《互聯(lián)網(wǎng)金融風險與監(jiān)管問題研究的國內(nèi)外文獻綜述4500字》

互聯(lián)網(wǎng)金融風險與監(jiān)管問題研究的國內(nèi)外文獻綜述1.1國外研究ZviBodie所論述的投資組合理論、多因素模型等投資學理論，為本文投資目標企業(yè)的選擇和為投資者提供資產(chǎn)組合策略，更好分散風險、化解風險提供了參考[1]。StephenA.Ross對財務報表分析和公司金融知識的介紹，為本文選取投資決策關(guān)鍵性指標提供了參考[2]。Akhmetov等外國學者建立了一個基于信息與網(wǎng)絡安全手段構(gòu)建融資過程決策支持系統(tǒng)的模型。這一論述豐富了對互聯(lián)網(wǎng)金融市場技術(shù)問題的研究，為互聯(lián)網(wǎng)金融融資活動中的安全性能優(yōu)化提供了參考建議，此外，這一論文中的融資決策支持模型為融資企業(yè)提供了更加科學的、合理的融資建議[3]。E.Y.Tereshenko從財務層面為防范和化解風險提供了參考性建議，提出了在不確定性條件下降低企業(yè)財務風險的機制。其研究成果將改善企業(yè)的財務管理和業(yè)務流程處理，提高決策效率和質(zhì)量，以支持企業(yè)的財務穩(wěn)定。他的研究還表明：迅速不斷變化的環(huán)境因素可能會轉(zhuǎn)化為不利因素，對企業(yè)的利益造成負向影響[4]。BarkatUllah的研究發(fā)現(xiàn)，通過了國際標準質(zhì)量認證的公司更容易獲得外部融資，并且，通過國標認證具有“信號價值”，有助于企業(yè)向債權(quán)人和投資者可靠地表明其未被觀察到的質(zhì)量，使中小企業(yè)獲得更多的外部融資支持。其研究結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，認證公司更多地使用銀行、股票等融資方式，而非認證公司更多地依賴非正式的融資方式。其論述證明了：信息不對稱程度越大，質(zhì)量認證的信號傳遞價值越高。較小的公司和欠發(fā)達經(jīng)濟體和金融體系中的公司可以通過接受國標認證，獲得更好的外部融資渠道[5]。GalemaRients研究了個人P2P投資者在緩解中小企業(yè)P2P貸款信貸配給中的作用。使用了荷蘭最大的P2P借貸平臺之一提供的專有數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)P2P投資者更多地投資于他們個人熟悉的借款人的貸款。投資者的初始投資，與從P2P貸款人處獲得第二筆貸款的可能性、其他P2P投資者的投資以及事后違約率等因素密切相關(guān)。這些論述結(jié)果為防范化解信用風險、信息不對稱風險提供了參考和建議[6]。1.2國內(nèi)研究李唯濱在對信貸項目的盈利能力的研究中，將企業(yè)的融資比例作為一個傳遞項目盈利能力的“信號”，對這一“信號”在信息不對稱情形下對融資的作用、基于這一信號的博弈的一般風險進行了分析討論，證明了項目盈利能力與信貸融資比例具有相關(guān)性。此外，該研究還討論了融資市場的內(nèi)在運作機制，為借貸企業(yè)更好地做出融資決策，構(gòu)建具有較高優(yōu)度的財務杠桿以提高盈利可觀程度提供了路徑[7]。祝建軍、柳云鵬、郭曉君運用控制變量的基本方法，借鑒了有效市場假說理論和信號傳遞理論，在信號傳遞強式有效、半強式有效、弱有效三種不同的背景下，為合理選取創(chuàng)業(yè)公司進行投資提供了方法和途徑。他們的研究表明：投資方對其投資企業(yè)的期望收益，以及對融資企業(yè)創(chuàng)新能力、經(jīng)營前景、項目可行性等因素的判斷，將會作為主要因素影響投資決策。此外，他們還發(fā)現(xiàn)了創(chuàng)新能力與投資金額具有很大的正比關(guān)系，企業(yè)的創(chuàng)新能力越強，投資方將越有激勵相信該企業(yè)的經(jīng)營前景向好，從而為該企業(yè)注入更多的資金[8]。楊陽以信用風險的影響力為依據(jù)，對各類P2P網(wǎng)貸平臺進行了等級劃分，對各類平臺的特點、潛在風險進行了分析。他的分析研究中，篩選了許多具有參考價值的信用風險指標，并扎實運用主成分分析法，組成了預測互聯(lián)網(wǎng)金融平臺信用風險的模型，優(yōu)化了目前網(wǎng)貸平臺評級的依據(jù)。他的研究成果使得對信用風險的預測更為精準和全面，也為分析和化解信用風險、規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)，為投資者的權(quán)益提供更強有力的保護提供了規(guī)范化路徑[9]。陳哲著眼于平臺風險的分析，選取了一定數(shù)量的樣本平臺，并運用旋轉(zhuǎn)成分法確定了主要的風險觀測指標，抓取相關(guān)數(shù)據(jù)之后運用PCA分析方法進行了實證分析，在降維的基礎(chǔ)上得出了各互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的綜合風險得分，以此衡量平臺風險。這一研究成果獨創(chuàng)性地將實證分析工具引入對平臺風險的研究當中，并運用了更加科學的分析工具，其研究結(jié)論為網(wǎng)貸行業(yè)的風險防范提供了多種策略，更加具有建設性和可行性[10]。馮冠華、司翼、高飛等學者面向金融創(chuàng)新領(lǐng)域，研究了監(jiān)管者與從業(yè)者在不對稱信息下的博弈問題，并構(gòu)建了分析模型，模型表明：創(chuàng)新激勵、創(chuàng)新監(jiān)管成本和違規(guī)處置力度，是影響金融科技的監(jiān)管成效的關(guān)鍵因素。這一研究成果將信息不對稱風險與金融科技、金融監(jiān)管有機結(jié)合，以博弈模型的方式將三者結(jié)合起來，有利于更科學地分析和研判互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管的強度，科學把握監(jiān)管成本[11]。劉昌昊、王興芬、莊文英通過數(shù)據(jù)處理與特征工程實現(xiàn)用戶認證信息、金融信息、行為信息的融合，利用SMOTE算法建立了評估信用風險的數(shù)量模型。結(jié)果表明，該方法能有效挖掘數(shù)據(jù)潛在價值，提高信用風險評估與預警效果。SMOTE算法與金融背景知識的結(jié)合將使得互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)能夠為用戶提供更貼切、更便捷的服務，有利于加強互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的風險偵測和風險防范和化解能力[12]。周澤炯根據(jù)我國互聯(lián)網(wǎng)金融活動中的信用風險因子，結(jié)合信用風險指數(shù)體系，實證證明了我國高水平信用風險的事實，為防范化解信用風險提供了支持。他的研究成果還指出：必須通過增強投資者風險意識、履約信用意識，輔之以風險防控體系建設和中國特色征信體系的完善，才能夠?qū)ヂ?lián)網(wǎng)金融行業(yè)的信用風險加以有效的防范和化解[13]。陸錦文、劉銀鳳從研究業(yè)內(nèi)線上融資產(chǎn)品創(chuàng)新與發(fā)展狀況出發(fā)，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務實踐，總結(jié)了線上融資業(yè)務的風險特征，提出了構(gòu)建線上融資業(yè)務風險防控體系的方法，為商業(yè)銀行線上融資業(yè)務邁入發(fā)展新階段、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供有益的建議和參考。其研究成果也對預防和化解信用風險、市場風險的不利影響有著積極的作用[14]。楊長富基于金融科技對于互聯(lián)網(wǎng)金融的推動作用，從風險預警體系的構(gòu)建及互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管技術(shù)的提升等方面提出了具有創(chuàng)新性的策略，其研究成果具備較大的宏觀經(jīng)濟意義，有利于優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)布局，以系統(tǒng)的、全面的互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管布局，更好化解風險[15]。喬小明對比美國次貸危機的淵源和產(chǎn)生機理，分析了國際主要經(jīng)濟體的金融監(jiān)管制度的變動對我國的影響，他探究了我國現(xiàn)行的金融監(jiān)管制度，借鑒美國金融監(jiān)管策略，運用聯(lián)系的、開放的思維方式，分析和反思了我國金融監(jiān)管制度，著重分析了我國金融監(jiān)管制度的薄弱環(huán)節(jié)。該研究還為后金融危機時代完善監(jiān)管提出了一些可行策略[16]。李玉占利用隨機森林分析工具、SMOTE算法及其他量化金融分析工具，優(yōu)化了財務風險預警模型，他構(gòu)建的新的財務風險預警模型更加具有預測功能，對于風險的識別也更加精準，模型訓練集和測試集中，拒真錯誤概率和取偽錯誤概率顯著下降[17]。常振芳將研究視角集聚于互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)信用體系的建設和平臺風險的管理與控制，并對信用秩序混亂的內(nèi)在機理進行了分析。在研究中，他綜合運用了信號理論、聲譽理論，還參考了其他不確定性條件下的行為決策理論，驗證了“信息”對于治理信用活動中信息不對稱現(xiàn)象的作用[18]。楊沛衡著重分析了互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)信用維持成本高但監(jiān)管運營成本投入不足這兩大關(guān)鍵問題，以金融科技發(fā)展和征信體系建設為切入點，研討了發(fā)揮政策引導作用、激發(fā)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)內(nèi)生動力的方法。其研究成果有助于降低互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)投資和融資成本，也有助于強化風險監(jiān)管，為以征信體系建設強化互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)自律和市場監(jiān)管提供了可行思路[19]。曾圣豐運用金融風險管理理論，結(jié)合信息熵、VAR模型、GARCH模型等計量經(jīng)濟學分析手段，提出了識別、分析、防控平臺風險的建議。他的研究有機結(jié)合了傳統(tǒng)金融領(lǐng)域風險分析和互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域風險分析工具，為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)風險機理的探索提供了具有創(chuàng)新性的路徑，也有助于以時間序列分析手段對風險機理進行可視化表述，防范化解互聯(lián)網(wǎng)金融風險[20]。王子璇、馬松杰、張子禾從消費者權(quán)益保護的角度出發(fā)，分析了P2P平臺的運作模式，將各環(huán)節(jié)中存在的主要風險類型歸納成惡意經(jīng)營風險和經(jīng)營不善風險，將定性指標與定量指標有機結(jié)合，采取描述統(tǒng)計法、Probit和Logistics回歸分析方法構(gòu)建了平臺風險評估模型,并綜合外部環(huán)境的風險和消費者自身風險偏好與金融知識水平的差異而導致的自身風險兩大角度提出了建議，這一分析有機結(jié)合了內(nèi)部風險與外部風險，有助于對平臺風險進行更加系統(tǒng)的、全面的認識，也有利于為投資者做出更好的投資決策提供參考[21]。張凱從金融科技行業(yè)發(fā)展的法律、技術(shù)和信息三方面面臨的漏洞和挑戰(zhàn)，深入地剖析了金融科技行業(yè)的風險的衍生機理、類型與特征，并將當前全球主要經(jīng)濟體對金融科技的監(jiān)管模式進行了比較。他的研究成果有助于加強金融科技領(lǐng)域的法制建設，完善金融科技的監(jiān)管技術(shù)和基礎(chǔ)監(jiān)管設施。此外，他還提出了構(gòu)建金融科技領(lǐng)域多方面協(xié)同式監(jiān)管體系的策略，為加強金融科技領(lǐng)域的數(shù)據(jù)治理提供了較為具體的途徑[22]。沐光雨、閆凱結(jié)合傳統(tǒng)金融和現(xiàn)代金融的對比分析，運用模糊層次法等量化分析工具，對互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的風險及其影響力進行了定量分析。這一研究成果證實了互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的主要風險是信用風險和操作風險，這既有利于投資者根據(jù)風險影響力甄別投資項目或金融平臺，也有助于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺改進和優(yōu)化對自身利益獲取有關(guān)鍵影響的產(chǎn)品和服務[23]。楊立、丁燕、林喜陽著重關(guān)注大數(shù)據(jù)的發(fā)展對P2P產(chǎn)業(yè)鏈的影響，詳細探討了P2P產(chǎn)業(yè)金融風險的源泉、特征、中介（載體），獨創(chuàng)性地運用實證分析和可視化手段，詳盡地演繹了大數(shù)據(jù)對P2P產(chǎn)業(yè)風險的傳遞機制。為加強對P2P網(wǎng)貸風險的系統(tǒng)性認識和在大數(shù)據(jù)發(fā)展的背景下更好進行互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的風險防控提供了可行性策略[24]。黃莉娟、徐瑩、楊晶晶圍繞小微企業(yè)的特點和融資現(xiàn)狀，分析了其融資的主要需求，闡釋了引致小微企業(yè)融資困境的多維因素?；谶@些分析，黃莉娟等學者探究了互聯(lián)網(wǎng)金融在小微企業(yè)融資中的應用機制，驗證了互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的發(fā)展對提升小微企業(yè)融資獲得的有用性，為化解高風險創(chuàng)新性民營企業(yè)的融資流動性困境提供了參考[25]。參考文獻ZviBodie.Investments[M].ChinaMachinePress,2015,12.StephenA.Ross.CorporateFinance[M].ChinaMachinePress,2017,7.B.B.Akhmetov,V.A.Lakhno,V.P.Malyukov.Modelofcybersecurityfinancingwithintheframeworkofthebilineardifferentialqualitygamescheme[J].RadioElectronics,2018(3).E.Y.Tereshenko.Themechanismofreducingfinancialrisksofenterprisesinconditionsofuncertainty?[C].North-EastAsiaAcademicForum,2019,5.BarkatUllah.Signalingvalueofqualitycertification:Financingunderasymmetricinformation[J].JournalofMultinationalFinancialManagement,2020(55).GalemaRients.CreditrationinginP2PlendingtoSMEs:Dolenderborrowerrelationshipsmatter[J].JournalofCorporateFinance,2020(65).李唯濱，李華斌.信息不對稱下項目融資選擇的信號傳遞博弈模型[J].經(jīng)濟研究導刊，2015（14）：239-241.祝建軍，柳云鵬，郭曉君.基于信號傳遞理論的風險基金投資標的選擇研究[J].財會通訊，2016（35）：3-6+129.楊陽.對P2P網(wǎng)貸平臺信用風險的研究[D].上海外國語大學，2019.陳哲.P2P網(wǎng)絡借貸平臺風險評估研究[D].湘潭大學，2019.[11]馮冠華，司翼，高飛.信息不對稱條件下金融科技監(jiān)管動態(tài)博弈模型研究[J].財經(jīng)科學，2020（04）：14-24.[12]劉昌昊，王興芬，莊文英.互聯(lián)網(wǎng)金融的信用風險評估與預警研究[J].今日科苑，2020（10）：29-35+50.[13]周澤炯，張鵬月，王芳.互聯(lián)網(wǎng)消費金融風險及其防控路徑探究[J].齊齊哈爾大學學報（哲學社會科學版），2020（10）：63-67.[14]陸錦文，劉銀鳳.線上融資業(yè)務風險特征及防控措施研究[J].現(xiàn)代金融導刊，2020（11）：49-54.[15]楊長富.金融科技背景下互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管創(chuàng)新對策[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟，2020（24）：65-66.[16]喬小明.后金融危機時代我國金融創(chuàng)新與風險監(jiān)管研究[J].湖南財政經(jīng)濟學院學報，2020，36（06）：118-125.[17]李玉占.基于SMOTE-隨機森林的互聯(lián)網(wǎng)金融公司財務風險預警模型[J].經(jīng)濟研究導刊，2020（33）：79-80.[18]常振芳.互聯(lián)網(wǎng)金融信用體系建設和風險管理研究[J].中國信用，2021（02）：125.[19]楊沛衡.淺析金融科技與征信建設對互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)發(fā)展的作用[J].中國商論，2021（03）：74-76.[20]曾圣豐.企業(yè)網(wǎng)絡金融融資平臺風險分析與管控[J].商訊，2021（03）：85-86.[21]王子璇，