基于SVM的碳金融风险预警模型研究

发布时间：2021-02-06 05:07

　　文章以我国六个碳金融试点市场每个月份的风险状态为研究样本,构建基于支持向量机（SVM）的碳金融风险预警模型。利用网格搜索法和径向基核函数构建的SVM模型对碳金融风险的预警准确率高达91.860 5%,对我国六个碳金融试点市场进行预警后发现,北京、上海试点市场风险较大,天津、深圳市场居中,广东和湖北市场相对健康。最后根据研究结论提出相关建议。 

【文章来源】：华东经济管理. 2019,33(03)北大核心CSSCI

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
一、引言
二、文献综述
三、碳金融风险及预警指标体系
    （一） 碳金融风险分析
    （二） 风险预警指标体系
四、数据处理与风险预警模型构建
    （一） 数据处理
    （二） 预警模型构建
        1. SVM技术建模介绍
        2. 碳金融风险预警模型构建
五、碳金融风险预警
    （一） 预警模型的应用
        1. 用预警模型对训练数据集进行分类预测
        2. 用预警模型对整体数据集进行分类预测
        3. 用预警模型对预测数据集进行分类预测
    （二） 预警结果分析
六、结论与建议
    （一） 主要结论
    （二） 政策建议


【参考文献】：
期刊论文
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[2]中国低碳经济增长效率的空间格局与演变趋势[J]. 顾剑华.  西部论坛. 2017(02)
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[6]基于支持向量机股票价格指数建模及预测[J]. 刘道文,樊明智.  统计与决策. 2013(02)
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本文编号：3020204