陈旻,李铭伟,陈丽媛
摘要(Abstract):
近年来风险事件频发导致大众恐慌情绪上升,商业银行面临包括舆情风险在内的各种风险。构建考虑舆情的商业银行风险预警指标体系,以2012—2022年15家商业银行为研究样本,通过文本分析构建舆情指数,因子分析法构造风险指数。建立28×55×1的BP神经网络模型,通过弹性分析评估风险指数对每个评价指标的敏感性。研究发现,国有大型银行在风险评价中处于优势地位;BP神经网络可以很好地进行风险拟合;A41舆情指数引起风险指数变动的敏感性强。应加强舆情风险管理,建立多层次系统性商业银行风险预警指标体系,结合机器学习在内的多种分析方法加强风险评估水平。
关键词(KeyWords): 舆情风险;商业银行;文本分析;因子分析;BP神经网络
基金项目(Foundation): 福建省社会科学基金项目“金融科技赋能商业银行支持中小企业高质量发展的微观机制与实现路径研究”(FJ2023MGCA018);; 福建省教育系统哲学社会科学研究项目“金融科技赋能绿色金融对中小企业绿色创新的影响研究”(JAS22067)
作者(Author): 陈旻,李铭伟,陈丽媛
DOI: 10.19473/j.cnki.1008-4940.2024.04.010