基于神经网络分位数回归的金融风险测度：方法创新与实证分析

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球金融市场一体化进程加速的大背景下，金融体系的复杂性与关联性与日俱增。金融市场的风险来源愈发多元，风险传播速度显著加快，影响范围也不断扩大。从2008年的全球金融危机，到近年来局部地区的金融动荡，无不凸显出金融风险测度在金融领域的核心地位。有效的金融风险测度是金融机构稳健运营的基石，也是金融监管部门维护金融市场稳定、保障经济健康发展的关键手段。它不仅能够帮助金融机构精准识别潜在风险，合理配置资产，优化投资组合，还能助力监管部门制定科学合理的监管政策，及时发现并化解系统性金融风险隐患。

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