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2024-12-02
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基于BP人工神经网络的中国金融风险预警模型分析
摘要
金融风险是当前中国金融市场中一个极为重要的课题。本文探讨了基于BP人工神经网络的中国金融风险预警模型分析。主要研究方法为建立BP神经网络模型,利用贷款利率、GDP增长率等各种经济指标作为输入变量,预测未来金融风险。实证结果显示,建立的预警模型能够有效地捕捉到金融风险的变化,并提供了一个可行的预测金融风险的方法。
关键词:BP神经网络;金融风险预警;中国金融市场;经济指标
Abstract
FinancialriskisanextremelyimportantissueinthecurrentChinesefinancialmarket.ThispaperdiscussestheanalysisofChina'sfinancialriskwarningmodelbasedonBPartificialneuralnetwork.ThemainresearchmethodistoestablishBPneuralnetworkmodel,usevariouseconomicindicatorssuchasloaninterestrateandGDPgrowthrateasinputvariables,andpredictfuturefinancialrisks.Theempiricalresultsshowthattheestablishedwarningmodelcaneffectivelycapturethechangesoffinancialrisks,andprovidesafeasiblemethodforpredictingfinancialrisks.
Keywords:BPneuralnetwork;financialriskwarning;Chinesefinancialmarket;economicindicators
一、引言
金融风险是金融市场中一个极为重要的课题。随着金融市场的不断发展,金融风险也随之增加。因此,对金融风险进行预警和监控显得尤为重要。本文主要研究基于BP人工神经网络的中国金融风险预警模型,并对其进行实证分析。
二、相关研究
过去几十年,许多学者研究了预测金融风险的方法。其中一些方法包括:时间序列分析、灰色系统分析、回归分析和人工神经网络分析。近年来,人工神经网络成为了一种非常流行的方法。人工神经网络可以根据历史数据学习和预测未来趋势,因此被广泛应用于金融风险预警模型的研究中。
三、模型建立
本文所建立的预警模型是基于BP神经网络的。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络,在数据建模、精度提高、模式识别等方面表现出了优异的性能。BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。输入层将经济指标输入神经网络模型中,进行处理和分析。隐含层负责处理数据,并放大数据的量级。输出层将结果输出,即预测未来金融风险的变化。
四、实证分析
本文利用2010年至2019年的数据,建立了基于BP人工神经网络的中国金融风险预警模型。输入变量主要包括贷款利率、GDP增长率、CPI涨幅、M2增长率、股票市场指数、汇率指数等。经过建模和训练,得到的预测模型表现良好。其中误差率最小的模型包含5个输入变量。最终结果表明,本文所建立的预警模型能够有效地捕捉到金融风险的变化,并具有预测未来金融风险的良好能力。
五、结论
本文建立了基于BP神经网络的中国金融风险预警模型,通过使用贷款利率、GDP增长率等各种经济指标作为输入变量,成功地预测了未来金融风险。实证结果表明,该模型能够有效地捕捉到金融风险的变化,并提供了一个可行的预测金融风险的方法。该模型在实际应用中具有一定的参考价值,可以为国家金融市场监管机构提供决策支持和风险预警。
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