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基於人工智慧的系統性金融風險預警研究

作者：唐攀|責編:黃海清//童褘薇
出版社：中國金融
ISBN：9787522023588

出版日期：2024/05/01
裝幀：平裝
頁數：346

人民幣：RMB 96 元售價：元

內容大鋼

本書主要基於人工智慧的理論和方法，系統性地研究系統性金融風險的預測問題。分別從金融機構和金融市場、風險網路動態預測、系統性金融風險三個維度展開風險的預測研究。首先，本書提出了金融時間序列數據的生成方法，為金融風險數據生成提供理論方法和工具。其次，基於可解釋機器學習方法分別對債券違約、股票市場風險和質押風險、銀行違約風險進行了預測，並研究了各影響因素的重要程度與風險的作用機制。再次，使用深度學習模型對風險溢出網路進行了預測研究，實現了對整體風險網路的動態預測。最後，使用人工智慧方法對全球金融危機預警展開研究，對影響金融危機發生的因素進行可解釋性分析；通過選取金融子市場的多個指標，對我國系統性金融風險進行了預測。本書的研究結果可為風險的早期識別、實時監控和預警提供理論方法和工具，為監管部門防範系統性金融風險提供技術參考。

作者介紹

唐攀|責編:黃海清//童褘薇
唐攀，東南大學經濟管理學院副教授，博士生導師。主要研究金融風險管理、金融智能與預測、金融科技與大數據分析，在SSCI期刊發表多篇學術論文。

1  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  研究內容
  1.3  理論模型
2  基於人工智慧的系統性金融風險數據生成研究
  2.1  引言
  2.2  文獻綜述
  2.3  金融時間序列生成模型構建
  2.4  金融風險數據生成與結果分析
  2.5  結論與展望
3  基於人工智慧的股票市場風險預警研究
  3.1  引言
  3.2  數據及描述性統計
  3.3  模型預測結果對比
  3.4  股票市場風險影響因素的可解釋性分析
  3.5  結論
4  基於人工智慧的公司債券違約預測研究
  4.1  引言
  4.2  特徵選擇與數據處理
  4.3  公司債券違約預測
  4.4  公司債違約影響因素的可解釋性分析
  4.5  結論
5  基於人工智慧的城投債信用風險預測研究
  5.1  引言
  5.2  文獻綜述
  5.3  樣本選取和數據處理
  5.4  模型預測結果與分析
  5.5  信用風險影響因素的可解釋性分析
  5.6  結論
6  基於人工智慧的銀行違約風險預警研究
  6.1  引言
  6.2  數據及描述性統計
  6.3  實證分析
  6.4  結論
7  基於人工智慧的企業違規風險預警研究
  7.1  引言
  7.2  數據選擇與處理
  7.3  企業違規預測與分析
  7.4  結論
8  基於人工智慧的風險溢出網路預測研究
  8.1  引言
  8.2  文獻綜述
  8.3  模型構建
  8.4  風險溢出網路構建和分析
  8.5  基於深度學習的網路預測
  8.6  風險網路預測結果分析
  8.7  結論
  附錄  穩健性檢驗
9  基於人工智慧的我國經濟周期預測研究
  9.1  引言

  9.2  文獻綜述
  9.3  數據選取
  9.4  基於機器學習的經濟周期預測研究
  9.5  結論
  附錄A  數據說明與描述性統計
  附錄B  小型數據集的預測結果
10  基於人工智慧的全球金融危機預警研究
  10.1  引言
  10.2  數據選取與處理
  10.3  模型構建與結果分析
  10.4  預測金融危機的影響因素可解釋性分析
  10.5  結論
11  基於人工智慧的系統性金融風險預警研究
  11.1  引言
  11.2  模型構建
  11.3  數據選取及描述性統計
  11.4  金融壓力指數的構建
  11.5  系統性金融風險預測研究
  11.6  結論
12  結論與建議
  12.1  研究結論
  12.2  政策建議
參考文獻

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