基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究

发布时间：2017-07-07 05:03

  本文关键词：基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究

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【摘要】：针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYNSVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能.
【作者单位】： 成都理工大学商学院;西南交通大学经济管理学院;
【关键词】： ODR ADASYN 支持向量机 极端金融风险 预警模型
【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) 四川省软科学研究计划资助项目(2014ZR0093) 成都理工大学“金融与投资”优秀创新团队计划资助项目(KYTD201303)
【分类号】：F830.9;F224
【正文快照】： 0引言近年来爆发的次贷危机、欧债危机等金融风险危机事件,不仅给各国经济带来了沉重打击,也使金融风险预警面临着更为严峻的挑战.因此,建立科学的风险预警模型,准确地识别并有效地防范和控制风险,以维护金融经济安全,促进经济社会和谐稳定,既是新形势下金融经济管理部门面临

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