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机器学习解构区域金融风险防控研究进展
被引量：
4
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作者
张立华
张顺顺
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第9期1969-1989,共21页
区域金融风险防控(RFRP)无论在管理区域传统金融风险(TFR)还是坚守不发生区域金融系统风险(FSR)中都是不可或缺的。随着大数据规模的持续增长,金融风险形态变化的不确定性,传统计量方法模拟金融风险防控的效率、精度、应用等方面都面临...
区域金融风险防控(RFRP)无论在管理区域传统金融风险(TFR)还是坚守不发生区域金融系统风险(FSR)中都是不可或缺的。随着大数据规模的持续增长,金融风险形态变化的不确定性,传统计量方法模拟金融风险防控的效率、精度、应用等方面都面临着无法克服的困境。当下,越来越多的机器学习(ML)模拟RFRP防控的新方法和新技术受到研究者的重视。首先提出了RFRP防控新的科学分类和ML观念基础;其次总结了区域TFR防控的ML理论方法和应用技术,对各类代表性研究所论述区域TFR防控的关键逻辑、模型算法、学习效果进行了比对解析,对ML不同方法的优点、局限和传统场景进行了归类分析;然后梳理了区域FSR防控的ML理论方法和应用研究,对各类典型文献所解析区域FSR防控的关键脉络、ML算法、学习效果进行了对比研究,对ML不同模型的优势、缺陷和金融风险场景进行了阐述研究;最后提出了六个ML模拟RFRP防控的前景技术和新兴方向。
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关键词
机器学习(ML)
区域金融风险防控(RFRP)
传统金融风险(TFR)
金融系统风险(
fsr
)
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职称材料
题名
机器学习解构区域金融风险防控研究进展
被引量：
4
1
作者
张立华
张顺顺
机构
温州商学院金融贸易学院
伦敦大学国王学院国王商学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第9期1969-1989,共21页
基金
国家社会科学基金重大项目(18ZDA093)。
文摘
区域金融风险防控(RFRP)无论在管理区域传统金融风险(TFR)还是坚守不发生区域金融系统风险(FSR)中都是不可或缺的。随着大数据规模的持续增长,金融风险形态变化的不确定性,传统计量方法模拟金融风险防控的效率、精度、应用等方面都面临着无法克服的困境。当下,越来越多的机器学习(ML)模拟RFRP防控的新方法和新技术受到研究者的重视。首先提出了RFRP防控新的科学分类和ML观念基础;其次总结了区域TFR防控的ML理论方法和应用技术,对各类代表性研究所论述区域TFR防控的关键逻辑、模型算法、学习效果进行了比对解析,对ML不同方法的优点、局限和传统场景进行了归类分析;然后梳理了区域FSR防控的ML理论方法和应用研究,对各类典型文献所解析区域FSR防控的关键脉络、ML算法、学习效果进行了对比研究,对ML不同模型的优势、缺陷和金融风险场景进行了阐述研究;最后提出了六个ML模拟RFRP防控的前景技术和新兴方向。
关键词
机器学习(ML)
区域金融风险防控(RFRP)
传统金融风险(TFR)
金融系统风险(
fsr
)
Keywords
machine
learning(ML)
regional
financial
risk
prevention(RFRP)
traditional
financial
risk
(TFR)
financial
systemic risk
(
fsr
)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F83 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习解构区域金融风险防控研究进展
张立华
张顺顺
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022
4
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参考文献
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