基于RU-SMOTE-SVM的金融市场极端风险预警研究

发布时间：2018-07-21 15:54

【摘要】：本文以上证综指和深证成指为研究对象,将随机欠采样(RU)、合成少数类过采样(SMOTE)与传统支持向量机(SVM)相结合,提出了一种改进的SVM模型——RU-SMOTE-SVM模型来预测我国金融市场极端风险,并与传统SVM、SMOTE-SVM、RU-SMOTE-NN和RU-SMOTE-DT进行比较。实证结果表明,RU-SMOTE-SVM既优于传统SVM模型,又比SMOTE-SVM具有更高的预测精度,同时还展示出比RU-SMOTE-NN和RU-SMOTE-DT更为优越的预测性能。
[Abstract]:This paper takes Shanghai Composite Index and Shenzhen Composite Index as research objects, combines random under-sampling (RU), a few classes of oversampling (SMOTE) and traditional support vector machine (SVM), and proposes an improved SVM model, RU-SMOTE-SVM model, to predict the extreme risk of financial market in China. And compared with the traditional SVMS-SMOTE-SVMN and RU-SMOTE-NN and RU-SMOTE-DT. The empirical results show that RU-SMOTE-SVM is superior to the traditional SVM model and has higher prediction accuracy than SMOTE-SVM. At the same time, RU-SMOTE-NN and RU-SMOTE-DT have better prediction performance than RU-SMOTE-NN and RU-SMOTE-DT.
【作者单位】：成都理工大学商学院;成都学院经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171025) 国家社会科学基金资助项目(12BGL024) 教育部人文社会科学青年基金资助项目(10YJCZH086) 成都理工大学中青年科研骨干教师培养计划资助项目(KYGG201207) 成都理工大学“金融与投资”优秀创新团队计划资助项目
【分类号】：F832.5;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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