【摘要】：本文以金融風(fēng)險預(yù)警單指標(biāo)區(qū)間評價標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù),生成足夠多用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)建模用的訓(xùn)練樣本、檢驗樣本和測試樣本,在遵循BPNN建模原則和基本步驟的情況下,建立泛化能力較好的金融風(fēng)險預(yù)警BPNN模型。對1994～2010年中國金融風(fēng)險的實證研究表明:BPNN模型能較好地應(yīng)用于中國金融風(fēng)險的預(yù)警研究,實證結(jié)果與中國金融實際運行情況吻合度高,除2008年和2010年金融風(fēng)險處于"警惕"狀態(tài)外,其他年度處于"基本安全"狀態(tài);BPNN模型克服了因子分析法及其與BPNN相結(jié)合方法的缺陷,且能分析評價指標(biāo)與金融風(fēng)險之間存在的非線性關(guān)系和評價指標(biāo)的靈敏度等。
[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.
【作者單位】： 上海商學(xué)院;上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【分類號】：F832.5;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2197952