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宏观经济因素对股权质押融资风险的影响研究
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作者 焦有章 《吉林金融研究》 2024年第3期30-34,共5页
自2018年以来股权质押融资风险频发,许多金融机构深受其害。本文基于2014-2022年的季度数据构建VAR模型,研究发现:股权质押融资风险同时受信用周期和股票周期影响,股权质押融资额增长有助于降低股权司法冻结现象,沪深300上涨在短期内会... 自2018年以来股权质押融资风险频发,许多金融机构深受其害。本文基于2014-2022年的季度数据构建VAR模型,研究发现:股权质押融资风险同时受信用周期和股票周期影响,股权质押融资额增长有助于降低股权司法冻结现象,沪深300上涨在短期内会轻微缓解股权司法冻结,但是长期看会导致股权司法冻结增多。金融机构、投资者与监管政策三方共同努力,对于有效管控股权质押融资风险具有重要作用。 展开更多
关键词 股权质押 股票质押 向量自回归模型
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机器学习可以有效预警股权质押融资风险吗?——人工介入的必要性和协同效益
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作者 焦有章 《金融市场研究》 2024年第9期85-93,共9页
上市公司股权质押是一种常见的融资方式,其风险较难控制,许多金融机构深受其害,然而相关风险预警的研究文献很少。本文以2017—2022年上市公司控股股东司法冻结事件作为违约样本,运用判别分析、Logistic回归、BP神经网络、卷积神经网络... 上市公司股权质押是一种常见的融资方式,其风险较难控制,许多金融机构深受其害,然而相关风险预警的研究文献很少。本文以2017—2022年上市公司控股股东司法冻结事件作为违约样本,运用判别分析、Logistic回归、BP神经网络、卷积神经网络、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost、LightGBM、CatBoost等方法构建风险预警模型,发现集成学习方法在风险预警方面具有明显优势,其中XGBoost正确率最高,达到91%。尽管机器学习取得了较好的风险预警效果,但是仍存在局限性,在业务实践中还需要与人工介入相结合,金融机构才可以实现良好的经济效益。 展开更多
关键词 股权质押 股票质押 风险预警 机器学习 XGBoost
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