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国际股票市场风险传染效应研究——来自2007~2018年15个股票市场数据
被引量：
6
1
作者
刘超
王淑娇
+1 位作者
刘宸琦
刘思源
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2020年第2期54-66,共13页
运用AR(1)-GJR(1,1)-SKT模型描述15个股票指数收益率边际分布,构建混合R-Vine Copula模型,分析2007年至2018年以及4次危机事件背景下(次贷危机、欧债危机、2015年中国股市异常波动和2018年中美贸易摩擦)国际股市的风险传染效应。研究表...
运用AR(1)-GJR(1,1)-SKT模型描述15个股票指数收益率边际分布,构建混合R-Vine Copula模型,分析2007年至2018年以及4次危机事件背景下(次贷危机、欧债危机、2015年中国股市异常波动和2018年中美贸易摩擦)国际股市的风险传染效应。研究表明:第一,长期来看国际股票市场之间保持对称的上下尾相依结构,风险传染会造成股市间Kendall秩相关系数和尾部相关系数的突然上升,并且表现出不对称的上下尾相依结构;第二,对比4次危机事件的风险传染效应,次贷危机传染效应强、持续时间长,欧债危机相对温和,2015年中国股市异常波动对国际股市传染效应较强,但持续时间短,2018年中美贸易摩擦对国际股市传染效应较弱;第三,欧美股市与中国沪深股市之间风险互相传染主要通过中国香港股市。
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关键词
相依性
风险传染
危机事件
混合R藤Copula
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职称材料
基于进化多目标软子空间聚类的商业银行企业客户信用风险识别
被引量：
1
2
作者
刘超
谢菁
+1 位作者
李元睿
刘宸琦
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期207-218,共12页
提出了一种进化多目标软子空间聚类(EMOSSC)算法,用于提升商业银行信贷审批过程中企业客户的信用风险识别和管理水平.考虑到信用数据高维、类不平衡的特征,将聚类算法中单一的聚类有效性指标转化为了一个四目标函数,并采用进化算法对该...
提出了一种进化多目标软子空间聚类(EMOSSC)算法,用于提升商业银行信贷审批过程中企业客户的信用风险识别和管理水平.考虑到信用数据高维、类不平衡的特征,将聚类算法中单一的聚类有效性指标转化为了一个四目标函数,并采用进化算法对该函数进行优化和求解.结果表明,EMOSSC算法不仅在信用风险识别准确率、稳健性以及结果显著性等方面显著优于对比算法,还能通过对指标权重大小的排序,揭示商业银行企业客户信用风险的关键影响因素,为商业银行的信用风险识别和管理提供有益参考.
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关键词
商业银行
信用风险识别
进化多目标软子空间聚类
指标重要性评价
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职称材料
题名
国际股票市场风险传染效应研究——来自2007~2018年15个股票市场数据
被引量：
6
1
作者
刘超
王淑娇
刘宸琦
刘思源
机构
北京工业
大学
经济与管理学院
北京现代制造业发展基地
南加利福尼亚大学
计算机科学
系
北京工业
大学
都柏林学院
出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2020年第2期54-66,共13页
基金
国家自然科学基金(61773029,61273230)
北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划长城学者培养计划项目(CIT&TCD20170304)。
文摘
运用AR(1)-GJR(1,1)-SKT模型描述15个股票指数收益率边际分布,构建混合R-Vine Copula模型,分析2007年至2018年以及4次危机事件背景下(次贷危机、欧债危机、2015年中国股市异常波动和2018年中美贸易摩擦)国际股市的风险传染效应。研究表明:第一,长期来看国际股票市场之间保持对称的上下尾相依结构,风险传染会造成股市间Kendall秩相关系数和尾部相关系数的突然上升,并且表现出不对称的上下尾相依结构;第二,对比4次危机事件的风险传染效应,次贷危机传染效应强、持续时间长,欧债危机相对温和,2015年中国股市异常波动对国际股市传染效应较强,但持续时间短,2018年中美贸易摩擦对国际股市传染效应较弱;第三,欧美股市与中国沪深股市之间风险互相传染主要通过中国香港股市。
关键词
相依性
风险传染
危机事件
混合R藤Copula
Keywords
dependency
risk contagion
financial crisis
mixed R-vine copula
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
基于进化多目标软子空间聚类的商业银行企业客户信用风险识别
被引量：
1
2
作者
刘超
谢菁
李元睿
刘宸琦
机构
北京工业
大学
经济与管理学院
北京现代制造业发展研究基地
中国人民
大学
财政金融学院
南加利福尼亚大学
计算机科学
系
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期207-218,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073007
61773029)
北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划长城学者培养计划资助项目(CIT&TCD20170304)。
文摘
提出了一种进化多目标软子空间聚类(EMOSSC)算法,用于提升商业银行信贷审批过程中企业客户的信用风险识别和管理水平.考虑到信用数据高维、类不平衡的特征,将聚类算法中单一的聚类有效性指标转化为了一个四目标函数,并采用进化算法对该函数进行优化和求解.结果表明,EMOSSC算法不仅在信用风险识别准确率、稳健性以及结果显著性等方面显著优于对比算法,还能通过对指标权重大小的排序,揭示商业银行企业客户信用风险的关键影响因素,为商业银行的信用风险识别和管理提供有益参考.
关键词
商业银行
信用风险识别
进化多目标软子空间聚类
指标重要性评价
Keywords
commercial banks
credit risk identification
evolutionary multi-objective soft subspace clustering
indicator importance evaluation
分类号
F832 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
国际股票市场风险传染效应研究——来自2007~2018年15个股票市场数据
刘超
王淑娇
刘宸琦
刘思源
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2020
6
下载PDF
职称材料
2
基于进化多目标软子空间聚类的商业银行企业客户信用风险识别
刘超
谢菁
李元睿
刘宸琦
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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