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[期刊] 统计研究
[作者]
王鹏 黄迅
本文以沪深300指数(CSI300)长达11年的5分钟高频交易数据为研究样本,首先提出一种基于多分形特征的金融市场正常状态与关注状态的界定方法,并引入新型的支持向量机(SVM)人工智能模型,即孪生SVM(Twin-SVM)模型对多分形特征下的金融市场风险展开预警研究。实证结果表明:(1)我国新兴金融市场的价格波动具有显著的多分形特征;(2)基于多分形特征参数界定的正常与关注状态不仅准确,而且也具有明显的统计检验意义和明确的现实意义;(3)与传统SVM和BP神经网络(NN)相比,Twin-SVM不仅在预测精
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张品一 薛京京
研究目标:提出基于多分形特征的互联网金融市场风险状态的划分方法，构建非平衡数据集的互联网金融风险预警模型。研究方法:采用日收益率和多分形波动率衡量互联网金融风险并划分风险状态，提出一种利用SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合的互联网金融风险预警模型，选取中证互联网金融指数进行实证分析。研究发现:SMOTEENN-SVM模型可以显著地提高SVM模型的预测精度，具有优越的预测性能。研究创新:通过日收益率和多分形波动率刻画互联网金融风险状态，并将SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合，建立非平衡样本的互联网金融市场风险预警模型。研究价值:为研究互联网金融风险预警提供新的思路，对防范化解互联网金融风险具有重要的现实意义。
关键词：
互联网金融 风险预警 多分形 支持向量机
[期刊] 预测
[作者]
林宇 黄迅 徐凯
本文以上证综指和深证成指为研究对象,将随机欠采样(RU)、合成少数类过采样(SMOTE)与传统支持向量机(SVM)相结合,提出了一种改进的SVM模型——RU-SMOTE-SVM模型来预测我国金融市场极端风险,并与传统SVM、SMOTE-SVM、RU-SMOTE-NN和RU-SMOTE-DT进行比较。实证结果表明,RU-SMOTE-SVM既优于传统SVM模型,又比SMOTE-SVM具有更高的预测精度,同时还展示出比RU-SMOTE-NN和RU-SMOTE-DT更为优越的预测性能。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
谷慎 汪淑娟
文章以我国六个碳金融试点市场每个月份的风险状态为研究样本,构建基于支持向量机(SVM)的碳金融风险预警模型。利用网格搜索法和径向基核函数构建的SVM模型对碳金融风险的预警准确率高达91.860 5%,对我国六个碳金融试点市场进行预警后发现,北京、上海试点市场风险较大,天津、深圳市场居中,广东和湖北市场相对健康。最后根据研究结论提出相关建议。
[期刊] 经济问题
[作者]
李丽红
通过对能源金融市场风险特征的分析,遴选了能源金融市场风险的基本经济金融指标,通过主成分分析定义了能源金融市场风险强度,计算了中国2002~2013年的能源金融市场风险强度,应用ARMA模型对中国2014年的能源金融市场风险强度进行了预测,认为当前我国的能源金融市场风险处于较大风险区间,并有进一步增加的趋势。
关键词：
能源金融市场 风险预警 风险强度
[期刊] 预测
[作者]
赵雪瑾 张卫国
本文在构建我国外汇市场汇率风险指数、货币市场流动性风险指数和股票市场股指风险指数的基础上，分别以三个风险指数为基准，选取６８个重要指标从子市场重大改革时点至２０１５年９月的数据进行时差相关分析，得到现阶段三个子市场风险变动的先行指标，发现了风险在不同市场间的传染效应。进一步从先行指标中剔除相关指标得到预警指标，合成三个子市场短期和中期预警指数并进行有效性检验。近期预警结果表明，我国外汇市场短期面临贬值的中风险，中期面临贬值的高风险；货币市场短期处于低风险，中期面临流动性过剩的中风险；股票市场短期面临暴跌的中风险，中期处于低风险。最后从统筹金融市场全局监管角度提出防范金融风险的监管启示。
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
刘玚 李政 刘浩杰
为有效监测与预警中国金融市场间极端风险溢出的方向与程度,本文基于MVMQ-CAViaR方法,结合中国2013—2017年银行间市场、债券市场与股票市场相关数据,分析各金融市场间的极端风险传递过程。实证结果显示,股票市场与债券市场对银行间市场产生显著的单向极端风险溢出效应,而银行间市场对另外两个市场无极端风险传递效果,这表明股票市场与债券市场的极端风险向银行间市场的传递过程具有不可逆性。从风险传递的强度来看,债券市场对股票市场和银行间市场的极端风险溢出效应更加显著。因此,决策部门应重点关注债券市场的极端风险水平变化,缓释债券市场与股票市场对银行间市场的极端风险冲击,以有效防范和化解不同金融市场间极端风险的传染与暴露。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
李合龙 欧阳瑞玲 张卫国
系统性风险主要有两个监管视角:一是从系统重要性金融行业的视角测算金融机构系统性风险并识别出系统重要性金融行业,借此观察中国系统性风险的行业分布和时变特征;二是从金融关联网络的视角构建信息溢出网络,并根据网络结构特征分析危机时期的关联交易,通过减少风险交易降低大规模关联风险事件发生的概率。研究发现,系统重要性行业有银行业、保险业以及证券业,其中,银行业和证券业的系统性风险表现出"危机时期极大且平稳时期极小"的特点,在危机时期需要更多的监管关注;信息溢出网络分析表明,全样本时期银行业和保险业处于网络中心地位,危机时期不同子行业交易频繁,平稳时期同类子行业内部关联更为紧密,根据不同时期的关联特征规范风险关联交易可达到监管目的,且信息溢出网络动态因果指数提前一年预警系统性风险。综上,两种监管选择得出的监管重点基本一致且符合实际,说明两种方法的监管方向具备科学性,而信息溢出网络是一种兼具科学性和预警效果的监管选择。
[期刊] 预测
[作者]
淳伟德 肖杨
本文以供给侧结构性改革期间潜在的系统性金融风险为研究对象,通过FSI方法处理2002. 01～2016.12期间金融市场数据的结果作为样本集,运用4种核函数SVM模型,Logit回归,DDA以及BPNN模型来构建预警模型,并采用F1-Score和AUC对预警模型四个时期预测结果进行对比分析。实证结果表明,多项式核函数SVM预警模型不仅拥有优越的学习和预测能力,同时能够提前捕捉到供给侧结构性改革期间的系统性金融风险信号,进而能为金融风险管理部门防范系统性金融风险,保障供给侧结构性改革顺利推进提供有力的模型工具。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张鹤立 淳伟德 淳正杰 蒲俊充
鉴于预警股票市场风险的重要性，为提高我国股票市场风险的预警能力，针对传统支持向量机(SVM)参数选择困难和预测精度不高等问题，基于灰狼优化算法(GWO)提出灰狼算法支持向量机(GWO-SVM)股票市场风险预警模型，并利用平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)检验了有效性。研究结果表明，与SVM、GS-SVM、GA-SVM、PSO-SVM相比，GWO-SVM模型对日收益率预测的MAE平均降低了4%,MSE平均降低了5%,能有效提高股票市场风险的预测精度和效率。通过原始-预测数据的对比，GWO-SVM能较为准确地预测出股票指数的波动情况，为我国股票市场风险预测提供了新的思路。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
陈守东 杨莹 马辉
本文通过因子分析法研究我国金融风险的来源,结论表明,导致金融风险的主要因素是宏观经济风险、金融市场风险和企业融资风险;运用Logit模型分别建立宏观经济风险预警模型和金融市场风险预警模型(包括货币危机和国债危机预警模型)。对2006年我国金融风险进行了预警,结果表明整体金融状况良好,宏观经济运行稳定、货币危机发生可能性较小。
关键词：
因子分析 Logit模型 金融预警
[期刊] 会计之友
[作者]
张金贵 陈凡 王斌
制造业公司是我国市场经济的重要组成部分,判别分析制造业公司的财务风险对于进一步促进制造业实体经济健康发展具有重要现实意义。适当选取2013—2015年制造业公司为样本,利用SPSS统计软件运用主成分分析方法(PCA)对制造业公司的财务指标进行了筛选,再利用MATLAB软件借助粒子群算法(PSO)对支持向量机参数进行优选,构建了基于PSO-LIBSVM模型的公司财务风险预警模型。实证分析表明,该模型可以对制造业公司财务风险进行较为准确的度量,是将人工智能算法运用到经济管理领域的有效尝试,对分析公司财务风险具
[期刊] 会计之友
[作者]
张金贵 陈凡 王斌
制造业公司是我国市场经济的重要组成部分,判别分析制造业公司的财务风险对于进一步促进制造业实体经济健康发展具有重要现实意义。适当选取2013—2015年制造业公司为样本,利用SPSS统计软件运用主成分分析方法(PCA)对制造业公司的财务指标进行了筛选,再利用MATLAB软件借助粒子群算法(PSO)对支持向量机参数进行优选,构建了基于PSO-LIBSVM模型的公司财务风险预警模型。实证分析表明,该模型可以对制造业公司财务风险进行较为准确的度量,是将人工智能算法运用到经济管理领域的有效尝试,对分析公司财务风险具有一定的现实指导意义。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
李豫
本文使用中国金融市场和原银行信贷登记系统数据及人民银行组织的信用评级等数据资源,在金融工程理论和技术方法创新基础上,借鉴国际信用风险模型中违约模式代表KMV模型原理,实证建立由判别函数和违约强度共同构成的中国金融市场违约预警模型;探索违约预警模型在中国信贷市场、外汇市场、货币市场和债券市场风险管理实务的应用;并在此基础上提出政策性建议。
关键词：
金融市场 信用风险 信用风险模型
[期刊] 运筹与管理
[作者]
汤淳 刘晓星
利用四种风险测度建立我国系统性金融风险测度体系，基于模糊评价方法与基分类器构建集成分类算法，结合孤立森林对风险的分类预警系统性金融风险，并深入分析预警指标的特征重要性及其对系统性金融风险的静态及动态影响。研究表明：集成分类算法是系统性金融风险预警的一种有效技术手段，数据降维能够进一步提升预警精度且更适用于对极端尾部事件的预警，而滞后期及分类数目的增加则会明显降低预警准确性。预警过程中，股票市场、外部市场及银行体系指标具有较高的特征重要性，这些指标在极端系统性金融风险爆发时期以股市的高位波动及利差收窄为主要特征，同时其对系统性金融风险还具有明显的时变影响。
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