基于EEMD-LSTM的中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

摘要： 本文采用保險(xiǎn)業(yè)壓力指數(shù)來(lái)衡量中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況，并通過(guò)預(yù)測(cè)保險(xiǎn)業(yè)壓力指數(shù)的未來(lái)走勢(shì)來(lái)進(jìn)行保險(xiǎn)業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)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(shí)結(jié)合當(dāng)前人工智能、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究成果，構(gòu)建EEMD-LSTM模型進(jìn)行保險(xiǎn)業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。實(shí)證結(jié)果表明，EEMD分解集成技術(shù)在預(yù)測(cè)非線性、非平穩(wěn)復(fù)雜時(shí)間序列方面具有明顯優(yōu)勢(shì)；同時(shí)，LSTM模型能有效刻畫(huà)時(shí)間... （共8頁(yè)）