《金融管理研究》杂志联系方式|投稿邮箱|地址电话
发文量：30被引量：11影响因子：0.144928立即指数：0被引半衰期：1.25引用半衰期：-1期刊他引率：1平均引文率：0
主管单位： 主办单位：上海师范大学商学院 国内刊号： 国际刊号： 邮发代号： 发行周期：半年刊
目录
(1)李杨芝
前言 (6)
信用风险研究
基于KNN的公司流动性风险识别研究 (22)谢佳芳
基于BP神经网络的商业银行客户信用风险评估 (46)曹培
基于支持向量机分类预测的上市公司债信用评级研究 (63)徐闪赏
基于KMV模型和关联规则组合的上市公司信用风险传染研究 (83)吕兵静
基于数据可视化Rattle的个人信用风险评价建模 (112)赵海鹏;李丹
证券市场风险研究
开放式基金风险评级研究——层次聚类法和随机森林算法的应用 (137)朱青
上市公司经营风险甄别研究——基于大数据机器学习 (153)赵晓媚
基于一般聚类分析的中国金融系统性风险评估研究 (177)汪平
投资者舆情指数对股价波动风险影响的研究 (200)刘少伟
基于TOPSIS法与支持向量机的中国制造业股票价格波动风险识别 (228)刘鑫
基于优化SVM算法的上证180指数选股策略构建
范文
基于KMV模型和关联规则组合的上市公司信用风险传染研究
《金融管理研究》2018年 第2期 | 吕兵静 上海师范大学商学院
导出参考文献 购物车 | ★ 收藏 | 分享
论文服务：论文检测 论文选题
摘 要：本文意在研究上市公司间的信用风险传染问题,用KMV模型度量了上市公司的违约距离、理论违约概率、资产市值以及资产波动率,并以此为依据,分别用关联规则数据挖掘方法 Apriori算法和Eclat算法,找出了存在着违约风险传染效应的上市公司,并画出直观信用风险传染路径,为风险监管体系以及相关行业提供了可参考的管理依据。
【分 类】 【经济】 > 经济计划与管理 > 经济计算、经济数学方法 > 经济数学方法
【关键词】 KMV模型 关联规则 APRIOR算法 Eclat算法 SPADE算法 违约距离 风险传染
【出 处】 《金融管理研究》2018年 第2期 83-111页 共29页
【收 录】 中文科技期刊数据库
基于一般聚类分析的中国金融系统性风险评估研究
《金融管理研究》2018年 第2期 | 汪平 上海师范大学商学院
导出参考文献 购物车 | ★ 收藏 | 分享
论文服务：论文检测 论文选题
摘 要：通过选取我国2007年1月到2016年12月期间影响中国金融系统稳定的经济数据,将所选变量归为8个维度:金融机构、货币市场、房地产、股票市场、债券市场、政府部门、外汇市场、期货市场。利用熵值法测度我国金融系统性风险综合指标,并通过灰色关联判断不同时间段中,不同市场维度对金融系统性风险影响的重要程度。然后采用一般聚类算法,将我国的金融系统性风险状态分为轻风险、中风险和高风险,结果与我国实际情况基本相符合,所构建的金融系统性风险测度方法能在一定程度上识别风险。最后,使用支持向量机、随机森林、贝叶斯、决策树、BP神经网络,对我国面临的金融系统性风险进行分类预测,为我国金融系统性风险的预测和监管提供预防及监管信息。
【分 类】 【经济】 > 财政、金融 > 金融、银行 > 中国金融、银行
【关键词】 熵值法 一般聚类 金融系统性风险 随机森林 灰色关联
【出 处】 《金融管理研究》2018年 第2期 177-199页 共23页
【收 录】 中文科技期刊数据库