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基于图可解释性的金融网络风险传导分析1

基于图可解释性的金融网络风险传导分析

摘要

本研究旨在构建一个基于图可解释性的金融网络风险传导分析框架，通过整合复

杂网络理论、机器学习技术和金融风险传导机制，实现对金融系统中风险传导路径的可

视化解析与预测。报告首先梳理了当前金融风险传导研究的现状与不足，指出传统方法

在解释性和实时性方面的局限性。随后，基于系统论和复杂网络理论，提出了一个包含

数据采集、网络建模、风险识别、传导分析和可视化解释的完整技术路线。研究采用多

源异构金融数据，通过图神经网络和可解释性算法，构建了动态金融风险传导模型。实

施方案详细阐述了从数据治理到系统部署的全流程，并设计了分阶段的验证计划。预期

成果包括一套可解释的风险传导分析工具、若干政策建议和学术成果。风险分析部分评

估了技术、数据和合规等方面的潜在挑战，并提出了相应的保障措施。本研究的创新点

在于将图可解释性技术引入金融风险传导领域，为金融监管和风险防控提供了新的理

论依据和实践工具。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着全球金融市场的深度融合和金融科技的快速发展，金融系统呈现出前所未有

的复杂性和关联性。2008年全球金融危机和2020年新冠疫情引发的金融市场动荡，都

充分展示了金融风险在复杂网络中的传导效应。据国际货币基金组织(IMF)2022年报

告显示，全球金融系统关联度较20年前提高了约65%，风险传导速度加快了3倍。在

此背景下，传统的线性风险分析方法已难以准确捕捉和解释金融风险的传导机制。

中国作为全球第二大经济体，其金融系统的稳定性对全球经济具有重要影响。中国

人民银行发布的《中国金融稳定报告(2023)》指出，我国金融机构间资产负债关联度年

均增长8.2%，跨市场、跨行业风险传导渠道日益增多。因此，构建能够有效识别和解

释金融风险传导路径的分析框架，对于防范系统性金融风险、维护金融稳定具有重要的

理论价值和现实意义。

1.2国内外研究现状

国外关于金融网络风险传导的研究起步较早，主要分为三个阶段：早期研究以Allen

和Gale(2000)的金融传染模型为代表，通过简化网络结构分析风险传导机制；中期研

究如Acemoglu等(2015)开始引入复杂网络理论，分析网络拓扑结构对风险传导的影

响；近期研究则更多关注动态网络和机器学习应用，如Cont和Schaanning(2019)采用

网络重构方法研究银行间风险传导。

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国内研究虽然起步较晚，但发展迅速。清华大学五道口金融学院2021年发布的《中

国金融科技研究报告》显示，我国学者在金融网络风险传导领域的研究数量年均增长

25%。代表性研究包括：北京大学金融研究中心(2020)基于支付系统数据构建的银行间

风险传导模型；上海交通大学(2022)利用图神经网络预测上市公司违约传导的研究等。

然而，现有研究普遍存在模型可解释性不足、数据维度单一、实时性较差等问题。

1.3研究问题与创新点

本研究主要解决三个核心问题：一是如何构建能够反映真实金融系统复杂性的多

维度网络模型；二是如何提高风险传导预测模型的准确性和可解释性；三是如何将分析

结果转化为有效的风险防控工具。

本研究的创新点体现在三个方面：首先，提出基于多源异构数据的金融网络构建方

法，突破传统单一数据源的局限；其次，开发融合图神经网络和可解释性算法的风险传

导分析框架，解决”黑箱”模型问题；最后，设计面向监管决策的可视化解释系统，实现

从数据到决策的闭环。

1.4研究范围与边界

本研究聚焦于中国金融系统中的风险传导问题，主要包括银行业、证券业和保险业

三大领域。时间跨度为年，覆盖新冠疫情前后的完整周期。研究对象包括系

统重要性金融机构、区域性金融风险点以及跨市场传导渠道。研究不涉及个体金融机构

的微观风险管理和国际金融风险传导问题。

1.5报告结构安排

本报告共分为十四章，除本章外，第二章分析政策与行业环境；第三章诊断现状与

问题；第四章阐述理论基础；第五章明确研究目标；第六章介绍技术路线；第七章详述

研究方法；第八章设计实施方案；第九章分析预期成果；第十章评估风险挑战；第十一

章提