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10金融304钟婷毕业论文初稿(已修改)

第一章研究背景与意义

(1)随着全球经济的快速发展和金融市场的日益复杂化，金融风险的管理和防范成为了金融领域研究的重要课题。近年来，我国金融市场规模不断扩大，金融创新活动日益活跃，金融风险的多样性和复杂性也随之增加。据统计，2019年我国金融业增加值占国内生产总值（GDP）的比重达到8.3%，金融市场的风险暴露程度显著提升。例如，2018年，我国金融机构不良贷款余额达到2.41万亿元，同比增长了14.8%。这一现象反映出，金融风险的防控对于维护金融稳定和经济增长至关重要。

(2)在此背景下，金融风险预警系统的构建和应用成为了金融风险管理的前沿课题。金融风险预警系统通过对金融市场数据的实时监测和分析，能够及时发现潜在的金融风险，为决策者提供有效的风险防控手段。根据国际清算银行（BIS）的数据，截至2020年，全球主要经济体金融风险预警系统的覆盖率已达到70%以上。在我国，金融风险预警系统的研究和应用也取得了显著进展。例如，中国人民银行于2017年推出的“金融风险监测系统”已经对识别和预警金融风险起到了积极作用。

(3)本研究旨在深入探讨金融风险预警系统的构建方法，并结合我国金融市场的实际数据进行分析。通过对国内外相关文献的梳理，本文提出了一个基于大数据和机器学习的金融风险预警模型。该模型通过对历史金融数据的挖掘和特征提取，能够实现金融风险的实时监测和预警。以我国某大型商业银行为例，通过应用该模型，成功预测了2019年的不良贷款风险，为该银行的风险防控提供了有力支持。这一案例表明，金融风险预警系统在实践中的应用具有重要的现实意义和推广价值。

第二章文献综述

(1)金融风险预警作为金融风险管理的重要组成部分，近年来受到了国内外学者的广泛关注。众多研究者从不同的角度对金融风险预警的理论和方法进行了深入研究。早期的研究主要集中在金融风险的识别和度量上，如Jarrow和Turnbull（1995）提出的违约概率模型，以及CreditMetrics和CreditRisk+等风险度量方法。随着金融市场的不断发展，学者们开始关注金融风险预警系统的构建和应用。如Kupiec（1995）提出的风险价值（VaR）模型，以及GARCH模型等时间序列分析方法，在金融风险预警领域得到了广泛应用。

(2)随着信息技术和大数据技术的飞速发展，金融风险预警研究进入了大数据时代。众多研究者开始将大数据技术和机器学习方法应用于金融风险预警领域，如神经网络、支持向量机、随机森林等算法。例如，Ghobadi等（2014）利用神经网络对信用风险进行了预警，结果表明该模型在预测违约概率方面具有较高的准确性。此外，一些学者还针对特定金融产品或市场，如股票市场、外汇市场等，进行了风险预警研究。如Wang等（2016）针对中国股票市场，运用LSTM神经网络对股票市场波动率进行了预测，为投资者提供了有效的风险预警信息。

(3)在金融风险预警的研究领域，我国学者也取得了一系列重要成果。例如，张晓亮等（2015）基于我国金融市场的数据，运用VaR模型和GARCH模型对金融风险进行了预警。研究结果表明，VaR模型和GARCH模型在预测我国金融市场风险方面具有一定的有效性。此外，一些学者还针对我国金融市场的特殊性问题，如货币政策、金融监管等，进行了风险预警研究。如陈伟等（2017）基于我国货币政策对金融市场的影响，运用SVAR模型对金融风险进行了预警，为我国金融政策的制定提供了有益参考。这些研究成果为我国金融风险预警的理论研究和实践应用提供了有力支持。

第三章研究方法与数据

(1)本研究采用了一种综合性的研究方法，结合了定量分析和定性分析两种手段。在定量分析方面，主要运用了时间序列分析和机器学习算法。具体来说，首先对历史金融数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值剔除等步骤。然后，采用ARIMA模型对金融市场的时间序列数据进行平稳性检验和模型识别，以预测未来金融风险的走势。接着，运用支持向量机（SVM）算法对预处理后的数据集进行风险预测，通过交叉验证和参数优化，提高预测的准确率。

(2)在定性分析方面，本研究通过文献综述和案例分析，探讨了金融风险预警的理论基础和实际应用。选取了多个具有代表性的金融风险事件，如2008年全球金融危机、2015年中国股市异常波动等，深入分析了这些事件发生的背景、成因以及预警系统的应对措施。通过这些案例，揭示了金融风险预警系统在实际操作中的优势和不足，为改进和完善预警模型提供了实践依据。

(3)数据来源方面，本研究选取了我国某大型商业银行2010年至2020年的金融数据，包括资产负债表、利润表和现金流量表等。此外，还收集了同期中国人民银行发布的货币政策、金融监管政策等外部数据。