防范化解市场风险是地方性商业银行经营管理的常态化问题,也成为了评估地方性商业银行资产价值的一大挑战。大数据时代下,金融市场的波动加剧,加之新冠疫情带来的冲击,一些企业面临巨大的财务危机,地方性商业银行资产质量持续下滑,资产不良率居高不下,承载的压力不容小觑。地方性商业银行作为抵御此次“黑天鹅”飞临的关键一环,对市场风险进行准确评估与预测,不仅是商业银行管理者正确经营决策的必要条件,更是投资者合理利润空间的重要保证,成为地方性商业银行资产价值评估重点关注的话题。此外,人工智能算法在风险评估领域的应用尚未解决,动态评估和预测市场风险仍存在一定难度。基于此,引入机器学习算法应用于我国地方性商业银行市场风险评估。本文以巴塞尔协议框架作为标准,以北京银行、杭州银行、江苏银行、南京银行、宁波银行、上海银行、徽商银行这7家地方性商业银行作为研究对象,评估并评价了7家商业银行面临的市场风险。先是构建了市场风险的测度指标体系,具体从利率风险、汇率风险和股票风险三个方面进行评估,结合实际的市场环境,选取机器学习的弹性网络模型和深度学习的LSTM模型,预测了不同类别的市场风险因子。在预测过程中,对于指标的选取和变量的收缩进行了改进,并利用机器学习处理海量数据的优势,实现了动态准确的评估预测。根据我国地方性商业银行的特点,通过利率风险评估模型、汇率敏感性缺口模型和股票风险评估模型,研究了不同类别市场风险变动对商业银行资产价值的影响。评估结果表明,各地方性商业银行对于不同类别的市场风险的评估表现是不一样的。对于单个风险类别而言,地方性商业银行面临的利率风险相对比较大,而股票风险的压力相对较小。结合市场风险评估结果,将其应用于多情景模式中。对常态、温和型、中度型和重度型的四种压力情景下的银行表现进行比较,重点联合多个风险因子,选取Va R模型对北京银行进行案例分析。基于分析结果,对地方性商业银行自身的风险控制部门、监管当局对市场风险监测提出相应的合理建议。对于地方性商业银行而言,应当灵活调整资产配置,充足金融产品价格波动风险经济资本,健全评估人员的市场风险管理机制;对于监管当局而言,应当完善地方性商业银行的市场风险信息披露制度,成立专门的危机应对小组对地方性商业银行的市场风险分类监管,保证资本市场的稳定高效。