發(fā)布時間：2018-06-07 02:24

  本文選題：金融風(fēng)險預(yù)警 + 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論��； 參考：《成都理工大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：隨著世界各地金融危機(jī)不斷爆發(fā)，使得金融危機(jī)聯(lián)動性和破壞性越來越明顯因為金融風(fēng)險與金融危機(jī)之間現(xiàn)實關(guān)系，，所以金融風(fēng)險具有引發(fā)金融危機(jī)的前奏和開端;金融危機(jī)又是金融風(fēng)險動態(tài)積累的極限后果因此，金融風(fēng)險預(yù)警研究倍受各國政府和公眾的普遍關(guān)注而且研究結(jié)果將直接關(guān)系到對金融市場狀況的正確認(rèn)識和判斷，從而提出防范金融風(fēng)險措施，抵御國際金融風(fēng)險的沖擊，將金融風(fēng)險控制在經(jīng)濟(jì)可以承受的范圍之內(nèi)，對促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)和金融健康穩(wěn)定的發(fā)展，有著重要的現(xiàn)實意義 本文以金融風(fēng)險預(yù)警理論和模糊支持向量機(jī)理論為基礎(chǔ)，首先根據(jù)國內(nèi)外學(xué)者在金融風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系領(lǐng)域內(nèi)的研究成果，在比較充分的了解該領(lǐng)域的現(xiàn)狀和研究成果的基礎(chǔ)上，選擇了適合中國實際情況的金融風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)，又由于傳統(tǒng)預(yù)警方法往往囿于專家經(jīng)驗和簡單的數(shù)學(xué)模型，難于處理高度非線性模型，無法滿足宏觀金融預(yù)警的客觀要求本文選擇了模糊支持向量機(jī)算法及其變形算法模型，對選取的預(yù)警指標(biāo)體系的現(xiàn)實性與合理性進(jìn)行了實證檢驗，對我國的未來年度金融風(fēng)險進(jìn)行了成功的預(yù)警預(yù)測，并得出該方法的有效性
[Abstract]:With the continuous outbreak of financial crisis in various parts of the world, it is more and more obvious that the linkage and destruction of financial crisis is more and more obvious because of the realistic relationship between financial risk and financial crisis, so financial risk has the prelude and beginning of triggering financial crisis. The financial crisis is the ultimate consequence of the dynamic accumulation of financial risk. Therefore, the early warning of financial risk has attracted the widespread attention of the governments and the public of all countries, and the research results will be directly related to the correct understanding and judgment of the financial market situation. Therefore, it is of great practical significance to put forward measures to prevent financial risks, to resist the impact of international financial risks, and to control financial risks within the range of economic tolerance, which will promote the healthy and stable development of China's economy and finance. Based on financial risk early warning theory and fuzzy support vector machine theory, this paper firstly bases on the research results of domestic and foreign scholars in the field of financial risk early warning index system. On the basis of fully understanding the present situation and research results in this field, the paper chooses the financial risk warning index suitable for the actual situation in China, and because the traditional early warning method is often limited to expert experience and simple mathematical model, It is difficult to deal with the highly nonlinear model and can not meet the objective requirements of macro financial early warning. This paper selects the fuzzy support vector machine algorithm and its deformation algorithm model, and makes an empirical test on the feasibility and rationality of the selected early warning index system. In this paper, the financial risks in the future in China are forecasted successfully and the effectiveness of this method is obtained.
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP18;F832

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1989289