基于RU-SMOTE-SVM的金融市场极端风险预警研究

作者：林宇; 黄迅; 徐凯

来源：预测, 2013, (04): 15-20.

• 随机欠采样
• 合成少数类过采样
• 支持向量机
• 金融市场极端风险
• 预警模型 RU
• SMOTE
• SVM
• extreme risk in financial market
• warning model

本文以上证综指和深证成指为研究对象,将随机欠采样(RU)、合成少数类过采样(SMOTE)与传统支持向量机(SVM)相结合,提出了一种改进的SVM模型——RU-SMOTE-SVM模型来预测我国金融市场极端风险,并与传统SVM、SMOTE-SVM、RU-SMOTE-NN和RU-SMOTE-DT进行比较。实证结果表明,RU-SMOTE-SVM既优于传统SVM模型,又比SMOTE-SVM具有更高的预测精度,同时还展示出比RU-SMOTE-NN和RU-SMOTE-DT更为优越的预测性能。

• 出版日期2013
• 单位成都大学; 成都理工大学