中国保险业系统性风险的评估与预警研究

——基于Attention-LSTM模型的分析

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摘 要：基于保险业系统性风险传导机制和预警机制的理论分析，利用CoVaR方法评估保险业系统性风险，从微观保险机构和宏观经济环境构建Attention-LSTM模型对保险业系统性风险进行预警分析。研究发现：当遭遇重大事件冲击时，系统重要性保险机构对保险业的风险溢出增加；将金融压力指数纳入风险预警体系，其预测平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别降低8.59%、7.27%和4.55%；Attention-LSTM模型能捕捉风险间的关联性和传染性，在预测准确性、泛化能力和时间稳定性方面均优于传统机器学习模型。（剩余16967字）