【摘要】：國(guó)家金融體系的安全運(yùn)行關(guān)系到經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定,建立有效的金融安全預(yù)警系統(tǒng)已成為各界十分關(guān)注的焦點(diǎn).基于現(xiàn)有文獻(xiàn),在金融安全預(yù)警指標(biāo)體系中補(bǔ)充影子銀行相關(guān)指標(biāo),以保證高杠桿、高流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)參數(shù)參與建模,使得金融安全預(yù)警指標(biāo)體系更加完整;運(yùn)用因子分析計(jì)算七個(gè)金融子系統(tǒng)及整體金融系統(tǒng)安全得分,基于遺傳算法優(yōu)化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(genetic algorithm-artificial neural network,GA-ANN)建立中國(guó)金融安全預(yù)警系統(tǒng),觀察金融系統(tǒng)運(yùn)行是否平穩(wěn)、金融安全得分是否出現(xiàn)劇烈波動(dòng)或異常值,以此判斷國(guó)家金融狀況是否安全,并對(duì)2013年我國(guó)金融安全狀況進(jìn)行預(yù)測(cè).其中,GA-ANN網(wǎng)絡(luò)較徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有更好的擬合精度.預(yù)測(cè)結(jié)果顯示2013年下半年我國(guó)金融系統(tǒng)總體運(yùn)行安全,但在影子銀行、股市和保險(xiǎn)子系統(tǒng)存在一定的不安全因素.研究成果為政策制定者和廣大投資者對(duì)國(guó)家宏觀金融安全預(yù)判提供了參考依據(jù).
[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.
【作者單位】： 南京大學(xué)工程管理學(xué)院;紐約大學(xué)Stern商學(xué)院;南京大學(xué)商學(xué)院;對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(70932003);國(guó)家自然科學(xué)基金(71271109,71271110) 對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(14YQ06)
【分類號(hào)】：TP183;F832

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 顧宇婷;關(guān)于國(guó)內(nèi)金融安全研究進(jìn)展的述評(píng)[D];清華大學(xué);2005年

2 蔣寧民;金融安全與地方政府角色[D];復(fù)旦大學(xué);2009年

3 王安;金融危機(jī)背景下金融業(yè)開放對(duì)中國(guó)金融安全的影響及對(duì)策[D];東北師范大學(xué);2010年

4 王倩倩;金融全球化對(duì)發(fā)展中國(guó)家金融安全的影響[D];華東師范大學(xué);2005年

5 李玲;金融反腐敗與金融安全[D];南京理工大學(xué);2006年

6 韓冰;我國(guó)金融安全評(píng)價(jià)體系研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2006年

7 崔錦玉;后危機(jī)時(shí)期中國(guó)金融安全的問題和對(duì)策[D];東北師范大學(xué);2010年

8 胡阿佳;后危機(jī)時(shí)代的中國(guó)金融安全形勢(shì)與對(duì)策研究[D];中央民族大學(xué);2012年

9 韓琳;我國(guó)金融安全狀況研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2012年

10 覃偉山;中國(guó)金融安全理論分析及其實(shí)證研究[D];湖南大學(xué);2005年

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本文編號(hào)：2204120