基于人工智能SVR模型的金融风险预警研究

• 作者: 李晓新
• 来源期刊: 消费导刊
• 关键词: 人工智能 金融风险
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 金融研究
• 页码范围: 165
• 页数: 1页
• 字数: 921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5719.2019.09.137

摘要

党的十九大报告指出,防范和化解重大金融系统性风险,是金融监管的首要使命.本文通过人工智能支持向量回归(SVR)模型对金融数据,以上证指数为例,进行了长期的回归预测.SVR模型有效地防止对数据的过度拟合.实证结果显示模型能够较准确地反应指数的趋势变化,起到了较好的金融风险预警作用.并针对预测结果,提出了短期、中期和长期的政策建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓新		7	2	1.0	1.0