多分形互联网金融市场的风险预警模型研究

摘要：

研究目标:提出基于多分形特征的互联网金融市场风险状态的划分方法,构建非平衡数据集的互联网金融风险预警模型.研究方法:采用日收益率和多分形波动率衡量互联网金融风险并划分风险状态,提出一种利用SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合的互联网金融风险预警模型,选取中证互联网金融指数进行实证分析.研究发现:SMOTEENN-SVM模型可以显著地提高SVM模型的预测精度,具有优越的预测性能.研究创新:通过日收益率和多分形波动率刻画互联网金融风险状态,并将SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合,建立非平衡样本的互联网金融市场风险预警模型.研究价值:为研究互联网金融风险预警提供新的思路,对防范化解互联网金融风险具有重要的现实意义.

关键词：互联网金融、风险预警、多分形、支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：F832(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金;北京市社会科学基金规划项目

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共19页

页码：162-180