摘要：金融关联图谱也称为金融网络分析，近年来，随着数据分析技术的发展和金融机构对于风险分析研发的加强，金融关联图谱成为金融分析的一个重要的领域。本文首先介绍了构成关联图谱分析基础的金融关联关系，其次介绍了金融关联图谱分析和在应用中容易混淆的概念，然后对商业银行的金融关联图谱应用进行阐述，并给出担保圈和压力测试两种实例。最后，本文对金融关联图谱未来研发提出展望，并认为金融关联图谱既可以作为监管科技的一种重要手段，也是进行风险管理的有效利器。
关键词：关联图谱分析、风险管理、压力测试、担保圈、复杂网络
一、背景介绍
金融关联图谱，也称为金融网络（本文中金融关联图谱和金融网络含义相同），是一个描述了金融实体（例如交易者、公司、银行和金融交易所）的任何集合以及它们之间的连接的概念，理想情况下是通过直接交易或中介交易的能力来产生连接。金融网络由金融节点组成，节点代表的金融机构，如金融机构或参与者；网络连接表示节点之间正式或非正式的关系（即股票或债券所有权）。在金融网络中某些边关系可能会提前消失，而其他关系会在以后计算中出现。
近年来，金融关联图谱成为金融分析的一个重要的领域。这种新研究用来满足迫切的市场需求，一方面可以理解金融市场的结构和动态变化；另外一方面也可以解释和预测不同金融实体可能产生的相互作用的结果。
金融关联图谱分析在金融领域越来越受到重视，是由于以下三个方面原因驱动：
1.传统的方法越来越受到限制。传统的企业分析建模方法注重对企业每一个单体的描述，例如Z－Score，KMV等模型，对企业之间的关联无法建模分析。
2.金融系统变得越来越复杂。金融机构或实体之间的交易越来越复杂了，例如很多金融衍生品的出现，金融机构的风险也从过去的“太大而不能倒（toobigtofail）”到“关联太多而不能倒（tooconnectedtofail）”。
3.结合大数据分析技术，金融关联图谱分析带来新的金融分析视角，会带来新的特征、信息维度和风险洞察力。
-年的金融危机表明了忽视复杂的经济金融体系之间联系的危险：雷曼兄弟公司和AIG在规模上并不是最大的参与者，但它们在市场上联系紧密，失败导致整个金融体系的冲击今天仍能感受到。网络理论的应用在金融领域变得越来越重要，网络分析为传统分析方法薄弱的问题提供了答案。并导致出现多种风险的改进模型。实际上，金融网络实际上构成了每种风险的基础，包括流动性风险、运营风险、保险风险和信用风险。
关联图谱在金融领域领域有着广泛的应用，从金融监管机构、金融基础设施部门到商业银行。本文首先了介绍的概念，然后介绍金融图谱分析所依赖的金融关联关系，然后对金融图谱分析和近年来造成混乱的金融关联图谱和金融知识图谱的异同进行阐述，之后对商业银行应用场景进行举例说明，最后给出结语和展望。
二、金融关联关系
金融实体（交易方、银行、企业、消费者和其它金融机构）之间各种各样具有经济和金融意义的（直接的或间接的）联系称为金融关联。金融关联图谱建模分析重要的基础是金融实体之间各种各样的金融关联关系。这些关联关系既可以单独进行金融网络建模，也可以聚合在一起进行金融网络建模。
金融实体可以是消费者、企业和银行（金融机构）。金融实体之间的关联关系可以是实际存在的，也可以是通过计算得到的相关性，或者是由于共生性而得到的关系。金融实体和之间关联关系可以用关联图谱（即金融网络）来表示。
随着金融市场的发展，金融系统变得越来越复杂，而且动态化，对单个金融实体的描述、建模和检测，已经不足以进行投资分析、风险预测和监管合规管理。金融实体之间关联关系越来越受到了重视。同时随着数字经济的发展，也产生了越来越多的金融关联，例如从消费者的角度的