机器学习理论在商业银行区域性风险影响因素度量中的应用研究

吴金旺; 顾洲一

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本文从宏观经济的角度和微观银行自身的角度入手,结合已有文献和最新大数据技术应用现状,形成多样化的风险指标来源,以月度为时间单位,以省市为样本区域分界,构建大数据时代商业银行区域性风险指标体系.通过机器学习的方法,对大规模和多维度的历史数据进行建模挖掘.从理论上探索商业银行区域性风险的影响因素,以及预测区域性风险发生的可能性,为商业银行预警及防范区域性风险提供技术指导,为金融管理部门非现场监管提供数据来源.

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来源
《财务与金融》 |2018年第3期|16-25|共10页
作者
吴金旺; 顾洲一;
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作者单位

浙江金融职业学院信息与互联网金融学院浙江杭州,310018;

浙江金融职业学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金融、银行理论;
关键词
区域性风险; 指标体系; 影响因素; 基分类器机器学习算法;

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