金融危机原理全文(5篇)

摘要：随着金融危机的爆发，引发了人们对经济学的空前思考。从全世界范围的角度来看，金融体系对宏观经济学的整体态势都产生着重要的影响。因此，宏观经济学和金融理论只有在彼此重建的基础上不断得到创新，才能为经济市场的转型和发展奠定良好的基础，才能从本质上认识国际金融市场发生和发展的规律。本文主要研究重建宏观经济学的“金融支柱”。

关键词：重建;宏观经济学;金融支柱

宏观经济学自从诞生以来，基本每十年都会产生一场关于宏观经济学发展路径的理论革命。2008年的金融危机更是为这种理论革命提供了一次发生和发展的平台，同时也阐述了这样一个事实，主流影响对金融危机的忽视以及因此陷入的理论困境，也不断阻碍着宏观经济学的发展以及其实践的有效性。在这样的背景下，促进宏观经济学的重建具有现实意义。

1宏观经济学的基本概述

宏观经济学起源于西方学者对经济学的研究理论，也就是研究一个国家的经济总量、总供给和总需求、国民经济收入总量及总构成、人口与就业、货币与财政、经济预算与经济政策、经济周期与经济增长等一种宏观的经济学现象。同时，宏观经济学与微观经济学是相对而言的，两者存在的区别如下。首先是研究对象不同。微观经济学研究的对象一般较为狭窄，善于个体的经济单位，如厂商和家庭等，这些细小的单位构成了微观经济学研究的基础。宏观经济学研究的是整个经济整体，研究市场经济发展的基本规律以及居民的需求总量等问题。其次是解决的问题不同。微观经济学所解决的问题是资源分配和配置等基本问题，也就是生产什么、如何生产以及为谁生产等问题，最大的目的是想要实现效益的最大化。而宏观经济学则是将资源的基本配置问题作为研究的前提，将社会和国家效益作为研究的主体，以此实现社会效益的最大化。再次是研究方法不同。微观经济学的研究方法基本为个体分析法，以经济总量中的单项数值为研究主体。而宏观经济学的研究方法则是总量分析法，根据经济发展的总体运行规律为基本研究对象，其中既包括个体的总量，也包括平均总量[1]。最后是基本假设不同。微观经济学的基本假设是市场出清、充分信息和完全理性等，并认为调节资源配置效益的方法应该是那只“看不见的手”。而宏观经济学的市场机制是不够完善和具体的，认为政府的调节能力有限，通过“看得见的手”才能有效纠正市场中的各种缺陷。

2国际金融危机前的主流宏观经济学

长期以来，社会上流行的主流宏观经济学都没能将各类金融要素纳入到有效的社会经济学框架中，因此金融体系才没有认识到宏观经济学对社会金融环境的影响因素。具体体现在，首先，排除宏观经济学和金融框架之间的关系，证明两者之间不存在任何关联。但是在实际的市场运行中，如果宏观经济学能够具备有效的市场运行机制，就能够完全主导市场，从而实现市场预期的经济效益，维护经济市场的良好秩序。这也是宏观经济学专家提出的最理想化的运行模式。当前，世界经济市场中较为出名的就是阿罗—德布鲁范式就是以经济制衡理论为核心的宏观经济模式。它构建的金融市场是完美无缺的，甚至可以不用依赖任何金融部门就能独立存在。但是这样的理论法范式并不适合所有的现实社会，因此并不能建设一套真正有效的理论分析框架，在市场中也无法构成基础的金融合作体系。其次，在2008年国际金融危机爆发之前，全世界范围内的金融市场已经显示出了疲软的态势，表现出来的景象是通货紧缩，大量的资金流向财务聚集处，居民的消费和投资能力被大大削弱，不断加剧着经济萧条的程度，这些现象也是引发金融危机的直接矛盾。当这种现象出现之后，社会中大量的资金就会遵循流动偏好型的原理加速流动，因此金融因素在宏观经济学中的地位越来越不明显。在这样的时期，宏观经济学和微观经济学就是相通的。最后，在20世纪60、70年代，宏观经济学理论与微观经济学理论相比具有无可比拟的优势，主要就是因为其遵循了早期的货币长期中性的理论基础，该理论基础科学明晰地描绘出了金融因素在宏观经济学中的地位和价值。但是在随后的发展中，金融因素与宏观经济学逐渐相互脱节，削弱了其在经济学中的地位。尤其是在美国的次信贷危机爆发之后，货币的供应量在全球范围内都呈现出了巨大的变化。基于此，全世界范围内的经济大萧条愈加严重，甚至很多实体经济都出现了衰退和难以自拔的情况。大都数专家和学者都将此归类为宏观经济信息不对称的结果，再加上经济道德危机在此时越演越烈，宏观经济学的相关理论也无法对该现象进行直接而具体的解释[2]。因此，宏观经济学无论是主流经济范式还是非主流经济范式，它都是将经济和金融融为一体进行考虑的理论基础。因此在金融危机爆发之前，大多数人就严重低估了金融因素在宏观经济学中的地位，使得宏观经济学理论在很长一段时期内无法发挥出自身真正的效能，不仅难以有效控制金融危机的影响，也不利于世界金融市场的转型和发展。

一、文献综述

(一)国内关于企业信用危机的研究成果

国内目前鲜有对企业信用危机的专门研究，要么是对广义信用危机的研究，要么在对其他相关问题研究时涉及到了一部分企业信用危机的内容，具体如下:陈明森(2005)认为企业信用缺失会造成信用严重的供不应求，导致信用危机爆发，并提出加强企业的信用管理应该从授信和受信管理两个方面来着手。卫功琦(2009)提出商业银行经理人的道德风险是金融危机的主要诱因，其主要表现在为了追求个人利益的最大化、商业银行经理人有内在的扩大金融规模的冲动和为了避免个人利益不受损害、对风险进行掩盖两个方面。宋文昌和童士清(2009)以信贷拥挤为研究对象，提出银行厌恶风险、偏好收益的风险收益观往往会造成信贷拥挤，导致信贷供需不平衡、信贷资源无法合理配置。万良勇(2010)通过实证分析，得出银行短期信贷规模扩张和上市公司大股东对信贷资金过度需求的双重道德风险导致了信贷资金配置效率低下的结论。［1］杜宽旗等(2013)以社会网络分析原理为理论基础，对长三角钢贸信贷危机的根源进行探究，最后得出金融生态环境的落后、金融市场的脆弱性以及商业银行制度设计缺陷是导致长三角钢贸信贷危机的根本原因。

(二)国内认为需要加强高校金融职业道德教育、风险意识教育的文献

国内学者对于金融职业道德教育、风险意识教育的研究大多是分开的，将两者结合在一起研究的仅有:蔡庆丰、朱默涵和尹皎(2009)认为金融中介的道德风险是美国次贷危机爆发的重要原因，进而提出应加强我国高校金融专业学生的职业道德和风险意识教育。刘晓霞(2014)对金融专业教学中学生的风险意识培养进行研究，将良好的心理素质、职业道德教育作为培养学生风险意识的主要策略之一。对金融职业道德教育的研究主要有:邹宏秋(2007)认为金融从业人员的职业道德修养和金融机构整体形象密切相关，因此财经类高职院校应加强金融职业道德教育，并提出高职金融职业道德教育改革思路。方建珍(2009)将金融专业知识教育比作“有形的手”，而金融职业道德教育是“无形的手”，两者缺一不可，两手都要抓，两手都要硬。梁琪(2009)分析了美国金融危机对我国金融学教育的影响，指出我国高校金融专业人才培养对职业操守教育重视不够，高校在制定人才培养方案时应将职业道德教育和专业知识学习紧密结合。徐学锋和马欣(2010)指出国际金融危机的爆发对金融行业以及金融专业学生的就业影响重大，并提出我国高校金融专业人才培养模式的改革思路。连英祺(2011)认为金融从业人员职业道德缺失是引发美国次贷危机的根本原因之一，认为高校作为金融专业人才培养的主力军，应在专业课课程体系中安排相应的金融职业道德教育内容。对于风险意识教育的研究比较有代表性的有:覃翠玲(2010)将风险社会和大学生风险防范意识结合起来，提出在风险社会背景下，高校应该从培养学生理解、认识、化解风险等方面来加强大学生风险防范教育，提高其风险防范能力。米文通(2010)以期货教学中风险意识的培养为研究对象，首先论述了风险意识在实际期货交易中的重要作用，然后分别从期货的理论授课环节、实践教学环节提出学生风险意识的培养方法。崔德华(2011、2012、2013、2014)对大学生的风险防范意识滞后的原因、加强大学生风险防范意识的意义、加强大学生风险防范意识教育的途径等进行了全面而深入的研究。

二、新型企业信用危机的含义和原因

广义上的企业信用包括银行、资本、商业以及产品信用，这里的企业信用是狭义的，单指银行信用，即银行向缺乏资金的企业提供信贷资金。因此企业信用危机就是企业无法按时偿还银行贷款，生产经营出现危机，这是企业信用危机的一般。然而我们欲揭示的是企业信用危机的特殊，即在经济上行时，为了增加收益，银行信贷资金膨胀、盲目授信，企业对资金需求无限大，“来者不拒”;而经济下行时，为了规避风险，银行信贷萎缩、突然抽贷，企业没有提前做好财务规划，往往通过互保借贷等更危险的方式吸纳更多的资金，最后也难逃资金链断裂的厄运，不得不关停或破产，并造成关联企业纷纷倒闭，甚至拖累整个行业、产业，从而由个体的信用危机扩散成行业、产业、地方乃至全国的金融危机。［4］不难看出，新型企业信用危机的爆发与蔓延主要源于两方面，一是信贷发放机构从业人员的逐利心态和风险担当意识弱化;二是企业内金融从业人员的机会主义心态以及风险防范意识差。这里所指的金融从业人员不仅包括传统的银行、证券、保险等金融机构的从业人员，也包括非金融机构特别是制造业企业中从事投融资业务的从业人员，如企业内与信贷发放机构打交道的人员。因此归根结底，金融从业人员的道德风险和风险意识淡薄是新型企业信用危机的根本原因，而次贷危机的深层次原因在于金融从业人员职业道德缺失和金融风险管理漏洞，美国次贷危机和新型企业信用危机的爆发无不告诫人们应该对金融职业道德教育和风险意识教育进行反思和重视。金融职业道德教育和风险意识教育一般包括两种方式:金融机构对从业人员的教育和高校对学生的教育。高校是人的一生中非常重要的思想塑造期，更是金融职业道德教育和风险意识教育的关键时期，完全寄希望于金融机构的教育是不明智的，所以着重研究和探索高校金融职业道德教育和风险意识教育是十分必要的。

一、当前我国金融会计存在的问题

金融会计是我国会计体系的主要组成部分，是按照会计的基本原理、基本原则和基本方法，以货币为计量单位，对金融机构的经营治理活动进行准确、完整、连续、综合的核算和监督，并对金融机构财务信息进行衡量、加工和传送的专业会计。它有助于信息的使用者在经营治理和其它经济活动中作出合理和有效的决策。金融会计是金融治理工作的重要组成部分，金融愈发展，会计愈重要。金融会计的重要性，要求其对金融机构经营治理活动的核算、监督及其所反映的财务信息必须绝对准确，符合客观实际。但是，金融会计也面临着复杂的外围环境和人为因素所带来的各种风险。所谓风险，可以根据人们的不同理解有多种多样。风险是对特定情况下未来结果的客观疑虑；风险是损失出现的机会或概率等。但是，目前最被人们接受的风险定义是“损失发生的不确定性”。因此，所谓金融会计风险，就是金融机构在经营治理过程中，由于会计核算错误或会计信息提供失误而导致的决策失误，以及因为主客观条件恶化或其他情况，使金融机构的资金、财产、信誉等蒙受损失的可能性。亚洲金融危机对我国金融市场的警示是深刻的、长远的。我国也是新兴的市场经济国家，也在大量地吸收外资为我国的经济建设服务，我国也存在大量的外债，我国银行业受国家政府的控制程度也很高；同时权责发生制的执行也使得我国银行业在收入的确认上违背了会计谨慎性原则，助长了泡沫经济。尤其重要的是，我国国有独资商业银行的呆、坏账是我国金融危机产生的最大隐患。从金融会计的角度，我国银行业欠缺一个象西方那样“信息提供正确及时、问题反映客观公正、自我调节灵活机动、对策处理果断有效”的成熟会计核算监管机制，这是我国金融会计风险产生的根源所在。融会计具有核算和经营管理两项主要功能，一方面直接负责财务管理、损益计算和经济核算；另一方面通过反映情况、提供信息、分析预测来实现计划管理、资金管理，对整个银行业务经营进行控制和调节。因此在分析会计风险时，应将重点放在如何强化金融会计职能，也就是在分析金融会计风险类型和我国金融业会计风险的现状、原因及控制时，在会计职能的发挥上作出界定。

二、完善金融会计存在的问题与对策

（一）加强和改善金融会计的信息揭示与披露系统。离开了来自银行内部和外部及时、可靠、完整的会计信息，金融风险的防范与控制就无从谈起。为此，对来自银行外部借款单位的会计信息应就其真实性、全面性和相关性提出相应要求。首先，考虑到目前我国企业虚假会计报表满天飞、会计信息严重失真的现实情况，银行在接受贷款申请时，应强制要求其报送经由注册会计师审计验证后的会计报表，并要求出具审计报告的会计师事务所承担无限连带责任。其次，银行在接受企业贷款申请时，应要求所有的贷款企业必须提供现金流量表，并应将原先着重对企业利润指标和静态财务比率的考核，转变为对现金流量指标以及与现金流量表有关的财务比率的考核上来。

（二）改进呆账预备金计提方法，提高计提比例，扩大计提范围，简化核销审批手续。可以考虑采用能够按照贷款的风险程度计提呆账预备金，即将现行呆账预备金的计提方法改为每月按实际发生的贷款总额的一定比例（比如1％）全额计提“一般呆账预备金”；对出现的问题贷款，应立即按其发生呆账可能性的大小，依据预先确定的计提比例再计提“非凡呆账预备金”。当这两项呆账预备金累积到一定的数额，足以完全化解所有有问题贷款可能发生的呆账损失风险以后，可不再计提呆账预备金。

（三）建立和完善内部会计控制制度。严格按照会计规章制度，合理确定会计人员岗位和岗位职责，制定具有较强的实用性、针对性、可操作性和规范性的岗位操作规程，确保会计安全，无事故和案件发生。加强对会计岗位人员的工作授权。如办理银行汇票的授权、信用卡限额的授权、资金划拨的授权等，使可能的贪污犯罪现象得到有效的遏制。完整的内部会计控制制度体系至少应包括管理层次、操作层次两个方面。管理层次会计控制制度建设，应根据有关法律法规的要求，以金融企业自身业务情况为出发点，从改进经营方式的角度对会计内控制度提出要求，对会计风险进行全面防范和控制。

（四）建立会计内部监督体系。构筑事前防范、事中控制、事后检查的会计监督程序。事前防范，即不断规范业务操作流程，结合案例分析，定期组织会计人员参加业务学习和岗位培训，切实提高会计人员风险防范意识和能力。事中控制，即以会计核算系统为依托，对会计前台及会计后台处理的重要会计事项进行实时监控。事后检查，即改变传统的单一检查模式，采取现场检查与非现场检查相结合的方式，强化对各项经济业务的真实性、会计核算的准确性和风险部位的检查监督。

一、会计改革和金融市场的国际化

1980年代期间，真正意义上的全球金融市场开始兴起。在全球化和自由化的浪潮中，资本市场经历了一个国际金融交易巨幅增长的时代。经济一体化和金融全球化推动了跨国公司全球化的投资活动和融资交易，促进了资本在全球范围内低成本的流动，推动了金融系统的全球自由化（RajanandZingales，2003）。1998年5月7日，DaimlerBenz①和Chrysler②达成了合并协议，交易金额680亿美元，以股票交换（share－for－shareexchange）完成了公司合并（每股Chrysler的股票换取0．6325新股票，新股票简称：DCX），合并后的新公司为DaimlerChrysler。1998年11月17日，DaimlerChrysler的股票（DCX）作为全球注册的股票（globalregisteredshare，GRS）同时在全球21个证券市场发起交易（包括纽约证券交易所和法兰克福证券交易所）。DaimlerChrysler（DCX）是第一家真正意义上的全球股票，这种全球注册的股票方便了权益资本的全球交易和跨国公司的全球融资，同时要求更高质量的金融服务和会计披露制度以及更高效率和更具透明度的全球资本市场（Kamlyi，2003）。

1997至1998年间，亚洲爆发波及全球的金融危机。这场由国际资本冲击所导致的金融货币危机给亚洲新兴经济体带来了巨大的震荡，也暴露出了亚洲金融体系的制度缺陷和亚洲公司治理结构的弊端。金融体系透明度的不足和公司治理机制的缺陷促使对高质量金融服务和会计披露制度的强烈需求。另外，“多米诺”式的金融恐慌令亚洲经济陷入了难以摆脱的信用困境之中（RajanandZingales，1998），并产生了会计呈报行为的棘轮效应（ratchetef-fect）。棘轮效应会产生错乱的会计信号，干扰会计信息的筛选机制，并生成错误的市场定价机制。这种错误的市场定价机制不仅不会惩罚虚假呈报会计业绩的公司，反而会惩罚如实呈报会计业绩的公司，从而降低了企业真实披露会计信息的动力，进一步加剧了金融体系的不透明程度。为了克服会计披露行为的棘轮效应，亚洲各国纷纷发起了由政府主导的会计改革，致力于建立与国际会计准则趋同的会计准则体系。会计准则的国际化改革进程能够施放出强有力的制度信号，并从根本上扭转和清除棘轮效应及其所生产的信息错配机制。2008年WallStreet巨头LehmanBros的突发性破产以及由此所引发的全球金融危机，再次警醒世人关注金融监管体系的失灵和会计信息质量的缺陷，促使各国在金融自由化的背景下不断完善金融管制机制和会计披露制度。LehmanBros的破产暴露出了两个缺陷：一是错误的投融资决策。公司大量投资于低信用级别的债券（sub－primemortgage），产生了巨大的投资风险；并过度运用财务杠杆融资，极大地增加了财务风险；二是会计报告对资产贬值的风险估计和风险披露严重不足。

2007年上半年，FannieMae和FreddieMac的冒险行为已经导致了次贷危机的暴发。但是LehmanBros并没有在2007年度财务报告和2008年度的季度财务报告中有效及时地对持有的金融资产减值风险进行充分的估计和反映，违背了稳健主义的会计惯例。LehmanBros破产的一个主要根源是公司治理机制的失灵。由于缺乏董事会和股东的监督和制约，公司管理层才可能采取较为激进的投资决策和融资政策，并将公司拖入泥沼。也由于董事会和股东的监督不足，公司管理层才可能夸大经营收益，并隐瞒或错误呈报资产的减值风险。LehmanBros的破产带来启示两点启示：①公司治理结构的重要性；完善的治理结构有助于提高经营效率，避免激进的投融资政策，强化风险管理机制。②会计信息质量（尤其是公允价值会计信息）的优化和提升有助于缓解金融危机的冲击。中国的金融改革和会计改革也同样面临着国际化的挑战。随着中国加入世界贸易组织（WTO），中国的改革开放进入了一个新的阶段，中国经济将更加迅速和更加深入地融入到全球经济体系中。中国资本市场的进一步开放化和国际化必将促使中国的金融改革和会计改革踏上了不可逆转的国际化道路（曲晓辉、陈瑜，2003）。

二、金融会计教育改革

显然，全球性的金融改革和会计改革明确了金融会计教育的全球化方向，为金融会计教育提供丰富而富有成效的内容。由于金融改革和会计改革的国际化潮流，金融会计教育面向全球化已是一个必然的、不可逆的历史趋势。为了顺应金融改革和会计改革的全球化趋势，我们必须从以下几方面入手，积极推进各项金融会计教育的改革。

1．加强金融理论和金融实务的课程教学。金融理论和金融实务是金融会计教育的基础，扎实的金融理论和熟练的金融实务是高质量金融会计教育的根本保障。面对不断发展的金融理论和不断创新的金融工具，全面而深入的金融理论和金融实务有助于优化学生的金融和会计知识结构，提高学生适应变化中的金融环境的职业素质，有利于加强学生对金融理论和会计实务的理解和认识，并进一步强化学生参与国际竞争的金融会计职业能力。审视我国的金融会计教育现状，基本上仍然拘泥于“金融制度＋会计制度＋解释”的法规导向式教学模式，这与当前的金融自由化、金融创新发展和会计改革环境极不相称。基于这样的事实，金融会计教学应以金融学科体系为导向，充分发挥金融理论和金融实务研究和教育在金融会计教育改革中的导向作用。因此，为了提高金融会计教学水平，应密切关注金融理论的最新发展，尤其是金融市场和金融工程的全球动态。在会计教育中，应着眼于对金融理论和金融实务的讲解和分析，同时结合中外会计准则，让学生知悉和掌握金融会计的完整体系及其应用技能，培养学生分析和解决具体金融会计问题的能力。为了强化学生的金融理论和金融实务，在金融会计的课程设置上必须进行有针对性的改革。建议增设一定量的金融学科（包括“风险管理”方面的知识体系）的课程，如，《金融学》、《投资学和资产评估》、《金融工程和风险管理》、《期权、期货和衍生证券》、《货币、银行和资本市场经济学》、《资本市场：机构和工具》和《公司金融》等课程。通过这些课程的学习，学生能够更深入地了解金融理论和金融实务，这将极大地提升学生的金融会计的实践能力和分析能力。

［提要］随着科学技术的发展以及金融市场数据愈加复杂化的特性，深度学习模型更为适合金融市场上数据规模大、高维度以及流数据特性的数据特征，其应用不但在金融风险管理领域中的预测分析方法进行了提升，而且促使实证研究范式从线性向非线性转变、从关注参数显著性向关注模型结构和动态特征转变，同时能够更好地捕捉尾部风险，在实证领域的成果在一定程度上助推相关金融风险管理理论的成长与完善。但深度学习的应用也面临着程序错误、主观判断误差、金融监管不足等方面的挑战。为此，在金融风险管理领域中需要合理运用深度学习模型。

关键词：深度学习；金融风险管理；卷积神经网络；深度置信网络；堆栈自编码网络

一、引言

金融市场上的主体都面临着收益和损失的不确定性，金融产品和工具的多样化趋势，都体现着风险管理的重要性。全球市场在过去的几十年间发生了数次规模巨大的金融危机事件，例如影响全球股市的1987年的黑色星期一事件、1997年的亚洲金融危机、2008年的美国次贷危机以及全球金融危机。各家公司也都面临着各种风险。无处不在的风险日益成为悬在金融市场主体上的一把“达摩克利斯之剑”。与此同时，计算机技术发展迅速，数据信息的多样性以及数据分析技术的应用，给具有大数据特征的金融风险管理分析带来了机遇和挑战，人工智能开始逐步应用于金融风险管理领域，引导着行业的变革。而在演进的发展过程中，深度学习是解决人工智能应用能够发展的关键。金融市场是一个嘈杂的、具有非参数特点的动态系统，对金融数据进行分析与预测是一项极具挑战性的工作。但是，传统的计量方程模型或者是带有参数的模型已经不具备对复杂、高维度、带有噪音的金融市场数据序列进行分析建模的能力，而且传统的人工神经网络方法也无法准确分析建模如此复杂序列的数据，同时传统的机器学习的方法又十分依赖建模者的主观设计，很容易导致模型风险。这些方法在应用过程中存在着过拟合、收敛慢等问题。而深度学习方法为金融数据分析提供了一个新的思路。近年来，深度学习被广泛应用到人工智能任务中（如AlphaGo），并在图像处理、人脸识别、语音识别、文本处理等方面取得一系列成果。因此，随着金融数据复杂程度的提高，带来了对其分析需求的提升，因而深度学习的应用已经成为了金融风险管理领域的研究前沿，也必将在金融风险管理领域产生颠覆性的变革。

二、深度学习在金融风险管理领域主要应用研究

深度学习是通过人工神经网络发展而衍生的，包含复杂多层次的学习结构，其建立是基于模仿人类大脑的学习机制。深度学习模型通过对每一数据特征的学习，继而将新的特征输入到下一层中，在这个过程中新的特征是通过对学习到的数据特征进行特定的特征变换得到的，提升了模型的预测效果。堆栈自动编码器和深度置信网络模型是由自动编码器和受限玻尔兹曼机串联而组成的（Najafabadietal.，2015），在针对大量数据时，这类结构具备对其进行无监督学习（HintonandSalakhutdinov，2006）；在运用深度置信网络时，其算法主要包括马尔科夫链蒙特卡罗算法、Gibbs采样算法、受限玻尔兹曼机评估算法、重构误差、退火式重要性抽样等。卷积神经网络最早被用于图像识别领域，使其技术上在特征提取技术方面迈了一大步，应用原理为通过应用卷积核于局部特征提取得到新的模糊图像。在深度学习模型中，存在传统反向传播算法和梯度下降法计算成本较高的问题，为了进一步更好地应用深度学习模型，解决这些问题，Hintonetal.（2006）提出了贪心逐层算法，大大地减少了训练学习过程所需的时间。Raikoetal.（2012）发展了一种非线性变换方法，极大地提升了学习算法的速度，从而有利于寻找泛化性更好的分类器。Collobert（2011）发展了一种快速并且可以扩展的判别算法，使其用于自然语言解析，仅仅使用很少的基本文本特征便能得到性能，并且与现有的性能相差不大，而且大大提高了速度。学习率自适应方法如自适应梯度方法（Duchietal.，2011），可以提升深度结构中训练的收敛性并且除去超参数中存在的学习率参数；LeRouxetal.（2008，2011）提出了在学习场景中能提升训练过程速度的算法。这一系列算法改进，极大地改善了模型的预测效果，为深度学习在金融领域的发展奠定了基础。

（一）深度卷积神经网络在金融风险管理中的应用。