金融学术论文哪里有？本文利用金融科技构建适用于现阶段银行间市场风险防控体系具有较强的理论意义与实践价值。将金融科技引入银行间市场风险防控，有助于探寻银行间市场风险研究中未被揭露的内在逻辑关系，把握风险传导途径，有效识别金融市场、宏观经济各部门的外溢效应及其对银行间市场的反馈机制，进而为银行间市场风险管理问题提供合理有效的实践指导，提高我国金融风险识别与防控的能力，为守住不发生系统性风险的底线提供科学支撑和政策建议。
一、我国银行间市场发展特征及风险点
（一）市场发展概况
我国银行间市场成立20多年来，秉承市场化改革发展的原则，经历了从无到有、高速发展、日趋成熟等发展阶段，市场规模快速增长，参与主体持续扩容，法规制度不断完善，市场深度和广度日益提高。银行间市场的蓬勃发展为我国多层次金融体系的建立、直接融资市场的发展做出了重要贡献。
近年来，我国银行间债券市场发展具有以下几个突出特点：一是市场规模快速增长。我国债券市场现已经发展成为世界第三大债券市场、第二大信用债市场。截至2020年末，存量规模方面，银行间市场托管债券约117万亿元，较2016年末的40万亿增长近2倍。二是市场交易量不断提升。截至2020年末，我国银行间市场现券交易量约235万亿元，五年里交易量翻倍。三是品种体系日趋完备。成立之初，银行间市场仅拥有国债、金融债等少数品种，自2005年央行推出短融起，品种逐步丰富、创新不断。发展至今，市场利率及信用类产品体系已较为完备，可较好满足各类实体投融资需求。四是商业银行占据主导地位。尽管投资者结构日益多元，商业银行在部分主流券种的持仓占比仍较高，例如国债占比超70%，地方政府债券占比超过90%。这与美国债券市场中商业银行持债整体占比仅为5%的格局形成了鲜明对比。
（二）市场风险新特征
伴随着近年来的蓬勃发展，我国银行间市场暴露出新的风险特征。新冠疫情暴发以来，全球央行基调整体向鸽，世界主要经济体均采取超预期的宽松政策应对，全球利率中枢显著下行。在此背景下，我国银行间市场风险防控面临一些新的问题与挑战。
一方面，在全球金融市场联动加强、宏观政策变化及地缘事件冲击共振下，银行间市场收益率的波动性显著增大，暴涨暴跌的现象时有发生，市场风险管理难度陡升；另一方面，在低利率环境下，市场流动性持续保持充裕，部分机构存在“滚短投长”的逐利动力，高杠杆率投机助推了资金空转现象，阶段性扩大了流动性风险冲击。
此外，在疫情冲击下，“金融机构信仰”、“国企信仰”等各类所谓的市场信仰持续被挑战，刚兑打破为大势所趋。部分低资质企业主体结构化发债、超预期违约及恶意逃废债等深层次乱象陆续暴露，科学而有前瞻性的信用风险管理亟待加强。
二、金融科技在银行间市场的应用前景
（一）金融科技的内涵
根据金融稳定理事会（FSB）的定义，金融科技是指技术带来的金融创新，能创造新的模式、业务、流程与产品。随着新兴科学技术的迭代升级与产业革命，科技与金融呈现新一轮深度融合，金融科技持续产生创新活力。
近年来，金融科技聚焦于互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴技术在传统金融业的实践应用，正在演变成金融发展的重要推动力量。金融科技的不断应用深刻改变了金融生态，推动形成我国进一步深化金融供给侧改革、增强金融服务实体经济能力、防范化解金融风险的重要手段。2019年8月，中国人民银行印发《金融科技(FinT ech)发展规划(2019-2021年)》，制定了自上而下的顶层设计和总体规划，要求全面实现金融与科技的深度融合与协调发展。
（二）金融科技在银行间市场的应用方向
从金融大数据角度来看，银行间市场经过20多年发展，存量数据具有海量特性，从大数据中更有效地提取有价值的信息，具有重要意义。由于是场外市场，银行间市场包括大量文本数据、音频数据、视频数据等非结构化数据，而且变量之间更容易表现出时变性、非线性和非平稳性的特点，如何对多样化的数据进行建模分析，刻画变量之间的实时关系，是富有挑战性的研究工作。
从金融机器学习角度来看，机器学习能够从大数据中学习更多经验知识，Gentzkowetal.(2019)指出机器学习中的相关算法能够更好地处理文本等非结构化数据，是对结构化数据的重要补充。同时，机器学习没有严格地假设模型函数形式，这是对传统计量经济学的有益突破，可更好地对银行间市场数据可能存在的非线性性、高维特性、噪声性质进行研究，为传统方法的局限性提供针对性的解决思路，从而提高模型预测能力，进行前瞻性风险预警。
三、金融科技在银行间市场的应用方法
（一）基于机器学习构建银行间市场利率预测模型
利率是银行间市场的最核心变量。可以从时间序列维度构建银行间市场利率（例如同业拆借利率、回购利率）的预测模型，利用LSTM神经网络等深度学习模型提高模型的预测精度，并对可能出现的异常波动情形进行捕捉。
本文以LSTM神经网络模型为例检验机器学习算法在银行间市场利率水平预测方面的准确性。LSTM神经网络是一种长短期记忆网络，在传统循环神经网络（RNN）的基础上加入了长效记忆带，使长期数据得以传递，降低了梯度消失出现的可能性，适合时间序列建模预测。基于2006年10月至2021年8月上海银行间同业拆放利率（SHIBOR）日度数据，利用Python软件按照时间维度把样本分为训练集和测试集，其中训练集占80%，测试集占20%。实证结果显示，LSTM神经网络模型能够很好地拟合和预测SHIBOR利率水平，图1直观展示了LSTM神经网络模型的预测结果（以2021年5月至2021年8月区间为例）。
扩展来看，可考虑从提升机器学习算法的预测精度角度入手，用更先进的机器学习算法实现更精准的预测，例如采用遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法优化神经网络模型的权值和阈值，使得构建的模型拥有更稳定的性能和预测能力。此外，除从时序维度考察银行间市场基准利率的变化外，还可以从基准利率的产生机理、影响因素等角度出发，探究银行间市场基准变量与相关影响因素之间的交互作用关系，使相关研究更全面、系统。
（二）基于大数据技术构建银行间市场违约预警模型
信用违约的常态化发生更凸显了强化银行间市场信用风险预警体系的必要性。应深入挖掘银行间市场违约风险产生机理，构建违约风险影响因素大集合，利用机器学习技术手段进行数据降维、变量提取和非线性建模研究，例如利用主成分回归、决策树、随机森林、弹性网络、神经网络、套索回归（LASSO）、贝叶斯等机器学习算法将复杂数据进行筛选得到影响银行间市场违约风险的重要特征变量，旨在更精确地构建银行间市场违约风险测度模型，使得模型能够准确识别违约风险。
本文采用岭回归(Ridge)、LASSO、弹性网络(ENet)、决策树(DT)、随机森林（RF）算法为例检验机器学习算法在违约风险预测方面的准确性，并对比机器学习算法相比传统线性回归（OLS）模型的预测能力。具体来看：岭回归、LASSO、弹性网络这三类模型类似，都是在传统线性回归模型的基础上加入惩罚函数，从而进行变量选择和降低过拟合，主要区别在于惩罚函数形式不同。决策树、随机森林模型则是常见的非线性机器学习模型。
基于此，本文进一步采用样本外预测优度最高的随机森林模型（RF）计算各个财务指标的重要性指数，得到重要性指数最高的产权比率、现金周转率等10个财务指标。在实践中，可重点关注上述指标，进行有针对性的信用风险边际变化预警与监测。
（三）基于金融科技构建银行间市场风险防控体系
从金融科技视角出发，本文尝试系统性构建我国银行间市场风险防控体系，将相关研究成果落地，运用于实践，有效识别银行间市场的风险传导路径，构建实体经济与银行间市场良性互动的发展机制（详见图3）。
从微观视角来看，可利用机器学习模型对基准利率等银行间市场基础性变量进行实时预测，及时预报可能出现的异常波动情况，为监管机构及市场参与主体提供决策依据。并从大数据视角出发，全面剖析银行间市场各类风险的产生机理和影响因素，利用高维数据降维、非线性系统建模等方式进行特征变量识别，从路径上精准识别银行间市场风险的发生和积累，提出防范风险的有效措施。
从宏观视角来看，银行间市场作为我国金融市场的重要组成部分，是潜在系统性金融风险传导的关键媒介。可基于网络关联视角，使用混频向量自回归模型（MF-VAR）等理论，结合机器学习方法，在高频、混频框架下全面分析研究银行间市场风险对金融市场、宏观经济各部门的传染效应，从定性和定量多维度对风险传染的冲击力度、动态演变、作用机制等方面开展研究，精确把握银行间市场的风险扩散，准确评估银行间市场风险与金融各部门的相互关系，构建实体经济与金融市场良性交互的发展机制。
综上，利用金融科技构建适用于现阶段银行间市场风险防控体系具有较强的理论意义与实践价值。将金融科技引入银行间市场风险防控，有助于探寻银行间市场风险研究中未被揭露的内在逻辑关系，把握风险传导途径，有效识别金融市场、宏观经济各部门的外溢效应及其对银行间市场的反馈机制，进而为银行间市场风险管理问题提供合理有效的实践指导，提高我国金融风险识别与防控的能力，为守住不发生系统性风险的底线提供科学支撑和政策建议。
参考文献（略）
