風險管理與金融預測中統(tǒng)計方法的應用探析

1、<p>　　風險管理與金融預測中統(tǒng)計方法的應用探析</p><p>　　【摘要】在多元化的市場環(huán)境之下，風險管理與金融預測的有效開展，對于提高經(jīng)營管理效率，確保可持續(xù)發(fā)展，起到十分重要的作用。本文從單變量模型、多元判斷分析、風險指數(shù)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法四個方面，闡述了風險管理與金融預測中統(tǒng)計方法的應用，提高統(tǒng)計方法在金融預測與風險管理中的應用價值。 </p><p>　　【關鍵

2、詞】風險管理 金融預測 統(tǒng)計方法 應用 </p><p>　　隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，多元化的市場經(jīng)濟環(huán)境強調(diào)金融預測、風險管理的重要性與必要性。而統(tǒng)計方法的有效應用，是確保風險管理與金融預測落到實處的重要“抓手”。在金融預測與風險管理中，最為典型的統(tǒng)計方法有三種：一是單變量分析；二是風險指數(shù)模型；三是多元判別法；四是人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法。在典型統(tǒng)計方法的應用中，一方面有效的提高了風險管理與金融預測的有效性，對于企業(yè)

3、的發(fā)展而言起到重要的作用；另一方面，典型統(tǒng)計方法也存在一定的局限性，易受到外部因素，如利率變化、通貨膨脹等影響。因此，本文針對典型統(tǒng)計方法在風險管理與金融預測中的應用，作如下具體闡述。 </p><p><b>　　一、單變量模型 </b></p><p>　　在單變量分析中，“單變量模型”的構建尤為重要。首先，對預測樣本進行分組。一般情況下，樣本主要分為：①“預測樣

4、本”――構建預測模型；②“測試樣本”――測試預測模型；其次，樣本測試。在樣本測試中，預測樣本應為誤判率最小。單變量模型在風險管理中的應用，雖然表現(xiàn)出“簡單易行”的應用特點，但也存在較大不足，特別是預測結(jié)論具有局限性，無法全面地反映出實際情況。 </p><p><b>　　二、多元判別分析 </b></p><p>　　在金融風險預測中，多元判別分析的應用比較廣泛，且

5、具有良好的應用價值。多元判定分析可以對金融風險進行預測計算并分析的模型。在模型的運用中：首先，將預測指標帶入表達式：Di=d0+d1Xi1+d2Xi2+…+dnXn之中；其次，通過帶入計算出所需的判斷值；最后，通過比對判斷值，判斷其面臨的金融風險。這一模型的應用，對于金融預測與風險管理起到了重要的作用，但由于模型方法難以實現(xiàn)較大范圍的推廣。 </p><p><b>　　三、風險指數(shù)模型 </b&

6、gt;</p><p>　　四、人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法 </p><p>　　隨著統(tǒng)計方法的不斷發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法日益應用于金融分析領域，并取得了良好的應用效果。從實際來看人工神經(jīng)網(wǎng)絡犯法作為一宗非線性非參數(shù)模型，在破產(chǎn)預測和期權定價等方面，都具有良好分析預測作用。（1）破產(chǎn)預測。在破產(chǎn)預測方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了對傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的改進，能夠?qū)﹀e判率進行無偏估計。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法能夠?qū)崿F(xiàn)

7、較高準確度的預測，并且在穩(wěn)健性、適應性等方面表現(xiàn)出良好的優(yōu)越性；（2）期權定價。早在上世紀90年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡便應用于期權定價領域。首先，期權價格在模擬中，需要進行一定的假設。例如：固定利率、固定均值等；其次，期權定價公式是資產(chǎn)價格與執(zhí)行價格的一階齊次式。因此，我們在人工神經(jīng)方法的應用中，只有兩個輸入比值：①資產(chǎn)價格/執(zhí)行價格；②賬期價格/執(zhí)行價格?？偠灾斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡方法在金融預測中具有良好的應用價值，特別是對傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的改進，

8、極大地提高了統(tǒng)計方法的應用效果。 </p><p>　　總之，在改革開放不斷深入的大背景之下，日益完善的市場經(jīng)濟體制，強調(diào)風險管理與金融預測有效開展的必要性與重要性。統(tǒng)計方法作為金融預測與風險管理的重要手段，如何有效應用統(tǒng)計方法，直接關系到應用的現(xiàn)實價值。當前，單變量分析、風險指數(shù)模型、多元判別法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法，已廣泛應用于金融預測與風險管理之中。其中單變量分析、風險指數(shù)模型、多元判別法作為典型統(tǒng)計方法，在有

9、效應用的同時，也存在一定的局限性。而對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法而言，在一定程度上對傳統(tǒng)統(tǒng)計方法進行了優(yōu)化改進，進而提高了預測的準確度。 </p><p><b>　　參考文獻： </b></p><p>　　[1]李健.基于EMD-PSO-SVM誤差校正模型的國際碳金融市場價格預測[J].中國人口資源與環(huán)境，2014，（06）. </p><p>