《表1 特征（变量）情况：随机森林模型在宏观审慎监管中的应用——基于18个国家数据的实证研究》

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《随机森林模型在宏观审慎监管中的应用——基于18个国家数据的实证研究》

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在特征选择方面，本文主要参考了国际货币基金组织关于危机预测指标遴选的系列研究（Kaminsky，1997，1999；IMF，2011），从宏观经济的不同维度和层次选择了20个特征指标（见表1）。由于机器学习遵循数据导向逻辑，因此，不需要预设各特征指标对系统性风险发生概率的作用方向。在本研究中，这一模型解释工作将由SHAP解释模型完成。