基于机器学习算法的债券流动性预测

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摘要：对投资者而言，标的资产的流动性变化对制定投资策略、防控风险具有重要意义。本文主要关注债券在未来一段时间的流动性，创新性地融合先验知识，使用债券的动静态特征信息，训练出可解释的概率分层决策链模型，实现对流动性的预测。此外，本文提出基于投资组合的未来流动性分数指标，实现在不同投资组合之间的流动性排序，并可以观测在连续时间窗口下的未来流动性的变化。（剩余4815字）

试读结束

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