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黄安忠;邱列宁;李，郑

将深度学习方法应用于TVP-VAR模型下的系统财务风险监测与预警。 （英语） Zbl 1447.91188号

J.计算。申请。数学。 382，文章ID 113065，15 p.（2021）.
摘要：为了提高财务状况指标衡量财政紧缩程度、金融市场形势和系统性金融风险的有效性和准确性，采用logistic回归方法筛选指标的目标变量。该模型提高了目标变量选择的客观性。该模型选择了三个月加权平均利率、全国房地产景气指数、货币供应量M2、申报有效汇率和深圳成分指数等18个备选指标，并建立了财务状况指数。该模型验证了2013年至2017年中国的财务状况。结果表明，基于时变参数向量自回归模型的动态加权财务状况指数包含五个变量：利率、房地产价格、货币供应量、汇率和股价，有效地反映了中国的实际财务状况。这也证明，财政紧缩程度和金融市场状况可以通过财务指标的变化来提前衡量和预警。综上所述，可以得出结论，在监测中国的系统性金融风险时，有必要关注利率、房地产价格和股票价格的变化。为了促进预警和有效控制金融风险，中国应建立信息系统和灵活的宏观审慎监管体系。本研究对我国系统性金融风险的预测和监管具有重要意义。

引用于2文件

理学硕士：

91G45型 金融网络（包括传染、系统风险、监管）
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

深度学习;系统性金融风险;信息系统;预警;监督
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Huang}等人，J.Compute。申请。数学。382，文章ID 113065，15 p.（2021；Zbl 1447.91188）
全文： 内政部

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