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摘要
“太关联而不能倒”使得金融机构风险关联及其影响因素成为维护金融稳定的重要问题.本文借鉴随机森林进行基因调控研究的思想,将森林融合和随机置换相结合,提出构建变量间关联网络的方法,探究金融机构风险关联及相关因素的影响关系.所提出的方法能克服传统回归分析、格兰杰因果检验和贝叶斯网络等方法的不足,随机置换的引入提升了模型对变量异质性的解决能力.基于2012–2022年46家中国上市金融机构的实证结果表明,所构建的网络能够清晰识别不同因素对风险关联的直接或间接影响作用,并且揭示了因素的影响路径,从而提供更为系统全面的影响关系刻画结果,表明本文方法在解决该问题上具有适用性,可以为金融监管和风险管理提供有力工具.
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