基于支持向量机的金融衍生品风险评价

发布时间：2018-10-24 16:47

【摘要】：金融衍生品交易的高收益和高风险特性,决定了内部控制和风险管理的重要性,需要决策者综合考虑多种因素。文章应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM)来处理数据,与传统的方法相比较,有较好的泛化能力,可避免传统方法的不足,能较客观地对衍生品的风险进行评价。实证结果表明本模型是有效的,能为金融机构建立金融衍生品风险评价体系提供有力的支持。
[Abstract]:The characteristics of high yield and high risk in financial derivatives trading determine the importance of internal control and risk management. In this paper, a new method, support Vector Machine (SVM), is used to process data. Compared with the traditional method, it has better generalization ability, can avoid the shortcomings of traditional methods, and can objectively evaluate the risk of derivatives. The empirical results show that this model is effective and can provide strong support for financial institutions to establish financial derivatives risk evaluation system.
【作者单位】： 河海大学商学院;
【基金】：江苏省哲学社会科学基金项目(09JD630008)
【分类号】：F830.9;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2291957