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| 我国系统性金融风险预警研究——基于时变CRITIC赋权法和ADASYN-SVM方法北大核心CSSCI | |
| 作者姓名： | 覃小兵 罗美娟 黄迅 何姣 |
| 作者单位： | 1.云南大学经济学院;;2.西南财经大学天府学院;;3.成都大学商学院; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目“金融资产收益多元波动结构的DCGAN深度预测及应用研究”(项目编号:72201042)；2021年四川省金融学会重点项目“基于SVM的我国系统性金融风险智能预警研究”(项目编号:SCJR2021083)；2021年成都市哲学社会科学规划项目“成都市系统性金融风险的大数据智能预警研究”(项目编号:2021BS028)；云南大学经济学院2021年研究生科研创新项目“‘十四五’时期我国系统性金融风险智能预警研究”的资助 |
| 摘 要： | 为加强金融监管和维护金融稳定,系统性金融风险有效预警已成为金融监管部门风险防范的首要工作。本文选取了能够表征我国金融体系5个系统的16个特征指标,基于2005年1月—2021年6月的周频数据,运用改进的时变CRITIC赋权法合成了我国金融市场压力指数,据此对系统性金融风险进行识别,并回溯分析了风险成因。在此基础上,又运用自适应合成采样方法(ADASYN)对预警时所采用的非平衡样本进行处理,构建了基于四类不同核函数的ADASYN-SVM预警模型,来对我国系统性金融风险进行预警。实证结果表明:时变CRITIC赋权法能够充分反映各金融子系统之间的动态风险机制,既可避免在低压力期高估压力状态,又可实现在高压力期对压力状态的充分反映;债券市场压力往往是引起我国系统性金融压力的主要因素;需警惕外汇市场压力及外部冲击的影响;ADASYN-SVM预警模型具有很好的预警性能,不仅优于普通SVM模型,还优于基于BP神经网络和Logit的预警模型,是金融监管部门对系统性金融风险预警的有力工具。 |
| 关 键 词： | 系统性金融风险 风险预警 时变CRITIC赋权法 ADASYN-SVM模型 |
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