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基于支持向量机的银行系统重要性评估研究
被引量:
10
1
作者
唐振鹏
黄双双
陈尾虹
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2018年第1期57-77,共21页
系统重要性银行是构成全球业务链的连接点,对各国各项业务的顺利进行起到不可或缺的作用,所以当其发生危机时,会直接对全球范围内的金融机构造成负面影响.学术界对如何识别中国系统重要性银行进行了很多有益尝试,由于研究方法或样...
系统重要性银行是构成全球业务链的连接点,对各国各项业务的顺利进行起到不可或缺的作用,所以当其发生危机时,会直接对全球范围内的金融机构造成负面影响.学术界对如何识别中国系统重要性银行进行了很多有益尝试,由于研究方法或样本不同,得出的结论存在一定差异.有效识别此类银行是当前的热点议题.文章从系统重要性银行的度量数据出发,首先以各银行的财务报表数据和股票价格数据为研究样本.其次,在SVM-Copula集成系统基础上,利用粒子群优化算法对SVM寻找最优参数组合,进而提出了优于GARCH模型和核密度估计法的PSO-SVM边缘分布估计法.最后将PSO-SVM-Copula集成系统运用到CoVaR领域中.研究结果表明:PSO-SVM.Copula-CoVaR(PSCC)模型在系统重要性银行的评估上比仅使用单方面的数据更加合理.
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关键词
系统重要性银行
系统性风险
支持向量机
粒子群优化算法
copula-covar.
原文传递
题名
基于支持向量机的银行系统重要性评估研究
被引量:
10
1
作者
唐振鹏
黄双双
陈尾虹
机构
福州大学经济与管理学院
福建省金融科技创新重点实验室
福建省企业发展研究中心
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2018年第1期57-77,共21页
基金
国家自然科学基金(71573042,71171056)
福建省社会科学规划青年博士论文项目(FJ2016C200)资助课题
文摘
系统重要性银行是构成全球业务链的连接点,对各国各项业务的顺利进行起到不可或缺的作用,所以当其发生危机时,会直接对全球范围内的金融机构造成负面影响.学术界对如何识别中国系统重要性银行进行了很多有益尝试,由于研究方法或样本不同,得出的结论存在一定差异.有效识别此类银行是当前的热点议题.文章从系统重要性银行的度量数据出发,首先以各银行的财务报表数据和股票价格数据为研究样本.其次,在SVM-Copula集成系统基础上,利用粒子群优化算法对SVM寻找最优参数组合,进而提出了优于GARCH模型和核密度估计法的PSO-SVM边缘分布估计法.最后将PSO-SVM-Copula集成系统运用到CoVaR领域中.研究结果表明:PSO-SVM.Copula-CoVaR(PSCC)模型在系统重要性银行的评估上比仅使用单方面的数据更加合理.
关键词
系统重要性银行
系统性风险
支持向量机
粒子群优化算法
copula-covar.
Keywords
systemically important banks (sibs)
,
systemic risk
,
support vector machines (svm)
,
particle swarm optimization (pso)
,
copula-covar.
分类号
F832 [经济管理—金融学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的银行系统重要性评估研究
唐振鹏
黄双双
陈尾虹
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2018
10
原文传递
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