基于Twin-SVM的我国系统性金融风险预警研究

发布时间：2023-03-11 16:02

　　金融系统的稳定对国民经济的健康发展起着至关重要的作用,十九大以来,中国政府就反复强调要健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的底线。我国正处于供给侧结构性改革的深度推进期,相关制度和体系不够完善,加上2020年初新冠疫情的爆发和延续,大幅提高了各部门之间的风险共振和溢出效应,金融市场表现出较为剧烈的波动和震荡,加大了系统性金融风险发生的可能性。一旦系统性金融风险爆发,无论是对投资者、企业管理经营者和金融监管者而言,还是对国内外经济平稳健康发展而言,都会造成不可挽回的损失,因此预警和防范系统性金融风险意义重大。基于以上分析和认识,本文以我国2003年1月至2020年12月潜在的系统性金融风险为研究对象,分别构建了银行、证券、外汇、保险和房地产五个子市场的压力指数,然后运用信用加总权重法对各子市场赋予相应权重,从而构建出金融压力指数FSI来对我国系统性金融风险进行测度,并对四种不同赋权方法构建的FSI指数进行了对比研究,而后通过设定阈值,对研究期内存在系统性金融风险的时期进行了识别。进一步,从宏观经济、金融系统、国际贸易与收支以及国外经济四个层面选取了26个指标构成系统性金融风险基础预...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 系统性金融风险测度的研究综述
        1.2.2 系统性金融风险预警指标选取的研究综述
        1.2.3 系统性金融风险预警模型的研究综述
        1.2.4 文献评述
    1.3 研究内容与创新
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究创新
    1.4 文章结构与技术路线
        1.4.1 文章结构
        1.4.2 技术路线
第2章 预警模型与性能评价体系的构建
    2.1 SVM基本原理
    2.2 Twin-SVM基本原理
    2.3 Twin-SVM预警模型的构建
    2.4 预测性能评价体系的构建
第3章 我国系统性金融风险的测度与识别
    3.1 样本及基础指标的选择
    3.2 各子市场压力指数的构建
    3.3 金融压力指数FSI的构建
        3.3.1 权重的确定
        3.3.2 基于信用加总权重法的FSI构建
    3.4 系统性金融风险期的识别
第4章 我国系统性金融风险预警的实证研究
    4.1 系统性金融风险预警指标体系的建立
        4.1.1 预警指标的选取
        4.1.2 预警指标的筛选
    4.2 Twin-SVM模型最优核函数的确定
    4.3 Twin-SVM模型预测性能及对比
        4.3.1 预警指标最佳滞后期的确定
        4.3.2 Twin-SVM预测精度与稳定性对比
        4.3.3 Twin-SVM泛化性能对比
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间取得学术成果



本文编号：3759820