近年來,房地產(chǎn)行業(yè)作為國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)之一取得了迅猛的發(fā)展,房地產(chǎn)金融在房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展中起到了舉足輕重的作用。但是,這種快速的發(fā)展過渡依賴于房地產(chǎn)金融,使得房地產(chǎn)金融面臨著較大的風險。一旦房地產(chǎn)金融風險暴露,影響的不僅僅是房地產(chǎn)行業(yè),與之緊密關(guān)聯(lián)的銀行、鋼鐵、水泥、建筑等行業(yè)都將遭到重創(chuàng)。然而,對房地產(chǎn)金融風險相關(guān)研究目前還沒有形成一種較完整的體系,尤其對房地產(chǎn)金融風險預警系統(tǒng)的構(gòu)建更是缺乏系統(tǒng)的理論研究和實證研究。本文運用建立金融預警系統(tǒng)的一般方法和原理,對房地產(chǎn)金融風險預警系統(tǒng)進行了設(shè)計和構(gòu)建。首先基于房地產(chǎn)開發(fā)的全過程對房地產(chǎn)金融風險影響的內(nèi)部因素、外部因素進行了系統(tǒng)的識別,根據(jù)指標設(shè)立的原則提煉出了房地產(chǎn)金融風險預警指標。在預警系統(tǒng)構(gòu)建上根據(jù)房地產(chǎn)市場的特點和信息獲取的局限性選取了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法作為預警方法,并闡述了房地產(chǎn)金融風險預警系統(tǒng)構(gòu)建步驟和運行機制,完成預警系統(tǒng)的初步設(shè)計。最后,根據(jù)武漢市房地產(chǎn)市場近7年運行的相關(guān)數(shù)據(jù)建立各預警指標數(shù)據(jù)矩陣,依照已設(shè)計的預警系統(tǒng)對武漢市房地產(chǎn)金融風險預警系統(tǒng)進行構(gòu)建,運用3δ方法劃分預警域、運用主成分分析方法確定了各預警指標的權(quán)重、... 

【文章來源】：中南民族大學湖北省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)

且參數(shù)對于目標量影響難以定量分析的情況下，可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好的學習和訓練出其規(guī)律形成網(wǎng)絡(luò)用于預測。（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立以 2002-2007 年的五個指標數(shù)據(jù)（X1、X2、X3、X4、X5）構(gòu)建 input 矩陣 A（6×5），以 2008 年的指標數(shù)據(jù)構(gòu)成 target 矩陣 B（1×5），創(chuàng)建 network，設(shè)置參數(shù)，讓其訓練。0.23 3.18 2.67 10.4 2.050.26 3.31 2.86 12.66 1.890.28 3.16 3.47 8.61 2.000.28 3.39 3.37 8.83 1.800.28 3.58 3.28 9.85 0.950.27 3.90 3.42 12.97 0.94A = B= [0.25 3.43 4.37 5.82 0.71]

0.28 3.58 3.28 9.85 0.950.27 3.90 3.42 12.97 0.94 5.82 0.71]圖 5-1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖圖 5-2

【參考文獻】：
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本文編號：2909351