【摘 要】
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研究目标:提出基于多分形特征的互联网金融市场风险状态的划分方法，构建非平衡数据集的互联网金融风险预警模型。研究方法:采用日收益率和多分形波动率衡量互联网金融风险并划分风险状态，提出一种利用SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合的互联网金融风险预警模型，选取中证互联网金融指数进行实证分析。研究发现:SMOTEENN-SVM模型可以显著地提高SVM模型的预测精度，具有优越的预测性能。研究创新:通过
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“货币政策与房地产系统交互协调研究”（61703010）； 北京市社会科学基金规划项目“‘十四五’期间北京金融风险及防范对策研究”（21JJB006）的资助；
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研究目标:提出基于多分形特征的互联网金融市场风险状态的划分方法，构建非平衡数据集的互联网金融风险预警模型。研究方法:采用日收益率和多分形波动率衡量互联网金融风险并划分风险状态，提出一种利用SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合的互联网金融风险预警模型，选取中证互联网金融指数进行实证分析。研究发现:SMOTEENN-SVM模型可以显著地提高SVM模型的预测精度，具有优越的预测性能。研究创新:通过日收益率和多分形波动率刻画互联网金融风险状态，并将SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合，建立非平衡样本的互联网金融市场风险预警模型。研究价值:为研究互联网金融风险预警提供新的思路，对防范化解互联网金融风险具有重要的现实意义。
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