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基于技术分析、基本面分析和深度学习的股价预测被引量：6: 2022年; 文章从深度学习技术角度出发,将技术分析指标、基本面分析指标与混合循环神经网络模型相结合构建新型股价预测模型,并提出滚动样本预测评价法检验股价预测模型的长期有效性。研究发现,相较于以往研究模型,基于LSTM模型和GRU模型构建的混合循环神经网站模型能更有效地提取技术分析指标和基本面分析指标的数据特征,从而给出预测个股股价的最优网络结构;该混合循环神经网络模型在长期预测上具有更高的预测精度。; 李潇俊唐攀; 关键词：股价预测

基于产业政策和专利分析的深圳市人工智能产业发展研究: 2020年; 人工智能技术的迅速发展,昭示着世界新一轮科技革命浪潮的到来。深圳市作为我国人工智能产业发展的领跑者,在珠三角乃至全国范围具有明显的示范效应和辐射带动作用。本文采用专利分析法对深圳市人工智能产业的发展趋势和特点、主要研究机构、重点聚焦的技术领域进行了归纳整理和数据分析,并结合广东省和深圳市已颁布的产业政策和人工智能产业生命周期理论提出了政策建议,以期为深圳市人工智能产业的进一步健康发展提供参考。; 唐攀唐攀; 关键词：产业政策

维护国家金融安全的中国应对——基于衍生品市场监管视角: 2024年; 本文基于衍生品市场监管问题提出维护国家金融安全的应对方法。首先,文章具体介绍了国家金融安全与金融监管的关系,并对比介绍了机构型监管与功能性监管的区别,阐述了中国金融体制下机构型监管的历史必然性。其次,通过对衍生品市场的风险分析,突出了机构型监管与场外衍生品发展的天然矛盾性,提出了场外衍生品由机构型监管为主向功能型监管为主转变的思路。最后,文章指出目前我国场外衍生品功能型监管建设在立法效力、电子化平台、中央对手方清算等3方面的不足,借鉴美国、欧盟、英国等成熟市场经验,对后期功能型监管建设的突破提出建议,帮助维护我国衍生品市场的金融安全。; 唐攀韩青莹张欣然庄洋洋; 关键词：国家金融安全场外衍生品功能型监管

欧美主权债务危机的股票市场流动性变点检测被引量：12: 2014年; 流动性是现代金融体系的生命力,基于流动性视角的分析表明,融资流动性、资产流动性和货币流动性的严重失衡是导致欧美主权债务危机迅速传染扩散的主要驱动力.本文在传统价格和成交量的基础上引入流动性影响力指标,构建了股票市场流动性度量指标体系;在Spearman相关系数法的基础上,运用二元Copula和概率积分变换构建了新型的变结构点检测方法流程,有效实现了欧美债务危机国与英、日等核心发达国家以及中、印等新兴国家间股票市场流动性冲击的变结构点检测.; 刘晓星方琳张颖唐攀

人工智能与实体经济融合发展研究被引量：1: 2020年; 推动人工智能和实体经济深度融合是党的十九大中提出的一个重要议题。近年来,我国中央和地方在政策上充分支持和引导人工智能产业的发展。目前我国在人工智能产业布局、规模和技术储备上已经处于世界第一梯队,为人工智能和实体经济的深度融合发展奠定了良好基础。同时,我国实体经济的发展需要人工智能技术推动生产力。人工智能在我国金融、安防领域应用广泛,但与实体经济中的制造业、农业、服务业的融合发展有待提升。因此深度融合人工智能与实体经济、发展人工智能产业亟需国家完善互联网基础设施,进行传统制造业、农业和服务业的智能化转型和升级,切实促进人工智能与实体经济的深度融合。; 唐攀唐攀; 关键词：人工智能实体经济

基于时变广义动态因子模型的行业间关联性及风险溢出分析被引量：4: 2021年; 金融关联性是衡量系统性风险的重要指标,成为近年来金融风险管理领域研究的热点。以往相关研究尽管在高维时间序列处理上取得一定突破,但由于模型框架固有的缺陷,仍无法完全解释金融关联性的时变性特征。时变广义动态因子模型(tvGDFM)具有时变性和大样本一致估计量特征,是目前因子模型研究的最新成果。因此,运用tvGDFM模型实证分析近年来中国股市行业间时变关联性及风险溢出程度,并以2008年金融危机和2015年股灾事件下的关联性水平构建中国股市系统性金融风险动态预警系统,对于防范化解系统性金融风险具有重要意义。研究发现:金融系统内部因素的冲击会显著增加行业间关联性,更容易产生系统性金融风险;股市关联性在长期存在吸收或可能放大市场冲击的时变效应;农林牧渔行业在系统性风险事件中的行业间时变关联性最高,时变系统性风险溢出最大;在新冠肺炎疫情期间,中国股市行业间关联性是同相的,不存在超前-滞后关系。; 李潇俊唐攀; 关键词：系统性金融风险

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唐攀