發(fā)布時(shí)間：2018-01-18 04:09

  本文關(guān)鍵詞：主權(quán)債務(wù)危機(jī)早期預(yù)警系統(tǒng)研究——基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法　出處：《商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理》2010年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：文章運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,構(gòu)建了主權(quán)債務(wù)危機(jī)早期預(yù)警系統(tǒng)。通過對(duì)1991-2006年54個(gè)發(fā)展中國家宏觀經(jīng)濟(jì)及債務(wù)狀況數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),該系統(tǒng)能對(duì)未來三年內(nèi)出現(xiàn)的主權(quán)債務(wù)危機(jī)事件起到較好的預(yù)警作用,預(yù)警總體效果達(dá)86.7%。同時(shí),與二元Logistic模型進(jìn)行預(yù)測對(duì)比,發(fā)現(xiàn)運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)主權(quán)債務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)警比二元Logistic方法具有相對(duì)優(yōu)勢。
[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.
【作者單位】： 江西財(cái)經(jīng)大學(xué)金融發(fā)展與風(fēng)險(xiǎn)防范研究中心;
【分類號(hào)】：F830.9
【正文快照】： 一、引言當(dāng)今世界正處在債務(wù)危機(jī)多發(fā)之時(shí),20世紀(jì)80-90年代發(fā)生的大量主權(quán)債務(wù)危機(jī)事件仍令人記憶猶新,新一輪的債務(wù)危機(jī)在美國次貸危機(jī)的誘因下又席卷而來。2009年10月冰島爆發(fā)的主權(quán)債務(wù)危機(jī)使得冰島陷于國家破產(chǎn)的邊緣,11月迪拜宣布暫緩償還主權(quán)債務(wù),12月希臘國家信用等級(jí)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1439362