基于SVM的银行间同业拆借利率预测方法研究

发布时间：2021-05-15 00:41

　　近年来,随着我国利率市场化进程的不断加快,我国运用利率工具进行宏观调控的日益频繁,商业银行经营的利率环境波动性加大,利率风险更加凸现。同业拆借市场作为银行及其他金融机构进行临时的、短期的资金拆借市场,是货币市场的重要组成部分。同业拆借市场的成交规模越来越大。随着同业拆借利率变动越来越频繁,这对作为同业拆借市场主要参与者的商业银行来说,其波动风险不容小觑。因此,准确的预测同业拆借利率趋势,对于商业银行防范同业拆借利率风险有着重要的意义。本文以支持向量机理论为基础提出了一种预测同业拆借利率的新方法。首先介绍了国内外对于利率预测方面的研究。然后结合西方经济学的利率决定理论探讨影响利率的一些因素。从多个角度选取影响我国同业拆借利率水平变动的经济变量,包括人民币存贷款净额、汇率指标、货币供应量、固定资产投资、通货膨胀率、股市成交额、进出口差额等几个变量。接下来先从VC维和期望风险两方面对SVM理论基础进行阐述,重点介绍了SVM的原理（包括线性和非线性回归）。再从调整模型的支持向量的个数着手,对SVM模型中的核函数进行改进,在模型的推广能力和精确度之间寻找一个平衡点。最后针对我国同业拆借利率的预测... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 文献综述
    1.3 论文研究方法与结构
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 论文内容和结构
        1.3.3 本文创新
第2章 利率决定因素的理论分析
    2.1 西方经济学的利率决定理论分析
    2.2 同业拆借利率波动的影响因素
    2.3 利率预测的基本方法
    2.4 SVM在利率预测中的优势
第3章 同业拆借利率预测模型的构建
    3.1 支持向量机理论基础
        3.1.1 VC维
        3.1.2 期望风险
        3.1.3 结构风险最小化
    3.2 支持向量机原理
        3.2.1 线性SVM
        3.2.2 非线性SVM
        3.2.3 SVM方法的特点
    3.3 核函数的改进
        3.3.1 各类核函数
        3.3.2 径向基函数的改进
第4章 同业拆借利率预测模型的仿真
    4.1 短期利率预测
        4.1.1 实验数据的采集预处理
        4.1.2 核函数的选择
        4.1.3 模型参数选择
        4.1.4 实验结果
    4.2 中长期利率预测
        4.2.1 数据预处理
        4.2.2 变量选取
        4.2.3 参数选定
        4.2.4 实验结果
    4.3 实验结果比较分析
第5章 同业拆借利率预测系统的实现
    5.1 系统总体框架的设计
    5.2 市场预测模块的构建
    5.3 预测系统的优化
结论
参考文献
致谢



本文编号：3186622