主权债务危机早期预警系统研究——基于BP神经网络方法

发布时间：2018-01-18 04:09

  本文关键词：主权债务危机早期预警系统研究——基于BP神经网络方法　出处：《商业经济与管理》2010年09期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：文章运用BP神经网络方法,构建了主权债务危机早期预警系统。通过对1991-2006年54个发展中国家宏观经济及债务状况数据的实证研究发现,该系统能对未来三年内出现的主权债务危机事件起到较好的预警作用,预警总体效果达86.7%。同时,与二元Logistic模型进行预测对比,发现运用人工神经网络方法对主权债务危机进行预警比二元Logistic方法具有相对优势。
[Abstract]:In this paper, BP neural network method is used to construct an early warning system for sovereign debt crisis, which is found by empirical research on macroeconomic and debt status data of 54 developing countries from 1991 to 2006. The system can play a better role in early warning of sovereign debt crisis in the next three years, and the overall effect of early warning reaches 86.7. at the same time, it is compared with the binary Logistic model. It is found that the artificial neural network method is superior to the binary Logistic method in predicting sovereign debt crisis.
【作者单位】： 江西财经大学金融发展与风险防范研究中心;
【分类号】：F830.9
【正文快照】： 一、引言当今世界正处在债务危机多发之时,20世纪80-90年代发生的大量主权债务危机事件仍令人记忆犹新,新一轮的债务危机在美国次贷危机的诱因下又席卷而来。2009年10月冰岛爆发的主权债务危机使得冰岛陷于国家破产的边缘,11月迪拜宣布暂缓偿还主权债务,12月希腊国家信用等级

【参考文献】

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【共引文献】

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