資本市場系統(tǒng)性風險預警模式的構建——基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的數(shù)據(jù)檢驗
本文選題:資本市場 切入點:系統(tǒng)性風險 出處:《金融與經(jīng)濟》2014年01期 論文類型:期刊論文
【摘要】:在金融系統(tǒng)性風險測度已有研究的基礎上,從金融產(chǎn)品的風險特征出發(fā),采用了風險信息提取的方法,構建了資本市場系統(tǒng)性風險預警指標體系,并借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法對指標體系進行訓練和測試,分析結果表明效果較好。金融產(chǎn)品的現(xiàn)實交易市場為我們提供了眾多風險預警信息,產(chǎn)品類型愈豐富,其所提供的信息越加客觀反映出市場表現(xiàn),這也是資本市場需要鼓勵產(chǎn)品創(chuàng)新的意義所在。
[Abstract]:On the basis of the research on the measurement of financial systemic risk, and based on the risk characteristics of financial products, this paper constructs the early warning index system of capital market systemic risk by using the method of extracting risk information. With the help of BP neural network algorithm, the index system is trained and tested. The results show that the actual trading market of financial products provides us with a lot of risk warning information. The information it provides reflects the market performance more objectively, which is also the significance of the capital market to encourage product innovation.
【作者單位】: 天津財經(jīng)大學;
【基金】:國家自然科學基金青年項目《復雜網(wǎng)絡結構下貨幣量值的系統(tǒng)性金融風險測控體系構建研究》(71103126) 天津財經(jīng)大學科研發(fā)展基金項目《我國資本市場產(chǎn)品拓展與風險控制研究》(Q1111)
【分類號】:F830.91;F224
【參考文獻】
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【共引文獻】
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10 王粟e,
本文編號:1643693
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