基于SVM模型的地方法人投保机构风险预警研究

文章基于某市地方法人投保机构面临的主要风险,构建了地方法人投保机构风险预警指标体系,采集辖内19家地方法人投保机构2015年一季度至2019年二季度18个时期的面板数据,运用主成分分析法来确定指标权重,据此量化单体机构的风险综合值,并运用机器学习中的SVM模型对单体机构进行风险预测。研究表明,文章构建的地方法人投保机构风险预警指标体系能够反映辖内机构实际面临的主要风险,实现了以较少的指标来映射机构的风险实际;样本期间农信社系统风险较大,但呈现出改善之势,村镇银行的风险呈劣化之势,大部分机构处于风险状态;以SVM模型预测地方法人投保机构风险具有一定可靠性,其风险预测的精度和稳定性较高,可用来指导地方法人投保机构的风险预警工作。文章进而提出完善监测预警体系、加强金融风险预警信息共享机制建设、建立监管协调机制等政策建议。