外文文獻(xiàn)翻譯中文--財(cái)務(wù)早期預(yù)警系統(tǒng)和對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)發(fā)掘的應(yīng)用程序研究節(jié)選(編輯修改稿)
2025-06-26 12:02 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ogit模型 、 harzard 模型 、 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 模型 和 discriminant 模型 而開(kāi)發(fā)的 。對(duì)于不同的模型來(lái)說(shuō)，他們發(fā)現(xiàn)了不同的顯示和跡象。所以他們認(rèn)為所 有 的模型預(yù)測(cè)能力是一樣的。他們開(kāi)發(fā)了一種早期預(yù)警系統(tǒng)模型，這是基于 “ 符號(hào)邏輯的復(fù)原 ” ，這種理論是他們通過(guò)評(píng)估 Trieschmannand Pinches(1973),Ambroseand Seward (1998),and Barnivand McDonald (1992)在對(duì)保險(xiǎn)公司的研究而得來(lái)的。 Laitinen and Chong(1999)提出了一個(gè)使用早期 預(yù)警信號(hào)預(yù)測(cè)小型公司危機(jī)的模型。 他們的 研究總結(jié)了兩個(gè)分別實(shí)施在芬蘭（ 72%回應(yīng)）和英國(guó)（ 26%）的研究成果 ，在芬蘭的研究是基于對(duì)團(tuán)體協(xié)作分析的處理步驟，在英國(guó)的研究是基于銀行經(jīng)理對(duì)中小型企業(yè)失敗的預(yù)測(cè)。這兩種研究都由 8 個(gè)主要因素和超過(guò) 40 個(gè)次要導(dǎo)致失敗的因素組成。這兩份研究的結(jié)果都有重要的相似點(diǎn)。管理不當(dāng)都被認(rèn)為是最重要的因素，在會(huì)計(jì)系統(tǒng)中的缺陷和對(duì)顧客的態(tài)度是第二重要的。然而，低的會(huì)計(jì)職員的士氣在芬蘭也被認(rèn)為是一個(gè)重要因素，但在英國(guó)不是。 楊，玲，海和京為了 預(yù)測(cè) 銀行的金融風(fēng)險(xiǎn) 而開(kāi)發(fā) 了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN)的方法來(lái)作為早期預(yù)警和測(cè)試方法。 Salas and Saurina (2020)對(duì)比了在 19851997 年期間西班牙的商業(yè)和儲(chǔ)蓄銀行的貸款問(wèn)題的決定因素，并同時(shí)考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)和個(gè)人銀行級(jí)別的變量。 GDP增長(zhǎng)率 ,公司和家庭負(fù)債、快速 降低 的信用或分支擴(kuò)張 ,效率低下 ,投資組合成分、大小、凈息差 ,資本比率和市場(chǎng)權(quán)力就是解釋信用風(fēng)險(xiǎn)的變量。這個(gè)發(fā)現(xiàn)提出重要的銀行監(jiān)管政策問(wèn)題 :使用銀行水平變量作為預(yù)警指標(biāo) ,銀行并購(gòu)的優(yōu)勢(shì) 在不同地區(qū)有不同作用 ,以及銀行競(jìng)爭(zhēng)和所有權(quán)在確定信用風(fēng)險(xiǎn)中所占 的角色。 Edison（ 2020） 開(kāi)發(fā)了一個(gè)操作早期預(yù)警系統(tǒng) (EWS),可以檢測(cè)金融危機(jī)。系統(tǒng)監(jiān)控的幾個(gè)指標(biāo)往往在危機(jī)之前的一段時(shí)間內(nèi)有不同尋常的表現(xiàn)。當(dāng)一個(gè)指標(biāo)超過(guò) (或低于 )一個(gè)閾值 ,那么這就是說(shuō)發(fā)出 “信號(hào) ”,貨幣危機(jī)可能會(huì)發(fā)生在一個(gè)給定的時(shí)期內(nèi)。該模型經(jīng)過(guò)了 1997/1998 年危機(jī)的考驗(yàn) ,但還有一些缺點(diǎn)被鑒定出來(lái)。本文也評(píng)估一下這個(gè)系統(tǒng)應(yīng)該怎么被應(yīng)用到一個(gè)單獨(dú)的國(guó)家中。結(jié)果表明 ,早期預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)該被認(rèn)為是一個(gè)有用的診斷工具。 Jacobs and Kuper (2020)提出了一種對(duì)針對(duì)亞洲六個(gè)國(guó) 家的早期預(yù)警系統(tǒng)（ EWS)。金融危機(jī)最 著名的表現(xiàn) 有 三種類(lèi)型 ： 貨幣危機(jī)、銀行危機(jī)、債務(wù)危機(jī)。指標(biāo)組的重要性在一個(gè)多元 logit模型中測(cè)試過(guò)，這個(gè)模型是建立在 19702020年期間的 對(duì) 六個(gè)亞洲國(guó)家 的測(cè)試 上。作者發(fā)現(xiàn)，使用早期預(yù)警系統(tǒng)（ EWS）的一些貨幣危機(jī)預(yù)測(cè) 結(jié)果 比其他的做的更好。 Berg, Borensztein, and Pattillo (2020), 開(kāi)發(fā)了貨幣危機(jī)的早期預(yù)警系統(tǒng)來(lái)應(yīng)對(duì)墨西哥和亞洲的危機(jī)。自從 1999年初以來(lái)，國(guó)際貨幣基金組織（ IMF）工作人員已經(jīng)系統(tǒng)的跟蹤一個(gè)正在建設(shè)中的基礎(chǔ)模塊， 以 作為其更廣泛的前瞻性的漏洞評(píng)估， 這個(gè)基礎(chǔ)模塊是 各種由內(nèi)部和私人機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的內(nèi)部模塊 組成的 ， 。本研究詳細(xì)研究 這 些模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能 ， 這些內(nèi)部模型的預(yù)測(cè)是實(shí)際危機(jī)在統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)上重要預(yù)測(cè)因子?？偟膩?lái)說(shuō)，小范圍內(nèi)的私人部門(mén)的模型被檢查的樣品表現(xiàn)不佳，盡管它們是樣本中的主要部分。 Brockett, Golden, Jang, and Yang (2020)檢查了統(tǒng)計(jì)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)檢測(cè)陷入財(cái)務(wù)困境的保險(xiǎn)公司的影響。他們考慮了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：反向傳播（ BP)和學(xué)習(xí)矢量量化（ LVQ)，兩種統(tǒng)計(jì)方法：多重判別
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