【摘 要】
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随着股票质押业务的不断发展,一系列问题与风险隐患也逐渐暴露。特别是2018年以来,股票质押风险随着股票市场的大幅度价格震荡、大股东质押市值的逐渐增加以及监管向紧的态势日益积压。股票质押业务中隐藏的风险将对金融市场的稳定性造成严重影响,如何更好的监管、化解股票质押风险成为了当务之急。近年来,随着机器学习技术的不断发展,在各领域中的应用越来越广泛且成熟,取得了很多理想的研究成果,金融领域中也不例外。本
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随着股票质押业务的不断发展,一系列问题与风险隐患也逐渐暴露。特别是2018年以来,股票质押风险随着股票市场的大幅度价格震荡、大股东质押市值的逐渐增加以及监管向紧的态势日益积压。股票质押业务中隐藏的风险将对金融市场的稳定性造成严重影响,如何更好的监管、化解股票质押风险成为了当务之急。近年来,随着机器学习技术的不断发展,在各领域中的应用越来越广泛且成熟,取得了很多理想的研究成果,金融领域中也不例外。本文以LSTM算法为基础构建模型,预测股票质押风险。在输入特征方面,选择了企业财务状况、股票质押基本情况等因素作为输入特征。结合质押物市价波动率、质押率和平仓线设置衡量股票质押风险的指标,作为分类标签。在LSTM模型中,在基础算法上融合了全卷积网络（FCN）算法,搭建了LSTM-FCN混合模型,同时提取局部特征和时序特征。结合所使用数据的情况,确定本文属于多分类的研究问题,因此在评价指标上选择了准确率、F1、查全率、查准率和海明距离,用以衡量分类的精准度,并对模型参数设置自适应修改程序,根据评估结果实现优化。同时,本文还将预测结果和其他多个算法模型进行比较。研究发现,LSTM-FCN模型预测性能较为理想,评价指标高于其他比较模型。在全部特征中,股票质押业务、企业财务特征中的偿债能力、盈利能力和成长能力指标在预测中重要性较高。本文将机器学习技术应用于股票质押领域,建立风险预测模型,取得了较为理想的结果,对于股票质押的风险监管具有一定的参考作用。第一,借助机器学习等先进算法,通过科技赋能建立健全风险监测预警体系,完善风险监管的基础设施;第二,加强对未解压交易、质押比例等指标的监管,进一步拓展监管内容;第三,健全风险等级差异化监管、动态风险监测、信息披露等制度体系,从多方面加强对股票质押业务风险的监督和管理。
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