本文以貝葉斯方法為基礎(chǔ)構(gòu)建了用于估計銀行間負(fù)債的模型,并利用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)造了可在條件分布基礎(chǔ)上進行抽樣的Gibbs取樣器,抽樣被用于壓力測試,以此給出所有可能測試結(jié)果的概率。最后,推導(dǎo)出了銀行的違約概率并討論其對包含在網(wǎng)絡(luò)模型中的先驗信息的敏感性,幫助金融監(jiān)管部門評估金融機構(gòu)的違約風(fēng)險,減少系統(tǒng)性金融風(fēng)險,維護金融市場的穩(wěn)定。 

【文章來源】：吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2020,50(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

銀行間市場穩(wěn)定性對網(wǎng)絡(luò)配置的依賴性

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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