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作者：周芮帆;
单位：中共四川省委党校经济学教研部;
摘要：中央经济工作会议再次强调守住不发生系统性风险的底线，统筹化解房地产、地方债务、中小金融机构等风险。中小银行立足当地，是金融体系的薄弱环节，其风险状况关乎我国金融安全，尝试将机器学习技术融入监管框架，旨在构建中小银行风险预警模型。通过BP神经网络、LSTM深度学习模型、LSSVM最小二乘支持向量机等模型综合对比分析，认为基于遗传算法优化的LSSVM模型较优模拟与预测了现实语境下的中小银行风险情况，整体的预测精度为86.36%。由此提出加强预警机制动态智能化转型等对策建议。
关键词：中小银行;;机器学习;;风险预警
基金资助：国家自然科学基金项目“财政和金融绿色政策协同与企业绿色发展研究”（72303196）;; 四川省哲学社会科学基金项目“金融安全视域下四川中小银行改革化险实现路径研究”（SCJJ24ND324）;; 成都市哲学社会科学基金“培育中国特色金融文化的成都路径研究”（2024CS100）
