基于大数据的金融风险预警系统的研究

摘要

cqvip:历史大数据显示,政治、军事、金融、疫情事件是金融风险触发的重大因素,网民、投资者对事件的关注度越大,事件影响力随之扩大,从而把金融事件传播转向金融风险传染。通过用户量级、用户结构、用户行为、用户指数构建用户参与模型,并以此模型构建金融风险预警系统。系统通过采集2000年至2018年大量相关支撑数据,在建立风险指标、用户参与等各类数据库基础上,运用机器学习算法设计预警、预测系统,最终用系统采集的数据库进行效果分析和相关性检验,得出量化结论。