基于可拓聚类的银行系统性风险评估研究

摘要：

为解决银行系统性风险研究中银行间实际关系数据难以获取的问题,从文本数据切入,采用财经新闻中银行词对共现分析和情感分析构建银行间关联网络,并运用可拓聚类模型进行银行系统性风险重要度的动态评估.研究表明:①我国银行系统内部关联不断增强,且逐渐从"大而集中"转为"小而广泛";②正负面银行关联网络的密度指数差异程度可作为系统性风险的观测指标,密度指数骤涨能反映出系统性风险正处于萌芽期;③系统性风险重要银行组成中,除五大国有银行和部分全国性股份制商业银行外,还有南京银行等部分城市商业银行也有较高的风险溢出.最后对我国银行系统性风险监管提出"分层差异化监管"的建议.

关键词：银行系统性风险、银行关联网络、文本挖掘、可拓聚类模型

所属期刊栏目：41

分类号：F832.33;F832.59(金融、银行)

资助基金：工业和信息化部通信软科学研究项目;江苏省社科应用研究精品工程;南京航空航天大学研究生科研与实践创新计划项目

在线出版日期：2023-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：894-903