课题开题报告：融合大模型推理与图智能计算的金融风险传染机制研究.docx
教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证
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《融合大模型推理与图智能计算的金融风险传染机制研究》课题开题报告
一、课题基本信息
课题名称：融合大模型推理与图智能计算的金融风险传染机制研究
课题来源：国家社会科学基金
课题类型：应用研究
课题负责人及主要成员：
课题负责人：张三（教授，博士生导师）
主要成员：李四（副教授，硕士生导师）、王五（副教授，硕士生导师）、赵六（讲师，博士）
课题申报时间：2023年5月1日
预计完成时间：2025年12月31日
二、课题研究背景与意义
随着全球经济的深度融合和金融市场的日益复杂，金融风险传染问题逐渐成为学术界和实务界关注的焦点。金融风险传染是指金融市场中的风险从一个金融机构或资产类别传递到其他金融机构或资产类别，导致系统性金融风险的过程。金融风险传染机制的研究对于理解金融市场的稳定性和制定有效的风险管理策略具有重要意义。
然而，传统的金融风险传染机制研究方法往往依赖于单一的数据源和简单的统计模型，难以全面揭示金融风险传染的复杂性和动态性。因此，本研究旨在融合大模型推理与图智能计算方法，深入探讨金融风险传染机制，为金融市场的稳定和风险管理提供新的理论视角和方法支持。
三、国内外研究现状与发展趋势
国外研究现状：国外学者在金融风险传染机制研究方面取得了丰富的成果，主要采用大模型推理和图智能计算方法，如基于贝叶斯网络的大模型推理方法、基于图神经网络的大模型推理方法等。这些方法能够有效揭示金融风险传染的复杂性和动态性，为金融市场的稳定和风险管理提供了有力的理论支持。
国内研究现状：国内学者在金融风险传染机制研究方面也取得了一定的成果，主要采用传统的统计模型和简单的数据分析方法。然而，这些方法难以全面揭示金融风险传染的复杂性和动态性，难以满足金融市场稳定和风险管理的实际需求。
发展趋势：随着大数据、人工智能和图智能计算等技术的快速发展，金融风险传染机制研究呈现出新的发展趋势。大模型推理和图智能计算方法在金融风险传染机制研究中的应用将越来越广泛，为金融市场的稳定和风险管理提供更加全面、准确和及时的理论支持。
四、课题研究目标与内容
研究目标：本研究旨在融合大模型推理与图智能计算方法，深入探讨金融风险传染机制，为金融市场的稳定和风险管理提供新的理论视角和方法支持。
研究内容：
金融风险传染机制的识别与度量：采用大模型推理和图智能计算方法，识别和度量金融风险传染的路径、强度和速度。
金融风险传染机制的动态分析：分析金融风险传染的动态演化过程，揭示金融风险传染的规律和特征。
金融风险传染机制的管理策略：基于大模型推理和图智能计算方法，提出有效的金融风险传染管理策略，为金融市场的稳定和风险管理提供实践指导。
五、课题研究方法与路径
研究方法：本研究采用大模型推理和图智能计算方法，结合传统的统计模型和数据分析方法，对金融风险传染机制进行深入探讨。
研究路径：
数据收集与处理：收集金融市场相关数据，如股票价格、债券收益率、金融机构财务报表等，并进行数据清洗和预处理。
模型构建与验证：基于大模型推理和图智能计算方法，构建金融风险传染机制模型，并进行模型验证和优化。
案例分析与实证研究：选择具有代表性的金融市场案例，进行金融风险传染机制分析，验证模型的有效性和实用性。
管理策略制定与评估：基于大模型推理和图智能计算方法，制定有效的金融风险传染管理策略，并进行策略评估和优化。
六、课题研究的预期成果与形式
预期成果：
揭示金融风险传染的复杂性和动态性，为金融市场的稳定和风险管理提供新的理论视角。
构建基于大模型推理和图智能计算的金融风险传染机制模型，为金融市场的稳定和风险管理提供有效的工具和方法。
提出有效的金融风险传染管理策略，为金融市场的稳定和风险管理提供实践指导。
成果形式：
学术论文：在国内外知名学术期刊上发表高水平学术论文，推动金融风险传染机制研究的发展。
研究报告：撰写高质量的研究报告，为金融市场的稳定和风险管理提供决策支持。
学术会议：参加国内外学术会议，展示研究成果，促进学术交流与合作。
七、课题研究的进度安排与人员分工
进度安排：
第一阶段（2023年5月-2023年10月）：完成课题申报和立项工作，收集和处理金融市场相关数据。
第二阶段（2023年11月-2024年4月）：构建基于大模型推理和图智能计算的金融风险传染机制模型，并进行模型验证和优化。
第三阶段（2024年5月-2024年10月）：选择具有代表性的金融市场案例，进行金融风险传染机制分析，验证模型的有效性和实用性。
第四阶段（2024年11月-2025年4月）：制定有效的金融风险传染管理策略，并进行策略评估和优化。
第五阶段（2025年5月-2025年12月）：撰写研究报告和学术论文，参加学术