基于EEMD-LSTM的中國保險業(yè)系統(tǒng)性風險預(yù)警研究

摘要： 本文采用保險業(yè)壓力指數(shù)來衡量中國保險業(yè)系統(tǒng)性風險狀況，并通過預(yù)測保險業(yè)壓力指數(shù)的未來走勢來進行保險業(yè)系統(tǒng)性風險預(yù)警。借鑒TEI@I復(fù)雜系統(tǒng)研究方法論中的分解集成技術(shù)，同時結(jié)合當前人工智能、深度學習領(lǐng)域的研究成果，構(gòu)建EEMD-LSTM模型進行保險業(yè)系統(tǒng)性風險預(yù)警。實證結(jié)果表明，EEMD分解集成技術(shù)在預(yù)測非線性、非平穩(wěn)復(fù)雜時間序列方面具有明顯優(yōu)勢；同時，LSTM模型能有效刻畫時間... （共8頁）