本文讲述了关于证券交易的风险评估的内容，供大家参考，接下来我们一起仔细阅读下吧。
1证券交易风险评估原理
1.1属性数学模型证券交易风险评估方法
证券交易风险评估,需要统计各种不同证券的相关参数,利用基础属性数学模型,对证券风险进行评估。其具体步骤如下所述:1)设置δj是第j种证券交易形式的利润量属性和成本量属性的冲突系数,建立不同证券交易形式的矩阵X=x11x12…x1px21x22…x2p????xn1xn2…xnp,其中xjk是需要进行风险评估的第k种证券交易形式第j天的市场价值。2)利用下述公式计算第j种证券交易形式的增长系数:ηj=xjk×j2-槡1δj(1)3)利用下述公式能够计算证券交易风险评估误差系数:φj=Xjk{fj1×1+fj2×(1+2)+…+fjp×[(p-1)+]j}2×(ej1+ej2+…+ejp)×T×ηj(2)其中,fjk是对应证券交易形式的权值系数,ejk是对应证券的收益率参数,T是证券交易风险评估时间。
1.2传统方法存在的缺陷
在证券交易风险分析评估挖掘过程中,需要统计各种不同证券形式的相关数据,利用基础属性数学模型,对证券交易进行评估。假设在评估过程中,利润量属性和成本量属性发生冲突,将造成评估模型稳定性降低的缺陷,导致证券交易风险分析挖掘的准确性较差。根据式(1)能够得知,一旦证券利润量属性和成本量属性的冲突系数增大,将导致第j种证券交易形式增长系数降低。根据式(2)能够得知,第j种证券交易形式增长系数降低,将造成证券交易风险评估误差系数增大。
2证券交易风险分析评估挖掘方法
证券交易风险分析评估挖掘,是金融领域研究的核心问题。利用传统算法进行证券交易风险分析评估挖掘,无法避免由于利润量属性和成本量属性冲突造成的评估模型稳定性较差的缺陷,导致证券交易风险分析评估挖掘的准确性降低。因此,提出了一种基于模糊支持向量机算法的证券交易风险评估方法。3.1建立模糊支持向量机评估模型证券交易风险分析评估挖掘主要包括建立模糊支持向量机评估模型和对评估过程中造成的误差进行补偿两个主要的部分。评估模型质量与证券交易风险评估结果关系密切。利用模糊支持向量机的方法进行证券交易风险评估,需要对全部证券特征建立映射联系,通过运算获取理想的分类平面,从而建立模糊支持向量机评估模型。根据全部证券交易相关数据,能够描述不同证券之间的相关性。其公式如下所述:L(y,z)=e1Lq(y,z)+e2LS(y,z)(3)其中,Lq是证券相关数据多项式核函数,LS是基函数。上述公式需要符合下述条件:e1+e2=1根据核函数相关理论能够得知,对符合Mercer条件的核函数进行求和处理,得到的结果仍然符合Mercer的条件。对证券交易相关参数进行优化处理,能够提高核函数的训练能力和泛化能力。设置证券信息能够用Tj(1
以上就是关于证券交易的风险评估的内容，希望给予大家帮助。
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3仿真结果分析
在证券交易的过程中,证券交易的风险容易受到政策、市场、地域分布等多方面因素的影响,造成证券交易中的利润量属性与成本量属性出现较大程度的冲突,从而造成对证券交易的评估出现较大的误差。一旦利润量属性和成本量属性出现冲突,将造成传统评估模型稳定性降低的缺陷,导致证券交易风险分析评估挖掘的准确性降低。为此,提出了一种基于模糊支持向量机算法的证券交易风险评估方法。利用模糊支持向量机方法,对证券交易中的风险进行评估,利用误差补偿方法,对评估过程中产生的误差进行补偿,从而实现证券交易风险评估。
3.1证券交易风险分析评估挖掘数据
对证券交易风险分析评估的初始数据进行整理,从中选取不同风险等级的样本,获取的600个样本数据如下表1所示。在实验过程中,需要将这些样本数据分为训练数据集合和测试数据集合,其中训练数据集合中包括500个训练样本,测试数据集合中包括100个测试样本。
3.2计算不同证券交易形式权值系数
对证券交易进行风险分析评估挖掘,需要计算不同证券交易形式的权值系数,对不同证券交易形式的权值系数进行整理,能够得到表2。
3.3实验结果分析
为了验证本文算法的有效性,需要进行一次实验,分别采用线性评估模型算法、基础属性数学模型算法、回归模型算法和模糊支持向量机算法进行证券交易风险分析评估挖
4结束语
本文提出了一种基于模糊支持向量机算法的证券交易风险评估方法。利用模糊支持向量机方法,对证券交易中的风险进行评估,利用误差补偿方法,对评估过程中产生的误差进行补偿,从而实现证券交易风险评估。实验结果表明,这种算法能够提高证券交易风险分析评估挖掘的准确性。
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