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作者：王稳;周娅乐;
单位：对外经济贸易大学保险学院;
摘要：在全球国别风险环境日趋复杂的背景下，即时冲击事件对国家风险的影响已成为国家风险管理理论和实践中一个极具挑战的重大课题。本文基于机器学习方法建立国家风险月度评级模型，结合GDELT数据库中合作与冲突事件大数据，分析即时冲击事件对国家风险的影响及其机制，研究国际关系网络在国家风险变化过程中的作用。实证结果表明，机器学习能够捕捉即时冲击事件对特定国别国家风险的即时影响；即时冲击事件对国家风险有显著影响，国际金融系统稳定性、地缘政治稳定性、经济政策不确定性及国际关系网络在此过程中具有显著的调节作用；不同类型国家在遭受冲击时受到的影响不同，非高收入国家、发展中国家和未加入G20国际组织的国家更可能受到冲击事件的影响。本研究有助于深化对国家风险动态演化规律的认识，为有效应对突发危机，提升国别风险管理韧性，推动我国开放经济高质量发展提供决策参考。
关键词：即时冲击事件;;国际关系网络;;国家风险评估
基金资助：对外经济贸易大学研究生科研创新基金资助
