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基于實(shí)證分析的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評估研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-07 06:07
  本研究的目的是通過對互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的對比分析和實(shí)證分析構(gòu)建對其風(fēng)險(xiǎn)情況的評價(jià)體系。通過比較互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)與傳統(tǒng)金融業(yè),探究目前我國互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的發(fā)展情況,并對該行業(yè)公司的宏觀和行業(yè)影響因素進(jìn)行分析;從公司數(shù)據(jù)出發(fā),對公司影響因素進(jìn)行分析。通過行業(yè)內(nèi)外部環(huán)境研究中國互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀。互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的內(nèi)部業(yè)態(tài)具有其創(chuàng)新性和風(fēng)險(xiǎn)性,而處聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的蓬勃發(fā)展對其自身以及相關(guān)行業(yè)帶來了改變,其中既有利于其作為支持性產(chǎn)業(yè)提供便捷性也有不利于行業(yè)規(guī)范的隱蔽性。隨著我國的信息技術(shù)的進(jìn)步、人工智能的發(fā)展、算法技術(shù)的優(yōu)化,金融的泛化發(fā)展的趨勢越來越明顯,在萬眾創(chuàng)新的政策紅利下,各行業(yè)進(jìn)行了更加深入的資金聯(lián)系,并形成了更多跨行業(yè)的業(yè)務(wù)。這一方面增加了我國行業(yè)的發(fā)展機(jī)會(huì),另一方面則增加了行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)傳播的渠道,而互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)則是這一時(shí)代背景下的重要產(chǎn)物。本文將連接函數(shù)和對數(shù)幾率回歸模型引入到金融風(fēng)險(xiǎn)分析中,介紹了在金融領(lǐng)域,連接函數(shù)和對數(shù)幾率回歸模型的研究背景,意義,研究現(xiàn)狀和理論基礎(chǔ),并對互聯(lián)網(wǎng)金融和金融領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了歸納。首先,對互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)進(jìn)行概念界定和現(xiàn)狀描述,通過利...

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1互聯(lián)網(wǎng)金融收益時(shí)序圖

圖1互聯(lián)網(wǎng)金融收益時(shí)序圖

??.指數(shù)介紹:互聯(lián)網(wǎng)金融概念指數(shù)的樣本空間為滬深市場股票,將與支、投資、保險(xiǎn)、金融信息服務(wù)以及其他與互聯(lián)網(wǎng)金融相關(guān)的公司納入互主題,包括但不限于第三方支付、P2P、眾籌、小貸、互聯(lián)網(wǎng)基金、互、互聯(lián)網(wǎng)銀行、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn),征信,金融信息服務(wù),其他與互聯(lián)網(wǎng)金司作為待選樣本,按市值高低排....


圖2傳統(tǒng)金融收益時(shí)序圖??隨后,對互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)以及傳統(tǒng)金融指數(shù)進(jìn)行的描述性統(tǒng)計(jì)

圖2傳統(tǒng)金融收益時(shí)序圖??隨后,對互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)以及傳統(tǒng)金融指數(shù)進(jìn)行的描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)的角度分析,二者雖有差距,但相差不大。這一方面反映了互聯(lián)網(wǎng)金融相關(guān)公??司的尾部企業(yè)較多,另一方面則說明傳統(tǒng)金融業(yè)的發(fā)展,相對更加均勻平穩(wěn)。作??為一個(gè)新興產(chǎn)業(yè),互聯(lián)網(wǎng)金融概念的標(biāo)準(zhǔn)差較大,這也符合圖1和圖2中的觀察??結(jié)果?梢钥闯,在發(fā)展過程中,我國的互聯(lián)網(wǎng)金融更容易受到影....


圖3變換后的殘差分布圖??通過調(diào)用scipy.stats下的kstest,對這兩個(gè)序列進(jìn)行利用K-S檢測,可以看到??

圖3變換后的殘差分布圖??通過調(diào)用scipy.stats下的kstest,對這兩個(gè)序列進(jìn)行利用K-S檢測,可以看到??

時(shí)變連接模型擬合:通過兩組收益的時(shí)間序列進(jìn)行擬合得到殘差,對殘差序??列進(jìn)行歸一化,利用拉普拉斯變換將數(shù)據(jù)歸一至[0,1]的均勻分布,獲取新的序列。??圖3顯示了轉(zhuǎn)化后的邊緣分布,可以看到左下和右上區(qū)域具有密度更高的點(diǎn),其??中,左下部分的聚集情況較為明顯,右上區(qū)域的聚集情況較難....


圖4時(shí)變高斯連接??在時(shí)變克萊頓連接的函數(shù)圖形中,可以看出其結(jié)果分布稍顯雜亂,圖形的整??

圖4時(shí)變高斯連接??在時(shí)變克萊頓連接的函數(shù)圖形中,可以看出其結(jié)果分布稍顯雜亂,圖形的整??

圖4時(shí)變高斯連接??變克萊頓連接的函數(shù)圖形中,可以看出其結(jié)果分布稍顯雜亂,圖形的整??為不明晰,時(shí)序性較差,但隨著時(shí)間的推移穩(wěn)定性增強(qiáng)。因此在進(jìn)行模??時(shí)候,可以在參考具體數(shù)據(jù)后選擇,用來描述下尾相關(guān)性。??1.6?-??irli?I?h?i?j??ns-?rtJiy?I?i??....



本文編號(hào):4003270

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