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基于大数据的金融风险预警系统建设研究报告

TOC\o1-2\h\u505第1章引言 4

274911.1研究背景 4

51561.2研究意义 4

267041.3研究内容与结构 4

18480第2章：金融风险预警理论及方法研究。 4

31824第3章：大数据技术在金融风险预警中的应用研究。 4

27106第4章：金融风险预警系统设计与实现。 4

13256第5章：金融风险预警系统实证分析。 5

19700第6章：结论与展望。 5

20682第2章大数据与金融风险预警理论概述 5

315922.1大数据概念与特征 5

114272.1.1大数据概念 5

192962.1.2大数据特征 5

181252.2金融风险及其分类 5

165882.2.1金融风险概念 5

298022.2.2金融风险分类 5

3652.3金融风险预警相关理论 6

31933第3章金融风险预警系统需求分析 6

56243.1系统功能需求 6

46603.1.1数据采集与整合 6

187913.1.2风险评估模型 6

217653.1.3预警阈值设定 6

163123.1.4预警信息推送 6

131633.1.5风险报告 7

265303.2系统功能需求 7

238073.2.1实时性 7

181933.2.2稳定性 7

270863.2.3可扩展性 7

246813.2.4安全性 7

69323.3系统用户需求 7

78933.3.1风险管理人员 7

27483.3.2决策层 7

271913.3.3技术支持人员 7

20843.3.4监管部门 7

18292第4章大数据技术及其在金融风险预警中的应用 8

50394.1大数据处理技术 8

205224.1.1数据采集与存储 8

143754.1.2数据处理 8

258774.1.3数据分析 8

143434.2数据挖掘与机器学习算法 8

227084.2.1决策树 8

302294.2.2支持向量机（SVM） 8

317174.2.3神经网络 9

317534.2.4集成学习 9

11724.3大数据在金融风险预警中的应用案例 9

222764.3.1信用风险预警 9

180954.3.2市场风险预警 9

2954.3.3操作风险预警 9

148524.3.4洗钱风险预警 9

2192第5章金融风险预警指标体系构建 9

234705.1指标体系构建原则 9

264975.2财务指标与非财务指标选取 10

123405.2.1财务指标 10

241925.2.2非财务指标 10

50235.3指标体系实证分析 10

26797第6章金融风险数据采集与预处理 11

120246.1金融数据源及采集方法 11

255116.1.1数据源 11

263936.1.2采集方法 11

40196.2数据预处理技术 11

303976.2.1数据清洗 11

291916.2.2数据标准化 12

138576.2.3特征提取与选择 12

128926.3数据质量评估与优化 12

257946.3.1数据质量评估 12

56936.3.2数据优化 12

11770第7章金融风险预测模型构建 12

40137.1传统预测模型 12

101177.1.1统计模型 12

169217.1.2经济计量模型 12

166987.1.3信号灯模型 13

142547.2机器学习预测模型 13

60117.2.1决策树 13

47487.2.2随机森林 13

261477.2.3支持向量机（SVM） 13

83047.2.4K最近邻（KNN） 13

20517.3深度学习预测模型 13

114637.3.1神经网络 13

38877.3.2卷积神经网络（CNN） 13

31497.3.3循环神经网络（RNN） 13

93737.3.4长短时记忆网络（LSTM） 13

303697.4模型对比与选择 14

4589第8章金融风险预警系统设计与实现 14

95868.1系统架构设计