《跨境資本流動大數據巨觀審慎管理》是2021年中國金融出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：跨境資本流動大數據巨觀審慎管理
- 作者：陸磊
- 出版社：中國金融出版社
- 出版時間：2021年3月1日
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787522010205
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
黨的十九屆五中全會明確了“十四五”時期發展規劃，指出要深入推進科技體制改革，構建金融有效支持實體經濟的體制機制，完善國家科技治理體系，提升金融科技水平。21世紀前20年，貨幣金融領域呈現兩大基本發展趨勢：一是金融科技蓬勃發展，數字貨幣和數字金融成為金融領域的新生力量。金融科技正在悄然改變現代金融業態和運營模式。二是在經濟金融全球化趨勢下，發達經濟體的債務危機和新興市場貨幣危機此起彼伏。
在經濟金姜嘗挨融全球化條件下，經濟金融的繁榮和衰退與跨境資本流動的聯繫日漸緊密，一方面經濟金融的開放吸引了大規模國際資本流入，促進了經濟金融繁榮發展；另一方面金融市場開放和資本管制放鬆也為跨境資本自由流動創造了條件，增加了經濟金融面臨外部衝擊時的脆弱性。兩大趨勢匯聚於一個焦點——新時期的金融管理框架、模式、平台和技術的更新疊代，以順應金融科技趨勢，有效管理貨幣危機。
本書從當前巨觀審慎管理理念和監管困境出發，旨在探索監管科技在外匯管理領域的套用，建立跨境資本流動巨觀審慎管理體系，豐富巨觀審慎工具箱。
本書為中國金融四十人論壇課題“基於金融科技手段的跨境資本流動巨觀審慎管理研究”的研究成果。
作者簡介
陸磊，國家外匯管理局副局長、中國金融四十人論壇成員、中國國際金融學會副會長。中國人民銀行研究生部經濟學博士、澳大利亞國立大學經濟學碩士、北京大學經濟學碩士、北京大學經濟學學士。曾任招商銀行研究部高級研究員、總經理助理，廣東金融學院院長，中國人民銀行研究局局長，中國人民銀行金融穩定局局長，中國金融學會秘書長等職。研究領域集中於貨幣經濟學、轉型金融學、腐敗經濟學、公共經濟學與公共政婚才櫃策、開放經濟背景下的資本流動和均衡匯率、中央銀行制度、農村金融改革與金融深化、銀行個體經濟學和金融監管理論等。曾主持國家社會科學基金、自然科學基金等重大課題研究。
尚昕昕，國家外匯管理局外匯研究中心研究員。中國人民銀行金融研究所博士後、澳大利亞麥考瑞大學套用金融與精算博士、澳大利亞麥考瑞大學套用金融一級榮譽學士。研究領域集中於開放經濟條件下的跨境資本流動、外匯管理政策、貨幣國際化、金融風險量化建模和金融科技監管套用等。曾主持國家自然科學基金青年項目、國家外匯管理局青年課題，參與國家社會科學基金、中國人民銀行重點課題、清華大學五道口金融學院重點課題、中國金融四十人論壇年度課題等研究項目。曾獲中國人民銀行金融研究重點課題二等獎、優秀獎，國家外匯管理局青年課題三等獎、優秀獎等獎項。
圖書目錄
第一章 引言 1
一、 研究背景 2
二、 研究目標 6
三、 研究意義 9
四、 研究創新 12
五、 結構安排 14
上篇 跨境資本流動與系統性風險
第二章 跨境資本流動與系統性風險: 基本概念介紹 21
一、 系統性風險的內涵、 測度與誘因 21
二、 跨境資本流動的歷史演變、 順周期性與衝擊識別 26
三、 本章小結 32
第三章 跨境資本流動與系統性風險: 影響機制與現實經驗 33
一、 跨境資本流動衝擊誘發系統性危機的機制闡釋 33
二、 跨境資本流動衝擊誘發系統性風險的經驗證據 38
三、 本章小結 51
第四章 跨境資本流動巨觀審慎管理: 國際觀點與中國實踐 53
一、 跨境資本流動巨觀審慎管理研究綜述 53
二、 跨境資本流動巨觀審慎管理的國際觀點 54
三、 跨境資本流動巨觀審慎管理的騙匪剃中國實踐 58
四、 跨境資本流動巨觀審慎管理難點和改進迫切性 61
五、 本章小結 64
中篇 金融科技與監管科技新框架
第五章 金融科技的發展與套用: 經濟金融領域的套用實踐 67
一、 金融科技的發展與金融創新 67
二、 金融科技創新發展帶來的影響 68
三、 基於金融科技的監管科技探索 72
四、 監管科技套用創新與發展潛力 76
五、 本章小結 77
第六章 金融科技技術基礎: 從大數據、 機器學習到人工智慧 79
一、 機器學習的定義 80
二、 大數據與機器學習 81
三、 機器學習模型的分類和基本任務 84
四櫃肯地、 機器學習、 人付嚷擊恥工智慧型及深度學習嘗踏 86
五、 大數據和機器學習未來發展趨勢 87
六甩晚霸定、 本章小結 90
第七章 金融科技技術原理: 以機器學習集成學習算法為例 91
一、 決策樹定義和推導 91
二、 集成學習方法原理 97
三、 LightGBM 機器學習模型 99
四、 本章小結 105
下篇 跨境資本流動監管科技探索
第八章 基於大數據的外匯市場風險監測預警 109
一、 跨境資本流動風險監測研究背景 110
二、 金融領域科技監管的方法論基礎 113
三、 人工智慧危機預警識別系統設計 119
四、 危機預測和巨觀審慎管理工具箱 127
五、 本章小結 143
第九章 基於 SHAP 值的機器學習危機預測解釋性溯源 144
一、 新世紀以來我國外匯市場遭受的風險衝擊 144
二、 基於 SHAP 值解釋機器學習預測黑箱的原理 146
三、 SHAP 值方法對外匯市場危機預測模型的解釋 150
四、 本章小結 164
第十章 研究結論 170
參考文獻 174
一、 系統性風險的內涵、 測度與誘因 21
二、 跨境資本流動的歷史演變、 順周期性與衝擊識別 26
三、 本章小結 32
第三章 跨境資本流動與系統性風險: 影響機制與現實經驗 33
一、 跨境資本流動衝擊誘發系統性危機的機制闡釋 33
二、 跨境資本流動衝擊誘發系統性風險的經驗證據 38
三、 本章小結 51
第四章 跨境資本流動巨觀審慎管理: 國際觀點與中國實踐 53
一、 跨境資本流動巨觀審慎管理研究綜述 53
二、 跨境資本流動巨觀審慎管理的國際觀點 54
三、 跨境資本流動巨觀審慎管理的中國實踐 58
四、 跨境資本流動巨觀審慎管理難點和改進迫切性 61
五、 本章小結 64
中篇 金融科技與監管科技新框架
第五章 金融科技的發展與套用: 經濟金融領域的套用實踐 67
一、 金融科技的發展與金融創新 67
二、 金融科技創新發展帶來的影響 68
三、 基於金融科技的監管科技探索 72
四、 監管科技套用創新與發展潛力 76
五、 本章小結 77
第六章 金融科技技術基礎: 從大數據、 機器學習到人工智慧 79
一、 機器學習的定義 80
二、 大數據與機器學習 81
三、 機器學習模型的分類和基本任務 84
四、 機器學習、 人工智慧及深度學習 86
五、 大數據和機器學習未來發展趨勢 87
六、 本章小結 90
第七章 金融科技技術原理: 以機器學習集成學習算法為例 91
一、 決策樹定義和推導 91
二、 集成學習方法原理 97
三、 LightGBM 機器學習模型 99
四、 本章小結 105
下篇 跨境資本流動監管科技探索
第八章 基於大數據的外匯市場風險監測預警 109
一、 跨境資本流動風險監測研究背景 110
二、 金融領域科技監管的方法論基礎 113
三、 人工智慧危機預警識別系統設計 119
四、 危機預測和巨觀審慎管理工具箱 127
五、 本章小結 143
第九章 基於 SHAP 值的機器學習危機預測解釋性溯源 144
一、 新世紀以來我國外匯市場遭受的風險衝擊 144
二、 基於 SHAP 值解釋機器學習預測黑箱的原理 146
三、 SHAP 值方法對外匯市場危機預測模型的解釋 150
四、 本章小結 164
第十章 研究結論 170
參考文獻 174
