基于自然语言处理技术金融机构潜在系统风险的识别与预警研究

根据宏观审慎政策指引，在时间维度上，构建潜在系统性风险指标，深刻揭示金融体系内部的具体风险种类。在结构维度上，使用文本相似度构建金融机构的关联程度指标，建立系统重要性金融机构评估方法，为中国的宏观审慎监管提供相应的分析工具。将潜在系统性风险指标和金融机构的关联程度对未来系统性风险进行预测分析，并且多角度进行调节效应分析，考察各个变量对本文潜在系统性风险指标和系统重要性机构指标的预测能力的影响。

陈志娟，女，浙江工商大学，金融学院，副教授，山东威海人。研究方向为资产定价、行为金融和风险管理，现在主要关注文本分析和投资者交易行为研究。曾在North American Journal of Economics and Finance、Emerging Markets Finance and Trade《经济研究》《管理科学学报》《系统科学与数学》等国内外学术期刊上发表学术论文多篇。