基于Twin-SVM的多分形金融市场风险的智能预警研究

发布时间：2023-03-15 11:12:40 来源：文档文库

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IntelligentEarlyWarningforMultifractalRiskofFinancialMarketBasedonTwin-SVM
作者：王鹏[1];黄迅[2]作者机构：[1]西南财经大学中国金融研究中心;[2]西南财经大学金融安全协同创新中心资本市场研究所
出版物刊名：统计研究页码：3-13页
年卷期：2018年第2期
主题词：金融风险;智能预警;多分形;孪生支持向量机;非对称样本

摘要：本文以沪深300指数（CSI300）长达11年的5分钟高频交易数据为研究样本,首先提出一种基于多分形特征的金融市场正常状态与关注状态的界定方法,并引入新型的支持向量机（SVM）人工智能模型,即孪生SVM（Twin-SVM）模型对多分形特征下的金融市场风险展开预警研究。实证结果表明：（1）我国新兴金融市场的价格波动具有显著的多分形特征;（2）基于多分形特征参数界定的正常与关注状态不仅准确,而且也具有明显的统计检验意义和明确的现实意义;（3）与传统SVM和BP神经网络（NN）相比,Twin-SVM不仅在预测精度上显著更高,而且在预测稳定性上也明显更优,即Twin-SVM能够有效地解决其他预警模型存在的非对称样本问题。

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/5d07dafb3b68011ca300a6c30c2259010302f351.html