新書推薦：
《
帝都绘“图解世界文化遗产”三部曲（长城、中轴线、大运河）
》
售價：NT$
1856.0
《
左岸译丛：袜子的哲学
》
售價：NT$
245.0
《
全球对话主义（第二版）
》
售價：NT$
500.0
《
思考，快与慢
》
售價：NT$
500.0
《
集成式机器学习算法理论与应用
》
售價：NT$
505.0
《
宋以前医籍考
》
售價：NT$
1430.0
《
华夏文库儒学书系：明代遗民：顾炎武、王夫之、黄宗羲
》
售價：NT$
118.0
《
中国书法之美：汉字美的历程
》
售價：NT$
585.0
|
| 內容簡介： |
|
本书主要基于人工智能的理论和方法，系统性地研究系统性金融风险的预测问题。分别从金融机构和金融市场、风险网络动态预测、系统性金融风险三个维度展开风险的预测研究。首先，本书提出了金融时间序列数据的生成方法，为金融风险数据生成提供理论方法和工具。其次，基于可解释机器学习方法分别对债券违约、股票市场风险和质押风险、银行违约风险进行了预测，并研究了各影响因素的重要程度与风险的作用机制。再次，使用深度学习模型对风险溢出网络进行了预测研究，实现了对整体风险网络的动态预测。最后，使用人工智能方法对全球金融危机预警展开研究，对影响金融危机发生的因素进行可解释性分析；通过选取金融子市场的多个指标，对我国系统性金融风险进行了预测。本书的研究结果可为风险的早期识别、实时监控和预警提供理论方法和工具，为监管部门防范系统性金融风险提供技术参考。
|
| 關於作者： |
|
唐攀，东南大学经济管理学院副教授，博士生导师。主要研究金融风险管理、金融智能与预测、金融科技与大数据分析，在SSCI期刊发表多篇学术论文。
|
| 目錄：
|
目 录
１ 绪论１
１１ 研究背景１
１２ 研究内容２
１３ 理论模型７
２ 基于人工智能的系统性金融风险数据生成研究３４
２１ 引言３４
２２ 文献综述３６
２３ 金融时间序列生成模型构建３９
２４ 金融风险数据生成与结果分析４８
２５ 结论与展望５８
３ 基于人工智能的股票市场风险预警研究６０
３１ 引言６０
３２ 数据及描述性统计６３
３３ 模型预测结果对比６７
３４ 股票市场风险影响因素的可解释性分析６９
３５ 结论８６
４ 基于人工智能的公司债券违约预测研究８７
４１ 引言８７
４２ 特征选择与数据处理８９
４３ 公司债券违约预测９７
４４ 公司债违约影响因素的可解释性分析１０１
４５ 结论１１３
５ 基于人工智能的城投债信用风险预测研究１１５
５１ 引言１１５
５２ 文献综述１１８
５３ 样本选取和数据处理１２０
５４ 模型预测结果与分析１２７
５５ 信用风险影响因素的可解释性分析１３１
５６ 结论１４４
６ 基于人工智能的银行违约风险预警研究１４６
６１ 引言１４６
６２ 数据及描述性统计１４８
６３ 实证分析１５５
６４ 结论１６５
７ 基于人工智能的企业违规风险预警研究１６７
７１ 引言１６７
７２ 数据选择与处理１６９
７３ 企业违规预测与分析１７５
７４ 结论１８３
８ 基于人工智能的风险溢出网络预测研究１８４
８１ 引言１８４
８２ 文献综述１８６
８３ 模型构建１８９
８４ 风险溢出网络构建和分析１９２
８５ 基于深度学习的网络预测１９８
８６ 风险网络预测结果分析２０７
８７ 结论２１２
附录 稳健性检验２１３
９ 基于人工智能的我国经济周期预测研究２１６
９１ 引言２１６
９２ 文献综述２１７
９３ 数据选取２２０
９４ 基于机器学习的经济周期预测研究２２２
９５ 结论２３３
附录Ａ 数据说明与描述性统计２３４
附录Ｂ 小型数据集的预测结果２４０
１０ 基于人工智能的全球金融危机预警研究２４３
１０１ 引言２４３
１０２ 数据选取与处理２４６
１０３ 模型构建与结果分析２４９
１０４ 预测金融危机的影响因素可解释性分析２５６
１０５ 结论２６７
１１ 基于人工智能的系统性金融风险预警研究２６９
１１１ 引言２６９
１１２ 模型构建２７３
１１３ 数据选取及描述性统计２７４
１１４ 金融压力指数的构建２７８
１１５ 系统性金融风险预测研究２８１
１１６ 结论３０１
１２ 结论与建议３０３
１２１ 研究结论３０３
１２２ 政策建议３０４
参考文献３０８
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
