陳建新

（廣東工業(yè)大學 應用數(shù)學學院，廣東 廣州 510520）

【金融研究】

——基于外部和內(nèi)部影響因素的分析

陳建新

（廣東工業(yè)大學 應用數(shù)學學院，廣東 廣州 510520）

銀行擠兌是銀行的災難性危機，儲戶的悲觀情緒在儲戶間的交互傳染是誘發(fā)銀行擠兌的重要因素之一。研究結果表明，不考慮外部因素的影響下，銀行儲戶悲觀情緒傳染的狀態(tài)取決于系統(tǒng)內(nèi)部所有銀行儲戶的初始平均態(tài)度，如果考慮金融權威等外部因素的影響，其正確引導是可以緩解儲戶之間的悲觀情緒傳染的。銀行管理者為避免銀行遭受擠兌，使銀行始終處于良好的經(jīng)營環(huán)境，可以從維護銀行良好形象以增強儲戶信心、保持銀行良好的流動性儲備以及盡快建立和完善存款保險制度等方面入手。

銀行擠兌；儲戶悲觀情緒傳染；外界因素影響；動力學模型

一、引 言

銀行擠兌是一種非常重要的經(jīng)濟現(xiàn)象，嚴重的銀行擠兌將會給銀行甚至整個銀行系統(tǒng)帶來毀滅性的破壞。從歷史的角度來看，自產(chǎn)生之日起，擠兌風險就是困擾銀行的達摩克利斯之劍。例如，美國在19世紀初期到美聯(lián)儲成立之間就經(jīng)歷過12次銀行擠兌事件；有證據(jù)顯示從20世紀90年代至今，在墨西哥、亞洲、阿根廷和俄羅斯也都發(fā)生過不同程度的銀行擠兌事件；尤其近二十多年來，伴隨著金融管制的放松和經(jīng)濟全球化進程的加快，全球相繼發(fā)生了一系列的銀行危機和貨幣危機，而擠兌造成的銀行危機事件更是屢見不鮮。就目前發(fā)展趨勢看，即使在尚未發(fā)生過銀行擠兌事件的國家，潛在的銀行擠兌危機仍然困擾著世界各國銀行（如Countrywide Bank（U.S.），Northern-Rock Bank（U.K.），ICICI Bank（India）），尤其在一些銀行制度不健全的國家，如何采取措施預防銀行擠兌仍然是棘手的問題。在我國，雖然迄今為止，尚未發(fā)生過大規(guī)模的銀行擠兌引發(fā)的經(jīng)濟危機，但是銀行擠兌事件也時有發(fā)生，例如，1998年2月海南發(fā)展銀行的銀行擠兌事件，2000年3月的湖南某城市合作銀行的銀行擠兌事件以及發(fā)生在2009年5月的重慶涪陵銀行擠兌事件。正如“十八大”報告所說：銀行業(yè)金融機構要始終把風險控制放在第一位，不斷增強安全性、營利性和流動性?；诖耍偌由香y行擠兌的巨大成本，研究銀行擠兌的機理和觸發(fā)機制具有重要的意義。

二、文獻綜述

根據(jù)國外學者對銀行擠兌發(fā)生深層次原因的解釋，銀行擠兌可分如下三類：

（1）基于恐慌的銀行擠兌?；诳只诺你y行擠兌以Diamond-Dybvig模型為代表（以下簡稱DD模型），認為銀行擠兌是銀行固有的內(nèi)在屬性，與其他經(jīng)濟變量無關，同時商業(yè)銀行遵行“先到先服務”的原則，存款人有因在隊列所處位置過于靠后而導致提款需求不能得到滿足的擔心，在銀行服務原則的驅動下，都傾向于將自己在隊列中的位置前移。DD模型的意義在于首次將活期存款契約納入分析框架，采用效用和均衡分析方法，開創(chuàng)了銀行擠兌風險的標準研究范式。但是DD模型不能解釋存款人恐慌形成的原因，認為銀行擠兌是自發(fā)的隨機現(xiàn)象，是自我實現(xiàn)預期導致的隨機現(xiàn)象，甚至“太陽黑子”都可能引發(fā)這種基于恐慌的銀行擠兌。包括Chang和Velasco、Jeitschko和Taylor、Peck和Shell、Ennis、Macey、Martin在內(nèi)的一批經(jīng)濟學家都持這種觀點。例如，Peck和Shell在模型中假設銀行擠兌發(fā)生的概率是給定的，擠兌是由任何因素引發(fā)的（包括“太陽黑子”），證明了銀行擠兌均衡的存在，并認為DD模型中的均衡并不是真正意義上的均衡，因為消費者如果得知銀行擠兌將發(fā)生，他們就不會同意早期合同。Ennis將研究分為兩個階段，并在投資收益是隨機的假設下，建立了類似于DD模型的銀行擠兌模型。Macey用三個具體的案例指出銀行因其固有的特性使其更易發(fā)生擠兌。他認為銀行與生俱來的不穩(wěn)定是因為存款者在“先到先取”規(guī)則下趨向于爭先取款。如果存款者急需大量的流動現(xiàn)金，因為流動性需求擴散，存款者試圖加入擠兌行列以保護自己，于是銀行擠兌發(fā)生。Martin同樣假設銀行擠兌是由“太陽黑子”引發(fā)的，存款者擁有的信念是如果存款者觀察到“太陽黑子”，所有人都會認為有耐心的存款者將在第一階段取款，否則認為他們都將在第二階段取款。

（2）基于基本面的銀行擠兌?；诨久娴你y行擠兌理論的出現(xiàn)源于對“太陽黑子”等隨機因素產(chǎn)生基于恐慌的銀行擠兌的質疑，部分學者認為銀行擠兌源于信息不對稱下的宏觀經(jīng)濟的惡化（Allen和Gale；Goldstein和Pauzner；Chao Gu）。基于基本面的銀行擠兌認為，銀行擠兌是由于儲戶收到關于存款銀行投資組合回報或者遭遇流動性外部沖擊的負面信息所引發(fā)的。與基于恐慌的銀行擠兌不同，基于基本面的銀行擠兌不一定是低效率的，原因在于對早期投資不成功的項目進行清算可以減輕未來的損失。Jacklin和Bhattacharya最早從信息不對稱角度研究銀行擠兌，建立了基于信息引發(fā)的銀行擠兌模型，他們認為，銀行擠兌的發(fā)生源于儲戶不了解銀行資產(chǎn)經(jīng)營狀況、對銀行資產(chǎn)質量產(chǎn)生悲觀情緒以及信息的不對稱性所致。Chari和Jagannathan認為銀行擠兌過程中的羊群行為發(fā)生是可能的，存款者能觀察到屬于私人的“白噪聲”信號，并根據(jù)這些私人信號和公開場合能觀察到的其他存款者的行動來采取相應的行動，存款者之間的“羊群行為”會導致銀行擠兌的發(fā)生。Chen建立了一個簡單的兩階段博弈模型，指出銀行擠兌產(chǎn)生于存款合同中的支付外部性效應，是存款者對早期噪音信號過度關注的結果；Yorulmazer在DD模型、AG模型（Allen &Gale，1998）、BHW模型（Bikhchdani，Hirehleifer&Welch，1992）研究基礎上，建立了基于信息的銀行擠兌模型，而與上述模型不同之處在于他在研究中假設存款者有無限多個，且所有存款者均屬風險厭惡，其行動依次有序進行，然后利用貝葉斯法則更新存款者的信息并采用動態(tài)博弈的研究方法，分析銀行聲譽對存款人信息和行為決策的影響。Chao Gu對銀行擠兌的羊群行為進行建模，構建了一個基本擠兌模型，即存款者獲取關于投資收益的私有噪音信號，并且觀察到其他存款者的取款行為。給定一個存款合同，存在這樣一個完美貝葉斯均衡，如果存款人信念低于擠兌合同的臨界值，他們就選擇取款；否則，他們選擇繼續(xù)等待，最優(yōu)的銀行存款合同可以允許擠兌羊群行為。

（3）基于恐慌和基于基本面共同作用的銀行擠兌。關于銀行擠兌觸發(fā)機制除了上述兩種主要觀點外，也有學者的實證研究發(fā)現(xiàn)銀行擠兌往往是上述兩種因素共同作用的結果。例如，Calomiris和Mason在研究美國1933年存款保險制度引入之前發(fā)生的銀行擠兌時發(fā)現(xiàn)銀行擠兌趨向于在經(jīng)濟基礎惡化時發(fā)生；Schumacher指出阿根廷1994年的銀行擠兌是由于經(jīng)濟基本層面惡化引起的，經(jīng)濟危機時期的銀行更容易發(fā)生銀行擠兌。Starr和Yilmaz為了找尋自發(fā)和信息共同作用對銀行擠兌的重要程度，研究了2001年土耳其銀行擠兌時儲戶的決策行為，為了探究銀行擠兌中自發(fā)和信息兩個因素影響的顯著程度，他們采用變量自回歸的統(tǒng)計方法分析了儲戶取款時的詳細數(shù)據(jù)資料，研究結果表明，信息和自發(fā)的同時作用促使銀行擠兌的發(fā)生。另外，Nakata Takeshi，Balkenborg Dieter也分別進行了這方面的實證研究。

我國自從銀行實施商業(yè)化改造以來，對銀行風險防范要求日益提高，針對銀行擠兌機制的研究也越來越多，國內(nèi)這方面的研究基本上沿用DD模型的研究框架和假設，研究銀行擠兌的觸發(fā)機制和防范措施。理論研究主要有：張仁德、姜磊結合我國壞賬較高的實際將銀行壞賬因素代替Barro和Vickers貨幣政策模型中的通貨膨脹率因素，在理性預期的假設下，采用不完全信息動態(tài)博弈的研究方法，建立銀行與存款人的行為博弈模型，研究銀行聲譽對于銀行擠兌行為的影響；靳繼同從銀行管理者的角度對商業(yè)銀行擠兌問題的危害、成因和防范措施進行了初步探討；浦勇健、喬海曙和李遠航對銀行擠兌中的博弈均衡進行了較為深入的分析；張橋云運用效用與均衡分析框架，通過在DD模型中引入銀行收取儲戶賬戶管理費的因素，對銀行擠兌機制進行分析。李濤、都曉巖引入信息經(jīng)濟學中的委托——代理理論從銀行擠兌風險發(fā)生、發(fā)展乃至演變?yōu)橄到y(tǒng)性金融危機的過程進行研究，指出信息不對稱導致了銀行擠兌行為；闞景陽選擇行為金融的期望理論探討銀行擠兌的原因，并分析了存款保險制度和銀行救助的作用，指出我國建立存款保險制度的必要性和意義。近期，脫開DD模型的研究框架利用計算經(jīng)濟學方法，鄒新月和李思慧構建信息結構來研究商業(yè)銀行擠兌機理，計算了耐心存款者無信息層疊概率、無擠兌信息層疊概率和擠兌信息層疊概率，得出提高存款者信息精確度可以消除銀行擠兌的結論。鄧晶、李紅剛和王怡、李紅剛借鑒研究股票市場投資者微觀行為決策的伊辛模型（Giulia Iori），采用基于主題的計算經(jīng)濟學方法分別研究了兩個銀行系統(tǒng)間和一個銀行系統(tǒng)的儲戶間的信息交互傳染機制，并進一步解釋銀行擠兌可能發(fā)生的原因。另外，在實證研究方面：蔡輝明等對泰隆城市信用社的銀行擠兌案例深入分析后，歸總了銀行擠兌的發(fā)生機制；楊小花從信息不對稱、羊群效應理論出發(fā)，引入湖南某城市商業(yè)銀行具體銀行擠兌案例，分析了擠兌行為發(fā)生時銀行自身財務狀況和外界經(jīng)濟環(huán)境，認為信息不對稱是我國目前城市商業(yè)銀行發(fā)生擠兌的根本原因；陳建新等基于銀行的視角，借助生物學集合種群模型，利用元胞自動機對銀行間的風險傳染進行動態(tài)模擬。

目前，大多數(shù)研究文獻都是基于銀行的視角，從與銀行危機有關的宏觀經(jīng)濟變量角度來研究銀行擠兌的發(fā)生，較少文獻基于儲戶間的相互傳染的微觀視角研究銀行擠兌的誘發(fā)機理。實際上，至少一部分儲戶的提前支取決策是受其他儲戶提前支取信息影響的，忽略儲戶個體之間的相互影響研究銀行擠兌是片面的。Rajkamal Iyer和Manju Puri指出：即使銀行經(jīng)營狀況良好，儲戶的悲觀情緒在儲戶間的交互傳染也可能會誘發(fā)銀行擠兌，而現(xiàn)有研究文獻中，基于儲戶之間悲觀情緒交互傳染機制誘發(fā)銀行擠兌動態(tài)機理的研究還比較少見。本文選取當前銀行風險管理領域的最新熱點之一——儲戶悲觀情緒傳染誘發(fā)銀行擠兌機理的研究，具有十分重要的研究價值。在后危機時代的今天，銀行擠兌誘發(fā)機理研究仍然是研究的難點問題。本文的創(chuàng)新之處具體體現(xiàn)在以下兩個方面：（1）研究模式的創(chuàng)新：首次建立非線性常微分方程模型研究儲戶悲觀情緒傳染的交互機制并模擬傳染的動態(tài)演化過程，進而解釋儲戶悲觀情緒傳染的動力學行為，揭示銀行擠兌機理；（2）與現(xiàn)有研究相比，本文的研究思路部分脫開DD模型“三期”研究框架，探討在連續(xù)時間標度下，將先前儲戶的信息和所持態(tài)度對其他儲戶的動態(tài)影響考慮在內(nèi)時，分析內(nèi)外部因素對儲戶之間的悲觀情緒的傳染的影響。

三、儲戶悲觀情緒傳染一般模型

（一）基本假設

（1）研究某銀行的所有儲戶，假設在悲觀情緒傳染期間所有儲戶數(shù)量固定為2N（N為常數(shù)），不悲觀的儲戶數(shù)量為n（t），悲觀的儲戶數(shù)量為n（t），則有n（t）+n（t）=2N。

（2）假設所有個體改變態(tài)度的概率均相同，在傳染過程中每個儲戶個體由悲觀情緒轉變?yōu)椴槐^情緒的轉移概率為β，而由不悲觀情緒變?yōu)楸^情緒的轉移概率為β。

（二）模型建立

單位時間內(nèi)一個悲觀情緒的儲戶與不悲觀的儲戶接觸次數(shù)用C（N）表示。悲觀情緒的儲戶與不悲觀的銀行儲戶接觸并受其影響，轉變成不悲觀的銀行儲戶的概率為β，βC（N）為接觸率，即單位時間內(nèi)一個悲觀情緒的儲戶與他人接觸的次數(shù)C（N）乘以每次接觸被傳染的概率β。

其中，β，β與x有關，不妨設β（x）=νe，β（x）=νe，α≥0代表傳染強度系數(shù)，ν代表變化速度。從而

假設悲觀情緒的儲戶和不悲觀情緒的儲戶隨機混合，每個悲觀情緒的儲戶都與不悲觀情緒的儲戶充分接觸，從而當銀行儲戶相對比較多時，此時C（N）=C（N）≈1，即為飽和傳染率的情況。（2）式等價于

（三）模型分析與仿真

易知（3）式的均衡點除了x=0外，還有x=1和x=-1。無論α取何值，x=1和x=-1都是穩(wěn)定的均衡點；x=0仍然是不穩(wěn)定的均衡點（當α≤1時是穩(wěn)定的均衡點；α＞1時是不穩(wěn)定的均衡點），存在系統(tǒng)的兩個局部均衡點，且隨著α的增大，局部均衡點分別趨近于-1和1，圖1是v= 0.4，α取不同值時（3）式的相平面圖。取v=0.4，α=1時，（3）式的軌線圖（圖2）表明：系統(tǒng)有兩個穩(wěn)定的均衡解x=±1，而x=0是不穩(wěn)定的均衡解。如果初始時刻系統(tǒng)內(nèi)悲觀情緒的儲戶和不悲觀情緒的儲戶各半時，系統(tǒng)處于冷凍的狀態(tài)，儲戶間沒有傳染。但是x=0是不穩(wěn)定的均衡解，存在偏離系統(tǒng)的兩個穩(wěn)定的均衡解，即隨著初始值的不同，儲戶的悲觀情緒在系統(tǒng)內(nèi)傳染開來：如果儲戶的平均態(tài)度大于0時，則儲戶不悲觀的情緒得以傳染，悲觀情緒的儲戶轉變?yōu)椴槐^情緒的儲戶，系統(tǒng)在平均態(tài)度大于0的點穩(wěn)定；如果儲戶的平均態(tài)度小于0時，則儲戶的悲觀情緒得以傳染，不悲觀的儲戶轉變?yōu)楸^情緒的儲戶，系統(tǒng)在平均態(tài)度小于0的某點穩(wěn)定。鑒于儲戶間充分接觸，只要系統(tǒng)中儲戶間的傳染系數(shù)大于0，初始時刻平均態(tài)度不等于0，儲戶間的相互傳染必定發(fā)生，此時系統(tǒng)內(nèi)儲戶最終全部轉變?yōu)橥愋偷膬簟Ｈ=0.4，當α=1時，x的初始值取定-0.1和0.1時，（3）式的條形圖如圖3所示。由于此時系統(tǒng)的穩(wěn)定點為x=±1，則隨著時間的增加，x將趨于穩(wěn)定狀態(tài)，儲戶之間有傳染發(fā)生，隨著時間延長最終穩(wěn)定到系統(tǒng)的這兩個均衡點。

圖1　 v=0.4，a取不同值時式（3）的相平面圖

圖2　 v=0.4，α=1時式（3）的軌線圖

圖3　 v=0.4，α=1時初始值為-0.1和0.1時式（3）的條形圖

四、考慮外界因素影響的儲戶悲觀情緒傳染模型

若考慮外界因素的影響，如把金融權威發(fā)表的言論對儲戶情緒造成影響的因素考慮在內(nèi)，假設金融權威對儲戶進行正面的引導，則會導致不悲觀的儲戶對銀行經(jīng)營狀況仍然保持好的預期，而對銀行經(jīng)營狀況預期不好的悲觀情緒的儲戶受到金融權威言論的正面引導，會有部分儲戶對銀行經(jīng)營狀況預期發(fā)生改變成為不悲觀情緒的儲戶。

不妨設影響率為δ，則單位時間內(nèi)有δn的儲戶因為受到金融權威言論的影響而轉變?yōu)椴槐^情緒的儲戶。從而，兩類儲戶數(shù)量的轉變率為：

不妨設β（x）=νe，β（x）=νe，（4）式等價于

取v=0.4，α=1及δ=0.3時，式（5）的軌線圖如圖5所示。x=1是系統(tǒng)穩(wěn)定的均衡點，從而無論初始時刻儲戶的平均態(tài)度x（t）如何，隨時間的增加，最終系統(tǒng)內(nèi)的所有儲戶平均態(tài)度趨于穩(wěn)定狀態(tài)，所有儲戶都不提前支取。

當α=1時，x的初始值取定-0.8和0.1時，（5）式的條形圖如圖6所示。由于此時x=1是系統(tǒng)的穩(wěn)定均衡點，則隨著時間的增加，x將趨于穩(wěn)定狀態(tài)，由于金融權威言論的正面引導抵消了儲戶間的模仿傳染情緒，儲戶不提前支取的行為在儲戶間得以傳染，最終所有儲戶都轉變?yōu)椴惶崆爸〉膬簟?/p>

圖4　 v=0.4，α取1，1.3，1.6和1.9時式（5）的相平面圖

圖5　 v=0.4，α=1時式（5）的軌線圖

綜上討論可知，取定傳染系數(shù)α=1，1.3，1.6和1.9時，儲戶態(tài)度變化速度v=0.4，金融權威對儲戶的影響率δ=0.3時，當初始時刻系統(tǒng)內(nèi)儲戶的平均態(tài)度處于悲觀狀態(tài)時，即對銀行前景持悲觀態(tài)度的儲戶占多數(shù)時，通過金融權威正面言論對儲戶的引導，使儲戶相信銀行經(jīng)營良好，有足夠的資金供其提取，對銀行經(jīng)營前景持悲觀態(tài)度的儲戶受其影響，轉變?yōu)閷︺y行經(jīng)營前景持不悲觀態(tài)度的儲戶。最終，整個系統(tǒng)的儲戶全部變?yōu)槌址e極態(tài)度的儲戶，部分儲戶的悲觀情緒不但沒有對其他儲戶造成影響，反而受外界金融權威言論的影響和不悲觀情緒的儲戶的傳染，轉變?yōu)椴槐^情緒的儲戶。此時，再沒有儲戶變?yōu)楸^情緒的儲戶，銀行不會陷入擠兌危機，銀行相對穩(wěn)定，此時金融權威對儲戶的正面引導增加了對銀行預期經(jīng)營持積極態(tài)度的儲戶的數(shù)量。事實上，（5）式均衡點的個數(shù)會隨儲戶間模仿傳染系數(shù)α取值的不同而變化，繪出其分叉圖如圖7所示。如果金融權威發(fā)表一些不利于銀行的言論，情況則恰好相反。總之，對于銀行來說，在儲戶出現(xiàn)悲觀情緒傳染勢頭后，必須采取一定的預警和干預措施對這種可能發(fā)生傳染的現(xiàn)象進行干預，來遏制該悲觀情緒在儲戶群體的進一步傳染和蔓延。

圖6　 v=0.4，α=1時初始值分別為-0.8和0.1時式（5）的條形圖

圖7　 式（5）的分叉圖

五、結 論

本文從銀行儲戶類型、儲戶對銀行預期經(jīng)營狀況所持態(tài)度、儲戶態(tài)度轉移等方面，通過引入銀行儲戶平均態(tài)度指標，在考慮儲戶只受到銀行其他儲戶的影響和儲戶同時還受到外界金融權威言論的影響的情況下，分別建立了銀行儲戶平均態(tài)度變化率模型，并從微分方程穩(wěn)定性的角度研究了儲戶所在系統(tǒng)的穩(wěn)定均衡解和不穩(wěn)定的均衡解，得到影響儲戶悲觀情緒傳染發(fā)生的臨界條件，分析了單個銀行因為陷入流動性危機而脆弱性趨于嚴重的內(nèi)在驅動因素，并用MATLAB編程模擬模型的結果，揭示儲戶的悲觀情緒在儲戶之間的傳染規(guī)律和傳染發(fā)生的動力學行為，試圖從儲戶悲觀情緒傳染的微觀層面揭示銀行擠兌的機理。研究結果表明，如果不考慮外界因素的影響，僅僅考慮儲戶之間通過接觸發(fā)生傳染，系統(tǒng)的最終狀態(tài)取決于系統(tǒng)內(nèi)銀行儲戶的初始平均態(tài)度。如果考慮外部因素的影響，金融權威對儲戶的正面引導可以增加對銀行預期經(jīng)營持積極態(tài)度的儲戶的數(shù)量，緩解儲戶間悲觀情緒的傳染。本文得到的這些結論，可為阻斷和延緩由于儲戶提前支取造成恐慌的傳染提供參考，同時還可以為防止銀行危機的發(fā)生，保持銀行穩(wěn)定性提供理論支持。另外，根據(jù)本文的分析，從儲戶悲觀情緒傳染的微觀層面，對如何防止銀行擠兌提出政策性建議如下：（1）銀行在運營過程中，必須維護其良好的形象，樹立銀行儲戶對銀行預期經(jīng)營的信心，這是銀行獲得持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的基礎；同時需要銀行建立和健全完善的銀行信息披露制度，從根本上消除銀行與儲戶之間的信息不對稱問題，讓每個儲戶都能對銀行經(jīng)營狀況有客觀的判斷，消除儲戶之間的不利于銀行運營的信息的擴散和傳播，繼而根除有關對銀行經(jīng)營不利的事件的發(fā)生，這對于防止儲戶間悲觀情緒傳染非常重要。（2）每個銀行都要時刻保持較好的流動性和流動性儲備，只有銀行的流動性和流動性儲備來源到位了，儲戶悲觀情緒的激勵才會從根本上被減輕甚至消除，銀行才能獲得儲戶對其未來經(jīng)營的信心，才能進一步減少負面信息的傳播和儲戶悲觀情緒的傳染。常見的流動性后備來源包括：政府救助；政府提供存款保險制度；銀行的超額準備金或非流動性資產(chǎn)的變現(xiàn)等。（3）盡快建立存款保險制度以增強地方中小金融機構的危機處置能力，建立銀行的公信力。

最后需要特別指出的是，為了便于討論，本文考慮銀行擠兌產(chǎn)生的條件時，并沒有考慮到每個儲戶的具體取款額度，只考慮提前支取的儲戶的人數(shù)和比例，這一點與實際情況是有出入的，有待于接下來的研究。

［責任編輯 王治國 責任校對 王景周］

F830.2

A

1000-5072（2015）01-0053-09

2013-12-03

陳建新（1977—），女，山東菏澤人，廣東工業(yè)大學應用數(shù)學學院講師，主要從事銀行風險和供應鏈金融研究。

廣東省自然科學基金項目《銀行儲戶悲觀情緒傳染誘發(fā)銀行擠兌機理的建模與仿真》（批準號：S2013040014920）；廣東工業(yè)大學校博士啟動基金項目《儲戶悲觀情緒傳染誘發(fā)銀行擠兌機理的研究》（批準號：13ZK0155）。