本文采用保险业压力指数来衡量中国保险业系统性风险状况，并通过预测保险业压力指数的未来走势来进行保险业系统性风险预警。借鉴TEI@I复杂系统研究方法论中的分解集成技术，同时结合当前人工智能、深度学习领域的研究成果，构建EEMD-LSTM模型进行保险业系统性风险预警。实证结果表明，EEMD分解集成技术在预测非线性、非平稳复杂时间序列方面具有明显优势；同时，LSTM模型能有效刻画时间序列之间的相依、长记忆特性。EEMD-LSTM模型组合预测精度优于其他模型。
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