【摘 要】
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新冠疫情对经济和社会的影响逐步显现,银行业正承受着前所未有的压力。作为经济金融领域的重要一环,银行业对确保不发生系统性金融风险有着重要现实意义。应及时识别风险系数较高的银行,做到提前干预,避免风险传导。本文利用R型聚类模型选取了银行风险评价相关基础指标,利用Q型聚类模型实现了对25家银行风险等级的分类,并进行了模型灵敏度分析,不同函数方法下误差分析显示:R型聚类误差接近于零,Q型聚类中5家银行的风
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新冠疫情对经济和社会的影响逐步显现,银行业正承受着前所未有的压力。作为经济金融领域的重要一环,银行业对确保不发生系统性金融风险有着重要现实意义。应及时识别风险系数较高的银行,做到提前干预,避免风险传导。本文利用R型聚类模型选取了银行风险评价相关基础指标,利用Q型聚类模型实现了对25家银行风险等级的分类,并进行了模型灵敏度分析,不同函数方法下误差分析显示:R型聚类误差接近于零,Q型聚类中5家银行的风险等级分类结果存在一定误差。以此为基础,通过机器学习算法中的支持向量机模型（SVM）实现了对4家待分类银行的风险确认,并完成了灵敏度及误差分析,模型为及时甄别风险银行提供了参考。
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