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[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
洪源 刘兴琳
在设计地方政府债务风险预警指标体系框架的基础上,吸收了粗糙集和BP神经网络等人工智能方法在数据处理上的优点,构建出基于粗糙集-BP神经网络集成的地方政府债务风险非线性仿真预警系统。选取我国2007～2009年东、中、西部地区9个县的27个样本数据,运用该非线性仿真预警系统进行了地方政府债务风险预警实证分析。研究结果表明,大部分样本地区的债务风险都处于"中警"及以上状态,地方政府债务风险普遍较高,同时,样本地区债务风险综合评价值是不断提高的,说明近年来我国地方政府债务风险呈现出不断上升的趋势。与单纯的BP神经网络仿真预警系统相比,该仿真预警系统不仅降低了BP神经网络的复杂性,节省了训练时间,而且...
[期刊] 财会月刊
[作者]
王明春 唐万生 冯嘉毅 刘鑫
本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。
关键词：
风险预警 粗糙集 BP神经网络
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
洪源 王群群 苏知立
研究目标:构建地方政府债务风险非线性先导预警系统。研究方法:运用TOPSIS-AHP法和K-均值聚类法测算我国2006~2016年30个省份地方政府债务综合风险输出评估样本值,运用噪声信号比法进行预警输入指标的精简筛选,然后将预警输入和输出样本数据导入GA-BP神经网络中开展债务风险预警的训练和检验。研究发现:将前置一年的预警输入指标样本值输入构建的GA-BP神经网络中,预警系统的风险输出值平均误差为-0.0375,输出风险状态区间判断的准确率为93.33%,构建的债务风险预警系统具有较强的精确性和先导预警性。研究创新:借鉴"非线性先导法"的预警思想,从债务运行的"举借—使用—偿还"环节出发,基于风险链视角设计了地方政府债务风险预警指标体系,在此基础上,利用软计算方法集成技术来构建符合地方政府债务风险非线性本质的先导预警系统。研究价值:运用构建的债务风险非线性先导预警系统开展我国"十三五"时期地方政府债务风险预测评估,据此提出有针对性的地方政府债务风险的防范化解建议。
[期刊] 软科学
[作者]
马超群 吴丽华
利用邻域粗糙集对属性进行约简,得到由财务指标和非财务指标构成的预警指标体系。将其作为神经网络的输入变量对我国上市公司财务状况进行预测。实证研究表明,模型能有效剔除冗余信息,避免传统粗糙集模型因数值离散化带来的信息丢失。在大大缩短训练时间的同时,模型的预测精度达91.7%,高于同等条件下神经网络模型、Logistic模型。
[期刊] 财会通讯
[作者]
李春玲 郭靖冉
本文通过设计地方政府债务风险预警指标体系，结合灰色聚类评价法和ＢＰ神经网络构建非线性预警模型，在此基础上选取３０个省市的样本数据，运用灰色ＢＰ神经网络进行实证分析，得出大部分样本地区债务风险处于轻警及以上水平，地方政府债务风险可控的结论。本文的研究成果有助于政府债务风险定量研究方法的拓展，同时能够为我国地方政府债务风险控制提供参考。
关键词：
地方政府 债务风险 灰色BP神经网络
[期刊] 经济管理
[作者]
张明喜 丛树海
本文在原有财政风险指数预警的基础上,构建了基于神经网络的财政风险预警系统,得出影响我国财政风险的最重要因素是债务风险,其次是财政收支风险;再次是金融风险和宏观经济风险。2008年我国总体财政风险为中警状态,其中,债务风险为重警状态,财政收支为中警状态,金融风险为中警状态,宏观经济为中警状态。在当前国际经济形势发生重大转折的情况下,我国一定要加强对地方债务的化解力度,减少金融危机对实体经济的冲击,保持宏观经济的平稳增长,这样我国的财政风险便会在可控的范围内。
关键词：
财政风险 风险预警 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘新允 庞清乐
针对基于神经网络的财务危机预警方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗糙集神经网络的财务预警方法。将财务比率作为条件属性,将企业财务状况作为决策属性,构建财务危机预警决策系统。通过属性约简,得到最小属性集。将最小属性集中元素对应的财务比率作为神经网络的输入,用训练样本对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型实现财务危机预警。测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低。
关键词：
财务危机 预警 神经网络 粗糙集
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭宇 庄亚明
文章基于系统工程视角,从社会经济、举债程度和偿债能力三个子系统构建了地方政府性债务风险系统的多层次预警指标体系。提出了基于AHP和Theil指数主客观综合权重赋值法的可拓预警模型,完成了SNG债务风险预警系统的构建。
[期刊] 物流技术
[作者]
贾安超 周刚
构建了绿色供应链下的供应商选择评价指标体系,并根据粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络的供应商评价选择模型。结合一个供应商选择实例,结果表明,运用这一混合评价模型来选择供应商,既提高了训练数据表达的清晰度,同时还能避免其他方法人为计取权值和相关系数的主观影响和不确定性,选择的结果比较客观、科学。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
胡援成 康鸿
文章运用BP神经网络方法,构建了主权债务危机早期预警系统。通过对1991-2006年54个发展中国家宏观经济及债务状况数据的实证研究发现,该系统能对未来三年内出现的主权债务危机事件起到较好的预警作用,预警总体效果达86.7%。同时,与二元Logistic模型进行预测对比,发现运用人工神经网络方法对主权债务危机进行预警比二元Logistic方法具有相对优势。
关键词：
早期预警系统 主权债务危机 BP神经网络
[期刊] 保险研究
[作者]
丁德臣 吕志勇
仅仅考虑财务指标在财产保险公司的全面风险预警中是远远不够的。虽然一些非财务指标的影响最终通过财务指标体现出来,但是这些影响存在严重的滞后效应。为了克服单一模型以及使用单纯财务指标进行预警而出现的预测准确度低的缺点,提出了一个基于粗糙集和分类器集成的财产保险公司全面风险预警模型。应用变精度粗糙集约简全面风险预警指标,利用集成学习方法对分类器进行集成。实验结果显示,与其他杂合模型相比,集成模型既降低了第一类错误率和第二类错误率,又提高了财产保险公司全面风险预警的总体预测准确率。
[期刊] 生态经济
[作者]
仇国芳 蔡卓珉
论文从碳排放的测算、碳排放的主要影响因素、未来碳排放量的预测和针对碳减排提出的对策等方面,对国内外的相关文献进行了梳理与分析。根据相关统计年鉴数据,利用自上而下的计算方法,以经过处理后的直接碳排放系数为准,对2005—2015年的陕西省碳排放量进行测算,并且分析近年来碳排放总量的变化趋势。利用粗糙集的属性约简思想,对于影响碳排放的因素进行约简并提取出主要影响因素构建预测指标体系,最后利用该指标体系结合BP神经网络模型对碳排放数值进行预测。针对预测的数值与碳排放的变化趋势,进行合理地分析并提出碳减排相应问题的解决对策。
关键词：
碳排放 BP神经网络 预测 粗糙集
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张秀华 辛江美
建立了基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价模型,首先运用粗糙集模型对评价指标体系中的指标进行约简,消除冗余,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把待评价的检测样本输入到训练好的BP网络中,得到了馆藏质量实际输出值,实际输出与期望输出结果相吻合,从而证明了评价的可行性和有效性。
关键词：
粗糙集 BP神经网络 复合图书馆 馆藏
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
李梦雨
本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李斌 郭剑桥 何万里
本文围绕构建地方政府债务风险预警系统，首先综合运用ＴＯＰＳＩＳ法和德尔菲法确定了样本的债务风险综合评价值；然后利用支持向量机，提出了基于结构风险最小化的地方政府债务风险预警模型，并将该模型的求解转化为非线性规划仅有线性约束问题，解决了传统方法中忽略模型置信范围、需要样本数量大及过度学习等缺陷。在实证研究中，基于训练样本的模型平均绝对百分精度达９９．６９％，基于检验样本的模型平均绝对百分精度达９６．９９％，数值结果表明本文所设计的地方政府债务风险预警系统是有效的，可行的。
关键词：
地方政府债务风险 结构风险 支持向量机
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