隨著我國金融行業(yè)改革的不斷深化,以P2P網(wǎng)貸、眾籌、第三方支付等為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融模式不斷普及,促進(jìn)了企業(yè)發(fā)展,提升了金融市場效率。然而,開放的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,激烈的市場競爭和迅速變化的市場環(huán)境等因素使得金融市場主體面臨更為嚴(yán)峻的來自金融風(fēng)險(xiǎn)的挑戰(zhàn)。金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測能夠?yàn)榻鹑谑袌鲋黧w提供有效、及時(shí)的預(yù)警信息和決策支持,從而在一定程度上幫助其避免或減少財(cái)務(wù)損失。因此,如何對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測成為近年來學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界矚目的焦點(diǎn)。目前,已經(jīng)有大量研究者對金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了相關(guān)研究,并提出了一系列金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法。然而,這些方法大多是基于單一數(shù)據(jù)源對金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測,其預(yù)測準(zhǔn)確率有限,且針對不同的預(yù)測場景,其預(yù)測效果也不一而足。近期,有少數(shù)研究者開始嘗試?yán)枚嘣磾?shù)據(jù)進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測,他們將獲得的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單疊加后加以使用,而忽略了數(shù)據(jù)原本的多源、異構(gòu)、相互冗余等特性,致使預(yù)測效果的提升并不明顯。為此,本研究構(gòu)建了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法,對來自不同數(shù)據(jù)源、不同數(shù)據(jù)分布的信息進(jìn)行自適應(yīng)融合,從而達(dá)到對預(yù)測信息充分利用、極大限度地提升預(yù)測效果的目的。首先,本研究在對金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的研究現(xiàn)狀進(jìn)行系統(tǒng)梳理和總結(jié)后,針對現(xiàn)有研究中存在的問題與不足,分別從面向傳統(tǒng)的企業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和面向個(gè)人的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測兩個(gè)角度出發(fā),構(gòu)建了基于加權(quán)融合自適應(yīng)隨機(jī)子空間的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法WFAIB_RS以及基于兩階段自適應(yīng)融合隨機(jī)子空間的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法TSAIB_RS。接著,本研究利用抓取和收集的中國上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)與中國P2P借貸市場的個(gè)人借貸相關(guān)數(shù)據(jù)分別對WFAIB_RS方法和TSAIB_RS方法進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,上述兩方法在各自的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測應(yīng)用場景中均取得了較好的預(yù)測效果,從而驗(yàn)證了其在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測中的可行性與有效性。一方面,本研究對金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測問題的相關(guān)理論進(jìn)行了系統(tǒng)梳理,并分析了來自不同信息源、不同結(jié)構(gòu)、不同時(shí)間面板的數(shù)據(jù)對金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的影響,為利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測提供了一定的理論基礎(chǔ);另一方面,本研究創(chuàng)新性地分別面向金融市場主體中的企業(yè)和個(gè)人提出了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法,為大數(shù)據(jù)時(shí)代多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用提供了指導(dǎo),同時(shí)也為進(jìn)一步突破現(xiàn)有金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測效果提供了新的途徑。
【學(xué)位單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F224;F832.4;F724.6
【部分圖文】：

可以求得特征的權(quán)*1( )T Tw X X X y 數(shù)估計(jì)得到的最優(yōu)解不唯實(shí)現(xiàn)且擁有較強(qiáng)的可解釋實(shí)的學(xué)習(xí)任務(wù)中，線性模型模型進(jìn)行回歸可能會取得對數(shù)幾率函數(shù)對數(shù)據(jù)在非數(shù)，它能夠?qū)⑤斎霐?shù)據(jù)轉(zhuǎn)假設(shè)輸入數(shù)據(jù)集為 D，D Sigmoid 函數(shù)后的回歸模( b)11Tiiye w x

特征進(jìn)行預(yù)測的合理性。（2）不同方法對預(yù)測結(jié)果的影響為了驗(yàn)證所提方法 WFAIB_RS 自適應(yīng)融合多源特征的有效性，本節(jié)對不同方法的預(yù)測 AUC 結(jié)果進(jìn)行了對比分析，AUC 結(jié)果對比如圖 3.8 至 3.10 所示。

Fig 3.9 Methods comparisons under time span T-4其次，可以看出，非均衡方法的使用對預(yù)測效果的提升起到了促進(jìn)作用。OS和 SMOTE 方法在情感特征集上的表現(xiàn)較好，在 F2 下相比于 SVM 方法，SMOTE方法的 AUC 提高了 18.83%（T-3），SMOTE 方法的 AUC 提高了 28.69%（T-4），OS 方法的 AUC 提高了 25.16%（T-5）。這些方法對 F2 的提高之所以如此明顯，可
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本文編號：2879095