互联网金融风险的权重分析

根据国内互联网金融发展现状,以调查问卷所获数据为基础,采用因子分析法对我国互联网金融中存在的风险进行识别和分析。结果表明:在我国互联网金融发展中主要存在法律缺失风险、平台经营风险、互联网信用风险、网络安全风险及互联网操作风险。这五大类风险因素对我国互联网金融整体风险的影响程度依次递减。

基于改进支持向量机的TVARMA模型辨识

提出了一种改进的最小二乘支持向量机并将之应用于时变自回归滑动平均模型的辨识。与传统的最小二乘支持向量机相比,通过同时引入结构风险矩阵Q和经验风险权重因子vi,既降低了数据存储空间,又兼具较好的灵活性和适应性,并成功地应用于TVARMA模型的参数辨识过程。实验结果表明方法的有效性。