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题名从资本市场功能发挥角度监测金融压力的实证研究
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作者
王轩
徐刚
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机构
中证数据有限责任公司
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出处
《金融理论与实践》
北大核心
2024年第6期43-52,共10页
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文摘
监测金融压力是防控系统性金融风险的有效手段。从资本市场功能发挥的视角对现有金融压力监测框架进行了丰富和完善,选取了32个代表性指标,并应用2008—2023年的数据开展实证研究。运用经验累计分布函数法对基础指标进行标准化,运用等权重法和CRITIC赋权法分别合成综合指数,并通过ROC检验评估其有效性。研究发现:(1)从资本市场功能发挥的视角监测金融压力具有一定的风险预警效果,对现有的金融压力监测框架形成有益补充;(2)反映各监测维度风险状况的类别子指数既表现出一定的趋同性也表现出明显的差异性,体现了不同风险因素的共振与相互影响;(3)我国系统性金融风险呈现阶段性变化的特征,在不同历史时期驱动金融压力上升的因素各有差异。
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关键词
系统性金融风险
金融压力指数
资本市场
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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题名超高维稀疏二次判别分析两阶段估计方法
被引量：1
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作者
高妍南
周生彬
黄叶金
白世贞
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机构
广东海洋大学电子与信息工程学院
岭南师范学院信息工程学院
中证数据有限责任公司
哈尔滨商业大学工商管理博士后流动站
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第6期9-14,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71671054)。
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文摘
文章提出一种两阶段二次判别分析建模方法,该方法将高维协方差阵的估计转化为低维矩阵的估计问题,从而有效解决了超高维二次判别分析计算量大的问题。数值模拟和实际数据分析结果表明,在有限样本情形下,两阶段估计方法在变量选择和分类误差率方面的性能更好。
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关键词
二次判别分析
超高维
稀疏性
精度矩阵
两阶段估计
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Keywords
quadratic discriminant analysis
ultrahigh dimension
sparsity
precision matrix
two-stage estimation
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分类号
O212.2
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于机器学习的股市拐点影响因素研究
被引量：2
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作者
袁钰坤
李刚
赵治翔
徐力
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机构
中证数据有限责任公司
中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S01期165-168,177,共5页
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基金
国家自然科学基金(91746301,61902380)
北京市科技新星计划(Z201100006820061)。
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文摘
股票市场的成交情况可以充分反映投资者的行为特征并影响整个股市的走势。股票成交明细数据作为股市最底层的交易数据,能够全面地体现股票交易的情况,成为至关重要的股票市场走势判断的参考数据,能够为资本市场监管者在风险监测领域进行决策提供有效帮助。文中提出了一种可以快速地在海量股票交易明细数据中提取投资者交易特征的方法,然后基于逻辑回归、决策树和随机森林等机器学习算法找到股市大盘较大拐点产生的主要影响因素,并预测交易特征变量对股市较大拐点产生的时间范围。在沪深股指上进行的实验表明,相较于传统的模型,文中提出的方法可以将股市较大拐点预测的准确度提高约10%,并在6个月的回测实验中准确率依旧保持在70%左右的水准,从而证明了模型的有效性。
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关键词
股票市场
走势判断
风险监测
股市拐点
机器学习
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Keywords
Stock market
Trend judgement
Risk monitoring
Stock inflection point
Machine learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于模型融合思想的程序化交易投资者识别研究
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作者
袁钰坤
徐刚
吴畏
徐力
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机构
中证数据有限责任公司
中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S02期961-966,共6页
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基金
国家自然科学基金(61902380)
北京市科技新星计划(Z201100006820061)。
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文摘
近年来,随着信息化、电子化技术在金融市场中快速发展,程序化交易成为了越来越多金融机构选择的交易方式,对证券期货市场的影响力也逐渐增强,已受到监管层及广大投资者的关注。文中基于模型融合的思想,构建了程序化交易投资者的识别模型,将专家规则与机器学习算法进行叠加融合,并在中国A股市场投资者交易数据上验证了模型的有效性。研究表明,模型能以超过90%的准确率和召回率识别出程序化交易投资者账户,超过了当下的前沿效果,相关研究成果可以为证券期货行业程序化交易识别相关的科技监管工作提供支持。
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关键词
程序化交易
模型融合
机器学习
识别模型
科技监管
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Keywords
Programmatic trading
Model fusion
Machine learning
Recognition model
Technical regulation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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