9月15日下午，中国科学院特聘研究员李建平教授应邀来访我中心，并以“风险集成度量的一些进展”为题做了学术报告。现代信息管理研究中心詹文杰教授主持了本次活动。

论坛伊始，詹文杰对李建平的到来表示由衷的感谢，并介绍了其在风险管理、大数据管理决策等领域的成就。

李建平从“风险相关性与集成问题、风险集成度量中的财务报表数据原理、风险集成的财务报表方法框架、实证研究、基于风险矩阵的风险集成”五个方面展开论述。

中国科学院特聘研究员李建平教授

在风险相关性与集成问题上，李建平以银行风险集成问题为例，介绍了信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险。而后他表示各类风险不是独立的，它们会相互转化，相互影响，它们之间推波助澜的作用甚至可能会引发金融危机等，以致严重威胁金融系统的稳定性。因此研究风险相关性问题十分重要。此外，他谈到，风险相关性的影响因素也不仅是上述提到的四种风险，还包括软件过程和国家情况等，所以一定要结合多方考虑。

在风险集成度量中的财务报表数据原理方面，他认为风险集成的关键问题在于数据以及与数据匹配的风险和集成方法。期间，他强调，数据基础决定着风险集成的有效性，数据缺失限制了风险集成的度量。他认为目前风险集成度量中的市场风险、信用风险以及操作风险等均来自于不同的数据源，数据来源的不一致，在一定程度上削弱了模型的可靠性。

随后李建平介绍了关于树立风险集成的财务报表方法框架的方法，他认为最好用的方法是映射法，但运用这种方法时一定要着重关注涉及净利息收入在信用风险和市场风险之间的分配等问题。接着，他以中国A股上市的16家商业银行为分析对象展开了进一步具体化的实例分析。

通过以上的分析，李建平得出结论：风险集成度量在目前越来越多地更需要去模拟社会工程问题，并提出了相应的解决方案。

活动现场

在互动环节，李建平和参会人员就“风险模型对社会的影响”进行了深入讨论，他表示研究这一问题较为困难，因为大多数社会问题没有数据支撑，所以能利用模型分析出的数据较少。

最后，詹文杰对本次论坛进行了总结，他表示李建平对数据的分析带来了很多启示，任何的研究都要建立在信息的收集之上。随后他再次对李建平的到来表示感谢。至此，本次活动圆满结束。