吉林大学学报(工学版) ›› 2020, Vol. 50 ›› Issue (5): 1862-1869.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190507
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基于贝叶斯模型与机器学习算法的金融风险网络评估模型
李阳1(
),李硕2(),井丽巍3
- 1.吉林财经大学 会计学院，长春 130117
2.吉林财经大学 公共管理学院，长春 130117
3.吉林省科学技术信息研究所，长春 130021
Estimate model based on Bayesian model and machine learning algorithms applicated in financial risk assessment
Yang LI1(),Shuo LI2(),Li-wei JING3
- 1.College of Accounting, Jilin University of Finance and Economics, Changchun 130117，China
2.School of Public Administration, Jilin University of Finance and Economics, Changchun 130117, China
3.Jilin Province Institute of Science and Technology Information, Changchun 130021, China
摘要：
本文以贝叶斯方法为基础构建了用于估计银行间负债的模型，并利用机器学习算法构造了可在条件分布基础上进行抽样的Gibbs取样器，抽样被用于压力测试，以此给出所有可能测试结果的概率。最后，推导出了银行的违约概率并讨论其对包含在网络模型中的先验信息的敏感性，帮助金融监管部门评估金融机构的违约风险，减少系统性金融风险，维护金融市场的稳定。
中图分类号:
- TP391
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