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基于大數據的地方金融風險治理

包郵 基于大數據的地方金融風險治理

出版社:社會科學文獻出版社出版時間:2024-12-01
開本: 其他 頁數: 272
本類榜單:管理銷量榜
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基于大數據的地方金融風險治理 版權信息

  • ISBN:9787522846996
  • 條形碼:9787522846996 ; 978-7-5228-4699-6
  • 裝幀:平裝
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>>

基于大數據的地方金融風險治理 內容簡介

黨的二十大報告提出,加強和完善現代金融監管,強化金融穩定保障體系,依法將各類金融活動全部納入監管,守住不發生系統性風險底線。當前,在國內外復雜形勢和環境下,地方金融風險逐漸暴露,解決好地方金融風險問題成為政府治理的關鍵議題。新時代,大數據量和工具的賦能效應,給地方金融風險治理提供了新方向。為此,本書充分結合大數據的特點,基于國內地方金融風險的客觀實際,系統搭建基于大數據的地方金融風險監測預警體系以及協同治理機制,為地方金融風險治理提供理論和實踐參考。

基于大數據的地方金融風險治理 目錄

緒論/1  **節 研究背景及意義/1  第二節 文獻綜述/5  第三節 研究思路、內容與方法/24  第四節 研究創新及不足/28**章 基于大數據的地方金融風險監測預警及協同治理的理論探討/31  **節 基本概念/31  第二節 地方金融風險的形成及傳染機理分析/40  第三節 基于大數據的地方金融風險監測預警的邏輯理路/48  第四節 基于大數據的地方金融風險協同治理的理論要義/55  第五節 大數據方法/59第二章 基于大數據的地方金融風險治理現狀分析/64  **節 地方重點領域金融風險的現狀分析/64  第二節 分權視角下地方金融風險治理的演變/71  第三節 基于大數據的地方金融風險治理政策趨勢分析/75  第四節 基于大數據的地方金融風險監測預警難點分析/84  第五節 基于大數據的地方金融風險協同治理現實約束/88第三章 基于大數據的地方金融風險治理案例比較分析/93  **節 政府主導型:廣州大數據治理實踐/93  第二節 企業主導型:深圳大數據治理實踐/98  第三節 其他類型:典型地區大數據治理實踐/102  第四節 小結/105第四章 基于大數據的地方金融風險監測預警體系構建/110  **節 基于大數據的地方金融風險數據治理/110  第二節 基于大數據的地方金融風險識別/114  第三節 基于大數據的地方金融風險監測指標體系/124  第四節 基于大數據的地方金融風險預警/131  第五節 基于大數據的地方金融風險決策與處置/140第五章 地方金融風險水平的測度及收斂性分析/143  **節 研究設計與數據來源/143  第二節 中國地方金融風險水平的動態演進分析/150  第三節 地方金融風險水平的區域差異分析/155  第四節 地方金融風險水平的收斂性分析/159  第五節 小結/167第六章 基于大數據的地方金融風險監測預警仿真實驗分析/169  **節 引言/169  第二節 研究設計和數據說明/171  第三節 實證結果及分析/177  第四節 拓展性分析:考慮不確定性影響/183  第五節 “十四五”時期金融風險預測分析/189  第六節 小結/194第七章 基于大數據的地方金融風險協同治理機制/196  **節 實質參與保障:基于大數據的多元主體協調機制/196  第二節 實質行動保障:基于大數據的協同治理決策機制/199  第三節 共享動機保障:基于大數據的共建共享機制/203  第四節 聯合行動保障:基于大數據的治理規則協同機制/206第八章 提高地方金融風險監測預警及協同治理效率的對策建議/210  **節 加強地方金融風險治理的數字化協同建設/210  第二節 強化地方金融風險治理的大數據創新/215  第三節 加快大數據基礎設施建設/218  第四節 加強對地方金融風險的分類治理/222  第五節 加快地方金融風險大數據治理的立法規范/225參考文獻/230圖目錄圖0-1 研究思路/25圖1-1 地方金融風險的形成機理/41圖1-2 地方金融風險的傳染機理/46圖1-3 基于大數據的地方金融風險監測預警邏輯框架/49圖1-4 基于大數據的地方金融風險監測預警機制/53圖1-5 基于大數據的地方金融風險預警響應機制/55圖1-6 RNN神經網絡有向圖/61圖2-1 2011~2021年中國民間借貸立案數及增長率/66圖2-2 2014~2021年地方政府顯性債務規模及增長率/68圖2-3 2013~2021年地方政府隱性債務規模及增長率/68圖2-4 2011~2021年滬深上市房地產企業利潤總額及增長率/69圖2-5 2011~2021年滬深上市房地產企業現金到期債務比/70圖2-6 2011~2021年商品房新開工房屋面積及增長率/71圖2-7 央地金融監管和金融風險處置事權邊界/74圖3-1 地方金融風險大數據治理的廣州實踐邏輯/95圖3-2 地方金融風險大數據治理的深圳實踐邏輯/99圖3-3 深圳地方金融風險大數據識別及預警智能化機制/101圖3-4 地方金融風險大數據治理的典型實踐邏輯/103圖4-1 基于大數據的地方金融風險數據治理機制/111圖4-2 基于大數據的地方金融風險數據集成平臺/112圖4-3 1986~2022年金融風險相關文獻變化趨勢/117圖4-4 金融風險相關文獻主題詞分布/118圖4-5 1994~2022年金融風險相關文獻主題詞變化趨勢/118圖4-6 1983~2022年債務風險相關文獻變化趨勢/119圖4-7 債務風險相關文獻主題詞分布/120圖4-8 1983~2022年債務風險相關文獻主題詞變化趨勢/120圖4-9 LSTM算法示意/135圖5-1 2013~2021年地方金融風險水平變化趨勢/151圖5-2 2013~2021年東中西及東北地區地方金融風險水平子項變化特征/153圖5-3 2013~2021年全國、東中西及東北地區地方金融風險水平基尼系數變化趨勢/156圖5-4 2013~2021年區域間地方金融風險水平基尼系數變化趨勢/157圖6-1 LSTM-CNN算法示意/172圖6-2 2013年1月至2022年1月不同借貸主體借貸利率的月度趨勢/175圖6-3 2018年9月10日至2019年12月30日othr的樣本外預測值趨勢/180圖6-4 2018年9月10日至2019年12月30日rwzfr的樣本外預測值趨勢/180圖6-5 2018年9月10日至2019年12月30日fkcr的樣本外預測值趨勢/181圖6-6 2018年9月10日至2019年12月30日sdirt的樣本外預測值趨勢/181圖6-7 2018年9月10日至2019年12月30日mcdr的樣本外預測值趨勢/182圖6-8 2018年9月10日至2019年12月30日ltrm的樣本外預測值趨勢/182圖6-9 2020年1月2日至2022年1月25日othr的樣本外預測值趨勢/186圖6-10 2020年1月2日至2022年1月25日rwzfr的樣本外預測值趨勢/186圖6-11 2020年1月2日至2022年1月25日fkcr的樣本外預測值趨勢/187圖6-12 2020年1月2日至2022年1月25日mcdr的樣本外預測值趨勢/187圖6-13 2020年1月2日至2022年1月25日sdirt的樣本外預測值趨勢/188圖6-14 2020年1月2日至2022年1月25日ltrm的樣本外預測值趨勢/188圖6-15 6種民間借貸風險指數的樣本外預測值/193表目錄表1-1 地方金融風險的分類/33表1-2 大數據的數據分類/36表1-3 政府大數據治理的特點/39表2-1 2018~2021年高風險評級金融機構分布情況/65表2-2 2002~2022年國家金融風險治理政策數量/76表2-3 2002~2022年地方金融風險治理政策數量/78表2-4 2013~2022年地方不同金融風險治理政策數量/80表2-5 2013~2022年不同地區金融風險治理政策數量/81表2-6 2022年不同地區金融風險治理政策情況/82表2-7 2018年地方政府類金融風險治理政策情況/83表3-1 地方金融風險治理案例對比分析/105表4-1 金融風險相關裁判文書案件條目/115表4-2 2018年地方政府金融風險治理政策情況/121表4-3 金融風險類別的對比情況/122表4-4 大數據治理的風險識別指標體系/124表4-5 大數據治理的風險等級/124表4-6 地方金融風險大數據監測指標體系/125表4-7 地方金融風險預警信號體系/138表5-1 地方金融風險測算指標體系/144表5-2 相關變量描述性統計分析/150表5-3 2021年各類別地方金融風險水平的區域分布/154表5-4 2013~2021年地方金融風險水平的基尼系數分解/158表5-5 2013~2021年地方金融風險水平變異系數的估計結果/159表5-6 2013~2021年地方金融風險水平的Moran's I指數/160表5-7 地方金融風險水平絕對β收斂系數估計結果/161表5-8 地方金融風險水平條件β收斂系數估計結果/163表5-9 基于泰爾指數的地方金融風險水平基尼系數測算及其分解/165表5-10 地方金融風險水平β收斂穩健性估計結果/166表6-1 溫州指數的樣本描述性統計結果/176表6-2 不同模型的基準樣本內預測誤差結果/177表6-3 不同模型的拓展樣本內預測誤差結果/183表6-4 “十四五”時期30個省(區、市)地方金融風險指數*優預測值/190表6-5 2025年不同地區各類別地方金融風險水平的區域分布/191表6-6 “十四五”時期民間借貸風險指數的樣本外預測參數/192緒論/1  **節 研究背景及意義/1  第二節 文獻綜述/5  第三節 研究思路、內容與方法/24  第四節 研究創新及不足/28**章 基于大數據的地方金融風險監測預警及協同治理的理論探討/31  **節 基本概念/31  第二節 地方金融風險的形成及傳染機理分析/40  第三節 基于大數據的地方金融風險監測預警的邏輯理路/48  第四節 基于大數據的地方金融風險協同治理的理論要義/55  第五節 大數據方法/59第二章 基于大數據的地方金融風險治理現狀分析/64  **節 地方重點領域金融風險的現狀分析/64  第二節 分權視角下地方金融風險治理的演變/71  第三節 基于大數據的地方金融風險治理政策趨勢分析/75  第四節 基于大數據的地方金融風險監測預警難點分析/84  第五節 基于大數據的地方金融風險協同治理現實約束/88第三章 基于大數據的地方金融風險治理案例比較分析/93  **節 政府主導型:廣州大數據治理實踐/93  第二節 企業主導型:深圳大數據治理實踐/98  第三節 其他類型:典型地區大數據治理實踐/102  第四節 小結/105第四章 基于大數據的地方金融風險監測預警體系構建/110  **節 基于大數據的地方金融風險數據治理/110  第二節 基于大數據的地方金融風險識別/114  第三節 基于大數據的地方金融風險監測指標體系/124  第四節 基于大數據的地方金融風險預警/131  第五節 基于大數據的地方金融風險決策與處置/140第五章 地方金融風險水平的測度及收斂性分析/143  **節 研究設計與數據來源/143  第二節 中國地方金融風險水平的動態演進分析/150  第三節 地方金融風險水平的區域差異分析/155  第四節 地方金融風險水平的收斂性分析/159  第五節 小結/167第六章 基于大數據的地方金融風險監測預警仿真實驗分析/169  **節 引言/169  第二節 研究設計和數據說明/171  第三節 實證結果及分析/177  第四節 拓展性分析:考慮不確定性影響/183  第五節 “十四五”時期金融風險預測分析/189  第六節 小結/194第七章 基于大數據的地方金融風險協同治理機制/196  **節 實質參與保障:基于大數據的多元主體協調機制/196  第二節 實質行動保障:基于大數據的協同治理決策機制/199  第三節 共享動機保障:基于大數據的共建共享機制/203  第四節 聯合行動保障:基于大數據的治理規則協同機制/206第八章 提高地方金融風險監測預警及協同治理效率的對策建議/210  **節 加強地方金融風險治理的數字化協同建設/210  第二節 強化地方金融風險治理的大數據創新/215  第三節 加快大數據基礎設施建設/218  第四節 加強對地方金融風險的分類治理/222  第五節 加快地方金融風險大數據治理的立法規范/225參考文獻/230圖目錄圖0-1 研究思路/25圖1-1 地方金融風險的形成機理/41圖1-2 地方金融風險的傳染機理/46圖1-3 基于大數據的地方金融風險監測預警邏輯框架/49圖1-4 基于大數據的地方金融風險監測預警機制/53圖1-5 基于大數據的地方金融風險預警響應機制/55圖1-6 RNN神經網絡有向圖/61圖2-1 2011~2021年中國民間借貸立案數及增長率/66圖2-2 2014~2021年地方政府顯性債務規模及增長率/68圖2-3 2013~2021年地方政府隱性債務規模及增長率/68圖2-4 2011~2021年滬深上市房地產企業利潤總額及增長率/69圖2-5 2011~2021年滬深上市房地產企業現金到期債務比/70圖2-6 2011~2021年商品房新開工房屋面積及增長率/71圖2-7 央地金融監管和金融風險處置事權邊界/74圖3-1 地方金融風險大數據治理的廣州實踐邏輯/95圖3-2 地方金融風險大數據治理的深圳實踐邏輯/99圖3-3 深圳地方金融風險大數據識別及預警智能化機制/101圖3-4 地方金融風險大數據治理的典型實踐邏輯/103圖4-1 基于大數據的地方金融風險數據治理機制/111圖4-2 基于大數據的地方金融風險數據集成平臺/112圖4-3 1986~2022年金融風險相關文獻變化趨勢/117圖4-4 金融風險相關文獻主題詞分布/118圖4-5 1994~2022年金融風險相關文獻主題詞變化趨勢/118圖4-6 1983~2022年債務風險相關文獻變化趨勢/119圖4-7 債務風險相關文獻主題詞分布/120圖4-8 1983~2022年債務風險相關文獻主題詞變化趨勢/120圖4-9 LSTM算法示意/135圖5-1 2013~2021年地方金融風險水平變化趨勢/151圖5-2 2013~2021年東中西及東北地區地方金融風險水平子項變化特征/153圖5-3 2013~2021年全國、東中西及東北地區地方金融風險水平基尼系數變化趨勢/156圖5-4 2013~2021年區域間地方金融風險水平基尼系數變化趨勢/157圖6-1 LSTM-CNN算法示意/172圖6-2 2013年1月至2022年1月不同借貸主體借貸利率的月度趨勢/175圖6-3 2018年9月10日至2019年12月30日othr的樣本外預測值趨勢/180圖6-4 2018年9月10日至2019年12月30日rwzfr的樣本外預測值趨勢/180圖6-5 2018年9月10日至2019年12月30日fkcr的樣本外預測值趨勢/181圖6-6 2018年9月10日至2019年12月30日sdirt的樣本外預測值趨勢/181圖6-7 2018年9月10日至2019年12月30日mcdr的樣本外預測值趨勢/182圖6-8 2018年9月10日至2019年12月30日ltrm的樣本外預測值趨勢/182圖6-9 2020年1月2日至2022年1月25日othr的樣本外預測值趨勢/186圖6-10 2020年1月2日至2022年1月25日rwzfr的樣本外預測值趨勢/186圖6-11 2020年1月2日至2022年1月25日fkcr的樣本外預測值趨勢/187圖6-12 2020年1月2日至2022年1月25日mcdr的樣本外預測值趨勢/187圖6-13 2020年1月2日至2022年1月25日sdirt的樣本外預測值趨勢/188圖6-14 2020年1月2日至2022年1月25日ltrm的樣本外預測值趨勢/188圖6-15 6種民間借貸風險指數的樣本外預測值/193表目錄表1-1 地方金融風險的分類/33表1-2 大數據的數據分類/36表1-3 政府大數據治理的特點/39表2-1 2018~2021年高風險評級金融機構分布情況/65表2-2 2002~2022年國家金融風險治理政策數量/76表2-3 2002~2022年地方金融風險治理政策數量/78表2-4 2013~2022年地方不同金融風險治理政策數量/80表2-5 2013~2022年不同地區金融風險治理政策數量/81表2-6 2022年不同地區金融風險治理政策情況/82表2-7 2018年地方政府類金融風險治理政策情況/83表3-1 地方金融風險治理案例對比分析/105表4-1 金融風險相關裁判文書案件條目/115表4-2 2018年地方政府金融風險治理政策情況/121表4-3 金融風險類別的對比情況/122表4-4 大數據治理的風險識別指標體系/124表4-5 大數據治理的風險等級/124表4-6 地方金融風險大數據監測指標體系/125表4-7 地方金融風險預警信號體系/138表5-1 地方金融風險測算指標體系/144表5-2 相關變量描述性統計分析/150表5-3 2021年各類別地方金融風險水平的區域分布/154表5-4 2013~2021年地方金融風險水平的基尼系數分解/158表5-5 2013~2021年地方金融風險水平變異系數的估計結果/159表5-6 2013~2021年地方金融風險水平的Moran's I指數/160表5-7 地方金融風險水平絕對β收斂系數估計結果/161表5-8 地方金融風險水平條件β收斂系數估計結果/163表5-9 基于泰爾指數的地方金融風險水平基尼系數測算及其分解/165表5-10 地方金融風險水平β收斂穩健性估計結果/166表6-1 溫州指數的樣本描述性統計結果/176表6-2 不同模型的基準樣本內預測誤差結果/177表6-3 不同模型的拓展樣本內預測誤差結果/183表6-4 “十四五”時期30個省(區、市)地方金融風險指數*優預測值/190表6-5 2025年不同地區各類別地方金融風險水平的區域分布/191表6-6 “十四五”時期民間借貸風險指數的樣本外預測參數/192
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基于大數據的地方金融風險治理 作者簡介

石濤,河南省社會科學院經濟研究所副所長,副研究員、碩士生導師,管理科學與工程博士后,國家社科基金項目通訊評審專家、中原英才計劃—中原青年拔尖人才、河南省科技專家庫評審專家。先后主持完成國家社科基金項目3項(含國家社科基金重大項目子課題1項)、中國博士后基金面上項目1項、省部級5項;參與完成國家社科基金重大項目1項、一般項目1項。出版中文專著1部,獲得河南省哲學社會科學優秀成果獎一等獎、二等獎2項。在International Review of Financial Analysis、中國行政管理、中國農村經濟等期刊發表論文30余篇,多篇文章為ESI高被引論文或被人大復印資料全文轉載。在中央黨校《咨詢報告》等國家及省級智庫提交報告10余篇,數篇成果被省部級及以上領導批示肯定。現為Technological Forecasting & Social Change, Finance Research Letters, Journal of Asian economics, International Review of Financial Analysis等40余本SSCI/SCI期刊外審專家。研究方向:金融風險與金融監管、大數據治理與公共政策、城市韌性與綠色經濟交叉領域。

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