【摘 要】
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由于金融的代表性主体(representative agent)的传统假设不符合类金融企业的发展特点,且国内外在防控民间金融风险领域缺乏微观层面研究,因此,传统的风险分析框架难以满足当
【基金项目】
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本文研究得到有关金融管理部门和政府部门的关心和帮助,得到了多个数据公司的技术支持.
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由于金融的代表性主体(representative agent)的传统假设不符合类金融企业的发展特点,且国内外在防控民间金融风险领域缺乏微观层面研究,因此,传统的风险分析框架难以满足当前民间金融风险防范的需要。为此,本文探索性地利用大数据技术,汇总企业股权结构、投资行为、关联企业分布、网络舆情、消费者投诉、行政和司法处罚等多维信息,总结非法集资活动的经验规律,建立了类金融企业风险的分析框架;并利用某地6万多家类金融企业的公开数据研究发现,从事非法集资企业与从事正常民间借贷活动的企业可以被合理区分,且具有一定的稳定性,不会发生短期变化。本文研究是国内外这一领域创新性的学术探索,有望产生积极的社会效益。
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