本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)回歸的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,國際金融市場持續(xù)動蕩,引起世界各國對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究和關(guān)注。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在于金融領(lǐng)域各個部門,單一金融部門的風(fēng)險(xiǎn)都會傳播影響其它金融部門;而且在國際金融和經(jīng)濟(jì)交流頻繁的背景下,一國的金融風(fēng)險(xiǎn)也會使其它國家和地區(qū)的金融環(huán)境受到影響。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的累積,是金融市場許多相關(guān)因素作用的結(jié)果;關(guān)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究就需要統(tǒng)計(jì)相關(guān)的作用指標(biāo)并進(jìn)行整合計(jì)算,進(jìn)而實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的狀況并進(jìn)行預(yù)測。金融危機(jī)的爆發(fā),總是發(fā)展速度快,波及范圍廣,破壞性強(qiáng),對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生強(qiáng)的摧毀力。在金融市場不斷發(fā)展壯大的當(dāng)今社會,如何保證金融的良好發(fā)展方向,既能推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展,又不會引發(fā)系統(tǒng)性危機(jī),是金融監(jiān)管的關(guān)鍵。金融危機(jī)總是從某些方面體現(xiàn)一國或者地區(qū)金融監(jiān)管的缺失和經(jīng)濟(jì)政策的漏洞,如果能夠做好積極預(yù)防和早期控制,就能避免受到金融風(fēng)險(xiǎn)的影響和破壞。本文在研究建立支持向量機(jī)回歸預(yù)測模型系統(tǒng)預(yù)測我國金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時,主要完成了以下幾方面的工作:(1)建立金融壓力指數(shù)進(jìn)行綜合評價(jià)我國系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),并將該指數(shù)作為研究我國系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型系統(tǒng)的因變量。(2)運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)方法,選取匯率水平、GDP增長率、廣義貨幣與GDP之比、貿(mào)易差額、中美一年期存款利差五個指標(biāo)作為金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的早期預(yù)警指標(biāo)。(3)鑒于支持向量機(jī)回歸模型較好的刻畫多維指標(biāo)之間的關(guān)系,因此選擇用支持向量機(jī)回歸模型來預(yù)測我國系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),并分析了我國系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展趨勢。
【關(guān)鍵詞】：系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn) 金融壓力指數(shù) 金融預(yù)警指標(biāo) 支持向量機(jī)回歸
【學(xué)位授予單位】：蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 引言9-21
• 1.1 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的定義9-11
• 1.2 研究背景及意義11-14
• 1.2.1 研究背景11-13
• 1.2.2 研究意義13-14
• 1.3 文獻(xiàn)綜述14-19
• 1.3.1 金融壓力指數(shù)法研究綜述15-17
• 1.3.2 金融預(yù)警指標(biāo)選取的研究綜述17
• 1.3.3 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的研究綜述17-19
• 1.4 本文切入點(diǎn)19-21
• 2 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測模型系統(tǒng)21-35
• 2.1 我國金融壓力指數(shù)的構(gòu)建過程21-26
• 2.1.1 金融壓力指數(shù)的構(gòu)建原則21-22
• 2.1.2 金融壓力指數(shù)的構(gòu)建方法22-26
• 2.2 金融預(yù)警指標(biāo)的選取26-27
• 2.3 支持向量機(jī)回歸預(yù)測模型27-35
• 2.3.0 支持向量機(jī)理論基礎(chǔ)27-28
• 2.3.1 支持向量分類算法28-31
• 2.3.2 支持向量機(jī)的核函數(shù)31-32
• 2.3.3 支持向量機(jī)回歸算法32-34
• 2.3.4 SVMR算法的優(yōu)點(diǎn)34-35
• 3 實(shí)證分析及結(jié)果35-45
• 3.1 因變量－金融壓力指數(shù)的計(jì)算35-37
• 3.2 金融壓力指數(shù)的有效性評價(jià)37-39
• 3.3 自變量－金融預(yù)警指標(biāo)的選取39-40
• 3.4 支持向量機(jī)回歸模型的構(gòu)建及預(yù)測40-45
• 4 結(jié)論45-47
• 5 國內(nèi)外金融環(huán)境背景及對策建議47-52
• 5.1 國內(nèi)外金融風(fēng)險(xiǎn)因素47-49
• 5.2 我國應(yīng)對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的對策分析49-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 附錄56-58
• 后記58

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 龔艷冰;;基于支持向量機(jī)的金融衍生品風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2010年05期

2 賽英;張鳳廷;張濤;;基于支持向量機(jī)的中國股指期貨回歸預(yù)測研究[J];中國管理科學(xué);2013年03期

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)回歸的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：383712