摘要
党的二十大报告提出,加强和完善现代金融监管,强化金融稳定保障体系,依法将各类金融活动全部纳入监管,守住不发生系统性风险底线,这为外汇管理工作指明了方向。本文利用2018年至2021年广东省微观企业外汇数据,基于逻辑回归、随机森林、极端梯度提升树、改进的梯度提升树和支持向量机等模型,引入采样方法及集成学习技术,对外汇违规主体样本进行拟合并开展预测分析。研究发现:一是通过叠加使用采样算法和平衡装袋分类器等集成算法可有效强化预测效果。二是在多种机器学习技术中,极端梯度提升树、改进的梯度提升树、随机森林三项模型可实现较佳预测效果,整体准确率保持在80%以上。三是搭建模型可实现对外汇领域微观主体监测的稳定预警效果。基于实证结果,本文从数据、模型、监管和安全四个维度出发,提出了基于大数据及机器学习技术的“四位一体”外汇微观监管政策框架及措施。
出处
《中国外汇》
2024年第3期44-51,共8页
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