金融网络中洗钱资金异常转移路径的经济成本模型

在信息对称条件下,合法顾客选择最小经济成本路径转移资金.为了有效挖掘洗钱路径信息,设计了金融网络中洗钱资金异常转移路径的经济成本模型,分离出资金转移的异常路径集合和合理路径集合,在此基础上对异常路径进行监测.该模型能够改善反洗钱监管效率,为金融机构改善反洗钱内控体系提供一种经济可行的方法.     

国际资本流动网络复杂性研究的总体框架

围绕国际资本流动网络复杂性的研究范式、研究方法和研究工具对现有学术文献进行了综述和展望。研究表明,基于离散空间网络的复杂性科学研究范式非常适合国际资本流动网络复杂性研究。"复杂离散网络构建——系统演化——输入输出关系分析——决策建议"这一流程可以很好地融合在研究流程之中。同属国际资金交互网络的国际贸易资金流动网络构建及其拓扑结构分析,可在数据可获得性越来越高的背景下应用于国际资本流动网络复杂性的研究中。经过对网络节点和邻居模式的拓展,新定义的广义元胞自动机模型可以作为承担国际资本流动网络演化及参数计算的有力工具。     

基于超网络的互联网金融均衡问题研究

为了研究互联网金融环境下日益复杂的金融网络,引入超网络理论,分析各决策者之间的竞争合作关系以及各自行为和最优化条件;考虑互联网环境下加剧的信用风险和操作风险,引入信用风险函数和操作风险函数,建立了由资金拥有者、互联网金融中介、传统金融中介、资金需求者构成的超网络模型。运用变分不等式理论,研究互联网金融超网络均衡解的存在性条件和唯一性条件,给出整个互联网金融网络的均衡条件,为下一步研究互联网金融发展趋势和饱和状态奠定基础。最后运用算例进行仿真,验证了模型的有效性。     

供应链金融述评:现状与未来

供应链金融在缓解中小企业资金短缺、优化供应链资金流动方面发挥了重要作用.供应链金融发展目前面临一个重要关口:新型肺炎疫情对全球经济影响广泛,既催生了对供应链金融的强烈需求,也带来了新的不确定性;同时,金融科技的加速发展为供应链金融模式创新和风险管理提供了更多可能和工具.本文从实践发展和理论研究两个方面,对供应链金融的现状进行梳理,在此基础上分析其未来发展趋势.首先对供应链金融的实践发展进行梳理,将其分为四个发展阶段进行分析.其次,借助文献计量工具对英文和中文文献进行了分析和比较,并从理论基础、优化决策以及风险管理三个方面对理论研究现状进行了总结.最后,提出了供应链金融的三个发展趋势,即形成健康网络生态系统是供应链金融发展的重要基础,采用现代金融科技赋能是供应链金融发展的有力工具,承担可持续发展的社会责任是供应链金融发展的长远目标;同时给出了值得关注的五个研究问题.     

基于量化特征的价格操纵行为监测模型研究

价格操纵通常不包括明显的非法行为(诸如散布金融谣言和控制股权的供需),而是通过看似合法的报单、撤单等交易行为来实现.本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的市场价格操纵监测模型系统:首先,基于三类典型的市场价格操纵实例,分析市场价格操纵行为模式的内在特性,利用小波变换和梯度分析作为特征抽取工具,抽取关键特征模式,量化操纵行为的特征模式,通过隐含状态转换机制完整描述市场操纵行为的各种情况组合,解决"异常检测"进行价格操纵监测时不能确定异常行为的具体类型及概率密度函数问题;其次,为提高模型对非平稳性金融数据的适应性,模型增加了一个自适应机制来进行校准,自动跟踪金融时间序列的统计特性的变化,提出基于隐马尔可夫模型的市场价格操纵行为监测模型;最后,模型利用纳斯达克和伦敦股票交易所的真实交易数据及模拟数据对模型的有效性、精确性和稳定性进行实验验证,结果显示无论是使用真实数据还是随机模拟的数据集,本文提出的基于隐马尔可夫模型的监测模型性能均显著高于市场中常见的三类基准模型,为理论研究和实际操作提供了一个完备的验证渠道.     

国际证券资金流动对中国股市的影响

随着全球金融一体化进程的加速,跨境证券资金流动逐渐成为国际资本流动的重要组成部分,对一国金融市场的影响也越来越显著.在此背景下,本研究分析了流入中国股市的国际证券资金流动的总体特征和行业板块特征,并运用多元回归模型和面板模型从市场综合指数和行业板块指数两个角度实证研究了其对中国股票市场收益率的影响.结论表明:第一,2006年以来中国国际证券资金流动规模不断增加,从股市板块来看,流入金融板块的国际资金最多,医疗保健、信息技术、可选消费等板块也是国际证券投资的热点.第二,当期国际证券资金的流入对国内股市收益率有显著的正向影响,且影响程度和显著性不断增强,但影响效应是短期的,符合"价格压力"假说.     

软件定义云边协同架构下的水下监测新机制

传统基于硬件的水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks, UASNs)架构灵活性及可控性较差,难以满足水下多样化监测任务的需求。针对此问题,提出基于边缘计算的水下软件定义监测网络架构,并提出一种多级协同水下监测机制。该架构通过主从控制器将集中式云处理任务部署至边缘端,并对网络进行分级控制。该机制首先通过低轨遥感卫星进行大范围海洋监测,其次进行小范围监测,数据经原位处理及边缘处理后上传至水面进行分析,最后进行水下联合监测。仿真结果表明,所提出的监测架构和监测机制可降低异常数据处理时间成本和网络开销,在不同场景下的端到端延迟、网络能耗和包投递率方面都有良好的表现,提高了监测架构的灵活性。     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.     

基于区块链信用传递功能的供应链融资策略

区块链技术正引发供应链金融变革,而信用传递功能在供应链金融中应用最为广泛.考虑由资金充足的生产商、资金约束的分销商和资金约束的零售商共同组成的三级供应链,分销商和零售商的资金困境解决方式包括传统的贸易信用和供应链金融组合融资形式,以及信用传递功能驱动下的区块链供应链金融模式.首先,本文运用Stackelberg博弈方法分别刻画传统供应链金融模式和区块链供应链金融模式;其次,运用逆向归纳法对博弈模型进行优化和求解分析,得到均衡状态下两种融资模式供应链最优批发价、分销价和订货量决策;随后,对零售商初始资金量、企业资金时间价值率等关键参数进行了敏感度分析,对传统供应链金融模式和区块链供应链金融模式进行了比较分析.研究表明:随着零售商初始资金量的降低,生产商期望收益增加,分销商和零售商期望收益下降;相比传统供应链金融模式,区块链供应链金融模式能够为供应链创造价值,且当企业资金时间价值率较高时,区块链供应链金融为供应链创造更大价值,且实现生产商、分销商、零售商三方共赢.本研究论证了区块链技术驱动下的供应链金融模式在运营上的优势,同时为区块链供应链金融的发展提供了决策支持和管理启示.     

委托组合投资管理中两类不对称对资产价格的影响

假设在经济体中有四类代表性的代理人,资金可以在指数基金和积极基金之间流动,建立均衡资产价格模型,利用Mills率的性质与数值分析研究合同不对称、资金流动不对称及积极基金投资者比例等对资产价格的影响.结果发现:资产价格随着合同不对称程度、资金流动量和积极基金投资者比例的增加而升高;随着资金流动不对称程度的增加而降低; Sharpe比率是积极基金投资者比例的减函数;同时,考虑合同不对称与资金流动不对称对资产价格的影响,两类不对称之间存在相互制约.通过分析合同与资金流动对积极基金投资组合的影响对研究结论进行了解释.     

短期国际资本异常流动控制分析——基于中国的实证

本文从合理渠道与非法隐形渠道角度提出了计算中国短期资本流动量的方法;借鉴水库模型,将资本流动划分为五种测度区间,并提出了相应测度区间控制短期资本流量与流速的思路;在研究了短期资本流入对经济影响有时间滞后性的基础上,本文建立了经济周期不同节点与短期资本流入的匹配关系以及控制短期资本流动的组合思想与方式.最后,在分析与统计中国数据的基础上,预测了目标年度中国短期资本流动水平与异常情况,提出了控制中国短期资本异常流动的建议.     

信任网络、资金流动与区域发展差距

信任被认为是一种非正式制度和重要的社会资本，在正式制度尚未成熟尤其是法律基础薄弱的地区具有重要作用，能够弥补正式制度的缺陷，降低交易成本.利用中国人民银行大额支付系统和中国企业家调查系统的数据，本文首先考察了省际双边信任对地区间资金流动的因果影响.结果表明，来源地对目标地的信任水平会显著促进资金从来源地流入目标地.通过进一步构造基于地理关联、文化关联和信任关联的信任网络，我们发现信任网络的溢出效应对资金流动的促进作用大于来源地对目标地信任的直接影响.此外，两个地区间的双边信任差距越大，会引致更大的资金流动差异，进而扩大区域发展差距.本文从社会资本角度为中国区域发展不平衡现象给予了新的解释，并提出相应的政策建议.     

基于GA-ANN的中国金融安全预警系统设计及实证分析

国家金融体系的安全运行关系到经济社会的稳定,建立有效的金融安全预警系统已成为各界十分关注的焦点.基于现有文献,在金融安全预警指标体系中补充影子银行相关指标,以保证高杠杆、高流动性风险的经济参数参与建模,使得金融安全预警指标体系更加完整;运用因子分析计算七个金融子系统及整体金融系统安全得分,基于遗传算法优化的人工神经网络(genetic algorithm-artificial neural network,GA-ANN)建立中国金融安全预警系统,观察金融系统运行是否平稳、金融安全得分是否出现剧烈波动或异常值,以此判断国家金融状况是否安全,并对2013年我国金融安全状况进行预测.其中,GA-ANN网络较径向基神经网络、反向传播神经网络和广义回归神经网络,具有更好的拟合精度.预测结果显示2013年下半年我国金融系统总体运行安全,但在影子银行、股市和保险子系统存在一定的不安全因素.研究成果为政策制定者和广大投资者对国家宏观金融安全预判提供了参考依据.     

银行资产负债结构对金融风险传染的影响

最近的金融危机显示金融风险传染已经成为引发系统性风险的关键特征.本文致力于研究中国银行业潜在的风险传染规律和特征.首先,采用中国银行业数据,对银行间债务网络进行建模,并在模拟实验中采用了修正的偿还算法.其次,构造了三种网络、设计了四种情景,对银行间债务网络进行模拟实验,研究了银行间借贷比例、资本充足率等因素变化对银行间风险传染的单独影响和混合影响.实验结果表明:1)银行借贷比例超过5%就会引发风险传染.降低银行间借贷比例能够减少银行间的风险传染.2)资本比率保持在一个较高的水平,能够有效防范银行间风险传染.资本比例在6%~8%之间防范风险传染的效果比较明显.3)从网络结构来看,平均度对风险传染有明显影响,影响的规律由初始破产银行数量决定.     

大股东控制下的内部资本转移与利益冲突

构建了大股东控制下的企业集团内部资本转移优化模型,定量地推导了三种情景下的均衡结果、参与各方福利和影响因素,以此对大股东控制下的内部资本交易行为进行研究.研究发现,理想型内部资本交易实现了资本配置的最优化和社会福利的最大化,形成参与各方"共赢"的局面,实现了集团公司财务目标;附加冲突成本的内部资本交易存在资本转移不足行为,资本交易仍可以持续维持,基本实现集团公司财务目标;侵害型内部资本交易存在过度转移资本行为,资本交易不可持续,实现的财务目标只能是在损害利益相关者的前提下,追求控股股东财富最大化.     

资本市场羊群行为综述

近十年来,对资本市场上羊群行为的研究迅速成为金融经济学的热点之一.本文系统地回顾了国内外最近关于资本市场上羊群行为的概念,羊群行为产生的原因,羊群行为对资本市场的影响等理论研究成果,同时介绍了对金融市场上羊群行为进行实证检验的几种方法和主要结论.最后,展望了资本市场羊群行为研究未来的发展并对这一前沿理论予以简要评述.     

对深沪A股各行业财务指标的统计分析

以资本结构理论为指导,对我国上市公司财务数据进行了统计、分析． 首先从整体上介绍了我国上市公司的概况,接着研究了我国上市公司４５ 个行业的平均财务杠杆与资本结构的关系;然后统计了上市公司４５ 个行业平均的财务杠杆、固定资产比重、流动资产比重,分析了它们之间的内在关系     

基于互信息熵的国家风险相关性研究

国家间国家风险的相互关联状况,已成为影响全球投资战略和国际资本流动的重要决定因素,因此有必要深入识别国家风险相关性特征.本文基于信息熵理论,引入互信息构建广义相关系数刻画国家风险间复杂的相关关系,并通过构建"多阶段一多要素"的分析框架,刻画了2007年金融危机前后政治、经济、金融三种国家风险要素的相关性特征差异.以金砖国家为例,研究发现:金融危机前后综合国家风险相关性变化明显;即使国家间综合国家风险相关性变化趋势相似,但其内在的国家风险要素相关性特征差异显著.研究结果有利于国际投资者规避来自国家层面的不确定性损失,对国际贸易与投资有着重要的指导意义.     

新兴经济体国际资本大幅流入风险及影响因素研究

本文探究了国际资本大幅流入风险的累积与发生机理,在现有国际资本大幅流入这种极端波动识别与度量方法的基础上,结合与其风险密切相关的宏观经济指标——汇率、通货膨胀率和利率的波动情况,以2000-2016年38个新兴经济体为研究样本,构建了更加合理的方法对国际资本大幅流入风险进行了识别,并运用Logit模型、Probit模型和Gompit模型对其影响因素进行了实证研究.研究结果表明:国际资本大幅流入这种极端波动本身并不一定有风险,只有当其给一国经济金融带来脆弱性时才可能引致风险.全球波动性VIX指数和发达国家利率是重要的全球推动因素,外汇储备水平和资本管制水平是重要的国内拉动因素,区域传染因素也对其影响显著,而金融危机的冲击会导致影响因素发生改变.