大数据在“穿透式”识别金融风险中的应用研究——基于k-means聚类方法的中小银行同业业务风险识别

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本文尝试将大数据方法运用于"穿透式"金融监管,通过深入区分不同性质的同业业务对银行资本充足水平和银行深层次业务结构的影响,采用数据挖掘中的k-means聚类方法建立同业业务风险识别方案(AIP),按同业业务实质风险程度的不同对银行加以聚类,形成基于"银行同业业务画像"的"穿透式"监管方法 ;以某省份130家银行的真实数据进行实证分析,结果显示,该识别方案能够较为有效地按照同业风险对银行进行聚类并识别潜在风险,可为进一步的非现场监管实践运用夯实基础。
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