Resumen

El riesgo sistémico bancario es un fenómeno no lineal complejo y ha arrojado luz sobre la importancia de salvaguardar la estabilidad financiera por la reciente crisis financiera. De acuerdo con las complejas características no lineales del riesgo sistémico bancario, en este artículo aplicamos la máquina de vectores soporte (SVM) a la predicción del riesgo sistémico bancario en un intento de sugerir un nuevo modelo con mejor poder explicativo y estabilidad. Llevamos a cabo un estudio de caso de un modelo de predicción basado en SVM para el riesgo sistémico bancario chino y los resultados experimentales muestran que la máquina de vectores soporte es un método eficaz en este caso.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:riesgo sistémico, máquina de vectores soporte, mejor poder explicativo, características no lineales complejas, fenómeno no lineal complejo, crisis financiera reciente, svm, banca, banca china, estudio de caso
• Keywords:systemic risk, support vector machine, better explanatory power, complex nonlinear characteristics, complex nonlinear phenomenon, recent financial crisis, svm, banking, chinese banking, case study