
| 一、社会网络 |
| 二、社会信任 |
| 三、社会规范 |
| 第三节 社会资本测度结果分析 |
| 第四节 创业者的统计特征描述 |
| 一、创业者的社会资本分布情况 |
| 二、创业者的区域分布情况 |
| 三、创业者的家庭规模情况 |
| 四、创业者的个体特征情况 |
| 第五节 本章小结 |
| 第五章 社会资本对创业选择影响机制及城乡差异的实证分析 |
| 第一节 变量选取与统计描述 |
| 一、数据来源 |
| 二、变量选取 |
| 三、统计描述 |
| 第二节 社会资本影响创业选择的实证检验 |
| 一、社会资本对创业选择的影响 |
| 二、内生性问题与稳健性检验 |
| 第三节 社会资本对创业选择影响机制的实证检验 |
| 一、社会资本影响创业选择的信息机制 |
| 二、社会资本影响创业选择的风险机制 |
| 三、社会资本影响创业选择的融资机制 |
| 第四节 社会资本对创业选择影响机制的城乡差异分析 |
| 一、信息机制的城乡差异 |
| 二、风险机制的城乡差异 |
| 三、融资机制的城乡差异 |
| 第五节 本章小结 |
| 第六章 结论与政策启示 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 政策启示 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）信息与市场途径传染银行风险的机制及程度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景及研究意义 |
| 一、选题背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、风险的间接传染途径 |
| 二、风险的直接传染途径 |
| 三、传染效应实证研究 |
| 四、评述 |
| 第三节 研究思路及研究方法 |
| 一、研究思路和研究框架 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 创新点 |
| 第二章 信息途径传染单家银行风险的机理与模拟 |
| 第一节 银行风险信息传染过程的逻辑 |
| 第二节 银行风险信息传染模型的构建 |
| 一、创新扩散的经典模型 |
| 二、银行风险信息传染模型 |
| 第三节 银行风险信息传染模型的模拟与分析 |
| 一、信息传染系数对银行风险信息传染的影响 |
| 二、大众传媒系数对银行风险信息传染的影响 |
| 三、人际交往系数对银行风险信息传染的影响 |
| 第四节 缓解银行风险传染效应的建议 |
| 第三章 银行间拆借市场途径传染银行风险的机制 |
| 第一节 银行间拆借市场风险传染过程 |
| 一、相互联系的资产负债表 |
| 二、银行风险对债权和债务银行的传染 |
| 第二节 我国银行间拆借市场风险传染特征 |
| 一、拆借市场主体与规模 |
| 二、信用风险传染特征 |
| 三、流动性风险传染特征 |
| 四、风险传染免疫能力 |
| 第三节 管理银行间拆借市场风险传染的措施 |
| 第四章 银行间风险传染程度测度：依据我国上市银行数据 |
| 第一节 传染程度测度的方法与计算 |
| 一、条件在险价值(CoVaR) |
| 二、CoVaR的计算——分位数回归模型 |
| 第二节 我国14家上市银行的风险传染程度测度 |
| 一、数据的来源与描述 |
| 二、测度结果与分析 |
| 三、实证结论与防范风险传染建议 |
| 第五章 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）互联网金融的风险机制及监管研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 互联网金融的风险度量和测算研究 |
| 1.2.2 互联网金融的内部风险研究 |
| 1.2.3 互联网金融的风险溢出效应研究 |
| 1.2.4 互联网金融的监管研究 |
| 1.3 研究思路与研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究的创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 2 互联网金融理论基础 |
| 2.1 互联网金融相关理论 |
| 2.1.1 信息经济学理论 |
| 2.1.2 金融创新理论 |
| 2.1.3 长尾理论 |
| 2.1.4 基于网络经济学的边际效用递增理论 |
| 2.2 金融监管相关理论 |
| 2.2.1 审慎监管理论 |
| 2.2.2 行为监管理论 |
| 2.2.3 金融消费者保护理论 |
| 3 我国互联网金融的发展现状及风险机制 |
| 3.1 我国互联网金融发展现状 |
| 3.1.1 业务发展现状 |
| 3.1.2 地区发展现状 |
| 3.1.3 行业监管现状 |
| 3.2 互联网金融的风险内生机制 |
| 3.2.1 信息不对称 |
| 3.2.2 投资者的长尾风险 |
| 3.2.3 金融创新与传统监管手段的不对称 |
| 3.3 互联网金融的风险溢出机制 |
| 3.3.1 关联交易-业务风险传导 |
| 3.3.2 产品风险的传导 |
| 3.3.3 资金价格的传导 |
| 4 基于P2P利率的互联网金融风险特征及溢出效应研究 |
| 4.1 数据特征与模型方法介绍 |
| 4.1.1 P2P网贷利率的典型化事实 |
| 4.1.2 模型方法介绍 |
| 4.2 样本选取与ARCH效应分析 |
| 4.2.1 样本选取 |
| 4.2.2 ARCH 效应检验 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 P2P利率的波动性与杠杆效应分析 |
| 4.3.2 不同金融市场间的风险溢出效应分析 |
| 5 互联网金融监管国际经验借鉴 |
| 5.1 美国P2P网贷行业监管实践 |
| 5.2 英国P2P网贷行业监管实践 |
| 5.3 国际互联网金融监管经验总结 |
| 6 研究结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 将互联网金融纳入“宏观审慎监管”框架 |
| 6.2.2 加强互联网金融企业内部治理与行业自律管理 |
| 6.2.3 注重金融消费者权益保护 |
| 全文总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
（8）“21世纪海上丝绸之路”安全风险评价体系和评估技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题依据 |
| 1.1.1 “21世纪海上丝绸之路”2017 发展总态势 |
| 1.1.2 “21世纪海上丝绸之路”倡议带来新的机遇 |
| 1.1.3 “21世纪海上丝绸之路”倡议面临的挑战 |
| 1.1.4 开展“21世纪海上丝绸之路”安全风险研究的必要性 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 问题与不足 |
| 1.4 本文的研究内容和技术 |
| 第二章 “21世纪海上丝绸之路”自然环境分析 |
| 2.1 地形地貌 |
| 2.2 风场 |
| 2.3 海浪 |
| 2.4 海温 |
| 2.5 海平面高度 |
| 2.6 海流 |
| 2.7 热带气旋 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 “21世纪海上丝绸之路”人文环境分析及区划 |
| 3.1 “21世纪海上丝绸之路”人文环境分析 |
| 3.2 “21世纪海上丝绸之路”人文环境互联互通现状 |
| 3.3 “21世纪海上丝绸之路”人文环境聚类模型 |
| 3.3.1 云模型理论的基本概念 |
| 3.3.2 语义云距离测度 |
| 3.3.3 基于语义云距离测度的K均值聚类模型 |
| 3.4 “21世纪海上丝绸之路”互联互通指数区划 |
| 3.4.1 指标体系 |
| 3.4.2 仿真实验及聚类结果 |
| 3.5 “21世纪海上丝绸之路”非传统安全问题聚类分析 |
| 3.5.1 数据分析及处理 |
| 3.5.2 基于语义云、直觉模糊数距离测度的K均值聚类模型 |
| 3.5.3 聚类结果及海盗分布特点分析 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 “21世纪海上丝绸之路”安全风险概念模型 |
| 4.1 风险定义及形成机制 |
| 4.2 “21世纪海上丝绸之路”安全风险定义及分类 |
| 4.3 “21世纪海上丝绸之路”安全风险影响因子分析 |
| 4.3.1 自然环境影响因子分析 |
| 4.3.2 人文环境影响因子分析 |
| 4.4 “21世纪海上丝绸之路”安全风险辨识 |
| 4.5 “21世纪海上丝绸之路”安全风险概念模型 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 “21世纪海上丝绸之路”安全风险指标体系 |
| 5.1 “21世纪海上丝绸之路”自然环境风险指标体系 |
| 5.2 “21世纪海上丝绸之路”人文环境风险指标体系 |
| 5.2.1 传统安全风险指标体系 |
| 5.2.2 非传统安全风险指标体系 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 “21世纪海上丝绸之路”自然环境风险评估 |
| 6.1 数据来源及处理 |
| 6.2 自然环境要素风险等级划分 |
| 6.3“21世纪海上丝绸之路”气候态自然环境风险评估实验 |
| 6.4 气候变化对“21世纪海上丝绸之路”自然环境风险的影响评估 |
| 6.4.1 RCP2.6 情景下自然环境风险预估 |
| 6.4.2 RCP8.5 情景下自然环境风险预估 |
| 6.4.3 气候变化对自然环境风险的影响分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 “21世纪海上丝绸之路”人文环境风险评估 |
| 7.1 数据资料与特征分析 |
| 7.2 人文环境风险评估模型构建 |
| 7.2.1 犹豫云模型理论 |
| 7.2.2 云模型-贝叶斯网络模型 |
| 7.3 “21世纪海上丝绸之路”政治环境风险评估 |
| 7.3.1仿真实验 |
| 7.3.2 风险区划及结果分析 |
| 7.4 “21世纪海上丝绸之路”经济环境风险评估 |
| 7.4.1仿真实验 |
| 7.4.2 风险区划及结果分析 |
| 7.5 “21世纪海上丝绸之路”社会环境风险评估 |
| 7.5.1 仿真实验 |
| 7.5.2 风险区划及结果分析 |
| 7.6 “21世纪海上丝绸之路”海盗及恐怖主义风险评估 |
| 7.6.1 海盗风险理论体系 |
| 7.6.2仿真实验 |
| 7.7 本章小结 |
| 第八章 “21世纪海上丝绸之路”沿线港口优选决策 |
| 8.1 “21世纪海上丝绸之路”沿线港口战略支点价值评估 |
| 8.1.2 仿真实验 |
| 8.2 “21世纪海上丝绸之路”沿线港口优选决策模型 |
| 8.2.1 传统DEA模型 |
| 8.2.2 区间DEA模型 |
| 8.2.3 超效率区间DEA模型 |
| 8.3“21世纪海上丝绸之路”沿线港口优选决策仿真实验 |
| 8.3.1 基于超效率区间DEA的效率值计算 |
| 8.3.2 港口效率值排序 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 主要研究内容 |
| 9.1.1 “21世纪海上丝绸之路”自然环境及人文环境特征分析 |
| 9.1.2 “21世纪海上丝绸之路”安全风险概念模型及评估指标体系 |
| 9.1.3 “21世纪海上丝绸之路”自然环境风险评估 |
| 9.1.4 “21世纪海上丝绸之路”人文环境风险评估 |
| 9.1.5 “21世纪海上丝绸之路”沿线港口决策优选 |
| 9.2 特色与创新点 |
| 9.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A IMO报告南海海域部分海盗袭击事件(2010 年)海盗特征信息提取 |
| 附录B “21世纪海上丝绸之路”沿线国家政治环境风险指标数据资料与来源 |
| 附录C “21世纪海上丝绸之路”沿线国家经济环境风险指标数据资料及来源 |
| 附录D “21世纪海上丝绸之路”沿线国家社会环境风险指标数据资料及来源 |
| 附录E “21世纪海上丝绸之路”沿线国家政治环境风险云图 |
| 附录F “21世纪海上丝绸之路”沿线国家经济环境风险云图 |
| 附录G “21世纪海上丝绸之路”沿线国家社会环境风险云图 |
| 附录H “21世纪海上丝绸之路”沿线港口支点价值指标数据 |
（9）中国碳金融市场发展机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| English Catalog |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究综述 |
| 1.3 研究方法与内容结构 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容结构 |
| 1.3.3 研究创新之处 |
| 2 碳金融市场概念界定及理论基础 |
| 2.1 碳金融市场内涵 |
| 2.1.1 碳金融市场概念 |
| 2.1.2 碳金融市场相关法律框架 |
| 2.1.3 碳金融市场分类 |
| 2.2 碳金融市场发展机制的内涵 |
| 2.2.1 市场机制 |
| 2.2.2 发展机制 |
| 2.2.3 碳金融市场发展机制 |
| 2.3 相关理论基础 |
| 2.3.1 碳排放权交易理论 |
| 2.3.2 环境金融理论 |
| 2.3.3 金融市场发展理论 |
| 2.3.4 期货市场理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 国外碳金融市场发展的现状与启示 |
| 3.1 国外碳金融市场发展现状 |
| 3.1.1 国外碳金融市场结构现状 |
| 3.1.2 国外碳金融市场体系 |
| 3.1.3 国外碳金融市场交易规模 |
| 3.1.4 国外碳金融市场交易价格 |
| 3.2 国外碳金融市场发展存在的问题 |
| 3.2.1 市场分立 |
| 3.2.2 政策风险 |
| 3.2.3 交易成本巨大 |
| 3.3 国外碳金融市场发展前景预测 |
| 3.3.1 国外碳金融市场情景假设 |
| 3.3.2 《京都议定书》第二承诺期供需分析及预测 |
| 3.4 国外碳金融市场发展对我国的启示 |
| 3.4.1 对我国以发展自愿减排市场为先的启示 |
| 3.4.2 对我国以政府引导为先的启示 |
| 3.4.3 对我国以发展国内市场为先的启示 |
| 3.4.4 对我国以发展基础金融产品为先的启示 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 中国碳金融市场发展现状及SWOT分析 |
| 4.1 中国碳金融市场发展的现状 |
| 4.1.1 中国CDM市场发展现状 |
| 4.1.2 中国自愿碳市场发展现状 |
| 4.1.3 中国碳金融服务体系发展现状 |
| 4.2 中国碳金融市场发展存在的问题 |
| 4.2.1 宏观政策、制度方面 |
| 4.2.2 微观碳金融市场体系方面 |
| 4.2.3 微观CDM市场方面 |
| 4.3 中国发展碳金融市场的SWOT分析 |
| 4.3.1 中国发展碳金融市场的优势 |
| 4.3.2 中国发展碳金融市场的劣势 |
| 4.3.3 中国发展碳金融市场的机遇 |
| 4.3.4 中国发展碳金融市场的威胁 |
| 4.4 SWOT趋势分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 中国碳金融市场发展机制的总体框架设计 |
| 5.1 碳金融市场发展机制设计的指导思想 |
| 5.2 碳金融市场发展机制设计的原则 |
| 5.3 碳金融市场发展机制设计的需求分析 |
| 5.4 碳金融市场发展机制的构建 |
| 5.4.1 碳金融市场供求机制 |
| 5.4.2 碳金融市场价格机制 |
| 5.4.3 碳金融市场竞争机制 |
| 5.4.4 碳金融市场风险机制 |
| 5.4.5 碳金融市场监管机制 |
| 5.5 碳金融市场发展机制的功能 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 中国碳金融市场发展的期货定价机制 |
| 6.1 碳金融市场引入期货定价方法的理论假设 |
| 6.2 碳金融市场ARIMA模型实证分析 |
| 6.2.1 模型介绍与数据预处理 |
| 6.2.2 模型的识别和定阶 |
| 6.2.3 模型的参数估计 |
| 6.2.4 模型的论断与检验 |
| 6.2.5 模型的预测 |
| 6.3 碳金融市场CER期货定价功能的实证分析 |
| 6.3.1 现货价格与期货价格的相关性分析 |
| 6.3.2 单位根检验 |
| 6.3.3 Granger因果检验 |
| 6.3.4 协整检验和ECM误差修正模型 |
| 6.4 碳金融市场EUA与CER期货价格的实证分析 |
| 6.4.1 EUA期货价格与CER期货价格的相关性分析 |
| 6.4.2 单位根检验 |
| 6.4.3 Granger因果检验 |
| 6.4.4 协整检验和ECM误差修正模型 |
| 6.5 引入期货定价机制的总体评价 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 中国碳金融市场发展的风险度量机制 |
| 7.1 碳金融市场风险分析 |
| 7.2 在险值模型、分布模型和GARCH族模型 |
| 7.2.1 在险值模型 |
| 7.2.2 t分布模型 |
| 7.2.3 广义误差分布(GED)模型 |
| 7.2.4 GARCH族模型 |
| 7.3 GARCH-VaR模型度量碳金融市场风险的实证分析 |
| 7.3.1 样本选取与检验 |
| 7.3.2 碳金融市场GARCH族模型估计 |
| 7.3.3 碳金融市场VaR值分析 |
| 7.4 实证结果经济学分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 中国碳金融市场发展机制的政策保障体系 |
| 8.1 中国碳金融市场发展机制的法律监管体系 |
| 8.1.1 制定碳排放交易法 |
| 8.1.2 制定气候变化应对基本法 |
| 8.1.3 制定基础性法律法规 |
| 8.1.4 建立监管体系 |
| 8.2 中国碳金融市场发展机制的市场体系 |
| 8.2.1 建立向低碳经济发展的市场交易机制 |
| 8.2.2 逐步完善场内交易市场 |
| 8.2.3 场外自愿碳减排市场长期存在 |
| 8.2.4 创新市场交易工具 |
| 8.2.5 培育国际碳金融中心 |
| 8.3 中国碳金融市场发展机制的金融体系 |
| 8.3.1 设立政府绿色碳基金 |
| 8.3.2 促使金融机构开展碳金融服务 |
| 8.3.3 建立权威性注册与结算平台 |
| 8.3.4 培养第三方核证机构 |
| 8.4 中国碳金融市场发展机制的技术体系 |
| 8.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）金融体系的系统性风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题的背景和意义 |
| 一、选题背景 |
| 二、选题意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、系统性风险的起源 |
| 二、金融危机 |
| 三、金融传染 |
| 四、参与主体的非理性行为 |
| 第三节 研究的思路与方法 |
| 一、研究的思路 |
| 二、研究的方法 |
| 第四节 论文的结构与主要内容 |
| 一、论文的主要结构 |
| 二、论文的主要内容 |
| 第五节 可能的创新与不足之处 |
| 一、可能的创新 |
| 二、不足之处 |
| 第二章 系统性风险的基本内涵与相关理论 |
| 第一节 系统性风险的概念与内涵 |
| 一、系统性风险的定义 |
| 二、相关概念辨析 |
| 三、系统性风险的特征 |
| 第二节 系统性风险的相关理论 |
| 一、马克思主义的金融危机理论 |
| 二、三代金融危机理论 |
| 三、金融脆弱性理论 |
| 第三节 系统性风险理论的新发展 |
| 一、金融自由化理论 |
| 二、金融创新理论 |
| 第三章 顺周期效应形成系统性风险的机制 |
| 第一节 顺周期效应的基本内涵 |
| 一、顺周期效应的概念 |
| 二、顺周期效应的表现 |
| 三、产生顺周期效应的制度性原因 |
| 第二节 金融机构行为的顺周期效应 |
| 一、金融机构顺周期效应行为的心理学解释 |
| 二、金融机构资产负债管理的顺周期效应 |
| 三、流动性的顺周期效应模型 |
| 第三节 顺周期效应形成系统性风险的机制 |
| 一、主要假设 |
| 二、基本模型 |
| 三、顺周期效应形成系统性风险的模型分析 |
| 四、进一步分析 |
| 第四章 金融传染形成系统性风险的机制 |
| 第一节 金融传染的基本内涵 |
| 一、传染的基本概念 |
| 二、传染的主要成因 |
| 第二节 金融传染的渠道 |
| 一、贸易渠道 |
| 二、金融渠道 |
| 三、纯传染渠道 |
| 第三节 金融传染形成系统性风险的仿真模型分析 |
| 一、基本模型 |
| 二、传染的建模 |
| 三、模拟仿真的结果分析 |
| 第五章 系统性风险的实证研究 |
| 第一节 系统性风险的实证方法 |
| 一、实证研究系统性风险的目的 |
| 二、实证研究系统性风险的难点 |
| 三、有关金融危机预警的研究 |
| 第二节 实证研究的思路 |
| 一、顺周期效应的实证研究方法 |
| 二、金融传染的实证研究方法 |
| 第三节 实证结果与进一步说明 |
| 一、顺周期效应的实证结果与分析 |
| 二、金融传染的实证结果与分析 |
| 第六章 结论与建议 |
| 第一节 全文的总结 |
| 一、研究成果的总结 |
| 二、对2008年国际金融危机的解释 |
| 三、对金融监管的启示 |
| 第二节 对我国监管系统性风险的建议 |
| 一、国际对于监管系统性风险的建议与实践 |
| 二、中国系统性风险的现状与监管建议 |
| 参考文献 |
| 后记 |
四、建立银行风险机制（论文参考文献）
- [1]金融开放与银行风险承担：理论与实证[D]. 程孝强. 华东师范大学, 2020(03)
- [2]我国影子银行系统风险溢出效应研究[D]. 黄晓雯. 北京交通大学, 2020(06)
- [3]非利息收入业务降低商业银行风险机制与效应研究[D]. 许佳琦. 辽宁大学, 2020(01)
- [4]绿色信贷对我国商业银行信贷风险的影响研究[D]. 纪文鹏. 天津财经大学, 2019(07)
- [5]社会资本对创业选择的影响机制及城乡差异研究[D]. 王权. 浙江工商大学, 2019(05)
- [6]信息与市场途径传染银行风险的机制及程度研究[D]. 刘姝君. 深圳大学, 2018(07)
- [7]互联网金融的风险机制及监管研究[D]. 刘霁. 湖南师范大学, 2018(01)
- [8]“21世纪海上丝绸之路”安全风险评价体系和评估技术研究[D]. 杨理智. 国防科技大学, 2018(02)
- [9]中国碳金融市场发展机制研究[D]. 盛春光. 东北林业大学, 2013(02)
- [10]金融体系的系统性风险研究[D]. 倪敏. 南京大学, 2013(04)