基于机器学习方法的股市系统性风险预测：模型构建与实证分析

一、引言

1.1研究背景与意义

在金融市场中，股票市场作为重要的组成部分，对经济发展和投资者财富有着深远影响。股市系统性风险是指由于全局性的共同因素引起的投资收益的可能变动，这种风险通常会对整个股票市场产生影响，而非个别股票或行业。它的来源广泛，涵盖宏观经济波动、政治不稳定、货币政策变化、市场流动性紧缩等诸多因素。例如，在2008年全球金融危机期间，美国次贷危机引发了全球金融市场的剧烈动荡，股票市场大幅下跌，众多投资者遭受了巨大损失。这一事件充分显示了股市系统性风险的强大破坏力，不仅使投资者财富大幅缩水，还对实体经济造成了严重冲击