简介:利用2007年~2015年非金融非房地产行业(NFRE)上市公司数据,实证检验金融业股权投资总额对银行体系、股票市场和金融体系金融风险的影响。研究发现:金融业股权投资会导致上市公司从银行体系过度融资,说明上市公司会利用正规金融渠道的融资优势及对中小企业的信息优势从银行体系套取资金,投资金融业企业赚取利润;由于银行体系对上市公司的信息对称程度较高,还款风险较低,上市公司从银行体系过度融资来投资金融股权并不会增加银行体系的金融风险;上市公司“脱实向虚”的金融业股权投资行为,使资金从实体经济回流到金融体系,造成虚拟经济的过度膨胀,提升了股票市场风险以及金融体系的系统性风险。因此,政府应加强对实体上市公司的投融资监管,合理引导资金流向实体经济,以减少实体企业的融资成本,降低经济运行的系统性金融风险。
简介:以2015年重庆市38个区县的债务数据作为研究样本,利用灰色关联方法(GM)与BP神经网络两种理论在非线性处理方面的优势,构建了基于GM-BP神经网络的地方政府债务风险预警系统,并运用该预警系统对重庆市各区县债务风险进行了实证分析。结果表明:2015年重庆市33个区县债务风险处于绿色可控区,4个区县(大渡口区、开县、南川区、潼南区)处于橙色预警区,1个区县(城口县)债务风险处于红色风险区,重庆市地方政府债务风险总体可控;并且,与未经约简的BP神经网络预警系统相比,GM-BP神经网络预警系统的训练时间更短,预警准确性更高,在结合预警地区的实际情况做出微调后,其更具有一定的普适性。