我国影子银行风险预警模型的建立与实证研究

摘要：

通过构建BP 神经网络模型, 本文分析了我国影子银行体系风险状况, 并进行风险等级评价. 实证结果表明: 2005-2009年影子银行体系的风险增加比较明显, 2009-2013 年的风险增加虽然比较缓慢, 但安全形势仍然日趋严峻; 社会融资规模的急剧增大对影子银行的风险有非常明显的促进作用; 影子银行风险变化规律与股市行情的变化趋势非常相近, 间接证实了风险传导链的存在; BP 神经网络模型训练后的期望输出和实际输出基本符合, 误差在可接受范围之内,说明训练后的BP神经网络达到精度要求, 可以对我国影子银行体系的安全状况进行预警.

关键词：影子银行、BP神经网络、风险预警

分类号：F832.3(金融、银行)

在线出版日期：2016-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：46-50