基于神经网络的金融风险预警模型及其实证研究

发布时间：2018-08-22 18:32

【摘要】：本文以金融风险预警单指标区间评价标准为依据,生成足够多用于BP神经网络(BPNN)建模用的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BPNN建模原则和基本步骤的情况下,建立泛化能力较好的金融风险预警BPNN模型。对1994～2010年中国金融风险的实证研究表明:BPNN模型能较好地应用于中国金融风险的预警研究,实证结果与中国金融实际运行情况吻合度高,除2008年和2010年金融风险处于"警惕"状态外,其他年度处于"基本安全"状态;BPNN模型克服了因子分析法及其与BPNN相结合方法的缺陷,且能分析评价指标与金融风险之间存在的非线性关系和评价指标的灵敏度等。
[Abstract]:Based on the interval evaluation criteria of financial risk early warning single index, this paper generates enough training samples for BP neural network modeling, tests samples and test samples, and establishes a financial risk early warning BPNN model with good generalization ability, following the BPNN modeling principles and basic steps. The empirical study of insurance shows that the BPNN model can be well applied to the early warning study of China's financial risks. The empirical results are in good agreement with the actual operation of China's finance. The BPNN model overcomes the factor analysis method and its combination with BPNN, except for the 2008 and 2010 financial risks in the "vigilant" state, the other years in the "basic security" state. The method can analyze the non-linear relationship between the evaluation index and the financial risk and the sensitivity of the evaluation index.
【作者单位】： 上海商学院;上海理工大学管理学院;
【分类号】：F832.5;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2197952