中國保險業(yè)系統(tǒng)性風險的評估與預警研究

——基于Attention-LSTM模型的分析

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摘 要：基于保險業(yè)系統(tǒng)性風險傳導機制和預警機制的理論分析，利用CoVaR方法評估保險業(yè)系統(tǒng)性風險，從微觀保險機構和宏觀經(jīng)濟環(huán)境構建Attention-LSTM模型對保險業(yè)系統(tǒng)性風險進行預警分析。研究發(fā)現(xiàn)：當遭遇重大事件沖擊時，系統(tǒng)重要性保險機構對保險業(yè)的風險溢出增加；將金融壓力指數(shù)納入風險預警體系，其預測平均絕對誤差、均方根誤差和平均絕對百分比誤差分別降低8.59%、7.27%和4.55%；Attention-LSTM模型能捕捉風險間的關聯(lián)性和傳染性，在預測準確性、泛化能力和時間穩(wěn)定性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)機器學習模型。（剩余16967字）