本文是一篇國際金融論文，本文實證結果表明，XGBoost模型有最好的訓練效果，在國際金融危機預警的課題上有顯著優勢。選擇大數據方法可以超越傳統線性計量模型的擬合結果，可以提高分類的準確性，能夠成為金融風險防范及危機預警問題更有新意的解決方法，值得繼續推廣。
第1章緒論
1.1研究背景
自2019年新冠疫情出現以來，全球各國各地的生產、經濟乃至社會生活都受到了強烈的沖擊和嚴峻的挑戰。為減少疫情對人民生活的惡劣影響，各國政府采用了不同的方法抗擊病毒，其中有以美國政府為代表的開放共存、增發貨幣、維持消費；也有以中國政府為代表的嚴防死守、動態清零、穩定匯率。對一個國家賴以生存發展的金融大環境而言，不同的應對方法各有優勢和局限：美國政策在短期內維持了金融的當下繁榮，穩住了股市表現，提高了資金的流動性，卻擾亂了國際貨幣的匯率，重創了就業，加劇了貧富分化，造成大幅通貨膨脹，為國際金融危機埋下隱患；中國政策最大限度保全了人民生命財產安全，能做到統籌兼顧，避免醫療系統擠兌，但同時對國家財政造成巨大壓力，也在一定程度上抑制了生產發展的速度。
幾十年來，學者們從未停止對金融危機發生條件及預警方案的研究，也形成了許多意義深遠的成果。研究這一問題的切入點有很多，國民收入、物價水平、股票市場、就業比率、國家債務等都是可以納入考慮的對象和指標。每當一項指標數值產生了超出正常波動范圍的異常情況，往往表明了潛在危機和動蕩的存在。此外，經濟指標之間也存在著相互關聯的情形，如利率水平一般會隨著貨幣供應量的增加而降低、就業比率一般與國民收入同方向增減等。而當大部分指標都發生了預料之外的偏動時，就表明整體經濟系統受到了強烈的影響，金融危機或其他風險事件將接踵而來，對系統中的全體民眾造成難以估量的損失。

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1.2研究目的與意義
1.2.1研究目的
新冠疫情對世界各國的經濟發展都造成了深遠的影響，也讓人們對未來發生新一輪金融危機的恐慌進一步蔓延。本文通過多種途徑，搜集歷史年間國際金融危機的發生信息，對金融危機的發生條件及事件特征開展研究，用當下較前沿、高效的大數據和機器學習方法對金融危機預警進行嘗試，基于中外學者公認可靠的著名金融危機年表，獲得1970-2017年間世界各個國家（或地區）金融危機發生時間的數據；同時根據世界銀行WDI數據庫和Jórda-Schularick-Taylor數據集搜集整理各國GDP、公共債務、國內信貸總額、進出口額、外匯儲備、實際有效匯率等宏觀數據進行補充，篩選出特征信息較完整的一百多個國家作為基礎數據。經處理后，本文根據相關變量特征，利用機器學習和深度學習模型分別對系統性銀行危機、貨幣危機以及主權債務危機進行監督預警。
本文將對比傳統Logit統計計量方法、機器學習及深度學習模型的效果優劣，形成最優的金融危機預警方案，為財政政策制定者及金融監管部門提供金融風險防范相關的參考，對金融危機防范提出更加具體的發展建議。
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第2章文獻綜述與相關理論分析
2.1文獻綜述
2.1.1金融風險傳染研究
整個金融系統包含銀行、企業、房地產等不同的部門，正如以上金融理論所體現的那樣，信用的管理、風險傳染的控制與金融危機息息相關。國際金融危機發生的潛在條件便是風險的跨國傳染。因此，本文首先對金融風險傳染相關主題的文獻與成果進行梳理，發現中外學者常常分從銀行系統、股票股指、房地產指數等不同的角度進行分析和度量。
銀行系統方面，Sergio Rubens Stancato de Souza等（2016）[1]通過使用一種新的基于網絡的框架來開發巴西銀行間市場的系統性風險測量，發現中型銀行因其不可忽視的違約可能，相較于大型銀行存在更大的預期系統性風險壓力。Celso Brunetti、Jeffrey H.Harris等（2019）[2]研究了2008年金融危機前后公共銀行和私人銀行之間的兩種網絡結構，發現危機期間，相關網絡顯示出互聯性的增加，有助于預測金融危機；而物理網絡則表現出互聯性的顯著減少，更便于預測流動性問題。Stavros K.Stavrogloua、Athanasios A.Pantelous等（2019）[3]提出了由先驗定義的因果交互作用模型進行驗證的算法并在資產對和主權信用違約掉期（CDS）網絡上測試，考察了時間序列的因果特征。Hu Wang、Shouwei Li（2020）[4]研究了引入非中央清算對銀行系統性風險的影響，認為非中央清算可以有效降低低風險沖擊下的系統性風險，但在極端沖擊下，無中央清算的場外衍生品交易保證金系統造成的流動性風險會給銀行系統造成更多的資產損失。同年，Shouwei Li、Yifu Liu等（2020）[5]構建了銀行-企業多路網絡來考察兩部門間的系統影響，研究表明短期網絡的債務排名整體上大于長期網絡，因此短期貸款對銀行-公司體系的穩定性影響較大；在中國的銀行-公司體系中，企業是系統性風險的主要貢獻者，而制造業在所有行業中的系統性風險貢獻最高。
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2.2金融危機理論分析
本文的研究問題為“金融危機的預警”，首先需要認識和明確的對象便是金融危機的理論成因和影響因素。
與金融危機相關的經濟理論有很多，涵蓋其性質特征、事件成因、造成的影響等諸多方面，與行為金融學相關的也有很多細小的分支。本文基于以上不同的視角，選取最具有代表性的三個理論進行基本闡述：金融周期理論、金融不穩定假說和金融恐慌理論，從而更詳細地介紹金融危機的特性和影響，也為下文選取用于觀測跟蹤的變量指標奠定有效、可靠的基礎。
2.2.1金融周期理論分析
金融周期理論認為，金融經濟周期可以劃分為四個主要階段：復蘇、高漲、衰退和蕭條。在一個周期內，四個階段依次出現，周而復始，往復循環。然而其中，如果衰退和蕭條之間轉換速度過快、波動幅度過大，超過一般正常水平，則這一特定的金融經濟周期階段就容易形成“金融危機”。金融周期的基礎是供給與需求，經濟發展的根本動力是總需求和總供給相互作用共同推動的，期間的金融波動形成一系列小周期，但在總體上依然順應大周期趨勢。與金融周期理論相關的就是行為金融學所涉及的的“射擊過頭”和“羊群效應”。這兩種現象體現的是短期匯率超調與信息不對稱性引起的市場跟風，歸根結底是市場預期改變引起的短期不理性行為，都會造成市場的過度調節，這在金融衰退和蕭條階段更容易引起動蕩，引發金融危機。
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第3章 問題描述與分析 ................................ 13
3.1 金融危機概述與分類 .............................. 13
3.1.1 金融危機概述 ...................................... 13
3.1.2 金融危機分類 .......................... 13 
第4章 預警方案策劃思路 .................. 16
4.1 數據選擇與處理 ..................................... 16
4.1.1 樣本選取與數據來源 ......................... 16
4.1.2 指標選擇與構建 ................................. 16
4.1.3 數據集處理 ............................................ 18
第5章 方案實證結果及實施途徑 .................................. 28
5.1 單一窗口樣本實證結果............................... 28
5.1.1 機器學習模型實證結果 ................................ 28
5.1.2 傳統線性模型實證結果 .................................... 30
第5章方案實證結果及實施途徑
5.1單一窗口樣本實證結果
5.1.1機器學習模型實證結果
本文首先依照方案設計思路對金融危機預警課題進行單一窗口樣本的實證，使用機器學習模型對危機結果進行預警。為檢驗模型有效性，本文將同時對系統性銀行危機、貨幣危機和主權債務危機3種不同的金融危機類型使用XGBoost、SVM、決策樹、隨機森林這4個不同的機器學習模型進行訓練結果的對比，以比較分析XGBoost在此課題上的優勢所在。
由于數據結構有一定差異，在訓練前對數據采用標準化處理；此外，0/1樣本的比例差距較大，因此本文選擇對1的樣本過采樣至800條，以緩解機器學習準確率失真的問題。具體實證結果如下所示：對系統性銀行危機進行實證：

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第6章結論與展望
6.1方案小結
本文吸收中外優秀歷史文獻的研究成果，對國際金融危機預警問題進行研究，從系統性銀行危機、貨幣危機和主權債務危機三個方面分別切入，利用SVM、決策樹、隨機森林、XGBoost四種機器學習模型和BP神經網絡、LSTM兩種深度學習模型分別進行實證。
實證結果表明，XGBoost模型有最好的訓練效果，在國際金融危機預警的課題上有顯著優勢。選擇大數據方法可以超越傳統線性計量模型的擬合結果，可以提高分類的準確性，能夠成為金融風險防范及危機預警問題更有新意的解決方法，值得繼續推廣。
此外，在未來一段期限是否會發生金融危機的階段性預警問題中，XGBoost模型也達到了良好的效果，能夠有效預測未來金融危機發生的判定結果，且結果相當程度上貼合現實情形，證明了該方案在金融預警課題上的實用性和可靠性。
政府當局和決策部門在及時、全面追蹤宏觀經濟指標的同時，理應規范處理數據信息，提煉有效指標，在此基礎上可以使用XGBoost模型進行更多豐富的嘗試，來預警金融危機等風險事件，從而更好地提前布局決策，對潛在的危機和風險進行及時的調整和補救措施，更好地服務于社會生產和人民福祉。
參考文獻（略）