基于深度学习方法的股票市场风险预警研究

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当今社会,科学技术日新月异,人工智能在各个领域如火如荼的发展着。在人脸识别、语音识别、自然语言处理等领域,机器学习和深度学习均有成功的应用。同时随着金融科技的不断创新,深度学习方法在股票市场的运用越来越广泛。本文基于深度学习方法,对股票市场风险的预测展开分析和讨论。股票市场风险形成原因多变,影响因素众多。本文从股票市场交易基本面数据、统计技术指标和扩展的区间数据三个维度,共选取15个变量进行构建模型,预测股票收益率。股票收益率的波动是股票市场风险的讯号,因此通过改进预测股票收益率的模型,以达到更好的
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收入流动可以分为数量流动和位次流动。一方面,最常用的方法是利用收入转换矩阵,从非时间依赖和位置变动测算指标来衡量不同群体的收入流动大小和方向。另一方面,考虑到矩阵分组大小差异和组内流动性对测算的影响,本文在收入转换矩阵的基础上,从不同个体出发,引入收入流动指数去衡量流动的大小和方向。通过基尼回归系数测算收入数量流动,通过后项基尼系数和基尼秩流动指数测算收入位次流动。综合以上两个方面,本文利用收入转
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以农村股份合作社为主的农村集体经济是实现乡村振兴战略和农村城市化进程的基本经济组织和重要形式。近年来,我国农村股份发展迅速,部分发达城市周边农村已经开始向企业化、集团化的趋势发展。但农村股份社由于特殊的经济性质和特殊的治理机制以及单一化的人员组成,治理体系和管理能力有着内生性的弱点,明显不能满足当下农村经济发展的需要。而建立健全内部控制制度,能够比较快速、有效地提高改善农村股份合作社的经营管理能力
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