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基于人工智能的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究
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基于人工智能的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787522023588
- 條形碼：9787522023588 ; 978-7-5220-2358-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：
基于人工智能的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書主要基于人工智能的理論和方法，系統(tǒng)性地研究系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)問(wèn)題。分別從金融機(jī)構(gòu)和金融市場(chǎng)、風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)、系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)維度展開(kāi)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)研究。首先，本書提出了金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的生成方法，為金融風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)生成提供理論方法和工具。其次，基于可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)方法分別對(duì)債券違約、股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和質(zhì)押風(fēng)險(xiǎn)、銀行違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并研究了各影響因素的重要程度與風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制。再次，使用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究，實(shí)現(xiàn)了對(duì)整體風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。*后，使用人工智能方法對(duì)全球金融危機(jī)預(yù)警展開(kāi)研究，對(duì)影響金融危機(jī)發(fā)生的因素進(jìn)行可解釋性分析；通過(guò)選取金融子市場(chǎng)的多個(gè)指標(biāo)，對(duì)我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。本書的研究結(jié)果可為風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別、實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警提供理論方法和工具，為監(jiān)管部門防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供技術(shù)參考。
基于人工智能的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究 目錄
目 錄
１ 緒論１
１１ 研究背景１
１２ 研究?jī)?nèi)容２
１３ 理論模型７
２ 基于人工智能的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)生成研究３４
２１ 引言３４
２２ 文獻(xiàn)綜述３６
２３ 金融時(shí)間序列生成模型構(gòu)建３９
２４ 金融風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)生成與結(jié)果分析４８
２５ 結(jié)論與展望５８
３ 基于人工智能的股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究６０
３１ 引言６０
３２ 數(shù)據(jù)及描述性統(tǒng)計(jì)６３
３３ 模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比６７
３４ 股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響因素的可解釋性分析６９
３５ 結(jié)論８６
４ 基于人工智能的公司債券違約預(yù)測(cè)研究８７
４１ 引言８７
４２ 特征選擇與數(shù)據(jù)處理８９
４３ 公司債券違約預(yù)測(cè)９７
４４ 公司債違約影響因素的可解釋性分析１０１
４５ 結(jié)論１１３
５ 基于人工智能的城投債信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究１１５
５１ 引言１１５
５２ 文獻(xiàn)綜述１１８
５３ 樣本選取和數(shù)據(jù)處理１２０
５４ 模型預(yù)測(cè)結(jié)果與分析１２７
５５ 信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的可解釋性分析１３１
５６ 結(jié)論１４４
６ 基于人工智能的銀行違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究１４６
６１ 引言１４６
６２ 數(shù)據(jù)及描述性統(tǒng)計(jì)１４８
６３ 實(shí)證分析１５５
６４ 結(jié)論１６５
７ 基于人工智能的企業(yè)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究１６７
７１ 引言１６７
７２ 數(shù)據(jù)選擇與處理１６９
７３ 企業(yè)違規(guī)預(yù)測(cè)與分析１７５
７４ 結(jié)論１８３
８ 基于人工智能的風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)研究１８４
８１ 引言１８４
８２ 文獻(xiàn)綜述１８６
８３ 模型構(gòu)建１８９
８４ 風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和分析１９２
８５ 基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)１９８
８６ 風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析２０７
８７ 結(jié)論２１２
附錄 穩(wěn)健性檢驗(yàn)２１３
９ 基于人工智能的我國(guó)經(jīng)濟(jì)周期預(yù)測(cè)研究２１６
９１ 引言２１６
９２ 文獻(xiàn)綜述２１７
９３ 數(shù)據(jù)選取２２０
９４ 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)濟(jì)周期預(yù)測(cè)研究２２２
９５ 結(jié)論２３３
附錄Ａ 數(shù)據(jù)說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)２３４
附錄Ｂ 小型數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)結(jié)果２４０
１０ 基于人工智能的全球金融危機(jī)預(yù)警研究２４３
１０１ 引言２４３
１０２ 數(shù)據(jù)選取與處理２４６
１０３ 模型構(gòu)建與結(jié)果分析２４９
１０４ 預(yù)測(cè)金融危機(jī)的影響因素可解釋性分析２５６
１０５ 結(jié)論２６７
１１ 基于人工智能的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究２６９
１１１ 引言２６９
１１２ 模型構(gòu)建２７３
１１３ 數(shù)據(jù)選取及描述性統(tǒng)計(jì)２７４
１１４ 金融壓力指數(shù)的構(gòu)建２７８
１１５ 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究２８１
１１６ 結(jié)論３０１
１２ 結(jié)論與建議３０３
１２１ 研究結(jié)論３０３
１２２ 政策建議３０４
參考文獻(xiàn)３０８
展開(kāi)全部
基于人工智能的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究 作者簡(jiǎn)介
唐攀，東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授,博士生導(dǎo)師。主要研究金融風(fēng)險(xiǎn)管理、金融智能與預(yù)測(cè)、金融科技與大數(shù)據(jù)分析，在SSCI期刊發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。
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