本文是一篇國際金融論文，本文實證結(jié)果表明，XGBoost模型有最好的訓(xùn)練效果，在國際金融危機預(yù)警的課題上有顯著優(yōu)勢。選擇大數(shù)據(jù)方法可以超越傳統(tǒng)線性計量模型的擬合結(jié)果，可以提高分類的準確性，能夠成為金融風(fēng)險防范及危機預(yù)警問題更有新意的解決方法，值得繼續(xù)推廣。
第1章緒論
1.1研究背景
自2019年新冠疫情出現(xiàn)以來，全球各國各地的生產(chǎn)、經(jīng)濟乃至社會生活都受到了強烈的沖擊和嚴峻的挑戰(zhàn)。為減少疫情對人民生活的惡劣影響，各國政府采用了不同的方法抗擊病毒，其中有以美國政府為代表的開放共存、增發(fā)貨幣、維持消費；也有以中國政府為代表的嚴防死守、動態(tài)清零、穩(wěn)定匯率。對一個國家賴以生存發(fā)展的金融大環(huán)境而言，不同的應(yīng)對方法各有優(yōu)勢和局限：美國政策在短期內(nèi)維持了金融的當下繁榮，穩(wěn)住了股市表現(xiàn)，提高了資金的流動性，卻擾亂了國際貨幣的匯率，重創(chuàng)了就業(yè)，加劇了貧富分化，造成大幅通貨膨脹，為國際金融危機埋下隱患；中國政策最大限度保全了人民生命財產(chǎn)安全，能做到統(tǒng)籌兼顧，避免醫(yī)療系統(tǒng)擠兌，但同時對國家財政造成巨大壓力，也在一定程度上抑制了生產(chǎn)發(fā)展的速度。
幾十年來，學(xué)者們從未停止對金融危機發(fā)生條件及預(yù)警方案的研究，也形成了許多意義深遠的成果。研究這一問題的切入點有很多，國民收入、物價水平、股票市場、就業(yè)比率、國家債務(wù)等都是可以納入考慮的對象和指標。每當一項指標數(shù)值產(chǎn)生了超出正常波動范圍的異常情況，往往表明了潛在危機和動蕩的存在。此外，經(jīng)濟指標之間也存在著相互關(guān)聯(lián)的情形，如利率水平一般會隨著貨幣供應(yīng)量的增加而降低、就業(yè)比率一般與國民收入同方向增減等。而當大部分指標都發(fā)生了預(yù)料之外的偏動時，就表明整體經(jīng)濟系統(tǒng)受到了強烈的影響，金融危機或其他風(fēng)險事件將接踵而來，對系統(tǒng)中的全體民眾造成難以估量的損失。

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1.2研究目的與意義
1.2.1研究目的
新冠疫情對世界各國的經(jīng)濟發(fā)展都造成了深遠的影響，也讓人們對未來發(fā)生新一輪金融危機的恐慌進一步蔓延。本文通過多種途徑，搜集歷史年間國際金融危機的發(fā)生信息，對金融危機的發(fā)生條件及事件特征開展研究，用當下較前沿、高效的大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)方法對金融危機預(yù)警進行嘗試，基于中外學(xué)者公認可靠的著名金融危機年表，獲得1970-2017年間世界各個國家（或地區(qū)）金融危機發(fā)生時間的數(shù)據(jù)；同時根據(jù)世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫和Jórda-Schularick-Taylor數(shù)據(jù)集搜集整理各國GDP、公共債務(wù)、國內(nèi)信貸總額、進出口額、外匯儲備、實際有效匯率等宏觀數(shù)據(jù)進行補充，篩選出特征信息較完整的一百多個國家作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。經(jīng)處理后，本文根據(jù)相關(guān)變量特征，利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型分別對系統(tǒng)性銀行危機、貨幣危機以及主權(quán)債務(wù)危機進行監(jiān)督預(yù)警。
本文將對比傳統(tǒng)Logit統(tǒng)計計量方法、機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)模型的效果優(yōu)劣，形成最優(yōu)的金融危機預(yù)警方案，為財政政策制定者及金融監(jiān)管部門提供金融風(fēng)險防范相關(guān)的參考，對金融危機防范提出更加具體的發(fā)展建議。
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第2章文獻綜述與相關(guān)理論分析
2.1文獻綜述
2.1.1金融風(fēng)險傳染研究
整個金融系統(tǒng)包含銀行、企業(yè)、房地產(chǎn)等不同的部門，正如以上金融理論所體現(xiàn)的那樣，信用的管理、風(fēng)險傳染的控制與金融危機息息相關(guān)。國際金融危機發(fā)生的潛在條件便是風(fēng)險的跨國傳染。因此，本文首先對金融風(fēng)險傳染相關(guān)主題的文獻與成果進行梳理，發(fā)現(xiàn)中外學(xué)者常常分從銀行系統(tǒng)、股票股指、房地產(chǎn)指數(shù)等不同的角度進行分析和度量。
銀行系統(tǒng)方面，Sergio Rubens Stancato de Souza等（2016）[1]通過使用一種新的基于網(wǎng)絡(luò)的框架來開發(fā)巴西銀行間市場的系統(tǒng)性風(fēng)險測量，發(fā)現(xiàn)中型銀行因其不可忽視的違約可能，相較于大型銀行存在更大的預(yù)期系統(tǒng)性風(fēng)險壓力。Celso Brunetti、Jeffrey H.Harris等（2019）[2]研究了2008年金融危機前后公共銀行和私人銀行之間的兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)危機期間，相關(guān)網(wǎng)絡(luò)顯示出互聯(lián)性的增加，有助于預(yù)測金融危機；而物理網(wǎng)絡(luò)則表現(xiàn)出互聯(lián)性的顯著減少，更便于預(yù)測流動性問題。Stavros K.Stavrogloua、Athanasios A.Pantelous等（2019）[3]提出了由先驗定義的因果交互作用模型進行驗證的算法并在資產(chǎn)對和主權(quán)信用違約掉期（CDS）網(wǎng)絡(luò)上測試，考察了時間序列的因果特征。Hu Wang、Shouwei Li（2020）[4]研究了引入非中央清算對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響，認為非中央清算可以有效降低低風(fēng)險沖擊下的系統(tǒng)性風(fēng)險，但在極端沖擊下，無中央清算的場外衍生品交易保證金系統(tǒng)造成的流動性風(fēng)險會給銀行系統(tǒng)造成更多的資產(chǎn)損失。同年，Shouwei Li、Yifu Liu等（2020）[5]構(gòu)建了銀行-企業(yè)多路網(wǎng)絡(luò)來考察兩部門間的系統(tǒng)影響，研究表明短期網(wǎng)絡(luò)的債務(wù)排名整體上大于長期網(wǎng)絡(luò)，因此短期貸款對銀行-公司體系的穩(wěn)定性影響較大；在中國的銀行-公司體系中，企業(yè)是系統(tǒng)性風(fēng)險的主要貢獻者，而制造業(yè)在所有行業(yè)中的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻最高。
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2.2金融危機理論分析
本文的研究問題為“金融危機的預(yù)警”，首先需要認識和明確的對象便是金融危機的理論成因和影響因素。
與金融危機相關(guān)的經(jīng)濟理論有很多，涵蓋其性質(zhì)特征、事件成因、造成的影響等諸多方面，與行為金融學(xué)相關(guān)的也有很多細小的分支。本文基于以上不同的視角，選取最具有代表性的三個理論進行基本闡述：金融周期理論、金融不穩(wěn)定假說和金融恐慌理論，從而更詳細地介紹金融危機的特性和影響，也為下文選取用于觀測跟蹤的變量指標奠定有效、可靠的基礎(chǔ)。
2.2.1金融周期理論分析
金融周期理論認為，金融經(jīng)濟周期可以劃分為四個主要階段：復(fù)蘇、高漲、衰退和蕭條。在一個周期內(nèi)，四個階段依次出現(xiàn)，周而復(fù)始，往復(fù)循環(huán)。然而其中，如果衰退和蕭條之間轉(zhuǎn)換速度過快、波動幅度過大，超過一般正常水平，則這一特定的金融經(jīng)濟周期階段就容易形成“金融危機”。金融周期的基礎(chǔ)是供給與需求，經(jīng)濟發(fā)展的根本動力是總需求和總供給相互作用共同推動的，期間的金融波動形成一系列小周期，但在總體上依然順應(yīng)大周期趨勢。與金融周期理論相關(guān)的就是行為金融學(xué)所涉及的的“射擊過頭”和“羊群效應(yīng)”。這兩種現(xiàn)象體現(xiàn)的是短期匯率超調(diào)與信息不對稱性引起的市場跟風(fēng)，歸根結(jié)底是市場預(yù)期改變引起的短期不理性行為，都會造成市場的過度調(diào)節(jié)，這在金融衰退和蕭條階段更容易引起動蕩，引發(fā)金融危機。
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第3章 問題描述與分析 ................................ 13
3.1 金融危機概述與分類 .............................. 13
3.1.1 金融危機概述 ...................................... 13
3.1.2 金融危機分類 .......................... 13 
第4章 預(yù)警方案策劃思路 .................. 16
4.1 數(shù)據(jù)選擇與處理 ..................................... 16
4.1.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源 ......................... 16
4.1.2 指標選擇與構(gòu)建 ................................. 16
4.1.3 數(shù)據(jù)集處理 ............................................ 18
第5章 方案實證結(jié)果及實施途徑 .................................. 28
5.1 單一窗口樣本實證結(jié)果............................... 28
5.1.1 機器學(xué)習(xí)模型實證結(jié)果 ................................ 28
5.1.2 傳統(tǒng)線性模型實證結(jié)果 .................................... 30
第5章方案實證結(jié)果及實施途徑
5.1單一窗口樣本實證結(jié)果
5.1.1機器學(xué)習(xí)模型實證結(jié)果
本文首先依照方案設(shè)計思路對金融危機預(yù)警課題進行單一窗口樣本的實證，使用機器學(xué)習(xí)模型對危機結(jié)果進行預(yù)警。為檢驗?zāi)Ｐ陀行?，本文將同時對系統(tǒng)性銀行危機、貨幣危機和主權(quán)債務(wù)危機3種不同的金融危機類型使用XGBoost、SVM、決策樹、隨機森林這4個不同的機器學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練結(jié)果的對比，以比較分析XGBoost在此課題上的優(yōu)勢所在。
由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有一定差異，在訓(xùn)練前對數(shù)據(jù)采用標準化處理；此外，0/1樣本的比例差距較大，因此本文選擇對1的樣本過采樣至800條，以緩解機器學(xué)習(xí)準確率失真的問題。具體實證結(jié)果如下所示：對系統(tǒng)性銀行危機進行實證：

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第6章結(jié)論與展望
6.1方案小結(jié)
本文吸收中外優(yōu)秀歷史文獻的研究成果，對國際金融危機預(yù)警問題進行研究，從系統(tǒng)性銀行危機、貨幣危機和主權(quán)債務(wù)危機三個方面分別切入，利用SVM、決策樹、隨機森林、XGBoost四種機器學(xué)習(xí)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM兩種深度學(xué)習(xí)模型分別進行實證。
實證結(jié)果表明，XGBoost模型有最好的訓(xùn)練效果，在國際金融危機預(yù)警的課題上有顯著優(yōu)勢。選擇大數(shù)據(jù)方法可以超越傳統(tǒng)線性計量模型的擬合結(jié)果，可以提高分類的準確性，能夠成為金融風(fēng)險防范及危機預(yù)警問題更有新意的解決方法，值得繼續(xù)推廣。
此外，在未來一段期限是否會發(fā)生金融危機的階段性預(yù)警問題中，XGBoost模型也達到了良好的效果，能夠有效預(yù)測未來金融危機發(fā)生的判定結(jié)果，且結(jié)果相當程度上貼合現(xiàn)實情形，證明了該方案在金融預(yù)警課題上的實用性和可靠性。
政府當局和決策部門在及時、全面追蹤宏觀經(jīng)濟指標的同時，理應(yīng)規(guī)范處理數(shù)據(jù)信息，提煉有效指標，在此基礎(chǔ)上可以使用XGBoost模型進行更多豐富的嘗試，來預(yù)警金融危機等風(fēng)險事件，從而更好地提前布局決策，對潛在的危機和風(fēng)險進行及時的調(diào)整和補救措施，更好地服務(wù)于社會生產(chǎn)和人民福祉。
參考文獻（略）