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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

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摘要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。

DOI pd51p6e2j7/1860023

作者吴金旺;顾洲一

机构地区不详

出处《财务与金融》 2018年3期

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

分类 [经济管理][会计学]

出版日期 2018年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）