本文關(guān)鍵詞：基于ODR-ADASYN-SVM的極端金融風(fēng)險預(yù)警研究

  更多相關(guān)文章： ODR ADASYN 支持向量機 極端金融風(fēng)險 預(yù)警模型

【摘要】：針對合成少數(shù)類過采樣(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量機(support vector machine,SVM)的非均衡樣本學(xué)習(xí)能力中出現(xiàn)的過擬合(over fitting),引入自適應(yīng)合成抽樣方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐級優(yōu)化遞減欠采樣方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分別克服SMOTE在生成新樣本中的盲目性和在處理對象上的局限性,進而與SVM相結(jié)合,構(gòu)造出改進SVM,即ODR-ADASYNSVM模型來預(yù)測中國極端金融風(fēng)險;最后運用T檢驗對各模型預(yù)測精度的差異性進行顯著性檢驗以及對各模型的預(yù)測穩(wěn)定性進行評價.實證結(jié)果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不僅能夠顯著地提升SVM的非均衡樣本學(xué)習(xí)能力,同時也能夠有效地克服SMOTE的過擬合,從而展示出優(yōu)越的極端金融風(fēng)險預(yù)測性能.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)商學(xué)院;西南交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： ODR ADASYN 支持向量機 極端金融風(fēng)險 預(yù)警模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71171025) 國家社會科學(xué)基金資助項目(12BGL024) 四川省軟科學(xué)研究計劃資助項目(2014ZR0093) 成都理工大學(xué)“金融與投資”優(yōu)秀創(chuàng)新團隊計劃資助項目(KYTD201303)
【分類號】：F830.9;F224
【正文快照】： 0引言近年來爆發(fā)的次貸危機、歐債危機等金融風(fēng)險危機事件,不僅給各國經(jīng)濟帶來了沉重打擊,也使金融風(fēng)險預(yù)警面臨著更為嚴峻的挑戰(zhàn).因此,建立科學(xué)的風(fēng)險預(yù)警模型,準確地識別并有效地防范和控制風(fēng)險,以維護金融經(jīng)濟安全,促進經(jīng)濟社會和諧穩(wěn)定,既是新形勢下金融經(jīng)濟管理部門面臨

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本文編號：528884