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作者：曹泽仁;王洪刚;
单位：建信金融科技有限责任公司;同济大学;
摘要：当前，我国经济金融运行面临的环境日趋复杂，商业银行金融风险管理的任务日益繁重，亟待提出科学有效的金融风险量化测度方法以助识别和控制。本文提出了中国商业银行金融风险指数，构建了基于大数据的中国商业银行金融风险量化测度指标体系，并通过大数据机器学习的金融风险指标关联性分析进行了验证。在对比分析传统的层次分析法开展商业银行金融风险指数综合评价基础上，提出了一种基于CLXT机器学习融合模型的中国商业银行金融风险的大数据量化测度方法。提出商业银行金融风险研究假说1和假说2，对我国9家大型商业银行进行对比分析和实证研究，开展系统重要性银行不同层级的横截面分析以及非系统重要性银行的对比分析，提出了大型商业银行金融风险变化的内在规律。研究表明，我国系统重要性银行的金融风险指数与其系统重要性层级之间呈负相关关系；若金融风险的多个不确定性指标同时符合触发条件，相关风险会产生叠加效应，导致商业银行金融风险快速上升。最后，针对银监部门和商业银行给出了相关对策建议。
关键词：商业银行;;金融风险;;量化测度;;大数据方法
