【摘 要】
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以2012-2016年中国银行资产负债表中的拆借数据和贷款数据为基础,结合最大熵和交叉熵算法构建银行拆借网络,基于行业指数变化建立银行共同贷款网络,并同时考虑拆借网络和共同
【机 构】
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中南大学商学院; 南京农业大学金融学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“大数据驱动的金融风险管理与监控研究”（编号：71673043）;国家社会科学基金重大专项“新时代基于系统性金融风险的国家金融安全体系研究”（编号：18VSJ035）
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以2012-2016年中国银行资产负债表中的拆借数据和贷款数据为基础,结合最大熵和交叉熵算法构建银行拆借网络,基于行业指数变化建立银行共同贷款网络,并同时考虑拆借网络和共同贷款网络,以债务排序为指标研究银行风险传染问题。研究结果表明,中国整个银行系统的风险水平基本呈下降趋势,这与宏观审慎监管政策的实施以及各大银行风险管理水平的提高是密不可分的。对于个体银行来说,拆借或行业贷款较为集中的银行对整个系统的风险贡献更大,需要进行重点监管以防出现金融系统性风险。此外,银行贷款资金集中的行业发生危机对于金融系统的危害更加严重,因此也是监管的重要目标。
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