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大數據環境下面向宏觀經濟風險的審計監測預警研究 版權信息
- ISBN：9787030712486
- 條形碼：9787030712486 ; 978-7-03-071248-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據環境下面向宏觀經濟風險的審計監測預警研究 本書特色
本文擬基于審計大數據信息，提出新的宏觀經濟風險分析框架，構建審計數據指標體系，開發宏觀經濟風險監測預警系統，提出優化數字化審計工作模式的建議。
大數據環境下面向宏觀經濟風險的審計監測預警研究 內容簡介
本文擬基于審計大數據信息，提出新的宏觀經濟風險分析框架，構建審計數據指標體系，開發宏觀經濟風險監測預警系統，提出優化數字化審計工作模式的建議。當前，我國宏觀經濟信息進入大數據時代，宏觀經濟風險具有復雜網絡的
大數據環境下面向宏觀經濟風險的審計監測預警研究 目錄
目錄
第1章 導論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 研究文獻基礎 2
1.3 研究思路和內容 12
1.4 研究方法 23
1.5 研究創新與不足 24
第2章 大數據環境下的宏觀經濟風險分析框架 25
2.1 宏觀經濟風險的內涵、特征事實與演變 25
2.2 微觀經濟風險的表現與刻畫 29
2.3 宏微觀經濟風險的關聯邏輯 31
第3章 宏觀風險導向的審計指數體系構建 74
3.1 金融部門風險指數 74
3.2 房地產部門風險指數 84
3.3 行業健康度指數 101
3.4 宏觀經濟風險審計指數 110
第4章 基于多源異構大數據的審計數據體系構建 118
4.1 數據處理框架 118
4.2 數據處理關鍵技術 118
4.3 多源異構數據處理框架 120
4.4 數據采集 122
4.5 數據處理 126
4.6 數據存儲 127
4.7 數據分析 128
4.8 數據展示 129
第5章 智能化審計風險監測預警平臺搭建 130
5.1 宏觀審計風險監測預警平臺搭建 130
5.2 房地產熱點跟蹤及分析系統搭建 156
第6章 數字化審計工作模式優化研究 180
6.1 引言 180
6.2 數字化審計工作模式優化的理論框架 182
6.3 數字化審計工作模式的現狀 185
6.4 數字化審計工作模式面臨的困難和問題 192
6.5 數字化審計工作模式優化的路徑選擇 193
6.6 數字化審計工作模式優化的流程設置 196
第7章 宏觀經濟風險監測分析報告 200
7.1 金融行業風險監測分析報告 200
7.2 房地產行業風險監測分析報告 217
7.3 其他行業風險監測分析報告 250
7.4 宏觀經濟風險監測預警報告 284
參考文獻 329
后記 340
第1章 導論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 研究文獻基礎 2
1.3 研究思路和內容 12
1.4 研究方法 23
1.5 研究創新與不足 24
第2章 大數據環境下的宏觀經濟風險分析框架 25
2.1 宏觀經濟風險的內涵、特征事實與演變 25
2.2 微觀經濟風險的表現與刻畫 29
2.3 宏微觀經濟風險的關聯邏輯 31
第3章 宏觀風險導向的審計指數體系構建 74
3.1 金融部門風險指數 74
3.2 房地產部門風險指數 84
3.3 行業健康度指數 101
3.4 宏觀經濟風險審計指數 110
第4章 基于多源異構大數據的審計數據體系構建 118
4.1 數據處理框架 118
4.2 數據處理關鍵技術 118
4.3 多源異構數據處理框架 120
4.4 數據采集 122
4.5 數據處理 126
4.6 數據存儲 127
4.7 數據分析 128
4.8 數據展示 129
第5章 智能化審計風險監測預警平臺搭建 130
5.1 宏觀審計風險監測預警平臺搭建 130
5.2 房地產熱點跟蹤及分析系統搭建 156
第6章 數字化審計工作模式優化研究 180
6.1 引言 180
6.2 數字化審計工作模式優化的理論框架 182
6.3 數字化審計工作模式的現狀 185
6.4 數字化審計工作模式面臨的困難和問題 192
6.5 數字化審計工作模式優化的路徑選擇 193
6.6 數字化審計工作模式優化的流程設置 196
第7章 宏觀經濟風險監測分析報告 200
7.1 金融行業風險監測分析報告 200
7.2 房地產行業風險監測分析報告 217
7.3 其他行業風險監測分析報告 250
7.4 宏觀經濟風險監測預警報告 284
參考文獻 329
后記 340
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大數據環境下面向宏觀經濟風險的審計監測預警研究 節選
第1章導論 1.1 研究背景及意義 當前我國經濟發展已由高速增長階段轉向高質量發展階段，在經濟發展新常態環境下，各種風險挑戰不斷顯現，經濟高杠桿、地方政府隱性債務、影子銀行體系膨脹、金融過度化、房地產泡沫、資產價格波動、匯率貶值、資本流動突然逆轉等宏觀經濟風險隱患加劇。與此同時，國際形勢正在發生深刻復雜的變化，大國戰略博弈全面加劇，國際體系和國際秩序深度調整，外部環境不確定、不穩定因素顯著增加。 諸多宏觀經濟風險引起了國家的足夠重視。黨的十九大報告中，“防范化解重大風險”被擺在打好三大攻堅戰的首位。習近平總書記也反復強調，要“深刻認識和準確把握外部環境的深刻變化和我國改革發展穩定面臨的新情況新問題新挑戰，堅持底線思維，增強憂患意識，提高防控能力，著力防范化解重大風險”⑤。 從審計功能與經濟安全方面來講，審計機關和審計干部要當好國家財產的“看門人”和經濟安全的“守護者”⑥，需全力推進審計全覆蓋，切實發揮好審計常態化“經濟體檢”功能。值得注意的是，社會經濟部門信息化的迅速發展，使得我國宏觀經濟信息進入大數據時代。目前，經濟大數據信息已呈現出多源異構的復雜特征，宏觀經濟風險具有復雜網絡的傳染表現，傳統審計監測無法滿足大數據時代的現實需求。因此，有必要基于跨部門、跨機構、跨市場的視角全面審視宏觀經濟風險的生成、傳染、放大與突變機制，構造從微觀數據到宏觀經濟風險生成的一般機理，以突破傳統研究范式的局限，以便在大數據環境下運用新的審計分析方法和新的數據獲取、分析技術構建審計風險指標體系，提高宏觀經濟風險分析的監測預警與應對能力。 為此，本書基于審計大數據信息，提出新的宏觀經濟風險分析框架，構建審計數據指標體系，開發監測預警平臺框架，優化數字化審計工作模式。**，本書擬基于審計大數據信息，以金融機構和微觀企業為核心主體，構建微觀智能網絡，研究部門、行業、地域與市場之間的關聯機制，把握當前宏觀經濟風險的微觀形成機理和傳導機制，提出我國宏觀經濟風險的分析框架。第二，本書擬進一步構建多源異構數據處理機制，開發大數據智能化的宏觀經濟風險監測預警平臺，實現宏觀經濟風險把控全面化、宏觀經濟風險監測自動化與宏觀經濟風險預警精準化。第三，本書擬深入探究大數據環境下數字化審計組織模式與內部協調機制，進而為有效防范化解宏觀經濟風險提供重要的制度保障。 1.2 研究文獻基礎 為全面反映國內外研究狀況及發展動態，我們從以下四個維度進行文獻梳理：一是宏觀經濟風險形成與傳導機理；二是宏觀經濟風險傳統監測預警方法；三是大數據技術在風險監測預警領域的應用；四是大數據環境下數字化審計工作機制。 1.2.1 宏觀經濟風險形成與傳導機理的相關研究 對宏觀經濟風險機理的研究一直是經濟學研究的前沿領域之一。從基本假設出發建立不同經濟行為主體之間的聯系，模擬不同負面沖擊發生時風險的擴散及爆發機制，是理論建模的核心思路。至今，這一領域已發展出很多不同的研究范式。我們將基于復雜金融網絡方法、部門經濟分析法、CCA（contingent claims analysis，或有權益分析）法、DSGE模型（dynamic stochastic general equilibrium model，動態隨機一般均衡模型）以及審計理論等，闡述宏觀經濟風險研究的發展趨勢。在此基礎上，進一步梳理我國宏觀經濟風險指標構建研究的進展情況。 1.基于復雜金融網絡的宏觀經濟風險研究 由于宏觀經濟風險涉及各部門之間的協調共變與溢出傳染，因此需要尋找一種將這些部門置于同一個框架下的處理技術。網絡分析法可以構建經濟活動節點之間的連接結構模型，有助于識別由節點、連邊或外部所觸發風險的外部性以及對整個系統的影響，從而逐漸被應用于金融經濟體系中系統性風險的研究。經濟活動節點之間的關系通常具有強度和方向，因此一般都是有權有向網絡，這要比普通的自然網絡和社會網絡更為復雜。在風險傳染渠道方面，近年來的文獻主要有三個研究途徑。一是經濟節點間的直接關聯通道，如節點之間的債權債務關系、交易關系或者投入產出關系等。直接關聯關系的存在便于構建顯然的風險傳導機制，并在此基礎上進行網絡建模和求解模型的唯一解（Eisenberg and Noe，2001；Afonso and Shin，2008）。二是關注存在資產共性和按市值計價會計準則的情況下出現的經濟外部性（Greenwood et al.，2015），即當一個節點受到沖擊時，會采取諸如出售資產的措施來滿足VaR（value at risk，在險價值）或資本結構要求。在按市值計價會計準則下，市場價格的內生降低會對其他節點的資產負債表產生負面影響（Cifuentes et al.，2005）。三是對節點之間由于信息溢出產生的風險溢出效應或風險傳染的研究。例如，當系統內的某個節點出現危機時，盡管部分節點與其并不存在直接聯系，但由于“羊群效應”或者“投資者心理”的波動，另一節點產生風險聯動效應（Diebold and Yilmaz，2014）。 由于經濟節點間直接往來數據往往難以獲得，很多研究缺乏對傳染渠道差異的考慮，只關注節點間的關聯性和網絡構建方法、基于關聯性構建的網絡結構類型、不同網絡拓撲結構對系統穩健性以及風險傳染效率的影響等問題。 在金融經濟網絡的構建方法方面，網絡分析法的研究思路根據數據類型以及數據可得性主要分為四類。**，可以直接獲得經濟節點間的往來個體數據，以此構建網絡，進而對網絡和網絡中的節點進行分析。第二，經濟節點間直接往來數據不可得，但行業間的總量數據或整體指數可以獲得，則可以結合*大熵法來構造關聯網絡（Furfine，2003）。第三，不考慮節點間的直接往來數據，而是利用公開市場數據基于相似性構建網絡，即首先計算節點之間的相關系數，隨后按照一定的標準篩選冗余連邊，構建主干網絡。常用的方法有*小生成樹（minimum spanning tree，MST）（Mantegna，1999）和平面極大過濾圖（planar maximal filtering graph，PMFG）（Tumminello et al.，2005）等。第四，與第三種方法類似，但在冗余連邊的篩選方法上利用公開市場數據，基于格蘭杰因果檢驗、有向無環圖及方差分解等計量方法，構建格蘭杰因果關系網絡或風險溢出網絡（Billio et al.，2012；Diebold and Yilmaz，2014）。 在金融經濟網絡拓撲結構特征對系統性風險形成的影響研究方面，Allen和Gale（2000b）與Freixas等（2000）在早期的研究中強調了網絡中節點關聯性對風險分散的影響，并指出網絡拓撲結構是影響金融機構風險恢復能力的關鍵影響因素。Bae等（2003）指出節點之間的過度互聯會增加系統性風險，并可能導致大量的節點違約。Gai等（2011）則認為連通度和系統性風險之間存在非單調關系。Brunnermeier等（2009）也指出一個緊密聯系的網絡可以使節點風險得以通過網絡轉移到其他節點，從而通過風險的分散化減輕系統性風險。Imakubo和Soejima（2010）發現網絡密度越高，風險傳染循環越暢通，而某些參與者能起到緩沖器的作用。Mistrulli（2011）、Trapp和Wewel（2013）不僅觀察到網絡結構對沖擊傳播的反應不同，而且發現系統的脆弱性取決于*初受到影響的機構在網絡中的位置。 Acemoglu等（2015）進一步發現在影響節點的負面沖擊規模足夠小時，連接更密集的網絡會增強網絡的穩定性。但網絡連接的密集程度存在一定的閾值，一旦超過這一閾值，風險在網絡中的傳染效率將會大大提高，從而降低金融經濟網絡的穩定性。Battiston等（2012）研究發現，網絡連通度與系統性風險之間的關系是駝峰型的，可以表示為在相對較低的連通度水平下，由于風險分擔的作用，個體違約風險降低；而在較高的連通水平下，正面反饋循環使陷入困境的節點更容易發生風險。 另一部分研究關注網絡的連通性及網絡異質性對風險傳染的影響。Dasgupta（2001）研究了銀行之間的聯系如何成為傳染的根源，并研究了儲戶在收到有關銀行基本面的負面信號時的反應方式。Iori 等（2006）研究發現當銀行網絡異質性較高時，隨著連接的增加，系統抵御風險的能力增強。Allen和Gale（2000b）認為金融網絡的規模對系統性風險的傳染起著重要作用。Tasca（2011）指出金融體系中異質性越高，金融系統中的風險越分散，因而金融機構和金融系統更有彈性也更穩定。Allen和Carletti（2011）進一步研究了網絡異質性對風險傳染的影響，指出異質性越高并不一定是金融機構的*佳選擇，例如，銀行的異質性很高時，銀行系統由于完全風險分散，網絡穩定度下降。Amini等（2016）基于金融網絡的無標度特征，模擬構建了無標度網絡，并以此分析了網絡及其中節點在遭受外部沖擊時的風險傳染情況以及沖擊下的系統穩健性。Acemoglu等（2015）通過比較完備網絡和環形結構網絡發現，雖然完備網絡更穩定，但在極端情況下越緊密的連接會使系統越脆弱。 2.基于CCA方法的宏觀經濟風險研究 以CCA方法分析與管理宏觀金融風險的發展歷程并不很長，其核心方法是把各部門的權益和擔保看作期權，并運用期權定價模型進行定價。*初，CCA方法主要被用于測算微觀企業的償債能力和違約風險。經過Gray等（2006，2008）的系列研究，CCA方法的適用范圍由微觀層面推廣到宏觀層面，由此建立起使用宏觀資產負債數據量化分析宏觀金融風險的理論體系，用以估算宏觀經濟的風險暴露。例如，Castren等（2009）運用CCA方法分析了歐元區的宏觀金融風險，認清了宏觀金融風險的源頭及傳染模式，全面分析了負面沖擊在宏觀金融中的傳導過程及其對宏觀經濟、金融脆弱性的影響程度，國內學者在這方面的研究也有很多（范小云等，2013；吳恒煜等，2013；茍文均等，2016）。這種方法也廣泛運用在經濟各部門的風險測度層面，如主權部門的風險測度及其可持續探討（Gray et al.，2008）、國家風險壓力測試（Gapen et al.，2005）、企業部門脆弱性及其與國民經濟的聯動性（Gapen et al.，2004）。為進一步實現CCA方法的優化，后續研究從機構資產關聯性（Saldías，2013）、風險相依性（Gray and Jobst，2010）、高階矩（張立華和丁建臣，2016）以及引入宏觀風險跳躍擴散假設（唐文進和蘇帆，2017）等方面進行了擴展。 3.基于DSGE模型的宏觀經濟風險研究 利用DSGE模型研究宏觀經濟風險是當前宏觀經濟研究的主流，特別是與經濟波動和金融系統相關的主題，這也是宏觀金融研究領域近些年的熱門。其研究方法是將金融市場因素嵌入動態隨機一般均衡框架中，系統地研究某個外生沖擊帶來的經濟波動。Gertler和Kiyotaki（2010）首次將金融中介納入基準模型，模擬出金融中介的沖擊及銀行資本規模變動會通過信貸市場影響實際經濟。Gertler和Karadi（2011）將金融部門引入DSGE模型，將金融加速器的作用效果以金融部門的*優行為的形式表現了出來，雖然其目的是研究美國直接介入購買證券的貨幣政策的效果，但開辟了加入研究金融部門問題的宏觀研究模式。而后Brzoza-Brzezina等（2013）將抵押約束的金融摩擦和金融加速器的金融摩擦分別納入標準DSGE框架，進行矩匹配、脈沖響應和會計資產負債表分析，得出結果是包含金融加速器的金融摩擦更能反映經驗事實。這些研究基本上奠定了后續研究的基礎，引出了后續一系列關于金融沖擊和經濟波動的研究（Nolan and Thoenissen，2009；王國靜和田國強，2014）。當然，從實證研究檢驗金融風險所造成的經濟波動的研究也有很多（Kaihatsu and Kurozumi，2014；Iacoviello，2015；Mimir，2016）。然而，這類研究都有共同的缺陷，即不能刻
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