中国金融风险预警系统的构建研究——基于K-均值聚类算法和BP神经网络

发布时间：2018-01-03 14:38

  本文关键词：中国金融风险预警系统的构建研究——基于K-均值聚类算法和BP神经网络　出处：《中央财经大学学报》2012年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。
[Abstract]:This paper on China's economic data from 1994 to 2011, the relationship between the 16 economic variables to the financial system stability by principal component analysis, and then the selected variables attributed to macroeconomic, financial system, three aspects of foreign trade. On the basis of using K - mean clustering algorithm, the risk state of the financial system divided into four categories. Then using BP neural network to establish the early-warning model of China's financial system risk, and operational situation of China's financial system in 2012 was predicted by the data of 2011. The prediction results show that China in 2012 in a state of mild risk, total demand fell and asset bubbles will shrink is the main problem affecting the stability the operation of China's financial system. At the end of our country how to predict and prevent financial risks and policy recommendations are given.

【作者单位】： 南开大学经济学院;
【基金】：实现经济金融平稳发展的应对国际金融风险对策研究(08AJY021)
【分类号】：F832.1;F224
【正文快照】： 引言近年来,随着金融自由化理论与实践在世界各地的发展,金融系统在各国经济中扮演着越来越重要的角色。然而,在金融深化的过程中,各国也频频爆发金融危机。仅20世纪90年代以来,就先后爆发了欧洲货币体系危机、墨西哥金融危机、东南亚金融危机、俄罗斯金融危机、巴西金融危机

【参考文献】

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【共引文献】

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