大数据时代如何防范系统性金融风险

龚奕 丛培华

防范系统性金融风险是各个国家金融市场发展和管理的主要任务，防范效果关系到金融市场发展情况。为此，本文首先分析系统性金融风险类型，其次分析防范系统性金融风险的必要性，再次分析大数据时代防范系统性金融风险的方式，旨在为系统性金融风险的防范提供参考，以推动金融行业发展建设。系统性金融风险指的是单个或少数金融机构破产或损失导致的金融系统运行风险，这种风险会对实体经济造成一定负面效应。系统性金融风险可以分为横向和纵向两方面，在横向方面，由于金融体系之间的关联性，一个风险可能会演变为系统性金融风险；在纵向方面，随着时间的推移，会增加金融体系的风险。

系统性金融风险类型

主权货币风险

货币汇率是不断变化的，我国的主权货币也不例外，一旦人民币汇率出现了不稳定变化，即汇率波动起伏较大且在预期内呈现为下降趋势，便会导致资金外流现象，进而降低国内的有效投资数额，降低经济市场发展推动力，降低经济增长水平。

债务违约风险

改革开放后，我国大部分行业得到了快速发展，推动了经济建设，但是导致了部分供需不平衡问题，在这样的情况下，部分中小企业缺少流动资金来维持企业的正常运营，同时还要面临融资难度较大、融资渠道较少、运营管理费用增多等问题，这使很多企业面临经营危机，增加了其债务违约风险。

政府债务风险

随着房地产行业的调整，土地转让金在逐渐增多，这让地方政府的固定资产得到了保障；但这并不能避免地方政府陷入债务风险中，因为减税政策的大力推行减少了政府的税收收入，导致政府没有足够的运转资金，再加上筹资成本的增加，会进一步降低政府偿还债务的能力。

金融违约风险

金融违约风险主要体现在非正规金融机构运营中，目前，我国金融市场中的非正规金融机构类型较多，如小贷款公司、代理公司、融资公司等；这些金融机构由于运营机制和管理制度不健全，容易出现违约行为，并且相关部门统一管理这些金融机构的难度也较大。

防范系统性金融风险的必要性

适应经济发展变化趋势

当前，全球经济正在朝着多样化方向发展，这推动了我国金融产业结构的升级调整，影响了金融市场的发展需求及趋势，增加了金融市场的复杂程度以及金融机构面对的实体经济风险。由此可见，为了顺应积极发展变化趋势，合理应对经济结构变化导致的一系列问题，有必要建立新型的系统性金融风险防范系统，采用针对性防范对策。

满足产业结构升级需求

传统经济结构过于强调生产，因此，在产业结构升级中，需要重点对产能过剩的企业进行结构升级和供给改革，而这些企业在改革过程中很可能会导致债务风险增加、失业率上升、运行效益下降等问题。由此可见，为了满足产业结构升级需求，有效应对企业改革导致的负面影响，有必要进行系统性金融风险防范，以合理规避金融风险和银行信用风险。

规避银行信用潜在风险

当前，金融市场不断完善，信用体系不断健全，这增加了银行贷款业务数量，拓宽了银行贷款业务范围，因此增加了银行不良贷款业务数量；此外，金融监管机制缺少对影子银行的有效监督和管理，增加了其信用潜在风险。由此可见，为了规避银行信用潜在风险，需要积极排查系统性金融风险，以确保我国金融市场稳定运行。

大数据时代防范系统性金融风险的方式

发挥政府调控管理作用

大数据时代变化较为迅速，金融行业的发展也会受到这种变化的冲击和影响，为此，政府应当充分发挥在金融市场中的调控管理作用，以合理防范系统性金融风险。目前我国金融监管体系最常见的问题就是调控管理不协调，即中央和地方之间缺少系统化的、制度化的统筹机构负责维护金融市场稳定运行，负责履行政府下达的相关金融市场宏观调控政策，为此，主张建设国务院金融稳定发展委员会来负责完成上述工作。大数据理念和技术的应用则能够帮助发挥政府调控管理作用，具体方式如下：第一，可以通过大数据技术统筹重要金融机构，并且对这些机构进行重点管理；第二，可以通过大数据技术统计各种类型金融设施的运营信息，如支付信息、清算信息、交易信息等，并且让这些数据实现在金融市场内的共享；第三，可以通过大数据技术能够协调各个监管部门之间的关系和职责，实现信息共享后还能推动不同监管部门之间的合作；第四，可以通过大数据技术统筹中央监管部门和地方监管部门之间的关系，有利于中央监管部门下达各种指令和政策，避免两者在协调和分配上出现问题，进而形成多级监管的良好模式。

构建系统性金融风险指标体系

在大数据时代下，防范系统性金融风险需要基于大数据理念和大数据技术，在此基础上形成新的系统性金融风险防范理论，构建系统性金融风险识别和评价指标体系。当前系统性金融风险可以分为传统风险模式和新型风险模型两种类型，传统风险模式管控更多依靠的是国家宏观调控政策及法律制度，新型风险模式管控则需要依靠先进的管理技术、模式、方式。随着金融行业的不断变化，传统风险模式和新型风险模式必然会实现融合，此时，已经渗透和应用到各个领域的大数据技术，便能为系统性金融风险防范提供更加广泛的思路。但是，基于大数据技术构建系统性金融风险指标体系还处于探索阶段，并且没有过多发达国家的建设经验可以借鉴，这需要相关部门及金融企业不断探索研究。

加强对金融机构的监管

我国在2018年颁布的关于完善系统重要性金融机构监管的指导意见》中，明确指出了加强金融机构监督管理对于系统性金融风险防范的重要性，并且提出了具体的金融机构监督管理要求。大数据理念和技术的应用则能进一步完善金融机构监管工作，具体方式如下：第一，可以基于大数据理念建立融机构识别指标体系，这样能够做到对金融机构系统的、全面的评估，有效掌握金融机构的运营稳定性和发展空间；第二，可以通过大数据技术全面收集金融机构相关运营资料，通过对这些数据进行进一步汇总、分析、处理，能够获得金融机构更为精准的运营信息，进而准确识别关键金融机构；第三，可以通过大数据技术建立金融机构运营数据分析处理系统和监督管理系统，以此实现对关键金融机构的重點监督管理。

主动管控系统性金融风险

只有准确识别和主动管控系统性金融风险，才能有效规避系统性金融风险的爆发。大数据理念和技术的应用则能进一步进行系统性金融风险主动管控，具体方式如下：第一，可以通过大数据技术建立资源分析平台，形成对系统性金融风险积累程度、扩散路径的深入分析及细致刻画，这样能够及时预判系统性金融风险的走向及变化趋势，进而采取针对性的防范对策；第二，可以通过大數据技术分析微观主体的系统性金融风险传导路径，这样能够进一步理解系统性金融风险的形成机制和传导模式，同时实现对系统性金融风险的量化处理；第三，以通过大数据技术建立系统性金融风险管理系统，这样能够为系统性金融风险管控工作的进行提供便利条件。

进行系统性金融风险预警

目前的经济市场力量难以解决系统性金融风险造成的问题，为此，不能等到系统性金融风险发生之后再采取处理措施，而是需要尽早采取针对性防范措施。大数据理念和技术的应用则能够转变传统的系统性金融风险防范理念，具体方式如下：第一，可以基于大数据理念形成系统性金融风险预警理念，主动加强对金融市场的监管和预警，准确识别并消减系统性金融风险；第二，可以通过大数据技术追踪经济部门的资产关系、负债关系、担保组合关系，在此基础上分析各个部门之间的风险转移情况；第三，可以通过大数据技术划分金融体系非常态模式和常态模式，总结两种模式的变化趋势和差异指标，这样便能准确识别系统性金融风险的关键变化，及时发现系统性金融风险；第四，可以通过大数据技术建立系统性金融风险预警及处理机制，提高系统性金融风险处理的及时性。

结 语

在经济发展水平不断提高、产业结构不断升级的情况下，我国经济结构的复杂程度逐渐增加，这对金融行业的发展产生了一定影响。为此，我国需要在提升金融行业发展效率和质量的同时，积极防范系统性金融风险，合理应用大数据时代下先进的管理方式、技术、经验，这样才能确保实现经济平稳有效的增长。

（江西财经职业学院）

参考文献：

[1]张泉泉.系统性金融风险的诱因和防范：金融与财政联动视角[J].改革，2018，10：74-83.

[2]陶玲，朱迎.系统性金融风险的监测和度量——基于中国金融体系的研究[J].金融研究，2016，06：18-36.