Economics

金融租赁作为连接金融资本与实体经济的重要纽带,在促进产业升级和实体经济发展中发挥着不可替代的作用。随着全球经济环境的不确定性加剧、市场波动性增大以及监管政策的动态调整,租赁业务面临的风险日益复杂化和多元化。构建一套科学、系统、动态适配的风险定价模型,不仅是金融租赁企业实现稳健经营的核心需求,更是推动行业高质量发展的关键举措。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,风险定价模型的构建正从传统的定性分析向数据驱动的定量化、智能化方向转型。本文基于宏观经济周期、行业景气度以及微观企业主体特征等多维度数据,创新性地将时序分析模型与机器学习算法相结合,构建了一个动态风险定价框架,希望可以为金融租赁企业完善风险管理体系、提升决策科学性提供理论支撑和实践指导,同时也为金融科技在风险定价领域的深度应用提供了新的思路。