机器学习预测社会融资规模:浙商证券基于Adaptive-Lasso与人工神经网络的宏观研究
本报告创新地将人工神经网络应用于社会融资规模预测,通过Adaptive-Lasso方法筛选宏观审慎管理体系下的关键变量,如住户贷款同比增速、偿债比率、利率及债务率等,迭代预测未来社会融资规模及增速,为宏观决策提供AI化支持。
本报告创新地将人工神经网络应用于社会融资规模预测,通过Adaptive-Lasso方法筛选宏观审慎管理体系下的关键变量,如住户贷款同比增速、偿债比率、利率及债务率等,迭代预测未来社会融资规模及增速,为宏观决策提供AI化支持。
本报告创新地将人工神经网络应用于社会融资规模预测,通过Adaptive-Lasso方法筛选宏观审慎管理体系下的关键变量,如住户贷款同比增速、偿债比率、利率及债务率等,迭代预测未来社会融资规模及增速,为宏观决策提供AI化支持。
本报告创新地将人工神经网络应用于社会融资规模预测,通过Adaptive-Lasso方法筛选宏观审慎管理体系下的关键变量,如住户贷款同比增速、偿债比率、利率及债务率等,迭代预测未来社会融资规模及增速,为宏观决策提供AI化支持。
本报告由浙商证券发布,发布于 2019 年。
覆盖 2019 年,全文约 10。
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适合金融从业者、经济学家、机器学习研究人员等读者参考。
重点分析了金融投资、Adaptive、浙商证券基、Lasso等议题。