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內容簡介： 本书对如何应用机器学习方法识别系统性金融风险的跨域溢出这一问题，进行了较为深入的探索。在识别系统性风险的溢出水平方面，本书基于频域方法，对风险的静态与动态表现进行了测度；在风险溢出结构方面，运用网络分析法对全球系统性金融风险的溢出网络进行了刻画；在风险溢出渠道方面，应用机器学习方法解析了系统性金融风险的跨域传染渠道及其影响因素；在风险溢出调控方面，对中国的“双支柱”政策效果进行了脉冲响应评估；最后，对时变模型的结果进行了深入分析，并提出了相应的对策建议。本研究旨在推动大数据方法在金融领域的应用，为完善我国的宏观审慎监管提供决策参考。 關於作者： 王达，吉林大学经济学院教授、博士生导师，国际经济系副主任，经济学博士。中国世界经济学会、中国国际金融学会、中国美国经济学会理事。主要研究领域为国际金融、美国经济。发表论文40余篇，出版专著2部。主持国家自科基金、社科基金以及教育部项目各1项。2008年受邀参加经济学诺贝尔奖得主大会，2009年获美国“百人会”英才奖，2011年获德国“联邦总理奖”并受到德国总理默克尔的接见。 目錄： 第一章 导论 第一节 选题背景与意义 第二节 文献综述 第三节 结构安排与研究方法 第四节 创新与不足 第二章 风险溢出水平：基于频域方法的分析 第一节 系统性金融风险溢出的时频共振性 第二节 研究方法和数据说明 第三节 风险静态溢出水平特征 第四节 风险动态溢出水平特征 第五节 本章小结 第三章 风险溢出结构：基于三维视角的分析 第一节 系统性金融风险溢出的全球网络特征 第二节 网络分析方法介绍 第三节 风险传染主干路径剥离 第四节 市场层面风险溢出网络结构动态变化 第五节 溢出网络节点重要度 第六节 本章小结 第四章 风险溢出渠道：基于机器学习方法的检验 第一节 系统性金融风险跨域传染渠道及影响因素 第二节 研究流程 第三节 数据说明 第四节 风险拟合结果 第五节 风险渠道拆解及统计推断 第六节 子市场风险拟合异质性 第七节 子市场渠道拆解及统计显著性异质性 第八节 本章小结 第五章 风险溢出调控：“双支柱”政策的脉冲响应评估 第一节 系统性金融风险传染防范机理 第二节 研究设计 第三节 调控国际风险输入的时变模型结果 第四节 调控国内风险传递的时变模型结果 第五节 在跨域风险传染渠道的防控作用 第六节 对金融子市场风险传递的异质性防控效应 第七节 本章小结 第六章 风险调控绩效：基于时变模型结果的进一步分析 第一节 量化方法介绍 第二节 “双支柱”政策对不同来源风险的政策效果 第三节 “双支柱”政策对不同来源风险的政策调控渠道效应 第四节 金融子市场跨域风险的多政策多渠道政策效果 第五节 本章小结 第七章 主要结论及政策建议 第一节 主要结论 第二节 提高风险持续期的甄别与监管 第三节 加强跨区域金融监管与合作 第四节 差异化风险传染渠道监测和管理 第五节 加强“双支柱”政策的针对性和协调性 参考文献

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