發(fā)布時間：2021-05-15 00:41

　　近年來,隨著我國利率市場化進(jìn)程的不斷加快,我國運用利率工具進(jìn)行宏觀調(diào)控的日益頻繁,商業(yè)銀行經(jīng)營的利率環(huán)境波動性加大,利率風(fēng)險更加凸現(xiàn)。同業(yè)拆借市場作為銀行及其他金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行臨時的、短期的資金拆借市場,是貨幣市場的重要組成部分。同業(yè)拆借市場的成交規(guī)模越來越大。隨著同業(yè)拆借利率變動越來越頻繁,這對作為同業(yè)拆借市場主要參與者的商業(yè)銀行來說,其波動風(fēng)險不容小覷。因此,準(zhǔn)確的預(yù)測同業(yè)拆借利率趨勢,對于商業(yè)銀行防范同業(yè)拆借利率風(fēng)險有著重要的意義。本文以支持向量機(jī)理論為基礎(chǔ)提出了一種預(yù)測同業(yè)拆借利率的新方法。首先介紹了國內(nèi)外對于利率預(yù)測方面的研究。然后結(jié)合西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的利率決定理論探討影響利率的一些因素。從多個角度選取影響我國同業(yè)拆借利率水平變動的經(jīng)濟(jì)變量,包括人民幣存貸款凈額、匯率指標(biāo)、貨幣供應(yīng)量、固定資產(chǎn)投資、通貨膨脹率、股市成交額、進(jìn)出口差額等幾個變量。接下來先從VC維和期望風(fēng)險兩方面對SVM理論基礎(chǔ)進(jìn)行闡述,重點介紹了SVM的原理（包括線性和非線性回歸）。再從調(diào)整模型的支持向量的個數(shù)著手,對SVM模型中的核函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),在模型的推廣能力和精確度之間尋找一個平衡點。最后針對我國同業(yè)拆借利率的預(yù)測... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
插圖索引
附表索引
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
    1.3 論文研究方法與結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 論文內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
        1.3.3 本文創(chuàng)新
第2章 利率決定因素的理論分析
    2.1 西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的利率決定理論分析
    2.2 同業(yè)拆借利率波動的影響因素
    2.3 利率預(yù)測的基本方法
    2.4 SVM在利率預(yù)測中的優(yōu)勢
第3章 同業(yè)拆借利率預(yù)測模型的構(gòu)建
    3.1 支持向量機(jī)理論基礎(chǔ)
        3.1.1 VC維
        3.1.2 期望風(fēng)險
        3.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化
    3.2 支持向量機(jī)原理
        3.2.1 線性SVM
        3.2.2 非線性SVM
        3.2.3 SVM方法的特點
    3.3 核函數(shù)的改進(jìn)
        3.3.1 各類核函數(shù)
        3.3.2 徑向基函數(shù)的改進(jìn)
第4章 同業(yè)拆借利率預(yù)測模型的仿真
    4.1 短期利率預(yù)測
        4.1.1 實驗數(shù)據(jù)的采集預(yù)處理
        4.1.2 核函數(shù)的選擇
        4.1.3 模型參數(shù)選擇
        4.1.4 實驗結(jié)果
    4.2 中長期利率預(yù)測
        4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.2 變量選取
        4.2.3 參數(shù)選定
        4.2.4 實驗結(jié)果
    4.3 實驗結(jié)果比較分析
第5章 同業(yè)拆借利率預(yù)測系統(tǒng)的實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)總體框架的設(shè)計
    5.2 市場預(yù)測模塊的構(gòu)建
    5.3 預(yù)測系統(tǒng)的優(yōu)化
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3186622