网络舆情影响下的金融系统性风险测度与预警

　　在网络舆情对金融系统性的影响方面，首先借助投资者“有限关注”“过度自信”等理论分析网络舆情影响下投资者行为和投资者情绪对金融系统性风险的影响机理。其次以2015年1月到2018年12月东方财富网上45家金融机构发帖信息为研究载体，构建“投资者关注度”“投资者情绪”和“投资者意见分歧”三个网络舆情指标；使用DCC-GARCH模型估计广义CoVaR，作为度量金融机构的系统性风险指标。为分析网络舆情对金融系统性风险的影响，构建广义矩估计动态面板模型，研究网络舆情对金融系统性风险长期的影响效应：构建面板向量自回归模型，运用脉冲响应函数分析网络舆情对金融系统性风险的短期冲击效应。研究表明，投资者关注度对系统性风险具有影响，且关注度越高，金融系统性风险水平越高：投资者情绪对金融系统性风险的影响具有非对称性，并且投资者积极情绪较之消极情绪对金融系统性风险的影响更大；投资者意见分歧越大，金融系统性风险水平越高。

　　欧阳资生，1967年生，经济学博士，湖南师范大学商学院教授，二级教授、博士生导师、“潇湘学者”特聘教授，享受国务院政府特殊津贴专家，教育部金融学类专业教学指导委员会委员，金融学国家专业建设点负责人，湖南省学科带头人，湖南省高校科技创新团队负责人，《统计研究》编委。研究方向为金融风险管理与金融统计。主持国家社会科学基金重点项目和一般项目的研究，在《统计研究》《中国管理科学》和Energy Economics，North American Journal of Economics and Finance等中外学术期刊上发表论文80多篇，获省部级二等奖两项、三等奖一项。

第一章 绪论
第一节 选题背景及意义
第二节 文献综述
一、金融系统性风险的界定
二、金融系统性风险度量方法研究
三、系统重要性金融机构的相关研究
四、金融系统性风险的传导效应研究
五、金融系统性风险的预警与防控研究
六、网络舆情度量方法研究
七、网络舆情与金融系统性风险关系研究
八、文献述评
第三节 研究内容
第四节 研究方法
第五节 创新点
第二章 几种典型的金融系统性风险度量方法比较研究
第一节 引言
第二节 几种金融系统性风险测度方法比较
一、边际期望损失（MES）
二、SRISK
三、条件在险值（CoVaR）
四、金融巨灾风险指标（CATFIN）
五、中国CISS指数
第三节 中国上市金融机构金融系统性风险比较的实证分析
一、数据的选取与描述性统计
二、金融系统性风险整体测度
三、金融系统性风险分行业测度研究
第四节 研究小结
……
第三章 基于广义CoVaR模型的系统重要性金融机构的风险溢出效应研究
第四章 网络舆情指标的构建
第五章 网络舆情对金融系统性风险的影响研究
第六章 新冠肺炎疫情、网络舆情与金融系统性风险的关联研究
第七章 媒体报道、经济政策不确定性与金融系统性风险关联研究
第八章 复杂网络与金融系统性风险传染效应的理论分析
第九章 嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究
第十章 有向网络视角下金融系统性风险预警和免疫策略研究
第十一章 嵌入网络舆情指数的中国金融系统性风险预警研究——基于LSTM深度神经网络模型
第十二章 网络舆情影响下金融系统性风险应对措施及长效机制
参考文献
后记