资本开放中我国金融风险预警机制的构建-基于BP人工神经网络的改进

本文选择2001年9月到2010年6月的宏观月度数据,用主成分分析法改进了BP人工神经网络,提取宏观经济风险、货币风险、银行风险和资本冲击风险四个主成分,构建了中国金融风险预警模型。通过训练、预警,并与直接使用BP人工神经网络的效果比较,笔者发现改进的方法大大提高了网络运行效率,保证了预警的准确度,使预警的误差保持在很小的范围。
金融风险 预警机制 人工神经网络 管理制度
苏诚
中南财经政法大学金融学院,湖北武汉,430073
国内会议
成都
中文
300-310
2012-11-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)