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财务金融系2016级学生毕业论文参考选题

一、金融风险管理研究

(1)金融风险管理是现代金融体系中不可或缺的重要组成部分，其核心在于识别、评估、监测和控制金融活动中可能面临的各种风险。在全球化、金融创新和金融衍生品层出不穷的背景下，金融机构和个人投资者面临着更加复杂的风险环境。因此，深入研究金融风险管理理论和方法，对于提高金融市场的稳定性和金融产品的安全性具有重要意义。本文将从金融风险管理的理论基础出发，探讨风险管理的策略、工具以及风险控制机制，以期为我国金融风险管理实践提供理论支持和实践指导。

(2)金融风险管理研究首先应关注风险识别与评估。风险识别是风险管理的基础，通过对金融市场、金融产品以及金融活动进行全面分析，识别出潜在的风险因素。风险评估则是对风险程度进行量化分析，为风险管理提供依据。在实际操作中，可以通过历史数据分析、市场趋势分析、情景分析和压力测试等方法进行风险评估。同时，本文还将探讨风险管理的策略选择，包括风险规避、风险分散、风险转移和风险保留等，以应对不同类型的金融风险。

(3)在金融风险管理实践中，风险监测与控制是关键环节。风险监测旨在实时监控金融活动中风险因素的变化，确保风险处于可控范围内。通过建立风险预警系统、实施风险限额管理和进行风险报告制度，可以有效提高风险管理的效率。此外，风险控制工具的选择也是风险管理的重要组成部分，如衍生品、保险和金融合约等，可以在风险发生时发挥重要作用。本文将结合实际案例，分析风险监测与控制的具体措施，为金融机构提供风险管理的有效途径。

二、中国股市波动性研究

(1)中国股市波动性研究是金融学术领域的一个重要课题。近年来，随着我国资本市场的快速发展，股市波动性问题日益受到关注。股市波动性不仅影响投资者的收益，还可能对宏观经济稳定产生潜在影响。本文旨在分析中国股市波动性的特征，探讨影响股市波动的因素，并提出相应的风险管理策略。通过对股市历史数据的深入分析，可以揭示股市波动的内在规律，为投资者和监管机构提供决策参考。

(2)中国股市波动性研究首先需要分析股市波动性的统计特征。通过对股市日收益率数据的分析，可以了解股市波动性的平均水平、波动幅度以及波动持续性等。此外，结合宏观经济指标、市场情绪等因素，可以进一步探究股市波动性的影响因素。本文将采用多种统计方法，如自回归模型、GARCH模型等，对中国股市波动性进行定量分析，以揭示股市波动性的动态变化规律。

(3)在分析中国股市波动性的基础上，本文将探讨影响股市波动的关键因素。这些因素可能包括宏观经济政策、市场流动性、公司基本面、国际市场波动等。通过对这些因素的分析，可以揭示股市波动性的内在机制。此外，本文还将结合实际案例，分析股市波动性对投资者行为和投资策略的影响，为投资者提供有效的风险管理建议。通过深入研究中国股市波动性，有助于提高我国资本市场的稳定性和投资效率。

三、区块链技术在金融领域的应用研究

(1)区块链技术在金融领域的应用正日益成为行业关注的焦点。据《全球区块链技术发展报告》显示，截至2023年，全球已有超过1000家金融机构开始探索区块链技术。区块链技术以其去中心化、不可篡改和透明性等特点，为金融行业带来了革命性的变革。例如，摩根大通在2016年成功完成了使用区块链技术的跨境支付交易，交易时间缩短至数秒，与传统支付方式相比效率提升显著。

(2)在供应链金融领域，区块链技术通过构建可信的供应链网络，有效解决了信息不对称和信用风险问题。以阿里巴巴集团为例，其利用区块链技术推出的“蚂蚁区块链供应链金融平台”，已服务超过10万家中小企业，累计放贷金额超过1000亿元人民币。该平台通过区块链技术实现了供应链数据的实时共享，提高了融资效率，降低了融资成本。

(3)区块链技术在数字货币和支付领域也取得了显著成果。比特币和以太坊等加密货币的兴起，展示了区块链技术在去中心化金融（DeFi）领域的潜力。据《2023年全球数字货币市场报告》显示，截至2023年，全球加密货币市值已超过1.5万亿美元。此外，区块链技术在跨境支付、数字身份认证等领域也展现出巨大潜力。例如，瑞银集团与万事达卡合作推出的基于区块链的跨境支付解决方案，预计到2025年将实现全球范围内的实时支付。

四、基于大数据的信用风险评估模型研究

(1)随着大数据时代的到来，信用风险评估模型的研究和应用越来越受到重视。大数据技术能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为信用风险评估提供更为全面和准确的依据。本文旨在探讨基于大数据的信用风险评估模型的构建方法、技术路径以及实际应用效果。通过对传统信用风险评估模型的比较分析，可以发现大数据技术在信用风险评估中的应用具有显著优势。具体来说，大数据技术能够处理非结构化数据，如社交媒体数据、交易数据等，从而为信