![](/images/graphics-bg.png)
Prediction of Systemic Risk Contagion Based on a Dynamic Complex Network Model Using Machine Learning Algorithm
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
It is well known that the interbank market is able to effectively provide financial liquidity for the entire banking system and maintain the stability of the financial market.
In this paper, we develop an innovative complex network approach to simulate an interbank network with systemic risk contagion that takes into account the balance sheet of each bank, from which we can identify if the financial institutions have sufficient capital reserves to prevent risk contagion.
Cascading defaults are also generated in the simulation according to different crisis-triggering (targeted defaults) methods.
We also use machine learning techniques to identify the synthetic features of the network.
Our analysis shows that the topological factors and market factors in the interbank network have significant impacts on the risk spreading.
Overall, this paper provides a scientific method for policy-makers to select the optimal management policy for handling systemic risk.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, Jiannan& Zhao, Jinlou. 2020. Prediction of Systemic Risk Contagion Based on a Dynamic Complex Network Model Using Machine Learning Algorithm. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142686
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, Jiannan& Zhao, Jinlou. Prediction of Systemic Risk Contagion Based on a Dynamic Complex Network Model Using Machine Learning Algorithm. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142686
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, Jiannan& Zhao, Jinlou. Prediction of Systemic Risk Contagion Based on a Dynamic Complex Network Model Using Machine Learning Algorithm. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142686
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142686
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)