大數(shù)據(jù)方法在系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警中的應(yīng)用進(jìn)展

黨印　苗子清　張濤　馮冬發(fā)

摘? ?要：大數(shù)據(jù)為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)提供了新的數(shù)據(jù)源，衍生出新的分析方法，為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供了新的視角，并產(chǎn)生了預(yù)測(cè)效果更好、性能更佳的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，以更全面的視角考察系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染情況。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的成因有一些共性因素，也有一些與特定國家相關(guān)的國別因素，各類大數(shù)據(jù)方法模型均有一定的解釋和預(yù)測(cè)力度，不過尚沒有統(tǒng)一的普適模型。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染具有集群效應(yīng)，并可能跨國傳染。未來需要進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)源，研判風(fēng)險(xiǎn)成因，與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析相融合，擴(kuò)展運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)方法;系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn);監(jiān)測(cè);預(yù)警

中圖分類號(hào)：F831? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B? 文章編號(hào)：1674-2265（2022）02-0003-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.02.001

一、引言

2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)以后，各國金融監(jiān)管部門普遍認(rèn)為應(yīng)加強(qiáng)金融體系的宏觀審慎監(jiān)管，并推出防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)金融穩(wěn)定的金融監(jiān)管措施。十幾年來，各國政府致力于構(gòu)建宏觀審慎監(jiān)管框架，取得了一定成效，但在新冠肺炎疫情沖擊及各國發(fā)展不平衡的背景下，宏觀審慎監(jiān)管面臨著一系列新的挑戰(zhàn)。其中，準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在宏觀審慎監(jiān)管中至關(guān)重要，但是目前面臨三重困難：一是近年來金融科技迅猛發(fā)展，金融產(chǎn)品創(chuàng)新層出不窮，金融體系的結(jié)構(gòu)性變化速度加快，金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系更加復(fù)雜，金融風(fēng)險(xiǎn)也更加隱蔽，準(zhǔn)確衡量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的難度加大。二是傳統(tǒng)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警的框架和方式是“小數(shù)據(jù)”時(shí)代的產(chǎn)物，處理數(shù)據(jù)和信息的能力有限，難以保證監(jiān)管部門對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分析和判斷的準(zhǔn)確性和前瞻性（劉春航，2020）[1]。三是隨著世界經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)一體化趨勢(shì)的發(fā)展，及時(shí)性、一致性和跨國間可比性的經(jīng)濟(jì)和金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)尚較缺乏，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警的數(shù)據(jù)需求與零散統(tǒng)計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)不一的現(xiàn)行金融數(shù)據(jù)體系之間存在“數(shù)據(jù)缺口（Data Gap）”或“信息缺口（Information Gap）”（IMF和FSB，2009）[2]。

得益于互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，如今經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域均注重大數(shù)據(jù)的搜集、整合和運(yùn)用。金融業(yè)發(fā)展越來越依靠大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理技術(shù)，大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析正在推動(dòng)金融業(yè)發(fā)生歷史性變革。同時(shí)，與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)和分析方法相比，大數(shù)據(jù)方法具有及時(shí)、精準(zhǔn)、低成本、樣本量大、顆粒度高等優(yōu)勢(shì)（張濤和劉寬斌，2018）[3]，使其成為提升系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力、完善宏觀審慎監(jiān)管方式、應(yīng)對(duì)金融科技和金融風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的新利器，各國監(jiān)管者和研究者也在不斷探索系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警的大數(shù)據(jù)方法。

本文將回顧國內(nèi)外將大數(shù)據(jù)方法應(yīng)用于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警的主要研究成果，總結(jié)目前系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)研究中的大數(shù)據(jù)分析方法，梳理比較大數(shù)據(jù)方法在監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)方面的前沿應(yīng)用，研判大數(shù)據(jù)方法給系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警及宏觀審慎監(jiān)管帶來的變化和未來的發(fā)展趨勢(shì)，為充分利用大數(shù)據(jù)方法健全我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警體系和提高宏觀審慎監(jiān)管水平提供參考和借鑒。

二、系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)研究中的大數(shù)據(jù)方法

系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)涉及多個(gè)地區(qū)的多家金融機(jī)構(gòu)，研判風(fēng)險(xiǎn)類別和大小是采取應(yīng)對(duì)措施的前提。學(xué)界早前基于一些常規(guī)的財(cái)務(wù)指標(biāo)判別系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，后來引入復(fù)雜的財(cái)務(wù)指標(biāo)體系，再后來引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，包括財(cái)務(wù)公告、新聞信息、互聯(lián)網(wǎng)評(píng)論等，并引入各種新的方法來處理復(fù)雜的財(cái)務(wù)指標(biāo)和文本信息，動(dòng)態(tài)跟蹤風(fēng)險(xiǎn)的演變?？傮w而言，近年來學(xué)界在系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)研究中常用的大數(shù)據(jù)方法包括機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘、網(wǎng)絡(luò)分析和深度學(xué)習(xí)等。

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中人工智能的一個(gè)子集，它通常利用數(shù)學(xué)、人工智能算法賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)“學(xué)習(xí)”數(shù)據(jù)的能力，而無須明確的人工編程（Samuel，1959）[4]。隨著近年來大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)在社會(huì)各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。同時(shí)，由于機(jī)器學(xué)習(xí)具有精準(zhǔn)的模式識(shí)別和預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)能力，其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用也在不斷擴(kuò)展，特別是在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和預(yù)測(cè)方面。一般來說，機(jī)器學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）三個(gè)大類。

有監(jiān)督學(xué)習(xí)主要基于帶有標(biāo)簽的觀察數(shù)據(jù)（即訓(xùn)練數(shù)據(jù)）構(gòu)建模型，目標(biāo)是在幾個(gè)類別（即觀察類別）中確定新觀察數(shù)據(jù)所屬的類別，對(duì)單個(gè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類。換言之，類別是從過去觀測(cè)樣本（即訓(xùn)練數(shù)據(jù)集）的分析中推斷出來的，模型的目標(biāo)是根據(jù)新觀測(cè)值的特征來預(yù)測(cè)其類別。例如，金融機(jī)構(gòu)是否發(fā)生信用風(fēng)險(xiǎn)（“是”或“否”取決于金融機(jī)構(gòu)的特征，并與已發(fā)生或未發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的金融機(jī)構(gòu)的歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較）、金融體系是否在一段時(shí)間發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)等。有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的算法包括邏輯回歸（Logistic Regression）、線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）、K近鄰（K-Nearest Neighbours）、決策樹（Decision Trees）、隨機(jī)森林（Random Forest）、樸素貝葉斯分類（Na?ve Bayes Classifier）、支持向量機(jī)（Support Vector Machines）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）等，不同算法的內(nèi)在原理有所不同（見表1）。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)主要指基于不包含標(biāo)簽的觀察數(shù)據(jù)（即訓(xùn)練數(shù)據(jù)）構(gòu)建模型，這意味著對(duì)于一組特定的觀測(cè)值，尚未事先確定類別，因此，模型的目標(biāo)是對(duì)其檢測(cè)到相似特征的觀測(cè)值進(jìn)行重新歸類或組合。無監(jiān)督學(xué)習(xí)中兩個(gè)典型的例子是聚類（Clustering）和降維（Dimensionality Reduction）。在聚類中，目的是將最相似的觀察數(shù)據(jù)以聚集的方式（自下而上的方法）放在同一個(gè)類別中，比如，識(shí)別具有相似特征的客戶或公司群體。降維是指將原始數(shù)據(jù)以分裂的方式（自上而下的方法）重新排列在新的數(shù)據(jù)集中，在不損失太多信息的前提下使數(shù)據(jù)的特征顯著減少。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要指通過額外的信息反饋（例如人為干預(yù)）來補(bǔ)充無監(jiān)督學(xué)習(xí)，目標(biāo)是研究在動(dòng)態(tài)環(huán)境中通過學(xué)習(xí)策略實(shí)現(xiàn)回報(bào)最大化，其中動(dòng)態(tài)環(huán)境一般表現(xiàn)為馬爾科夫決策過程（Markov Decision Process）。

（二）文本挖掘

文本挖掘（Text Mining）是目前快速發(fā)展的一種大數(shù)據(jù)分析方法。該方法通過自動(dòng)分析大量自然語言文本，檢測(cè)詞匯或語言模式，提取有用的見解觀點(diǎn)和重要信息。雖然一般的經(jīng)濟(jì)金融實(shí)證研究僅涉及數(shù)字指標(biāo)變量，但各國的監(jiān)管者和研究者也開始關(guān)注由經(jīng)濟(jì)和金融活動(dòng)產(chǎn)生的大量且不斷增加的文本信息，包括互聯(lián)網(wǎng)文本（例如社交媒體帖子）、對(duì)外公開的公司財(cái)務(wù)報(bào)告、媒體文章、政府部門審議事項(xiàng)報(bào)告等。

文本挖掘一般從一些標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)處理步驟開始，例如標(biāo)記化（將文本拆分為單詞）、停止詞刪除（丟棄非常頻繁/非主題的單詞，如“a”“the”“to”）、詞干分析或詞綴分析（將單詞轉(zhuǎn)換為詞根形式，例如將“prediction”和“predicted”合并為“predict”），并將單詞合并到一個(gè)詞組中（例如將“Bank”和“China”分組為“Bank China”）。完成后，將初始文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)矩陣，該矩陣表示每個(gè)文本指示術(shù)語的出現(xiàn)（或不出現(xiàn)）程度，數(shù)據(jù)矩陣中的數(shù)值可以通過“詞轉(zhuǎn)換為向量”技術(shù)（例如獨(dú)熱表示法、Word2Vec技術(shù)等）得到。最后，采用定量算法對(duì)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行分析，形成相應(yīng)信息序列，從而對(duì)具體問題進(jìn)行預(yù)測(cè)和解釋（沈艷等，2019）[5]（見圖1）。

潛在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）是當(dāng)前處理文本信息的一種流行算法，該算法假定全部文檔M存在K個(gè)主題，每個(gè)文檔m包含Nm個(gè)詞語，每個(gè)詞都由一個(gè)主題生成。主題服從一個(gè)多項(xiàng)式分布θm，而每個(gè)主題k與詞匯表中的V個(gè)單詞的一個(gè)多項(xiàng)式分布φk相對(duì)應(yīng)，假定分布θm和φk具有共軛的狄利克雷分布，該共軛的狄利克雷分布的超參數(shù)為α和β。通過預(yù)設(shè)文檔中的主題個(gè)數(shù)，LDA模型可以概率分布的形式給出每篇文檔的主題，其中每個(gè)主題對(duì)應(yīng)一類詞語分布，根據(jù)詞語分布可以挑選出一些關(guān)鍵詞對(duì)該主題進(jìn)行描述（Blei等，2003）[6]。

除了LDA模型，更簡單的方法是將基于詞典的方法（Dictionary-Based Methods）用于文本分析。具體而言，選擇與感興趣的主題相關(guān)的一組關(guān)鍵字（如與“投資者信心”相關(guān)的關(guān)鍵字），根據(jù)選定的關(guān)鍵字在給定文檔中出現(xiàn)的頻率構(gòu)建一個(gè)索引，從而評(píng)估主題指標(biāo)的演變（如投資者情緒的演變）。

（三）網(wǎng)絡(luò)分析

網(wǎng)絡(luò)分析（Network Analysis）方法起源于20世紀(jì)90年代的復(fù)雜系統(tǒng)研究，如今已成為大數(shù)據(jù)分析的重要工具之一。金融風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域運(yùn)用的主要是金融網(wǎng)絡(luò)分析（Financial Network Analysis）方法，可以看作是對(duì)構(gòu)成金融系統(tǒng)各要素之間風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的分析。美國商業(yè)銀行間支付網(wǎng)絡(luò)是最早采用金融網(wǎng)絡(luò)分析方法研究金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)典案例，為分析系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)提供了啟示（Soram?ki等，2007）[7]。金融網(wǎng)絡(luò)分析的主要模式包括自上而下的方法（如系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的分析）、自下而上的方法（如系統(tǒng)特定節(jié)點(diǎn)之間的連接分析）、網(wǎng)絡(luò)特性分析（如風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)渠道）和建立仿真模型（網(wǎng)絡(luò)中涉及的特定代理的分析，如風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的仿真模擬）等。全部工作涉及分析（數(shù)據(jù)可視化和潛在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別）、監(jiān)測(cè)（實(shí)時(shí)異常檢測(cè)）和模擬（情景測(cè)試和壓力測(cè)試）三個(gè)階段。

在實(shí)踐中，網(wǎng)絡(luò)是由元素（或節(jié)點(diǎn)）組成的，它們直接或間接地相互連接，這可以用多種類型的圖來表示。一個(gè)重要的概念是中心性（Centrality），它與網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)（或連接）的重要性有關(guān)，并且可以通過特定的指標(biāo)來度量。另一個(gè)是社區(qū)發(fā)現(xiàn)（Community Detection），即使用特定的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在集群中重組節(jié)點(diǎn)并過濾噪聲，從而實(shí)現(xiàn)大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的簡約化和可視化。

金融網(wǎng)絡(luò)分析特別適合刻畫金融系統(tǒng)內(nèi)部的相互關(guān)聯(lián)性。比如，繪制金融機(jī)構(gòu)間的風(fēng)險(xiǎn)敞口類型圖;再如，通過研究不同金融機(jī)構(gòu)在金融體系中的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，評(píng)估金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中所發(fā)揮的作用，考察風(fēng)險(xiǎn)傳播機(jī)制和傳導(dǎo)路徑。

（四）深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）被認(rèn)為是一種更深層次的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層、輸入層和兩者之間的一系列堆疊隱藏層構(gòu)成（見圖2）（Schmidhuber，2015;Nielsen，2019）[8，9]。深度學(xué)習(xí)方法適合解決復(fù)雜性問題，近年來被廣泛應(yīng)用到人工智能任務(wù)中。與一般的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，深度學(xué)習(xí)可以通過逐層學(xué)習(xí)提煉出高抽象水平的、復(fù)雜的特征，并以此作為數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，提升分類或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)能夠在全局路徑中生成學(xué)習(xí)模式，不僅提供了適合于人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)特征，還使人工智能的最終目標(biāo)“獨(dú)立于人”成為可能（Najafabadi等，2015）[10]。

常用的深度學(xué)習(xí)算法模型包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network）、棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Autoencoders）、深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network）等。其中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一層的權(quán)重和閾值可由有監(jiān)督或無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程來決定，其他結(jié)構(gòu)權(quán)重采取相似方法進(jìn)行（Bengio等，2013）[11];棧式自動(dòng)編碼器和深度信念網(wǎng)絡(luò)一般由普通機(jī)器學(xué)習(xí)中的自動(dòng)編碼器和受限玻爾茲曼機(jī)串聯(lián)而成，能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Hinton等，2006）[12];BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其信號(hào)是前向傳播，而誤差是反向傳播，具有任意復(fù)雜的模式分類和優(yōu)良的多維函數(shù)映射能力;循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用來展示動(dòng)態(tài)時(shí)序行為，長短期記憶（Long Short-Term Memory）模型是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用較為常見的模型，可以對(duì)極其復(fù)雜的長期時(shí)序動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行處理（LeCun等，2015）[13]。

三、大數(shù)據(jù)方法在系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警中的應(yīng)用

基于以上大數(shù)據(jù)分析方法，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警的研究取得了新的進(jìn)展，在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、成因分析、預(yù)測(cè)預(yù)警、傳染測(cè)度和跨國傳染等方面涌現(xiàn)出較多文獻(xiàn)，拓展了學(xué)界對(duì)相關(guān)問題的認(rèn)識(shí)。

（一）系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別監(jiān)測(cè)和成因分析

采用大數(shù)據(jù)分析方法，可以從市場(chǎng)研究報(bào)告、市場(chǎng)評(píng)論、新聞、報(bào)紙、社交網(wǎng)絡(luò)、政府文件等新型數(shù)據(jù)源提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)金融結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，為識(shí)別系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供新的視角和數(shù)據(jù)來源。

國外研究方面，Gandrud和Hallerberg（2015）[14]運(yùn)用核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis）機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以經(jīng)濟(jì)學(xué)人智庫（EIU）的月度國別報(bào)告作為數(shù)據(jù)來源，將大量定性文本總結(jié)為有用的連續(xù)橫截面時(shí)間序列指標(biāo)，構(gòu)建了能實(shí)時(shí)和連續(xù)感知金融系統(tǒng)壓力的金融市場(chǎng)壓力指數(shù)（FinStress Index），該測(cè)量方法不僅能監(jiān)測(cè)各國金融市場(chǎng)壓力和金融危機(jī)，也為利用機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析構(gòu)建經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象連續(xù)指標(biāo)做了新的探索。Cerchiello等（2017）[15]運(yùn)用深度學(xué)習(xí)方法從路透社網(wǎng)站的金融新聞中提取信息，結(jié)合銀行報(bào)表數(shù)據(jù)、銀行部門數(shù)據(jù)和宏觀金融數(shù)據(jù)等標(biāo)準(zhǔn)金融數(shù)據(jù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)銀行危機(jī)進(jìn)行了評(píng)估，發(fā)現(xiàn)新聞數(shù)據(jù)帶來了更多標(biāo)準(zhǔn)金融變量所沒有的有用信息，新信息結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型提高了評(píng)估銀行危機(jī)的準(zhǔn)確性。Chen等（2019）[16]選取經(jīng)合組織研究報(bào)告、路透社新聞檔案、國際貨幣基金組織報(bào)告等多個(gè)文本數(shù)據(jù)源，使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法來識(shí)別和預(yù)測(cè)金融危機(jī)，發(fā)現(xiàn)基于文本數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在統(tǒng)計(jì)學(xué)上優(yōu)于基于市場(chǎng)、資金流數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)計(jì)量模型，減少了模型樣本外測(cè)試中對(duì)危機(jī)的誤報(bào)和漏報(bào)。英格蘭銀行的Nyman等（2021）[17]運(yùn)用文本挖掘等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從英格蘭銀行內(nèi)部市場(chǎng)評(píng)論、經(jīng)紀(jì)商市場(chǎng)研究報(bào)告、路透社新聞中挖掘定量的概要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建衡量指標(biāo)來評(píng)估系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)得到的衡量指標(biāo)與金融市場(chǎng)事件有很好的相關(guān)性，能夠反映金融危機(jī)發(fā)生前市場(chǎng)情緒的變化，為傳統(tǒng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了有益補(bǔ)充和拓展

國內(nèi)研究方面，羅鵬等（2018）[18]利用百度搜索大數(shù)據(jù)構(gòu)建了金融風(fēng)險(xiǎn)感知指標(biāo)，并結(jié)合傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)，構(gòu)建了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，發(fā)現(xiàn)包含百度搜索大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型有助于提升系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，并且該模型在金融風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)期的預(yù)測(cè)效果要好于金融風(fēng)險(xiǎn)下降時(shí)期的預(yù)測(cè)效果。歐陽資生等（2020）[19]使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)在東方財(cái)富網(wǎng)中收集了2015年1月—2019年3月滬深A(yù)股51家上市金融機(jī)構(gòu)股吧評(píng)論信息，采用文本挖掘技術(shù)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情指數(shù)，并在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，將網(wǎng)絡(luò)輿情指數(shù)嵌入到衡量中國金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的非對(duì)稱CoVoR模型中，使得系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的視角更加豐富和全面。肖爭艷和任夢(mèng)瑤（2021）[20]運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從《經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)》網(wǎng)站中爬取新聞數(shù)據(jù)，采用文本處理方法合成了反映媒體對(duì)政策風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)感知的媒體風(fēng)險(xiǎn)感知復(fù)合指標(biāo)，并結(jié)合傳統(tǒng)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，使用CISS方法合成了中國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（RP-SRI），并將其與只包含金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的金融壓力指數(shù)（FSI）進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)媒體風(fēng)險(xiǎn)感知與金融市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)之間存在單向的非線性格蘭杰因果關(guān)系，加入媒體風(fēng)險(xiǎn)感知的RP-SRI相較于FSI 可以更好地識(shí)別經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的迅速積累狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)警金融風(fēng)險(xiǎn)的目的。

在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上，研究和探討風(fēng)險(xiǎn)成因至關(guān)重要。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷成熟和發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的“黑箱”機(jī)制逐步被破解，引入機(jī)器學(xué)習(xí)解釋模型后，可對(duì)產(chǎn)生模型結(jié)果的重要影響因素進(jìn)行分析。英格蘭銀行學(xué)者Suss和Treitel（2019）[21]在運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型建立銀行危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，使用最新開發(fā)的Shapely值機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋技術(shù)，探究了發(fā)生銀行危機(jī)的驅(qū)動(dòng)因素，認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)變量、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、資本緩沖和凈息差是危機(jī)產(chǎn)生的重要原因。王達(dá)和周映雪（2020）[22]以韓國等16個(gè)國家的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，以中美兩國的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，對(duì)隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)模型在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了探索式研究，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林模型對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)后不僅通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，而且具有優(yōu)異的泛化性能，能夠很好地識(shí)別中美兩國的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，引入Shapely值機(jī)器學(xué)習(xí)解釋模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行了“黑箱”拆解，對(duì)不同特征變量對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)概率的貢獻(xiàn)度進(jìn)行了量化分析，找出了影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，認(rèn)為信貸過快增長、流動(dòng)性過剩是加大中國系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要因素。

（二）系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和預(yù)警

防止系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生，對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和早期預(yù)警，以便監(jiān)管當(dāng)局及時(shí)采取風(fēng)險(xiǎn)防范化解措施至關(guān)重要。相較于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，大數(shù)據(jù)方法能更好地捕捉經(jīng)濟(jì)金融變量之間復(fù)雜的非線性關(guān)系和相互影響，預(yù)測(cè)精度也更高，近年來國內(nèi)外學(xué)者不斷進(jìn)行新的嘗試和探索，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型、分類和回歸樹（CART）模型、隨機(jī)森林（Random Forest）模型、支持向量機(jī)（SVM）模型等機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型以及長短期記憶（LSTM）模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等深度學(xué)習(xí)算法模型都被應(yīng)用于金融危機(jī)的早期預(yù)警，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型呈現(xiàn)出多樣化的趨勢(shì)。

第一個(gè)研究分支著力解決傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)和計(jì)量預(yù)警模型準(zhǔn)確率較低的問題，建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的單一模型，對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，并與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)和計(jì)量模型進(jìn)行了比較。Nag和Mitra（1999）[23]最早將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入金融危機(jī)預(yù)警研究，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個(gè)貨幣危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)，并測(cè)試其預(yù)測(cè)馬來西亞、泰國和印度尼西亞貨幣危機(jī)的性能，發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比傳統(tǒng)KLR信號(hào)模型表現(xiàn)更好，特別是在樣本外預(yù)測(cè)方面。Franck和Schmied （2003）[24]構(gòu)建了一個(gè)基于多層感知機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測(cè)貨幣危機(jī)方面優(yōu)于傳統(tǒng)Logit模型，特別是能夠預(yù)測(cè)20世紀(jì)90年代末發(fā)生在俄羅斯和巴西的貨幣危機(jī)和投機(jī)襲擊。Roy（2009）[25]在分析傳統(tǒng)貨幣危機(jī)預(yù)警模型準(zhǔn)確率低原因的基礎(chǔ)上，探索運(yùn)用人工循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Recurrent Neural Network）構(gòu)建貨幣危機(jī)預(yù)警模型，通過1970—1997年23個(gè)國家數(shù)據(jù)的樣本內(nèi)和樣本外預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型在擬合優(yōu)度上優(yōu)于線性Probit模型等傳統(tǒng)預(yù)警模型。Sekmen和Kurkcu（2014）[26]使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)范式預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)危機(jī)事件，發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)范式具有靈活的建模能力，因?yàn)槠洳恍枰T如數(shù)據(jù)平穩(wěn)或正態(tài)分布等先驗(yàn)條件，可以應(yīng)用于任何時(shí)間序列，并允許通過簡單的算法編程來解決非常復(fù)雜的問題。其采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型對(duì)1990—2011年間土耳其發(fā)生的經(jīng)濟(jì)危機(jī)進(jìn)行分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型和信號(hào)模型，該模型成功地預(yù)測(cè)了樣本期間土耳其大部分貨幣危機(jī)事件，在樣本期中大多數(shù)危機(jī)事件發(fā)生之前都釋放了預(yù)警信號(hào)。T?l?（2020）[27]使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嘗試提前1～5年預(yù)測(cè)系統(tǒng)性金融危機(jī)，并選擇涵蓋17個(gè)發(fā)生過危機(jī)國家的數(shù)據(jù)集評(píng)估預(yù)測(cè)性能，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以用來預(yù)測(cè)系統(tǒng)性金融危機(jī)，并且優(yōu)于傳統(tǒng)的邏輯回歸模型，利用長短期記憶（RNN-LSTM）和門控循環(huán)單元（RNN-GRU）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以顯著提高模型的預(yù)測(cè)性能。Ouyang等（2021）[28]基于文本挖掘方法合成了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情指數(shù)，通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的非線性格蘭杰原因，同時(shí)以網(wǎng)絡(luò)輿情指數(shù)和14個(gè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作為模型的訓(xùn)練集，采用注意力長短期記憶（Attention-LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，發(fā)現(xiàn)該模型在預(yù)測(cè)上有著較強(qiáng)的泛化能力，與傳統(tǒng)SVR、ARIMA 模型相比能夠更好地預(yù)警系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

第二個(gè)研究分支從“模型不確定性”的理念出發(fā)，整合和建立基于不同算法的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并通過混淆矩陣、ROC曲線等評(píng)估方法衡量不同模型的預(yù)測(cè)性能，從而找到最優(yōu)的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)警模型。Joy等（2017）[29]基于分類和回歸樹（CART）及隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，選取1970—2010年36個(gè)發(fā)達(dá)國家的面板數(shù)據(jù)，對(duì)銀行危機(jī)和貨幣危機(jī)的預(yù)警問題展開研究，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)效果良好，并可以識(shí)別出重要變量，有助于找到不同類型危機(jī)的先兆指標(biāo)。王克達(dá)（2019）[30]分別使用Logit模型、二元分類樹模型、Bagging和隨機(jī)森林模型，基于1970—2011年各國金融危機(jī)數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)性銀行危機(jī)、貨幣危機(jī)和主權(quán)債務(wù)危機(jī)的預(yù)警分別進(jìn)行研究，比較和分析了不同模型的預(yù)警效果，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林模型的預(yù)警效果最好，針對(duì)亞洲金融危機(jī)、阿根廷金融危機(jī)以及全球金融危機(jī)的樣本外預(yù)測(cè)，隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)精度均明顯優(yōu)于其他模型，并能有效識(shí)別金融危機(jī)的先導(dǎo)指標(biāo)。Suss 和Treitel（2019）[31]利用k近鄰、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、Boosting等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管評(píng)估數(shù)據(jù)，建立了英國銀行危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)，并與邏輯回歸等傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)明顯優(yōu)于邏輯回歸等傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)，特別是隨機(jī)森林表現(xiàn)出色，適合作為銀行危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的算法模型。Samitas等（2020）[32]分別建立決策樹、判別分析、支持向量機(jī)、k近鄰、集成分類器等機(jī)器學(xué)習(xí)模型，選取股票指數(shù)、主權(quán)債券和CDS數(shù)據(jù)，對(duì)可能發(fā)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行了早期預(yù)警分析，發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)模型的預(yù)測(cè)效果最好，正確率達(dá)到了98.8%。

（三）系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染渠道和機(jī)制

大數(shù)據(jù)中的網(wǎng)絡(luò)分析方法是分析經(jīng)濟(jì)主體之間相互作用和評(píng)估金融系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)抵御能力的重要方法，可以直觀全面地考察金融體系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在不同金融機(jī)構(gòu)間的傳染。此類研究的主要思路是構(gòu)建能代表一國金融體系的金融網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)特征，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量指標(biāo)，考察系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染程度以及金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)險(xiǎn)傳染中的系統(tǒng)重要性。

在對(duì)國外金融體系的研究中，Diebold和Yilmaz（2014）[33]綜合運(yùn)用預(yù)測(cè)誤差方差分解方法和加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了美國金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，基于方差分解刻畫金融機(jī)構(gòu)兩兩對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染程度，分析發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)能夠在各家金融機(jī)構(gòu)之間傳染，2008—2009年金融危機(jī)期間處于困境的金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)傳染性最強(qiáng)。Cerchiello等（2017）[34]綜合利用金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)和金融推特（Financial Tweets）大數(shù)據(jù)，建立高斯圖模型對(duì)意大利銀行部門的風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染展開分析，并以高斯圖模型估計(jì)得到的偏相關(guān)系數(shù)作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染程度的衡量指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)規(guī)模較大的銀行風(fēng)險(xiǎn)傳染能力一般較強(qiáng)。Nicola等（2020）[35]根據(jù)美國74家上市銀行的每日股票時(shí)間序列，運(yùn)用基于LoGo算法的高斯圖模型，構(gòu)建了銀行間互聯(lián)的金融網(wǎng)絡(luò)以分析系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染，發(fā)現(xiàn)金融體系具有完全互聯(lián)性，無論大銀行還是小銀行都是金融體系的關(guān)鍵參與者，都可以成為風(fēng)險(xiǎn)和傳染的源頭，并認(rèn)為進(jìn)一步地研究可引入銀行發(fā)行的債券、銀行CDS、銀行負(fù)債等其他數(shù)據(jù)，從而捕捉不同方面的銀行風(fēng)險(xiǎn)。

在對(duì)國內(nèi)金融體系的研究中，陳少煒和李旸（2016）[36]采用最大熵和最小相對(duì)熵估計(jì)的方法，選取了25家樣本銀行，構(gòu)建了我國銀行網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)性質(zhì)分析，以節(jié)點(diǎn)度、聚類系數(shù)、度數(shù)中心度、接近中心度、中介中心度等指標(biāo)衡量了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征和銀行機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)傳染重要性程度。李政等（2016）[37]基于Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，采用股票價(jià)格數(shù)據(jù)，構(gòu)建了我國上市金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，通過網(wǎng)絡(luò)分析法解構(gòu)了金融網(wǎng)絡(luò)的總體關(guān)聯(lián)性以及部門內(nèi)和部門間的關(guān)聯(lián)特征，認(rèn)為樣本期內(nèi)我國金融系統(tǒng)的潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在不斷積聚，風(fēng)險(xiǎn)傳染中銀行與證券部門的重要性程度更高。梁琪和常姝雅（2020）[38]采用廣義方差分解方法和LASSO-VAR模型構(gòu)建了涵蓋我國63家上市金融機(jī)構(gòu)和房地產(chǎn)機(jī)構(gòu)的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，從總體、部門與機(jī)構(gòu)三個(gè)層面進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，以廣義預(yù)測(cè)誤差方差作為衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的關(guān)鍵指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)近年來系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)水平整體上升，證券部門為主要風(fēng)險(xiǎn)溢出部門，其他金融業(yè)與房地產(chǎn)部門為主要風(fēng)險(xiǎn)溢入部門。Fan等（2020）[39]利用爬蟲技術(shù)獲取投資者情緒數(shù)據(jù)，并通過經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法與金融機(jī)構(gòu)股價(jià)等傳統(tǒng)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，代入高斯圖模型對(duì)中國金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行分析，以偏相關(guān)系數(shù)衡量風(fēng)險(xiǎn)傳染能力，發(fā)現(xiàn)銀行部門的風(fēng)險(xiǎn)傳染性更強(qiáng)，同時(shí)我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染具有集群效應(yīng)、金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性具有穩(wěn)定和時(shí)變性。

另外一些文獻(xiàn)在構(gòu)建金融網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步在網(wǎng)絡(luò)中引入風(fēng)險(xiǎn)傳播動(dòng)力學(xué)理論和算法，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制和傳染路徑進(jìn)行預(yù)測(cè)和模擬。Acemoglu等（2015）[40]利用雙邊債務(wù)合同數(shù)據(jù)分別構(gòu)建了銀行間環(huán)形金融網(wǎng)絡(luò)和完全金融網(wǎng)絡(luò)，并引入小規(guī)模、大規(guī)模和多重沖擊機(jī)制，分析風(fēng)險(xiǎn)傳染程度和金融網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)當(dāng)沖擊的強(qiáng)度和次數(shù)較小時(shí)，完全金融網(wǎng)絡(luò)較穩(wěn)定，環(huán)形金融網(wǎng)絡(luò)較不穩(wěn)定;但當(dāng)沖擊超過某閾值后，完全金融網(wǎng)絡(luò)比環(huán)形金融網(wǎng)絡(luò)更不穩(wěn)定，也更易加劇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染。方意（2016）[41]基于2006—2013年20家中國商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)，構(gòu)建了銀行間直接關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并在網(wǎng)絡(luò)中引入銀行破產(chǎn)機(jī)制和去杠桿機(jī)制，量化了四類傳染渠道以考察系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染，發(fā)現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)傳染中去杠桿渠道和銀行間負(fù)債違約渠道最為重要，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在“區(qū)制轉(zhuǎn)換”效應(yīng)。方意和鄭子文（2016）[42]基于2007—2014年中國銀行機(jī)構(gòu)和行業(yè)貸款數(shù)據(jù)，以持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，將多輪傳染和資產(chǎn)價(jià)格相關(guān)等機(jī)制納入模型中，模擬分析了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在銀行間的傳染路徑，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)生成銀行往往是那些遭受外生沖擊較大、具有高度傳染性的系統(tǒng)重要性銀行，風(fēng)險(xiǎn)承受銀行則通常是遭受外生沖擊較小且與風(fēng)險(xiǎn)生成銀行高度關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)重要性銀行。苗子清等（2021）[43]運(yùn)用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，量化分析中國24家A股銀行的關(guān)聯(lián)關(guān)系和銀行體系系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道，識(shí)別系統(tǒng)重要性銀行機(jī)構(gòu)，模擬系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染網(wǎng)絡(luò)和演進(jìn)趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)通過金融市場(chǎng)、尾部風(fēng)險(xiǎn)渠道傳染相對(duì)明顯，通過投資者情緒渠道傳染相對(duì)不明顯;總體上國有大型銀行處于風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中的核心位置，部分城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)傳染性也不容忽視。中國銀行體系的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)演進(jìn)趨勢(shì)與內(nèi)外部經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況、銀行體系運(yùn)行情況高度吻合。Ramadiah等（2020）[44]選取100家歐洲最大銀行2008—2013年的資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)銀行網(wǎng)絡(luò)集合，然后對(duì)其運(yùn)行Furfine和DebtRank兩類沖擊傳播動(dòng)力學(xué)算法，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的結(jié)果很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò)特征和沖擊傳播的類型。

（四）跨國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染的測(cè)度

在全球化時(shí)代，風(fēng)險(xiǎn)可能從一國蔓延至其他國家，隨著研究的深入，學(xué)界將研究視野延伸至國際層面，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)和傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，考察系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在全球主要國家（地區(qū)）金融市場(chǎng)的傳染情況，使系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究更加豐富和全面。

國外研究方面，Minoiu 和 Reyes（2013）[45]較早地將網(wǎng)絡(luò)分析方法引入全球系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染的研究，基于1978—2009年全球184個(gè)國家的跨境銀行貸款數(shù)據(jù)，構(gòu)建了全球銀行的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)性指標(biāo)（如中心性、連通性和集群性）進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)跨境銀行貸款是金融危機(jī)傳播的一個(gè)關(guān)鍵渠道。在2008年全球金融危機(jī)前夕，美國、日本等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的高度互聯(lián)貸款人地位穩(wěn)固，成為危機(jī)傳播的源頭，金磚四國和歐洲的經(jīng)濟(jì)高增長國家逐漸成為高度互聯(lián)借款人，從而也成為潛在風(fēng)險(xiǎn)最大的地區(qū)。Billio等（2012）[46]綜合運(yùn)用主成分分析、格蘭杰因果檢驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)分析方法，構(gòu)建了包含對(duì)沖基金、上市銀行、經(jīng)紀(jì)人/交易商和保險(xiǎn)公司的全球金融網(wǎng)絡(luò)，分析發(fā)現(xiàn)四個(gè)金融部門高度相關(guān)，復(fù)雜和時(shí)變的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)增加了全球金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平，在傳遞風(fēng)險(xiǎn)沖擊方面，銀行的作用比其他金融機(jī)構(gòu)重要得多。Giudici和Spelta（2013）[47]以跨境金融聯(lián)系為視角，采用國際清算銀行地區(qū)銀行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分別建立機(jī)器學(xué)習(xí)高斯圖模型、靜態(tài)貝葉斯圖模型和動(dòng)態(tài)貝葉斯圖模型，研究分析全球金融體系的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染，發(fā)現(xiàn)具有國際金融中心、大型跨境金融活動(dòng)頻繁以及離岸的國家和地區(qū)具有潛在的風(fēng)險(xiǎn)傳染性。

國內(nèi)研究方面，楊子暉和周穎剛（2018）[48]采用網(wǎng)絡(luò)分析方法和“有向無環(huán)圖”技術(shù)，從網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的視角考察了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的國際傳遞以及在此過程中全球主要金融市場(chǎng)的相互作用關(guān)系，圍繞外部沖擊事件，深入研究了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)溢出的傳染路徑、作用力度、中心源頭以及傳遞方向，發(fā)現(xiàn)包括中國在內(nèi)的全球各金融市場(chǎng)呈現(xiàn)顯著的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性，當(dāng)一國（地區(qū)）“沖擊”事件引發(fā)的市場(chǎng)動(dòng)蕩，可能產(chǎn)生“多米諾骨牌”效應(yīng)，波及世界其他地區(qū)的金融市場(chǎng)，對(duì)其他國家（地區(qū)）的金融安全與金融穩(wěn)定產(chǎn)生顯著影響。楊子暉等（2020）[49]結(jié)合非線性 Granger因果檢驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)分析方法，構(gòu)建“全球金融市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性”的非線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)全球19個(gè)主要國家（地區(qū)）的經(jīng)濟(jì)政策不確定性與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系展開了研究，發(fā)現(xiàn)近年來風(fēng)險(xiǎn)傳染沿著“股票市場(chǎng)→經(jīng)濟(jì)政策不確定性→外匯市場(chǎng)”這一途徑擴(kuò)散開來，境外金融市場(chǎng)會(huì)對(duì)中國大陸金融市場(chǎng)產(chǎn)生顯著的風(fēng)險(xiǎn)傳染，中國香港金融市場(chǎng)則容易遭受外部沖擊。此外，美國資本市場(chǎng)會(huì)對(duì)全球造成明顯的風(fēng)險(xiǎn)沖擊，全球特別是美國經(jīng)濟(jì)政策不確定性是引發(fā)全球金融市場(chǎng)震蕩的重要因素。

四、結(jié)論與展望

防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是宏觀審慎監(jiān)管的重要任務(wù)，需要研判系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的成因，預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，分析風(fēng)險(xiǎn)傳染的渠道和機(jī)制，關(guān)注跨國風(fēng)險(xiǎn)傳染情況等。大數(shù)據(jù)方法為相關(guān)研究和監(jiān)管實(shí)踐提供了新的利器，推動(dòng)了研究和實(shí)踐的進(jìn)步。

現(xiàn)有研究表明，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的成因有一些共性因素，也有一些與特定國家相關(guān)的國別因素;大數(shù)據(jù)模型在監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)方面優(yōu)于傳統(tǒng)計(jì)量模型，不過模型種類繁多，尚沒有統(tǒng)一的普適模型;大型金融機(jī)構(gòu)的傳染能力更強(qiáng)，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染具有集群效應(yīng);跨境銀行貸款、國際金融中心的跨境金融業(yè)務(wù)具有明顯的跨國風(fēng)險(xiǎn)傳染性。

在數(shù)據(jù)源、研究工具、研究范式方面，大數(shù)據(jù)方法給系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警及宏觀審慎監(jiān)管帶來的變化至少有三個(gè)：第一，為監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供了有別于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的新型數(shù)據(jù)源?？梢赃\(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘、網(wǎng)絡(luò)分析和深度學(xué)習(xí)等方法，提取非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)并加以利用，擴(kuò)充和拓展了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的信息范圍。第二，帶來了預(yù)測(cè)效果更好、性能更佳的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)和計(jì)量模型相比，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法模型更能捕捉經(jīng)濟(jì)金融變量之間復(fù)雜的非線性關(guān)系和相互影響，預(yù)測(cè)精度也更高，可以從諸多基于不同算法的模型中找到最優(yōu)模型，提高了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警的精準(zhǔn)度和正確率。第三，以更加全面的視角考察系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染情況。網(wǎng)絡(luò)分析方法將金融體系視為不同金融機(jī)構(gòu)、金融部門和金融市場(chǎng)基于關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)成的金融網(wǎng)絡(luò)，更加直觀全面地考察金融體系的結(jié)構(gòu)特征和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在金融體系中的傳染，便于分析風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制和傳染路徑，更加符合宏觀審慎監(jiān)管將金融體系視為一個(gè)整體的思想。

未來一段時(shí)期，大數(shù)據(jù)方法應(yīng)用于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警以及宏觀審慎監(jiān)管的研究和實(shí)踐有三個(gè)趨勢(shì)：一是數(shù)據(jù)源將進(jìn)一步拓展?，F(xiàn)階段系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)主要基于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)，涉及的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)主要來源于搜索引擎、市場(chǎng)研究報(bào)告、市場(chǎng)評(píng)論、新聞、報(bào)紙、社交網(wǎng)絡(luò)、中央銀行會(huì)議公告等，諸如金融實(shí)時(shí)交易、政府部門行政記錄、政府文件和報(bào)告、檔案、法院判決甚至圖像和影音視頻等方面的大數(shù)據(jù)尚未被充分發(fā)掘和利用。二是在預(yù)測(cè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)外，大數(shù)據(jù)方法也將更多地應(yīng)用于探究金融風(fēng)險(xiǎn)的成因。目前機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)模型在利用經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警方面表現(xiàn)出色，但在分析因果關(guān)系方面仍顯不足，目前已有一部分運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)解釋模型（例如SHAP模型、QII法等）的文獻(xiàn)，隨著大數(shù)據(jù)科學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展，未來利用大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)分析金融風(fēng)險(xiǎn)背后成因的研究將會(huì)不斷增多。三是基于金融網(wǎng)絡(luò)的分析將進(jìn)一步深入。目前網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究仍然處于探索階段，在例如網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)性、網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)演變、風(fēng)險(xiǎn)傳染過程的合理設(shè)定、實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的仿真、基于大數(shù)據(jù)結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等方面還有很大的研究空間。四是大數(shù)據(jù)方法與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量和經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法相互補(bǔ)充、相互融合。大數(shù)據(jù)分析方法與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量和經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法各有優(yōu)勢(shì)，大數(shù)據(jù)分析方法的長處在于數(shù)據(jù)獲取、計(jì)算和模型預(yù)測(cè)，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量和經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法的長處在于經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)變量因果關(guān)系的理解和闡釋，可以預(yù)見，未來大數(shù)據(jù)方法將與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量和經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法有機(jī)融合、取長補(bǔ)短，進(jìn)一步提升系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警水平，更好地服務(wù)于宏觀審慎監(jiān)管。

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