基于GA-ANN的中国金融安全预警系统设计及实证分析

发布时间：2018-08-26 07:13

【摘要】：国家金融体系的安全运行关系到经济社会的稳定,建立有效的金融安全预警系统已成为各界十分关注的焦点.基于现有文献,在金融安全预警指标体系中补充影子银行相关指标,以保证高杠杆、高流动性风险的经济参数参与建模,使得金融安全预警指标体系更加完整;运用因子分析计算七个金融子系统及整体金融系统安全得分,基于遗传算法优化的人工神经网络(genetic algorithm-artificial neural network,GA-ANN)建立中国金融安全预警系统,观察金融系统运行是否平稳、金融安全得分是否出现剧烈波动或异常值,以此判断国家金融状况是否安全,并对2013年我国金融安全状况进行预测.其中,GA-ANN网络较径向基神经网络、反向传播神经网络和广义回归神经网络,具有更好的拟合精度.预测结果显示2013年下半年我国金融系统总体运行安全,但在影子银行、股市和保险子系统存在一定的不安全因素.研究成果为政策制定者和广大投资者对国家宏观金融安全预判提供了参考依据.
[Abstract]:The safe operation of national financial system is related to the stability of economy and society. The establishment of an effective financial security early warning system has become the focus of attention. Based on the existing literature, the shadow banking index system is added to the financial security early warning index system to ensure that the economic parameters with high leverage and high liquidity risk participate in the modeling, which makes the financial security early warning index system more complete. The factor analysis is used to calculate the security scores of seven financial subsystems and the whole financial system. Based on the genetic algorithm optimized artificial neural network (genetic algorithm-artificial neural network,GA-ANN), the financial security early warning system of China is established to observe whether the financial system is running smoothly or not. Whether the score of financial security fluctuates violently or abnormal value is used to judge whether the national financial situation is safe or not and to forecast the financial security situation of our country in 2013. The GA-ANN network has better fitting precision than radial basis function neural network, back propagation neural network and generalized regression neural network. The results show that China's financial system is safe in the second half of 2013, but there are some unsafe factors in shadow banking, stock market and insurance subsystem. The research results provide a reference for policy makers and investors to predict the national macro financial security.
【作者单位】： 南京大学工程管理学院;纽约大学Stern商学院;南京大学商学院;对外经济贸易大学金融学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(70932003);国家自然科学基金(71271109,71271110) 对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金(14YQ06)
【分类号】：TP183;F832

【参考文献】

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