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系統(tǒng)性金融風險的機器學習分析 讀者對象:大眾
本書聚焦系統(tǒng)性金融風險,借鑒計算機領域的多種前沿方法,遵循“風險溢出特征—風險溢出渠道—風險溢出防控”這一邏輯,對系統(tǒng)性金融風險跨市場的溢出與應對問題進行了深入研究。首先,本書對系統(tǒng)性金融風險傳染的顯著時頻共振性和全球網(wǎng)絡聯(lián)動性進行歸納總結,運用頻域溢出指數(shù)方法分析了系統(tǒng)性風險的跨市場溢出水平特征。其次,本書通過前沿機器學習工作流,全面深入探究了不同期限下各類風險的渠道傳染效應。最后,本書利用數(shù)據(jù),基于TVP-SV-VAR模型及其拓展使用,深入分析了“雙支柱”政策對不同來源的風險傳染的時變防控效應。
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