金融危机原理全文(5篇)
第1篇：金融危机原理范文
关键词：重建;宏观经济学;金融支柱
宏观经济学自从诞生以来，基本每十年都会产生一场关于宏观经济学发展路径的理论革命。2008年的金融危机更是为这种理论革命提供了一次发生和发展的平台，同时也阐述了这样一个事实，主流影响对金融危机的忽视以及因此陷入的理论困境，也不断阻碍着宏观经济学的发展以及其实践的有效性。在这样的背景下，促进宏观经济学的重建具有现实意义。
1宏观经济学的基本概述
宏观经济学起源于西方学者对经济学的研究理论，也就是研究一个国家的经济总量、总供给和总需求、国民经济收入总量及总构成、人口与就业、货币与财政、经济预算与经济政策、经济周期与经济增长等一种宏观的经济学现象。同时，宏观经济学与微观经济学是相对而言的，两者存在的区别如下。首先是研究对象不同。微观经济学研究的对象一般较为狭窄，善于个体的经济单位，如厂商和家庭等，这些细小的单位构成了微观经济学研究的基础。宏观经济学研究的是整个经济整体，研究市场经济发展的基本规律以及居民的需求总量等问题。其次是解决的问题不同。微观经济学所解决的问题是资源分配和配置等基本问题，也就是生产什么、如何生产以及为谁生产等问题，最大的目的是想要实现效益的最大化。而宏观经济学则是将资源的基本配置问题作为研究的前提，将社会和国家效益作为研究的主体，以此实现社会效益的最大化。再次是研究方法不同。微观经济学的研究方法基本为个体分析法，以经济总量中的单项数值为研究主体。而宏观经济学的研究方法则是总量分析法，根据经济发展的总体运行规律为基本研究对象，其中既包括个体的总量，也包括平均总量[1]。最后是基本假设不同。微观经济学的基本假设是市场出清、充分信息和完全理性等，并认为调节资源配置效益的方法应该是那只“看不见的手”。而宏观经济学的市场机制是不够完善和具体的，认为政府的调节能力有限，通过“看得见的手”才能有效纠正市场中的各种缺陷。
2国际金融危机前的主流宏观经济学
长期以来，社会上流行的主流宏观经济学都没能将各类金融要素纳入到有效的社会经济学框架中，因此金融体系才没有认识到宏观经济学对社会金融环境的影响因素。具体体现在，首先，排除宏观经济学和金融框架之间的关系，证明两者之间不存在任何关联。但是在实际的市场运行中，如果宏观经济学能够具备有效的市场运行机制，就能够完全主导市场，从而实现市场预期的经济效益，维护经济市场的良好秩序。这也是宏观经济学专家提出的最理想化的运行模式。当前，世界经济市场中较为出名的就是阿罗—德布鲁范式就是以经济制衡理论为核心的宏观经济模式。它构建的金融市场是完美无缺的，甚至可以不用依赖任何金融部门就能独立存在。但是这样的理论法范式并不适合所有的现实社会，因此并不能建设一套真正有效的理论分析框架，在市场中也无法构成基础的金融合作体系。其次，在2008年国际金融危机爆发之前，全世界范围内的金融市场已经显示出了疲软的态势，表现出来的景象是通货紧缩，大量的资金流向财务聚集处，居民的消费和投资能力被大大削弱，不断加剧着经济萧条的程度，这些现象也是引发金融危机的直接矛盾。当这种现象出现之后，社会中大量的资金就会遵循流动偏好型的原理加速流动，因此金融因素在宏观经济学中的地位越来越不明显。在这样的时期，宏观经济学和微观经济学就是相通的。最后，在20世纪60、70年代，宏观经济学理论与微观经济学理论相比具有无可比拟的优势，主要就是因为其遵循了早期的货币长期中性的理论基础，该理论基础科学明晰地描绘出了金融因素在宏观经济学中的地位和价值。但是在随后的发展中，金融因素与宏观经济学逐渐相互脱节，削弱了其在经济学中的地位。尤其是在美国的次信贷危机爆发之后，货币的供应量在全球范围内都呈现出了巨大的变化。基于此，全世界范围内的经济大萧条愈加严重，甚至很多实体经济都出现了衰退和难以自拔的情况。大都数专家和学者都将此归类为宏观经济信息不对称的结果，再加上经济道德危机在此时越演越烈，宏观经济学的相关理论也无法对该现象进行直接而具体的解释[2]。因此，宏观经济学无论是主流经济范式还是非主流经济范式，它都是将经济和金融融为一体进行考虑的理论基础。因此在金融危机爆发之前，大多数人就严重低估了金融因素在宏观经济学中的地位，使得宏观经济学理论在很长一段时期内无法发挥出自身真正的效能，不仅难以有效控制金融危机的影响，也不利于世界金融市场的转型和发展。
3金融危机后的主流宏观经济学
2008年，在国际金融危机爆发之后，主流经济学学者们对宏观经济学进行了重新构建，并向其中融入了很多金融要素，促进了宏观经济学的改善。尤其是在危机爆发之后，我国银行体系和宏观经济学理论联系更加密切，动态随机一般均衡模型就是其中之一，并为主流宏观经济学建立了特殊的模式，甚至还促进了政府相关部门、企业事业之间以及家庭个人“三部门模型”的建立，在不断改良的过程中增加了金融部门，形成“四部门模型”。基于此可以得出，宏观经济学在世界经济危机爆发之后逐渐成为金融行业的主流，并融合诸多要素与金融部门融为一体，构建了“金融—实体经济”的内在模型，不仅有效提升了宏观经济政策的科学性和前瞻性，还促进了国际金融市场的稳定发展。尤其是针对现当代经济学专家来说，在金融危机之后，宏观经济学原理更加完整紧凑，再加上内在金融体系的确立，为经济全球化的发展奠定了坚实的基础。但是，当代经济学家在研究该模型的过程中也面临着各种问题，如在研究过程中需要将财政部门的稳定属性与行为统筹到宏观经济学中，并借助财政部门的职能对金融市场中的各类风险进行有效分析，并探讨出投资后需要风险的后果等，还需要考虑宏观经济学与经济实体融合之后可能面临的影响。基于宏观经济学理论和各类金融要素之间存在的必然联系，专家学者们需要分析国际金融危机爆发后，也就是国际金融市场秩序被打乱之后重新排序的金融市场局面，确定恢复经济稳定性的基础和方法，保证宏观经济理论的正确性，从而促进国内金融市场的有序发展。以上都是专家学者和相关部门需要在金融危机爆发后考虑的问题，通过精确的分析和全面的理论基础，也能明确宏观经济学理论在未来主流经济社会中的发展脉络，以及金融要素和宏观经济学联系的结果[3]。
4关于重建宏观经济学“金融支柱”的思考
4.1关于“金融支柱”
从理论意义上讲，在金融危机爆发之后，想要重建宏观经济学金融体系，就应该促进传统体系内部金融要素的发展，理清各项要素之间的关系和区别。基于此，当前相关部门主要的任务就是不断引导宏观经济学走向全新的范式结构，从而促进宏观经济学中实体经济和金融体系能够顺应市场的发展，提升金融体系的积极性。宏观经济学中的“金融支柱”，并不是传统宏观经济学中所谓的对金融体系进行查缺补漏的工具，它是一个相对抽象的概念，是一种国家经济领域中的金融变革，其核心和关键是着力解决金融体系中累计多年的各种与经济和金融相关的基础性问题。因此，该理念在体现新经济事实和新经验的基础上，还应该理解宏观经济学理论中具体或抽象的思维模式，从而促进宏观经济学理论与金融体系的有机融合。
4.2引导宏观金融体系走进新范式
自古以来，我国对于金融体系的研究仅停留在其运行规律和发展特生上，试图考虑宏观经济学和微观金融要素之间的关系，以此建立一个完整的表现宏观经济市场的体系，并没有从宏观经济学远离出发，研究产生某种经济现象的原因。同时在此过程中，宏观经济学的发展具有其特定的整体框架，促进宏观与微观经济基础的统一，在微宏观的相对统一中寻求金融学理论和经济体系的建立，是重建宏观经济学“金融支柱”的最核心思想。除此之外，宏观经济学原理应该提升自身对于经济学和金融艺术的认识，为构建完善的金融理论体系提供坚实的基础。因为在此过程中，会涉及大量与金融因素和各类经济实体相关的要素，它们或多或少地都会对重构宏观经济学产生一定影响，成为重建宏观经济学框架的基础。因此，当前首先应该做的是改善传统宏观经济学构建中存在的弊端问题，将金融体系的整体构架改良为一个内在充盈的分析框架，满足各类金融要素的生产和分析加工等。金融要素的重建除了要满足金融体系和宏观实体经济的统一之外，还应该通过政策传导机制将各项措施落实到实际的金融行为中，提升金融市场的稳定性。金融危机在爆发之前，当无数投资者沉浸在经济发展带来的果实时，危机打破了这种美梦，很多人在此转变中产生了极端思想，认为金融运行是万恶之源，应该批判。这种极端的思想是不推崇的，因为从金融的角度来看，金融危机的蔓延虽然打破了原有经济市场的发展规律，但是却是人类经济社会发展到一定时期的产物，甚至是一种自然现象。因此，专家学者和从事金融服务行业的工作者需要正视金融危机带来的挑战，通过重建宏观经济学中的“金融支柱”，满足当前金融市场发展规律的同时，能够总结出新的金融现象和原理，从而有效促进实体经济与金融体系历史的、有机的统一。
5结语
在金融危机爆发之后，通过重建宏观经济学中的“金融支柱”，需要金融专家充分分析金融要素和金融市场的契合度，满足实体经济和金融系统的有机统一，引导宏观金融体系走进新范式，在正确认识金融危机的情况下，主动分析市场的运行规律，从而促进宏观经济学系统的重建，为经济市场的有序发展奠定坚实的基础。
参考文献
[1]许佳淇.重建宏观经济学的“金融支柱”[J].中外企业家,2017(34).
[2]陈雨露.重建宏观经济学的“金融支柱”[J].国际金融研究,2015(6).
第2篇：金融危机原理范文
(一)国内关于企业信用危机的研究成果
国内目前鲜有对企业信用危机的专门研究，要么是对广义信用危机的研究，要么在对其他相关问题研究时涉及到了一部分企业信用危机的内容，具体如下:陈明森(2005)认为企业信用缺失会造成信用严重的供不应求，导致信用危机爆发，并提出加强企业的信用管理应该从授信和受信管理两个方面来着手。卫功琦(2009)提出商业银行经理人的道德风险是金融危机的主要诱因，其主要表现在为了追求个人利益的最大化、商业银行经理人有内在的扩大金融规模的冲动和为了避免个人利益不受损害、对风险进行掩盖两个方面。宋文昌和童士清(2009)以信贷拥挤为研究对象，提出银行厌恶风险、偏好收益的风险收益观往往会造成信贷拥挤，导致信贷供需不平衡、信贷资源无法合理配置。万良勇(2010)通过实证分析，得出银行短期信贷规模扩张和上市公司大股东对信贷资金过度需求的双重道德风险导致了信贷资金配置效率低下的结论。［1］杜宽旗等(2013)以社会网络分析原理为理论基础，对长三角钢贸信贷危机的根源进行探究，最后得出金融生态环境的落后、金融市场的脆弱性以及商业银行制度设计缺陷是导致长三角钢贸信贷危机的根本原因。
(二)国内认为需要加强高校金融职业道德教育、风险意识教育的文献
国内学者对于金融职业道德教育、风险意识教育的研究大多是分开的，将两者结合在一起研究的仅有:蔡庆丰、朱默涵和尹皎(2009)认为金融中介的道德风险是美国次贷危机爆发的重要原因，进而提出应加强我国高校金融专业学生的职业道德和风险意识教育。刘晓霞(2014)对金融专业教学中学生的风险意识培养进行研究，将良好的心理素质、职业道德教育作为培养学生风险意识的主要策略之一。对金融职业道德教育的研究主要有:邹宏秋(2007)认为金融从业人员的职业道德修养和金融机构整体形象密切相关，因此财经类高职院校应加强金融职业道德教育，并提出高职金融职业道德教育改革思路。方建珍(2009)将金融专业知识教育比作“有形的手”，而金融职业道德教育是“无形的手”，两者缺一不可，两手都要抓，两手都要硬。梁琪(2009)分析了美国金融危机对我国金融学教育的影响，指出我国高校金融专业人才培养对职业操守教育重视不够，高校在制定人才培养方案时应将职业道德教育和专业知识学习紧密结合。徐学锋和马欣(2010)指出国际金融危机的爆发对金融行业以及金融专业学生的就业影响重大，并提出我国高校金融专业人才培养模式的改革思路。连英祺(2011)认为金融从业人员职业道德缺失是引发美国次贷危机的根本原因之一，认为高校作为金融专业人才培养的主力军，应在专业课课程体系中安排相应的金融职业道德教育内容。对于风险意识教育的研究比较有代表性的有:覃翠玲(2010)将风险社会和大学生风险防范意识结合起来，提出在风险社会背景下，高校应该从培养学生理解、认识、化解风险等方面来加强大学生风险防范教育，提高其风险防范能力。米文通(2010)以期货教学中风险意识的培养为研究对象，首先论述了风险意识在实际期货交易中的重要作用，然后分别从期货的理论授课环节、实践教学环节提出学生风险意识的培养方法。崔德华(2011、2012、2013、2014)对大学生的风险防范意识滞后的原因、加强大学生风险防范意识的意义、加强大学生风险防范意识教育的途径等进行了全面而深入的研究。
二、新型企业信用危机的含义和原因
广义上的企业信用包括银行、资本、商业以及产品信用，这里的企业信用是狭义的，单指银行信用，即银行向缺乏资金的企业提供信贷资金。因此企业信用危机就是企业无法按时偿还银行贷款，生产经营出现危机，这是企业信用危机的一般。然而我们欲揭示的是企业信用危机的特殊，即在经济上行时，为了增加收益，银行信贷资金膨胀、盲目授信，企业对资金需求无限大，“来者不拒”;而经济下行时，为了规避风险，银行信贷萎缩、突然抽贷，企业没有提前做好财务规划，往往通过互保借贷等更危险的方式吸纳更多的资金，最后也难逃资金链断裂的厄运，不得不关停或破产，并造成关联企业纷纷倒闭，甚至拖累整个行业、产业，从而由个体的信用危机扩散成行业、产业、地方乃至全国的金融危机。［4］不难看出，新型企业信用危机的爆发与蔓延主要源于两方面，一是信贷发放机构从业人员的逐利心态和风险担当意识弱化;二是企业内金融从业人员的机会主义心态以及风险防范意识差。这里所指的金融从业人员不仅包括传统的银行、证券、保险等金融机构的从业人员，也包括非金融机构特别是制造业企业中从事投融资业务的从业人员，如企业内与信贷发放机构打交道的人员。因此归根结底，金融从业人员的道德风险和风险意识淡薄是新型企业信用危机的根本原因，而次贷危机的深层次原因在于金融从业人员职业道德缺失和金融风险管理漏洞，美国次贷危机和新型企业信用危机的爆发无不告诫人们应该对金融职业道德教育和风险意识教育进行反思和重视。金融职业道德教育和风险意识教育一般包括两种方式:金融机构对从业人员的教育和高校对学生的教育。高校是人的一生中非常重要的思想塑造期，更是金融职业道德教育和风险意识教育的关键时期，完全寄希望于金融机构的教育是不明智的，所以着重研究和探索高校金融职业道德教育和风险意识教育是十分必要的。
三、新型企业信用危机背景下高校强化学生金融职业道德教育的对策
金融从业人员缺乏基本的职业操守是引发新型企业信用危机的根本原因之一，高校金融专业毕业生是未来金融领域的主要从业人员，高校应该建立健全高校金融职业道德教育体系，加强金融职业道德教育，将外在的道德规范内化为学生自身的自觉行为，提升学生的个人品质和道德水平，为社会培养高品质的金融人才。
(一)创新金融职业道德理念
西方对于金融职业道德的理解是以人为主体，突出人在进行道德选择时的主观能动性，尊重人的发展和创新，并将职业道德教育和思想政治教育分开;而我国对于金融职业道德的定义更多地强调其是一种规范，其对人是一种限制和约束，人只有被动地接受应该怎么做，而且金融职业道德教育往往和思想政治教育相联系，这一点可以从高校以思想道德修养这样的公共课来替代金融职业道德的专业课得到验证。在这种传统观念的指导下，我国高校的金融职业道德教育含有意识形态的色彩，侧重理论和规范的灌输，难以获得学生的好感。金融职业道德教育应该以学生为主体，老师只是起引导作用，通过案例教学、分组讨论、任务驱动等教学方法来引导学生在价值冲突面前如何判断、如何选择，从而将金融职业道德规范自觉内化为自身的自觉行为，提高学生职业道德能力。
(二)加强金融职业道德与金融专业课的有机结合
培养出德才兼备的学生是金融专业人才培养的最终目标，而且先有“德”，后有“才”，但是在高校金融专业的课表中几乎看不到金融职业道德的影子。相比于开设金融职业道德的专门课程和将金融职业道德完全寄希望于思想道德修养，实现金融职业道德与金融专业课程紧密结合的这种中间做法最为得当。如在经济学中的信息不对称理论、保险专业课中的逆向选择理论、金融学中的风险理论、证券投资基金中的内幕交易原理等内容中将金融职业道德巧妙渗透其中，以提升金融职业道德教育的接受度，使学生对于金融职业道德的理解更加深刻和细致。与此同时，在金融各专业课的卷面考试中，适当增加金融职业道德的分值，并将学生平时的借故旷课、迟到早退、作业抄袭、课堂表现等与职业道德相联系，在平时分中予以体现，引起学生对于金融职业道德学习的重视。
(三)加强金融专业师资队伍建设
“身教重于言教”，教师的一举一动，学生都看在眼里。高校应该加强师德建设，提高教师素质，发挥教师在金融职业道德教育方面的榜样和楷模作用。教师在教学方面应该要自觉遵守学校的各项教学规定，对学生认真负责;在科研方面，不剽窃他人学术成果、不搞学术造假，坚守学术道德。与此同时，高校应加强现有师资力量的培养，如派遣教师去金融机构挂职锻炼，将书本专业知识和实际工作业务紧密结合起来，切身感受金融职业道德，充实更新专业知识，提升教学教育能力。另一方面，聘请金融行业专家、一线工作人员来担任实践教学的兼职教师或来校举行各种类型的讲座、沙龙来“现身说法”，以丰富的实践经历来对金融职业道德提供指导，增强学生对于金融职业道德的认可。
四、新型企业信用危机背景下高校加强学生风险意识教育的措施
金融从业人员的风险意识淡薄是新型企业信用危机爆发的根源之一。高校金融专业学生是未来金融行业的主要人才，对其进行风险意识教育是非常必要的。高校应该加强金融专业学生的风险意识培养，以帮助学生正确认识风险、合理规避风险、正确应对风险，规范从业后的自身行为，提高我国防范、抵御金融风险的能力。
(一)开设金融风险类课程
高校加强金融专业学生的风险意识教育首先应该采取开设类似金融风险管理这种专门课程，向学生传授相关的金融风险知识，让学生掌握关于金融风险的基本原理，树立正确的风险意识。一方面，风险就是一种不确定性，具有突发性、客观性、损害性等特征，但也并不表示人们只能被动接受风险，因为有些风险是可以避免的，如非系统性风险，所以应该敢于面对风险，积极发挥能动性来分散风险，尽量减少风险所造成的损失;［6］另一方面，风险和收益成正比是金融学的基本原理之一，不能只看到收益，看不到风险，想获得高收益就要能承受住高风险。金融专业学生应该要了解其自身对待风险的态度，是风险偏好、风险中立还是风险规避型，以便为自己日常决策做参考，尽量在风险可控范围内争取更多收益。
(二)开展各类社会实践活动
相对于课堂教学这种显性教育间接传授风险的相关知识，社会实践这种隐形教育方式可以直接让学生体验风险，隐性教育能对显性教育进行补充和延伸，两者有机结合有助于全面培养学生的风险意识。利用模拟交易软件进行证券、期货期权的模拟交易，通过盈亏变动情况来感知风险、体验风险，并通过对价格走势的判断来做出买卖决策、合理分配资金、理性投资，让学生学会警惕风险、把握风险、控制风险，将课堂所学理论知识与实际操作相结合，既能巩固所学专业所学，也有助于调动学生的学习热情。与此同时，高校可以与银行、证券、保险等金融机构开展校企合作，共建校外实习基地，让学生去金融机构风险控制部门参观学习，了解风控的基本流程、风险规避和风险转移具体方法，为学生风险意识教育提供有效平台，让学生尽早接触到真实的业务环境，提前适应工作环境，主动提高自身综合素质。
(三)加强心理素质教育
第3篇：金融危机原理范文
金融会计是我国会计体系的主要组成部分，是按照会计的基本原理、基本原则和基本方法，以货币为计量单位，对金融机构的经营治理活动进行准确、完整、连续、综合的核算和监督，并对金融机构财务信息进行衡量、加工和传送的专业会计。它有助于信息的使用者在经营治理和其它经济活动中作出合理和有效的决策。金融会计是金融治理工作的重要组成部分，金融愈发展，会计愈重要。金融会计的重要性，要求其对金融机构经营治理活动的核算、监督及其所反映的财务信息必须绝对准确，符合客观实际。但是，金融会计也面临着复杂的环境和人为因素所带来的各种风险。所谓风险，可以根据人们的不同理解有多种多样。风险是对特定情况下未来结果的客观疑虑；风险是损失出现的机会或概率等。但是，目前最被人们接受的风险定义是“损失发生的不确定性”。因此，所谓金融会计风险，就是金融机构在经营治理过程中，由于会计核算错误或会计信息提供失误而导致的决策失误，以及因为主客观条件恶化或其他情况，使金融机构的资金、财产、信誉等蒙受损失的可能性。亚洲金融危机对我国金融市场的警示是深刻的、长远的。我国也是新兴的市场经济国家，也在大量地吸收外资为我国的经济建设服务，我国也存在大量的外债，我国银行业受国家政府的控制程度也很高；同时权责发生制的执行也使得我国银行业在收入的确认上违背了会计谨慎性原则，助长了泡沫经济。尤其重要的是，我国国有独资商业银行的呆、坏账是我国金融危机产生的最大隐患。从金融会计的角度，我国银行业欠缺一个象西方那样“信息提供正确及时、问题反映客观公正、自我调节灵活机动、对策处理果断有效”的成熟会计核算监管机制，这是我国金融会计风险产生的根源所在。融会计具有核算和经营管理两项主要功能，一方面直接负责财务管理、损益计算和经济核算；另一方面通过反映情况、提供信息、分析预测来实现计划管理、资金管理，对整个银行业务经营进行控制和调节。因此在分析会计风险时，应将重点放在如何强化金融会计职能，也就是在分析金融会计风险类型和我国金融业会计风险的现状、原因及控制时，在会计职能的发挥上作出界定。
二、完善金融会计存在的问题与对策
（一）加强和改善金融会计的信息揭示与披露系统。离开了来自银行内部和外部及时、可靠、完整的会计信息，金融风险的防范与控制就无从谈起。为此，对来自银行外部借款单位的会计信息应就其真实性、全面性和相关性提出相应要求。首先，考虑到目前我国企业虚假会计报表满天飞、会计信息严重失真的现实情况，银行在接受贷款申请时，应强制要求其报送经由注册会计师审计验证后的会计报表，并要求出具审计报告的会计师事务所承担无限连带责任。其次，银行在接受企业贷款申请时，应要求所有的贷款企业必须提供现金流量表，并应将原先着重对企业利润指标和静态财务比率的考核，转变为对现金流量指标以及与现金流量表有关的财务比率的考核上来。
（二）改进呆账预备金计提方法，提高计提比例，扩大计提范围，简化核销审批手续。可以考虑采用能够按照贷款的风险程度计提呆账预备金，即将现行呆账预备金的计提方法改为每月按实际发生的贷款总额的一定比例（比如1％）全额计提“一般呆账预备金”；对出现的问题贷款，应立即按其发生呆账可能性的大小，依据预先确定的计提比例再计提“非凡呆账预备金”。当这两项呆账预备金累积到一定的数额，足以完全化解所有有问题贷款可能发生的呆账损失风险以后，可不再计提呆账预备金。
第4篇：金融危机原理范文
1980年代期间，真正意义上的全球金融市场开始兴起。在全球化和自由化的浪潮中，资本市场经历了一个国际金融交易巨幅增长的时代。经济一体化和金融全球化推动了跨国公司全球化的投资活动和融资交易，促进了资本在全球范围内低成本的流动，推动了金融系统的全球自由化（RajanandZingales，2003）。1998年5月7日，DaimlerBenz①和Chrysler②达成了合并协议，交易金额680亿美元，以股票交换（share－for－shareexchange）完成了公司合并（每股Chrysler的股票换取0．6325新股票，新股票简称：DCX），合并后的新公司为DaimlerChrysler。1998年11月17日，DaimlerChrysler的股票（DCX）作为全球注册的股票（globalregisteredshare，GRS）同时在全球21个证券市场发起交易（包括纽约证券交易所和法兰克福证券交易所）。DaimlerChrysler（DCX）是第一家真正意义上的全球股票，这种全球注册的股票方便了权益资本的全球交易和跨国公司的全球融资，同时要求更高质量的金融服务和会计披露制度以及更高效率和更具透明度的全球资本市场（Kamlyi，2003）。
1997至1998年间，亚洲爆发波及全球的金融危机。这场由国际资本冲击所导致的金融货币危机给亚洲新兴经济体带来了巨大的震荡，也暴露出了亚洲金融体系的制度缺陷和亚洲公司治理结构的弊端。金融体系透明度的不足和公司治理机制的缺陷促使对高质量金融服务和会计披露制度的强烈需求。另外，“多米诺”式的金融恐慌令亚洲经济陷入了难以摆脱的信用困境之中（RajanandZingales，1998），并产生了会计呈报行为的棘轮效应（ratchetef-fect）。棘轮效应会产生错乱的会计信号，干扰会计信息的筛选机制，并生成错误的市场定价机制。这种错误的市场定价机制不仅不会惩罚虚假呈报会计业绩的公司，反而会惩罚如实呈报会计业绩的公司，从而降低了企业真实披露会计信息的动力，进一步加剧了金融体系的不透明程度。为了克服会计披露行为的棘轮效应，亚洲各国纷纷发起了由政府主导的会计改革，致力于建立与国际会计准则趋同的会计准则体系。会计准则的国际化改革进程能够施放出强有力的制度信号，并从根本上扭转和清除棘轮效应及其所生产的信息错配机制。2008年WallStreet巨头LehmanBros的突发性破产以及由此所引发的全球金融危机，再次警醒世人关注金融监管体系的失灵和会计信息质量的缺陷，促使各国在金融自由化的背景下不断完善金融管制机制和会计披露制度。LehmanBros的破产暴露出了两个缺陷：一是错误的投融资决策。公司大量投资于低信用级别的债券（sub－primemortgage），产生了巨大的投资风险；并过度运用财务杠杆融资，极大地增加了财务风险；二是会计报告对资产贬值的风险估计和风险披露严重不足。
2007年上半年，FannieMae和FreddieMac的冒险行为已经导致了次贷危机的暴发。但是LehmanBros并没有在2007年度财务报告和2008年度的季度财务报告中有效及时地对持有的金融资产减值风险进行充分的估计和反映，违背了稳健主义的会计惯例。LehmanBros破产的一个主要根源是公司治理机制的失灵。由于缺乏董事会和股东的监督和制约，公司管理层才可能采取较为激进的投资决策和融资政策，并将公司拖入泥沼。也由于董事会和股东的监督不足，公司管理层才可能夸大经营收益，并隐瞒或错误呈报资产的减值风险。LehmanBros的破产带来启示两点启示：①公司治理结构的重要性；完善的治理结构有助于提高经营效率，避免激进的投融资政策，强化风险管理机制。②会计信息质量（尤其是公允价值会计信息）的优化和提升有助于缓解金融危机的冲击。中国的金融改革和会计改革也同样面临着国际化的挑战。随着中国加入世界贸易组织（WTO），中国的改革开放进入了一个新的阶段，中国经济将更加迅速和更加深入地融入到全球经济体系中。中国资本市场的进一步开放化和国际化必将促使中国的金融改革和会计改革踏上了不可逆转的国际化道路（曲晓辉、陈瑜，2003）。
二、金融会计教育改革
显然，全球性的金融改革和会计改革明确了金融会计教育的全球化方向，为金融会计教育提供丰富而富有成效的内容。由于金融改革和会计改革的国际化潮流，金融会计教育面向全球化已是一个必然的、不可逆的历史趋势。为了顺应金融改革和会计改革的全球化趋势，我们必须从以下几方面入手，积极推进各项金融会计教育的改革。
1．加强金融理论和金融实务的课程教学。金融理论和金融实务是金融会计教育的基础，扎实的金融理论和熟练的金融实务是高质量金融会计教育的根本保障。面对不断发展的金融理论和不断创新的金融工具，全面而深入的金融理论和金融实务有助于优化学生的金融和会计知识结构，提高学生适应变化中的金融环境的职业素质，有利于加强学生对金融理论和会计实务的理解和认识，并进一步强化学生参与国际竞争的金融会计职业能力。审视我国的金融会计教育现状，基本上仍然拘泥于“金融制度＋会计制度＋解释”的法规导向式教学模式，这与当前的金融自由化、金融创新发展和会计改革环境极不相称。基于这样的事实，金融会计教学应以金融学科体系为导向，充分发挥金融理论和金融实务研究和教育在金融会计教育改革中的导向作用。因此，为了提高金融会计教学水平，应密切关注金融理论的最新发展，尤其是金融市场和金融工程的全球动态。在会计教育中，应着眼于对金融理论和金融实务的讲解和分析，同时结合中外会计准则，让学生知悉和掌握金融会计的完整体系及其应用技能，培养学生分析和解决具体金融会计问题的能力。为了强化学生的金融理论和金融实务，在金融会计的课程设置上必须进行有针对性的改革。建议增设一定量的金融学科（包括“风险管理”方面的知识体系）的课程，如，《金融学》、《投资学和资产评估》、《金融工程和风险管理》、《期权、期货和衍生证券》、《货币、银行和资本市场经济学》、《资本市场：机构和工具》和《公司金融》等课程。通过这些课程的学习，学生能够更深入地了解金融理论和金融实务，这将极大地提升学生的金融会计的实践能力和分析能力。
2．更新金融和会计教材。金融教材和会计教材是金融会计教学的基本载体。要提高金融会计教育的质量，必须要更新过时的、不适用的旧有教材。鉴于金融改革和会计改革的国际化趋势（更多的是美国化倾向），应大力地、积极地引进主流的美国金融和会计教科书（译著或原版），开拓学生的视野，优化知识结构。对国外优秀金融和会计教材的采用，一方面可以提高我国高校金融会计专业学生的专业素质，另一方面可以使学生的专业知识与国际接轨，有利于提高学生的职业竞争力。对国内的金融和会计教材选择，应选用高质量的、优秀的、并不断再版更新的金融和会计教科书。总之，面对不断变化的国内外金融环境和会计环境，应注重金融会计教材和金融会计知识的更新度。
3．完善和丰富金融会计教育内容。金融市场和金融服务的国际化带来了金融会计职业的国际竞争。为了提高会计学生的职业能力和生存能力，金融会计教学内容应该进行大范围的扩展。主要是扩充金融学科体系的教学内容（包括公司金融的专业知识），使得会计学生具备更多更新颖更充实的金融知识，这将有助于会计学生更顺利地参与金融机构和金融工具的管理和以及金融工程的战略咨询。针对国内公司金融教材建设的严重滞后性，会计专业教师应积极选择国外（尤其是美国）通行的公司金融教科书，保障公司金融管理的教学质量。
第5篇：金融危机原理范文
关键词：深度学习；金融风险管理；卷积神经网络；深度置信网络；堆栈自编码网络
一、引言
金融市场上的主体都面临着收益和损失的不确定性，金融产品和工具的多样化趋势，都体现着风险管理的重要性。全球市场在过去的几十年间发生了数次规模巨大的金融危机事件，例如影响全球股市的1987年的黑色星期一事件、1997年的亚洲金融危机、2008年的美国次贷危机以及全球金融危机。各家公司也都面临着各种风险。无处不在的风险日益成为悬在金融市场主体上的一把“达摩克利斯之剑”。与此同时，计算机技术发展迅速，数据信息的多样性以及数据分析技术的应用，给具有大数据特征的金融风险管理分析带来了机遇和挑战，人工智能开始逐步应用于金融风险管理领域，引导着行业的变革。而在演进的发展过程中，深度学习是解决人工智能应用能够发展的关键。金融市场是一个嘈杂的、具有非参数特点的动态系统，对金融数据进行分析与预测是一项极具挑战性的工作。但是，传统的计量方程模型或者是带有参数的模型已经不具备对复杂、高维度、带有噪音的金融市场数据序列进行分析建模的能力，而且传统的人工神经网络方法也无法准确分析建模如此复杂序列的数据，同时传统的机器学习的方法又十分依赖建模者的主观设计，很容易导致模型风险。这些方法在应用过程中存在着过拟合、收敛慢等问题。而深度学习方法为金融数据分析提供了一个新的思路。近年来，深度学习被广泛应用到人工智能任务中（如AlphaGo），并在图像处理、人脸识别、语音识别、文本处理等方面取得一系列成果。因此，随着金融数据复杂程度的提高，带来了对其分析需求的提升，因而深度学习的应用已经成为了金融风险管理领域的研究前沿，也必将在金融风险管理领域产生颠覆性的变革。
二、深度学习在金融风险管理领域主要应用研究
深度学习是通过人工神经网络发展而衍生的，包含复杂多层次的学习结构，其建立是基于模仿人类大脑的学习机制。深度学习模型通过对每一数据特征的学习，继而将新的特征输入到下一层中，在这个过程中新的特征是通过对学习到的数据特征进行特定的特征变换得到的，提升了模型的预测效果。堆栈自动编码器和深度置信网络模型是由自动编码器和受限玻尔兹曼机串联而组成的（Najafabadietal.，2015），在针对大量数据时，这类结构具备对其进行无监督学习（HintonandSalakhutdinov，2006）；在运用深度置信网络时，其算法主要包括马尔科夫链蒙特卡罗算法、Gibbs采样算法、受限玻尔兹曼机评估算法、重构误差、退火式重要性抽样等。卷积神经网络最早被用于图像识别领域，使其技术上在特征提取技术方面迈了一大步，应用原理为通过应用卷积核于局部特征提取得到新的模糊图像。在深度学习模型中，存在传统反向传播算法和梯度下降法计算成本较高的问题，为了进一步更好地应用深度学习模型，解决这些问题，Hintonetal.（2006）提出了贪心逐层算法，大大地减少了训练学习过程所需的时间。Raikoetal.（2012）发展了一种非线性变换方法，极大地提升了学习算法的速度，从而有利于寻找泛化性更好的分类器。Collobert（2011）发展了一种快速并且可以扩展的判别算法，使其用于自然语言解析，仅仅使用很少的基本文本特征便能得到性能，并且与现有的性能相差不大，而且大大提高了速度。学习率自适应方法如自适应梯度方法（Duchietal.，2011），可以提升深度结构中训练的收敛性并且除去超参数中存在的学习率参数；LeRouxetal.（2008，2011）提出了在学习场景中能提升训练过程速度的算法。这一系列算法改进，极大地改善了模型的预测效果，为深度学习在金融领域的发展奠定了基础。
（一）深度卷积神经网络在金融风险管理中的应用。
在金融风险管理领域，深度卷积神经网络主要应用于预测及评估风险。不同于传统方法，深度学习模型不需要对收益率的分布进行假设和方差的估算。李卓（2017）提出了深度学习VaR测算方法，基于损失序列本身构建深度学习模型，研究发现此方法相较于ARCH族模型下的VaR计算更为精确。基于此，韩正一（2016）拓宽了银行风险监测和管理的方法和思路，应用最新的人工智能技术，即深度神经网络方法，于信贷风险监测领域，优化模型的训练方法，经过测试发现效果显著。Sirignano（2016）以深度神经网络为基本结构，基于真实事件的发生概率建立了深度学习模型，通过模拟价格的深层信息的D维数据空间局部特征生成一个低维的价格空间，从而对价格进行预测。该模型不仅能够应用与分析样本外时间的最优卖出价格和最优买入价格的联合分布，也能够对限价指令簿的其他行为进行建模分析，适用于对任一D维空间数据进行分析建模。他进一步指出，因为深度神经网络可以较好地提取限价指令簿的深层信息，故在应用于风险管理中，能较好地处理尾部风险，其研究具有特别的意义。
（二）深度置信网络在金融风险管理中的应用。
深度置信网络在金融风险管理中的应用主要是对风险进行度量和预警。为了解决有监督学习问题，使受限波尔兹曼机能够较大程度地提取数据的行为特征，卢慕超（2017）提出了基于分类分区受限波尔兹曼机的深度置信网络，利用单户企业财务数据，建立了财务危机预警模型，相较于其他方法预测更为准确。丁卫星（2015）基于深度置信网络模型，训练生成了一个五层的深度学习交易欺诈侦测系统，经过对数据的一系列处理，检验了模型的交易欺诈识别效果。
（三）堆栈自编码网络在金融风险管理中的应用。
杨杰群（2015）认为深度学习是处理股指期货的有效方法，将深度学习网络用于股指期货的预测中进行研究，基于自动编码器等算法建立深度学习网络模型，并进行对比分析，最终根据交易抉择设计了用于交易的网络预测系统。另外，对金融产品与工具的有效管理，能够有效地避免一些金融市场上的非系统性风险。FehrerandFeuerriegel（2015）基于递归自动编码器预测模型，利用2004年1月至2011年6月期间的股票数据，测试对已披露财务信息的反应。他们重点研究了特殊的新闻文本信息和异常收益率之间的相关关系，基于此模型对其进行预测。还有部分文献中，重点研究分析财务文本与风险信息的相关关系，对其进行风险预测。从银行、国家、欧洲三个层面，基于银行破产事件、政府干预行为等来研究分析文本信息中隐藏的银行危机信息，基于深度神经网络结构来挖掘其中的关系。
三、深度学习在金融风险管理领域中的应用贡献及挑战
（一）深度学习在金融风险管理领域中的应用贡献。
传统方法在应用于具有复杂数据特征的金融风险管理领域容易出现以下问题：第一，传统建模方法往往难以挖掘复杂的数据特征，传统方法无法准确地反映金融市场特征，容易忽略很多外因，如政策变化、经济发展水平、行为人预期及心理变化等与市场相关的因素，这些因素增加了发现金融风险隐藏的经济理论逻辑的困难（尚玉皇和郑挺国，2016）；第二，传统模型由于过度依靠研究者的主观设计，包含了主观因素，导致设计具有不完整性的特征。另外，传统的线性方法需要强烈的“线性”假设，而传统的机器学习方法无法较好地处理噪音信号。这些问题制约了对金融市场中数据的准确预测与分析。通过梳理已有相关国内外研究文献，在金融风险管理领域中，深度学习的贡献主要分为两个方面：一是深度学习具备强大的挖掘学习能力，能够更为准确地挖掘隐藏于数据深层的规律，更适用于具备规模大、维度高以及流数据的数据特征的金融市场，深度学习的应用不但推动了该领域中的预测方法的改进，还优化了适用于深度网络、解决无效训练问题的算法，带来了传统实证应用研究方法的进步；二是深度学习在金融风险管理领域数据分析方法的成果也推动了相关经济理论的发展与完善。
（二）深度学习在金融风险管理领域中的应用挑战。
金融科技的不断发展给金融风险管理领域带来了机遇，同时深度学习在金融风险管理领域也面临着诸多挑战。第一，深度学习的应用面临着程序出错的风险，如果发生，那么基于此的数据分析就容易得到有误的结论。在金融风险管理过程中，基于对大量数据分析的结果，进而对风险进行预测和评估分析。如果程序发生了错误，研究者就无法做出正确的风险管理决策，进而遭受损失；第二，深度学习模型的正确运用需要研究者对深度学习模型具备深刻的理解，并且能够结合在金融风险管理领域的专业理论知识。由于模型的构建与优化较为复杂，研究者对金融市场及风险管理理论的准确认识极为重要，不了解相关理论知识，而单纯应用深度学习无法发挥模型的作用；第三，深度学习模型的发展及推广应用使得许多金融传统业务的运作模式发生了改变，使金融监管面临着新的挑战。现有的金融监管体系下难以界定由于金融科技故障进而导致的风险事件责任。这些都使得深度学习模型的应用存在一些问题。
四、在金融风险管理领域中合理运用深度学习的对策建议
在金融风险管理领域正确地运用深度学习模型有利于提升金融数据的处理速度、极大减少人力成本，进而推动金融风险管理过程的改进。同时，其应用也会存在着挑战。为此，探讨如何合理运用深度学习模型的问题具有深刻的意义。首先，需要正确认识金融系统中的深度学习运用，完善模型程序设计的原则及流程，尽量降低程序出现错误的概率；其次，完善深度学习的应用体系，制定相关的维护技术措施、人力措施，引进及培养相应领域的人才，加快转型；最后，完善深度学习在金融风险管理领域应用的监督措施，确保出现由于人工智能应用导致的重大问题或隐患时，具备相应的准则来界定风险处置责任。深度学习模型的应用在相关领域的完善也必将推动金融风险管理领域的快速发展。
主要参考文献：
［1］于孝建，彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战［J］.南方金融，2017（9）.
［2］苏治，卢曼，李德轩.深度学习的金融实证应用：动态、贡献与展望［J］.金融研究，2017（5）.
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［4］刘建伟，刘媛，罗雄麟.深度学习研究进展［J］.计算机应用研究，2014.31（7）.
［5］卢慕超.基于深度置信网络的商业银行信用风险预测实证研究［D］.太原理工大学，2017.
［6］李卓.基于深度学习的VaR测算研究［D］.兰州财经大学，2017.
［7］韩正一.基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型研究及实验［D］.郑州大学，2016.
［8］杨杰群.基于深度学习之股指期货交易［D］.中国科学技术大学，2015.
