引入协同进化算法的互联网金融风险预警分析  

Early Warning Analysis of Internet Financial Risk by Introducing Co-evolutionary Algorithm

作　　者：李桂芝 马莹[3] 王雪标[1] Li Guizhi;Ma Ying;Wang Xuebiao

机构地区：[1]东北财经大学经济学院 [2]营口理工学院大数据管理与应用专业教研室 [3]营口理工学院创新创业学院

出　　处：《调研世界》2021年第11期42-50,共9页The World of Survey and Research

基　　金：国家自然科学基金面上项目“我国通胀预期和通胀风险溢价与宏观因子作用机制的计量研究”(项目编号:71273044);营口理工学院创新团队支持计划“大数据背景下互联网金融风险的评估预警及运用”(项目编号:TD201903)。

摘　　要：本文针对高维面板数据中信用风险的预警效率低、精准度不够等问题,提出一种引入协同进化机制的改进微粒群预警因素分析模型。首先将Relief-F等特征选择技术与微粒群智能策略结合,通过分析关键因素,建立具有协同进化机制的模型框架,依据特征贡献度划分子种群并进行协同计算,再用该模型对2019—2020年度互联网金融平台面板数据进行实证分析。结果表明,选择有效预警因素协同作用能提升收敛性能、精准度,保证信息资源优势的发挥,更适合于互联网金融平台风控预警的效果分析。

关 键 词：协同进化 特征选择 微粒群算法 信用风险 

分 类 号：F126[经济管理—世界经济]