基于BP神经网络模型的金融风险预测研究——以J省为例

<正>文章在有关金融风险预警研究的基础上,结合J省具体情况,分别从区域宏观经济、区域微观金融、区域企业和外部经济金融四个主要方面选取16个2003—2020年与金融风险相关的先行指标,建立J省金融风险预测预警系统。采取主成分降维的方法提取出4个主成分,并依据这些主成分得分构建金融预警区间,通过利用训练后的BP神经网络对2021年以及2022年金融风险进行预测,为J省有效防范区域金融风险提供现实依据。最后对J省有效地预测并防范区域金融系统风险提出笔者个人建议。     

基于因子分析的陕西GDP预测及政策建议

影响GDP的因素众多且各因素具有一定的相关性。运用因子分析法寻找出影响陕西省6项经济指标变动的主因子(利用SAS实现),依据每项经济指标与主因子的线性相关度达到98%以上,拟合出每项经济指标与主因子的线性函数。同时,利用多项式拟合计算主因子与时间的函数,从而通过预测未来4年主因子的值计算出各项经济指标的值以及GDP的值。最后,根据各指标对GDP的贡献给出具体的政策建议。     

基于主成分分析的农民收入预测

农民收入问题一直是社会关注的热点,本文利用主成分分析的方法通过SPASS软件对数据进行预处理,减少了输入变量,然后进行线性回归,提高了预测的效率和准确度,实例表明该方法是有效和可行的。     

咸宁市经济发展的SWOT分析和预测

在对咸宁市经济发展状况进行SWOT分析的基础上,利用2001—2010年咸宁市GDP统计数据作为原始数据,建立灰色预测数学模型,检验模型的有效性,利用模型预测咸宁市2015年的GDP总量,预测结果：咸宁市2015年的GDP规模将达到1 050亿元。     

中国金融发展对经济增长的溢出效应研究——基于因子分析的实证解读

本文通过选取代表实体经济发展和金融发展规模的各四个变量进行因子分析,发现所得主成分中有一个主成分可以近似用来代表中国金融发展对经济增长的溢出效应。然后用因子得分对中国GDP实际增长率进行回归,得出中国目前金融发展水平对经济发展不具有溢出效应,除去金融的直接作用外甚至带来负效应的结论。     

基于改进BP神经网络的股票预测

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见.本文将附加动量法与BP神经网络结合,应用附加动量法去寻找BP神经网络的初始权值和阈值,并且应用主成分分析提取贡献率达到90%的主成分作为输入变量对股票进行预测,从而进行分析比较.实验结果表明,PCA-AM-BP模型在降低预测平均误差的同时,运行时间大大减少,加快了算法收敛速率.     

基于时间序列的BP神经网络预测鄂尔多斯市的GDP

国内生产总值(GDP)是制定经济发展战略、规划、年度计划以及各种宏观经济政策的重要依据,研究GDP预测方法具有重要的现实意义。在对鄂尔多斯市GDP数据序列分析的基础上,考虑到BP神经网络可以通过简单非线性函数的复合能够实现对于复杂函数的映射,本文采用BP神经网络方法来预测鄂尔多斯市的GDP,取得了较好的预测效果。     

基于主成分回归模型的哈尔滨市用水量预测

根据哈尔滨市1998²007年的用水量数据,充分考虑社会经济因素对需水量的影响,选取解释变量,利用SPSS软件,先用主成分分析的方法确定有效变量,然后建立多元线性回归模型,对哈尔滨市的用水量进行预测,并且用19982007年的用水量数据,充分考虑社会经济因素对需水量的影响,选取解释变量,利用SPSS软件,先用主成分分析的方法确定有效变量,然后建立多元线性回归模型,对哈尔滨市的用水量进行预测,并且用1998²009年的用水数据对模型进行检验,结果表明所建立的模型回归效果较好,可以用于对城市用水量的预测。     

贵州省人口老龄化灰色关联分析与预测

运用灰色关联分析,主成分分析和灰色预测对贵州省人口老龄化影响因素进行分析并作出预测。结果显示城镇化率和人口结构指标是主要的影响因素,社会发展和政府政策是重要影响成分,老龄化进程将加剧。     

我国GDP的发展趋势预测

GDP是衡量一个国家经济发展状况的重要指标，对GDP的发展趋势进行预测，对于制定经济发晨规划、投资的科学决策和产业结构的调整具有重要意义。本文利用Pandig-Wu建立ARMA（2，1）对我国GDP的发展趋势进行了拟合和短期预测。     

俄罗斯经济发展形势的分析与预测

本文采用俄罗斯2002-2013年的季度数据作为样本,主要分析了季节性差分自回归模型——SARIMA模型在俄罗斯季度GDP预测中的应用,通过相应的分析最终得到了SARIMA(1,1,0)(1,1,0)4为俄罗斯季度GDP的最优预测模型.通过该模型对俄罗斯短期和长期经济发展形势进行了预测,得出俄罗斯未来四年的GDP年增长率在2.3％左右,长期的经济增长率在2.1％左右,经济形势依然不容乐观.     

福建省基于先行指标的2009年地区GDP预测

借鉴国内外先行指标研究,结合省级的数据实际,运用计量经济分析方法中的单整、协整检验,发现先行经济指标主要集中在货币领域。说明宏观经济调控政策更多地是由金融政策来体现。最后应用多元逐步回归法,利用福建省有关数据建立月度GDP的模型进行预测和分析。     

基于主成分分析和GM（11,）的武汉市经济预测模型

基于主成分分析法利用Matlab6.5对武汉市经济社会发展的综合指标进行分析,得出主成分因子并利用灰色预测模型GM（1,1）对所得主成分因子得分做出预测,预测结果与实际接近。最后,利用可拓学关联函数理论构造正域为无限区间的关联函数对预测数据进行评估,评价结果符合实际情况。     

基于BP神经网络技术的GDP预测方法

在一般的经济预测中,通常采用回归分析方法建立模型对GDP进行拟合,但由于经济系统的复杂性,许多回归模型尤其是线性回归模型难以达到要求的精度。本文采用BP神经网络方法建模,利用其自学习和非线性的突出特点,对GDP进行研究,并得到了对2009年我GDP较为满意的预测结果。     

巴塞尔协议Ⅲ逆周期资本缓冲机制在我国的适用性

本文运用单边HP滤波法比较三种信贷口径挂钩变量信贷/GDP在我国逆周期缓冲资本计提中的效果,采用主成分分析法构建我国金融发展指数监测指标体系,拟合分析逆周期缓冲资本计提周期与我国经济金融发展周期的相关性.研究结果表明,巴塞尔协议Ⅲ逆周期资本缓冲机制在我国具有一定的适用性,广义信贷/GDP指标反映我国金融周期变化效果最佳,但仍需进一步建立多元化监控体系并引入调节因子,完善我国逆周期资本缓冲机制.     

主成分回归分析法在精纺毛织物透气性与结构参数关系模型构建中的应用

为了研究精纺毛织物透气性与基本结构参数的关系,利用主成分分析方法对织物基本结构参数进行降维处理,得到4个互相独立的主成分。以主成分为自变量,透气性为因变量,采用回归分析的方法建立了透气性与提取主成分的关系模型。结果表明:建立的回归方程Q=208.544+0.119Z1-0.036Z2-0.145Z3-0.331Z4,达到非常显著水平,对透气性进行预测是可行的。通过主成分分析可知,主成分Z1、Z4是决定精纺毛织物透气性的主要因素。     

新疆信息化水平测度及对GDP的影响分析

近几年许多省份开始主动把信息产业作为支柱产业,加大信息基础设施建设投入,提高信息化水平.信息化水平究竟能在在多大程度上促进GDP的发展?本文立足新疆这一西部省份,利用主成分分析和因子分析,在对新疆信息化水平测度的基础上,分析了信息化指数对新疆GDP的影响.     

县域商业贷款需求与经济增长关系的研究

提高县域经济水平是当下发展协调好区域经济的一个重要的手段,在金融对经济的影响下,县域金融是政府调节县域经济的重要纽带。与城市金融不同,县域金融结构单一,形式上主要以存贷为主。针对县域金融的特点,从贷款量出发利用计量经济软件,建立一元回归模型,定量分析了贷款和GDP之间的关系。通过对未来GDP的预测计算出未来应提供多少贷款供给,来满足县域经济中中小企业的贷款需要,从而促进县域经济的持续协调发展。     

中国能源金融市场风险预警——基于PCA&ARMA模型的研究

通过对能源金融市场风险特征的分析,遴选了能源金融市场风险的基本经济金融指标,通过主成分分析定义了能源金融市场风险强度,计算了中国2002~2013年的能源金融市场风险强度,应用ARMA模型对中国2014年的能源金融市场风险强度进行了预测,认为当前我国的能源金融市场风险处于较大风险区间,并有进一步增加的趋势。     

新疆信息化水平测度及对GDP的影响分析

近几年许多省份开始主动把信息产业作为支柱产业，加大信息基础设施建设投入，提高信息化水平。信息化水平究竟能在在多大程度上促进GDP的发展？本文立足新疆这一西部省份，利用主成分分析和因子分析，在对新疆信息化水平测度的基础上，分析了信息化指数对新疆GDP的影响。