795 浏览（三）银行财务与经营指标：各家银行季度末存贷款余额、总资产、负债结构、资产负债缺口、流动性覆盖率与净稳定资金率等，来源于银行年报及季度报表；
（四）客户行为大数据：包括网上银行活跃度、手机银行交易量、客户大额取款笔数与金额、银行卡支付次数、POS机交易金额等，来源于银行内部大数据平台；
（五）网络舆情大数据：通过爬虫和API接口获取与银行相关的搜索引擎指数（百度指数、Wind指数）、第三方新闻平台舆情情绪指数与社交媒体讨论热度，来源于公开网络数据与第三方数据服务商。
4.1.3 数据预处理
为保证模型训练质量，需对原始数据进行如下预处理：
（一）缺失值处理：对缺失数据采用插值法或相邻季度均值填补，对于仍有缺失的指标剔除或采集替代变量；
（二）极值处理：对大数据指标极端值进行1%与99%分位截尾处理，减少异常值对模型的干扰；
（三）标准化处理：由于各类指标量纲不一，采用Z-Score标准化或极差归一化将所有指标转化至统一量纲；
（四）数据同步与日期对齐：将各类数据对齐至季度频度，确保预警模型输入与样本输出一致。
4.2 大数据指标体系构建
4.2.1 宏观经济大数据指标
GDP季度同比增速：反映经济运行整体态势，经济下行时易引发银行贷款偿付风险和存款流出；
CPI季度同比增速：通胀变化对存款吸储与融资成本产生影响，高通胀或通缩波动都可能导致客户取款频率变化；
M2季度同比增速：货币供应量的变化能够影响市场流动性与银行负债成本；
央行基础利率与存款准备金率：直接影响银行融资成本与对存款吸引力；
国债期限利差：衡量收益曲线形态，当利差趋于倒挂时往往预示经济下行风险加剧。
4.2.2 市场流动性大数据指标
债券市场成交量与买卖价差：债券市场的大成交量或价差拉大通常预示固定收益市场流动性紧张；
同业拆借利率（Shibor）隔夜与7天利率：反映银行间市场的流动性状况，利率飙升时银行短期资金紧张；
银行间回购利率与成交量：回购市场衡量同业融资成本与市场流动性水平；
外汇市场成交量与价差：跨境资金流动变化也会对银行国际业务流动性产生影响，当外汇市场波动加剧时易引发银行外汇头寸调整压力。
4.2.3 银行内部运营大数据指标
季度末存贷余额及存贷比：表征银行资金来源与使用结构，当存贷比快速上升或下降均可能预示流动性风险；
资产负债缺口：衡量银行对流动性缺口的承受能力，是传统流动性风险重要指标；
流动性覆盖率（LCR）与净稳定资金率（NSFR）：监管要求的流动性指标，可反映银行流动性充足程度；
大额取款笔数与金额：当季度内大额取款行为增多时，需警惕客户集中提款导致的流动性风险；
网银与手机银行活跃度：线上渠道交易活跃度高可能暗示客户流动性需求变化。
4.2.4 客户行为与网络舆情大数据指标
网上银行登录次数与交易次数：可反映客户关注度与资金流动倾向；
搜索引擎百度指数或Wind指数：当银行名称或相关关键词搜索量激增时，可能预示市场对该行信心波动；
社交媒体情感指数：通过对微博、论坛等平台舆情文本进行情感分析，量化舆情正负面情绪，当负面情绪集中增多时，需警惕潜在群体性取款行为；
第三方新闻平台舆情热度：及时捕捉监管政策变化或市场传闻对银行流动性的影响。
4.3 流动性风险预警模型构建
4.3.1 模型构建思路
基于机器学习方法，本研究构建流动性风险预警模型的基本思路如下：
第一步，数据准备与特征工程：对上述多维指标进行预处理、归一化，并构建若干滞后期特征（如前一期、前两期等），以捕捉指标变化趋势和滞后效应；
第二步，样本标记与目标变量：将银行实际发生的流动性风险事件（如季度末流动性缺口超过某阈值、同行拆借利率快速飙升导致流动性紧张）定义为正样本，对未发生风险事件的季度定义为负样本；
第三步，多种算法训练与比较：采用如随机森林、XGBoost、支持向量机、逻辑回归和神经网络等算法，对样本数据进行训练，并通过交叉验证选择性能最优的算法；
第四步，模型评估与阈值设定：通过准确率、召回率、F1 值、ROC曲线和AUC值等指标对模型进行评估，并设定合适的预警阈值，以实现提前期最大化和误报率最小化的平衡；
第五步，动态迭代与模型更新：基于滚动窗口技术，每季度更新模型训练样本，并调整模型参数，以适应市场环境和银行内部经营状况的变化。
4.3.2 主要算法与参数选择
（一）随机森林（Random Forest，RF）：利用多棵决策树的集成方法，适用于处理高维和非线性数据，对大数据指标具有较好鲁棒性。参数包括树的棵数（n_estimators）、最大深度（max_depth）和叶节点最小样本数（min_samples_leaf）等。
（二）XGBoost：一种基于梯度提升的树模型，具有优秀的预测能力和高效的并行化计算优势。关键参数包括学习率（eta）、最大深度（max_depth）、子样本比例（subsample）和列抽样比例（colsample_bytree）等。
（三）支持向量机（SVM）：善于处理小样本和非线性分类问题。本文采用径向基核（RBF），通过C参数和γ参数调整模型复杂度与核函数宽度。
（四）逻辑回归（Logistic Regression）：用于基线对比，适合线性可分或近似线性数据。
（五）神经网络（Neural Network）：采用多层全连接神经网络，包含输入层、若干隐藏层和输出层，通过激活函数ReLU和Sigmoid实现非线性拟合，关注模型过拟合风险需采用正则化与Dropout策略。
4.3.3 模型评价指标
准确率（Accuracy）：预测正确样本数占总样本数比重；
召回率（Recall）：正样本被正确识别的比例，有助于评估模型对实际风险事件的捕捉能力；
精确率（Precision）：被预测为正样本中实际为正样本的比例，用于评估误报率；
F1 值：精确率与召回率的调和平均数，可综合评价模型性能；
ROC 曲线与 AUC 值：以假正率为横轴、真正率为纵轴绘制ROC曲线，AUC值越接近1表示模型区分能力越强。
5 实证分析
5.1 数据描述与变量选取
5.1.1 样本描述性统计
本文选取2016—2023年10家银行共计320个季度样本，对大数据指标和流动性风险事件进行统计分析。通过描述性统计发现，宏观经济指标在样本期内整体呈现稳步增长；同业拆借隔夜利率在2018年一度飙升，反映市场流动性紧张；个别银行的季度末流动性缺口在2019年和2020年出现高峰，符合同期货币政策调整与疫情冲击背景。客户行为与网络舆情指标在特定事件（如2020年初疫情爆发）期间出现剧烈波动，为流动性风险预警提供了有效信息提示。
5.1.2 变量定义与取值说明
（一）因变量：流动性风险事件。结合银行季度财务报表与同业市场数据，当季度末流动性缺口（高流动性资产与短期负债之差）低于零或流动性覆盖率低于监管要求，视为流动性风险事件，赋值为1，否则为0。
（二）自变量：大数据指标，分为宏观经济类（GDP增速、CPI增速、M2增速等），市场流动性类（Shibor隔夜利率、债券市场买卖价差等），银行内部运营类（存贷比、流动性覆盖率、净稳定资金率、大额取款笔数等），客户行为类（网上银行日均登录次数、客户大额取款金额等），网络舆情类（百度搜索指数、负面新闻情感指数等）。具体取值在第四章已详细说明。
（三）控制变量：银行规模（总资产对数）、资本充足率（CAR）、不良贷款率（NPL Ratio）、宏观冲击事件虚拟变量（如2020年疫情期间取1，其余季度取0）等。
5.2 模型训练与预测结果
5.2.1 样本划分与交叉验证
将样本按照时间顺序划分为训练集（2016—2021年，共计240个季度）与测试集（2022—2023年，共计80个季度）。在训练集上采用五折交叉验证对各算法参数进行调优，选择使F1 值与AUC 值最优的参数组合。
5.2.2 随机森林模型结果
在经过参数调优后，随机森林（n_estimators=200，max_depth=5，min_samples_leaf=10）模型在测试集上的表现如下：准确率为0.89，召回率（检出流动性风险事件比例）为0.82，精确率为0.79，F1 值为0.805，AUC 值为0.91。由此可见，随机森林模型对流动性风险事件的预测具有较高的准确率和区分能力。
5.2.3 XGBoost模型结果
采用XGBoost模型（eta=0.1，max_depth=4，subsample=0.8，colsample_bytree=0.7）训练后，在测试集上的预测性能为：准确率0.91，召回率0.85，精确率0.83，F1 值为0.84，AUC 值为0.93。相比随机森林，XGBoost模型在召回率和AUC值上均有所提升，表明其对流动性风险事件的捕捉能力更强。
5.2.4 支持向量机（SVM）与逻辑回归对比
支持向量机模型采用径向基核（C=1.0，γ=0.01），逻辑回归模型采用L2正则化（C=0.5）。在测试集上，SVM模型准确率为0.84，召回率为0.71，精确率为0.76，F1 值为0.735，AUC 值为0.87；逻辑回归模型准确率为0.82，召回率为0.68，精确率为0.72，F1 值为0.70，AUC 值为0.85。可见在该数据集上，XGBoost与随机森林模型的表现优于SVM与逻辑回归，说明基于树模型的集成算法较适合处理多维度、高维度大数据特征。
5.3 重要特征分析
5.3.1 指标重要性排序
利用XGBoost模型中的特征重要性评估机制，提取前十大重要指标：同业拆借隔夜利率（贡献度17%）、债券市场买卖价差（贡献度13%）、大额取款金额（贡献度11%）、客户网上银行登录次数（贡献度10%）、流动性覆盖率（贡献度9%）、GDP季度增速（贡献度8%）、M2增速（贡献度7%）、CPI增速（贡献度7%）、百度搜索“提取存款”指数（贡献度6%）、社交媒体负面情感指数（贡献度6%）。由此可见，同业拆借利率与债券市场流动性指标为流动性风险预警的核心，同时客户行为与舆情数据也是不可或缺的重要信号。
5.3.2 动态特征变化趋势
结合历史疫情与宏观经济波动事件，分析模型所选特征在风险事件前的动态变化趋势。以2020年初新冠疫情爆发为例，第一季度同业拆借隔夜利率由2.3%迅速攀升至4.6%，客户大额取款金额环比增长了25%，百度搜索“银行停业”指数增长了150%，流动性覆盖率由120%下降至95%，这些特征共同推动模型触发流动性风险预警，验证了大数据指标在风险爆发前的预示功能。
5.4 模型稳健性检验
5.4.1 替换训练样本与时间窗检验
将训练集时间窗缩短为2016—2020年，测试集为2021—2023年，重新训练XGBoost模型，结果显示F1 值和AUC值仅微幅下降（F1 值从0.84下降至0.82，AUC值从0.93下降至0.91），说明模型在样本期拓展或缩小的情况下，仍具有较好的稳健性。
5.4.2 异质性银行类型检验
将样本银行分为国有大行与城商行两组单独训练与测试，发现国有大行模型F1 值为0.86，AUC为0.94，城商行模型F1 值为0.80，AUC为0.89，说明大数据模型对不同类型银行均有效，但在规模较大的国有行中效果更佳，可能由于其数据样本更丰富、业务更复杂。
5.4.3 滞后期设置检验
将特征滞后期分别设为1个季度、2个季度和3个季度，训练三组模型并比较性能。结果表明，滞后一期特征模型表现最佳（AUC最高），滞后两期与三期模型性能略有下降，表明大数据特征对流动性风险的预示能力在较短滞后期内最为显著。
6 结论与政策建议
6.1 研究结论
多维度大数据指标体系具有较强的流动性预警能力。实证结果显示，将宏观经济指标、市场流动性数据、银行内部运营数据、客户行为与网络舆情数据等多源信息融入预警模型，能够显著提升流动性风险预警的准确率与时效性。
机器学习集成算法优于传统计量模型。比较多种算法结果发现，XGBoost与随机森林等树模型在处理高维、大数据特征时，具有更高的预测准确度与泛化能力，能够更好地捕捉非线性关系。
关键特征包括同业拆借利率、债券市场流动性与客户大额取款行为等。模型特征重要性排序表明，同业拆借隔夜利率与债券市场买卖价差是流动性风险的主要外部信号，客户行为和舆情数据是重要的补充信息，可提前捕捉风险迹象。
模型稳健性较强且具有一定异质性。在不同银行类型、不同样本期设置及滞后期配置下，模型性能表现稳定。国有大行由于数据样本规模大，模型效果更优；城商行虽效果略逊，但依然显著优于传统方法，说明模型具备较好的适用性。
6.2 对商业银行的政策建议
6.2.1 完善数据治理与大数据平台建设
商业银行应加强数据治理体系建设，整合内部业务系统、风险管理系统与外部市场数据，打破数据孤岛，建立统一的大数据平台。应制定数据标准、完善数据采集与清洗流程，确保数据质量和一致性。同时，加强数据安全与隐私保护，遵循相关监管法规，避免数据泄露风险。
6.2.2 构建实时动态流动性监测体系
银行应设立专门的流动性大数据监测部门或小组，利用大数据平台实时采集并分析宏观经济、市场流动性、内部资金流动及客户行为等多维信息。基于机器学习的动态预警模型，每季度或每月滚动更新，确保预警系统与市场环境同步，提升预警时效性。
6.2.3 提升信息共享与业务流程协同
银行内部应推动合规、风控、资产负债管理（ALM）与信息技术部门的协同联动，确保流动性风险预警信息能及时传递至相关决策层和业务部门。通过可视化大屏对风险指标进行展示，建立分级预警机制与快速响应流程，让业务条线可依据预警结果提前调整资产负债结构。
6.2.4 强化客户行为与舆情监测应用
银行应通过线上渠道将客户交易行为与舆情热度数据实时同步至大数据平台，结合情绪分析与行为分析模型，为流动性风险预警提供补充信号。此外，制定舆情监测规则，当涉及大规模负面舆情或相关关键词搜索量激增时，触发预警并启动风险应对预案。
6.3 对监管层的建议
6.3.1 构建行业级流动性风险大数据共享平台
监管机构可牵头搭建行业级流动性风险大数据共享平台，收集并公开同业拆借利率、债券市场流动性、银行间回购利率等关键指标，供各银行参考与比对。同时，鼓励商业银行将核心流动性风险预警特征向监管机构进行定期报送，强化行业层面的风险监测与预警协同，提升整体金融体系稳定性。
6.3.2 完善对流动性预警模型的监管指引
监管机构应发布针对基于大数据和机器学习的流动性风险预警模型的监管指引，明确模型开发、验证与使用的基本要求，包括数据质量标准、模型可解释性、验证频率及应急处理流程等。鼓励银行在模型研发过程中保持透明，必要时接受监管测试与评审。
6.3.3 加强大数据与金融科技人才培养
流动性风险预警模型的有效应用离不开大数据与金融科技人才支撑。监管部门可联合高校与金融院校，推动产学研合作，设立大数据金融风险管理相关课程与实训项目。同时，通过专项资金支持银行内部大数据团队建设与培训，提高银行风险管理团队的技术能力和风险意识。
6.4 研究局限与未来展望
6.4.1 研究局限
本文虽构建了多维度大数据流动性风险预警模型，但仍存在以下局限：
首先，数据可得性限制了部分指标的覆盖范围，如客户行为与舆情数据仅取样本银行部分渠道数据，未能全面展示银行整体客户行为特征；
其次，模型主要以季度数据为分析频率，未能利用更高频的日度或小时级别数据进行预警，难以实现高频实时预警；
第三，尽管模型在样本检验下表现稳健，但仅限于我国若干银行样本，尚需在更大范围和更多类型银行中进行验证，以增强研究结论的外部适用性。
6.4.2 未来展望
未来研究可在以下方面进一步深化：
第一，利用日频或小时级市场与交易数据，构建高频流动性风险预警模型，实现更及时的风险监测；
第二，扩展研究样本，将更多中小银行与城商行纳入样本，考察模型在不同规模与地域银行的适用性与效果；
第三，结合深度学习与自然语言处理技术，对非结构化文本数据（如社交媒体评论、新闻报道）进行更精细化情感分析，提高舆情数据在风险预警中的应用价值；
第四，探讨将预警模型与应急决策系统联动，设计自动化风险化解策略，实现从预警到处置的闭环管理。
