摘要：防范和化解系统性风险是当前金融机构和监管当局工作任务的重心，文章主要梳理了国内外学者关于系统性风险的预警模型和测度方法，指出了已有研究模型和方法的不足之处：（1）受限于模型自身严苛的假设条件，不能处理非线性问题；（2）有效风险指标不足，不能全面反应金融体系的风险状态；（3）受历史原始数据序列长度的限制，难以建立符合国情的系统性风险预警系统；（4）受限于人的知识领域和经验，依赖人工建模和特征设计，因此与实际结果存在很大的误差。最后，文章还为防范和化解系统性风险提出了政策建议。

关键词：系统性风险；预警模型；测度方法；人工智能

一、 引言

2007-2009年的金融危机再次引起各国对系统性风险的关注。不同于传统意义上的货币或者银行危机等单体风险，此次金融危机背后隐含着全局性和综合性的系统性风险。对于系统性风险的理解，金融稳定委员会（FSB）（2009）认为系统性风险是指经济周期、宏观经济政策变动和外部金融冲击等风险因素使得一国金融体系发生动荡，因而“对国际金融体系和全球实体经济都会产生巨大的负外部性效应”。二十国集团（G20）（2009）认为系统性风险会导致金融服务流程受损，并可能对实体经济造成严重的负面影响。Billio等（2010）将系统性风险定义为“任何威胁到金融系统稳定或公众信心的环境”。欧洲中央银行（ECB）（2010）认为系统性风险会导致金融体系的不稳定，阻碍经济增长和损害社会福利等金融体系的功能，并且危害范圍十分广泛。……