我国影子银行风险预警模型的建立与实证研究

发布时间：2017-11-24 03:16

  本文关键词：我国影子银行风险预警模型的建立与实证研究

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【摘要】：通过构建BP神经网络模型,本文分析了我国影子银行体系风险状况,并进行风险等级评价。实证结果表明:2005-2009年影子银行体系的风险增加比较明显,2009-2013年的风险增加虽然比较缓慢,但安全形势仍然日趋严峻;社会融资规模的急剧增大对影子银行的风险有非常明显的促进作用;影子银行风险变化规律与股市行情的变化趋势非常相近,间接证实了风险传导链的存在;BP神经网络模型训练后的期望输出和实际输出基本符合,误差在可接受范围之内,说明训练后的BP神经网络达到精度要求,可以对我国影子银行体系的安全状况进行预警。
【作者单位】： 沈阳工程学院技术经济系;
【分类号】：F832.3
【正文快照】： 一、引言影子银行作为我国金融机构的一部分,不仅具有金融风险的一般特性,还具有风险的特殊性,如高度的隐蔽性、风险的关联性、风险与收益的不对等性和抗风险能力较弱等特性。影子银行风险的一般性和特殊性决定了评价其风险的相关指标之间存在较强的不确定性和非线性,不能依赖

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本文编号：1220823