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系统性金融危机的早期信号提取模型
引言
系统性金融危机是现代经济体系的“黑天鹅”事件,其爆发往往伴随金融机构集中倒闭、资产价格剧烈波动、信用链条断裂等连锁反应,不仅会引发经济衰退、失业率攀升,更可能通过全球金融网络传导至其他经济体,造成全球性经济动荡。历史经验表明,20世纪末以来的多次危机(如亚洲金融动荡、全球金融危机等)虽表现形式各异,但均存在风险长期积累、早期信号被忽视的共性特征。因此,构建科学的早期信号提取模型,通过量化分析捕捉风险累积的“蛛丝马迹”,成为防范系统性金融风险的关键环节。本文将围绕模型的理论基础、指标筛选、实现方法及验证优化展开论述,探讨如何通过技术手段提升危机预警的前瞻性
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