基于神经网络的金融风险预警模型及其实证研究

摘要：

本文以金融风险预警单指标区间评价标准为依据，生成足够多用于BP神经网络（BPNN）建模用的训练样本、检验样本和测试样本，在遵循BPNN建模原则和基本步骤的情况下，建立泛化能力较好的金融风险预警BPNN模型。对1994。2010年中国金融风险的实证研究表明：BPNN模型能较好地应用于中国金融风险的预警研究，实证结果与中国金融实际运行情况吻合度高，除2008年和2010年金融风险处于“警惕”状态外，其他年度处于“基本安全”状态；BPNN模型克服了因子分析法及其与BPNN相结合方法的缺陷，且能分析评价指标与金融风险之间存在的非线性关系和评价指标的灵敏度等。

关键词：金融风险、风险预警、金融稳定、神经网络

所属期刊栏目：16

分类号：F830;F810(金融、银行)

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：52-61