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硕士研究生毕业答辩模版

一、绪论

(1)研究背景：随着信息技术的飞速发展，大数据技术在各个领域得到了广泛应用。特别是在金融领域，大数据分析已经成为了金融机构提高风险控制能力、优化业务决策、提升客户服务的重要手段。据相关数据显示，全球金融行业在大数据技术上的投资已超过200亿美元，且每年以20%的速度增长。以我国为例，2018年我国金融行业大数据市场规模达到500亿元，预计到2023年将达到1500亿元。在此背景下，如何有效地利用大数据技术进行金融风险控制成为了一个亟待解决的问题。

(2)研究意义：本课题以金融风险控制为研究对象，旨在通过大数据分析技术，构建一套科学的金融风险控制模型，为金融机构提供风险预警和决策支持。这一研究具有重要的理论意义和实际应用价值。首先，从理论层面看，本课题的研究有助于丰富大数据在金融领域的应用研究，推动金融科技的发展。其次，从实际应用层面看，通过构建风险控制模型，可以帮助金融机构识别潜在风险，提高风险控制能力，降低金融风险发生的概率，从而保障金融市场的稳定。

(3)研究现状：目前，国内外学者对金融风险控制的研究已经取得了一定的成果。国外学者主要从统计模型、机器学习等方面进行风险控制研究，如美国学者J.ScottArmstrong等提出的统计模型方法，以及欧洲学者JürgenSchmidhuber等提出的机器学习方法。国内学者则主要关注金融风险控制的理论研究和实证分析，如清华大学胡鞍钢教授提出的金融风险控制框架，以及中国人民银行发布的《金融风险防控报告》等。然而，现有研究在风险控制模型构建、风险因素识别、风险评估等方面仍存在不足，需要进一步深入研究和探索。

二、研究背景与意义

(1)随着全球经济一体化的推进，企业面临着日益复杂的外部环境。在这个背景下，企业风险管理成为确保企业持续健康发展的关键因素。特别是在我国，随着市场经济的深入发展，企业面临的风险种类和数量都在不断增加。因此，研究如何构建科学有效的企业风险管理体系，对于提高企业的抗风险能力和市场竞争力具有重要意义。

(2)企业风险管理不仅关系到企业的生存与发展，还关系到社会经济的稳定。有效的风险管理能够帮助企业及时识别、评估和应对潜在风险，降低风险损失，保障企业运营的连续性。同时，通过风险管理，企业可以更好地应对市场变化，把握发展机遇。在我国，随着《企业内部控制基本规范》等政策的出台，企业风险管理的重要性日益凸显。

(3)研究企业风险管理，有助于推动相关理论和方法的发展，为实际企业提供实践指导。当前，国内外关于企业风险管理的研究已取得丰硕成果，但仍存在许多亟待解决的问题。例如，如何构建符合我国国情的风险管理框架，如何有效整合各类风险管理工具，如何提高风险管理的实效性等。因此，深入研究企业风险管理，对于提升我国企业的整体风险管理水平具有深远意义。

三、文献综述

(1)在金融风险管理领域，国内外学者对风险管理的理论和实践进行了广泛的研究。早期的研究主要集中在金融风险的识别、评估和应对策略上。例如，Black和Scholes（1973）提出了著名的Black-Scholes模型，为金融衍生品定价提供了理论基础。该模型在金融风险管理中的应用，使得金融机构能够更好地进行资产定价和风险控制。同时，Markowitz（1952）的投资组合理论也为风险分散提供了理论支持。随后，学者们对风险管理的其他方面进行了深入研究，如Jarrow和Turnbull（1985）提出了跳扩散模型，用于期权定价和风险管理；Hull（2012）在其著作《Options,Futures,andOtherDerivatives》中，全面介绍了衍生品市场的风险管理。

(2)在企业风险管理领域，国内外学者从多个角度进行了研究。Bebbington和Stuart（2004）提出了企业风险管理的四个维度：战略风险、操作风险、合规风险和声誉风险。这一框架为企业的风险管理提供了全面的理论指导。随后，学者们对企业风险管理的具体方法进行了深入研究。如Bodnar和Srivastava（2007）研究了企业风险管理与企业绩效之间的关系，发现有效的风险管理能够显著提高企业的财务绩效。此外，Kaplan和Norton（1992）提出的平衡计分卡（BSC）在企业风险管理中的应用，为企业提供了全面绩效评价的工具。在我国，学者们也对风险管理进行了深入探讨，如陈共荣（2010）提出了基于我国企业特点的风险管理框架。

(3)随着大数据和人工智能技术的快速发展，风险管理领域的研究也迎来了新的机遇。学者们开始将大数据和人工智能技术应用于风险管理，以提高风险识别、评估和预警的准确性。如Wang和Zhu（2018）提出了一种基于大数据的企业风险预警模型，该模型能够有效识别和预测企业风险。同时，