| 失业风险预警系统研究 |
| |
| 引用本文： | 陈仲常,吴永球.失业风险预警系统研究[J].当代财经,2008(5):5-10. |
| |
| 作者姓名： | 陈仲常 吴永球 |
| |
| 作者单位： | 重庆大学贸易与行政学院,重庆,400030 |
| |
| 摘 要： | 基于我国29年的历史数据，采用BP神经网络模型对我国的失业风险预警问题进行研究。结果表明，神经网络方法在失业风险系统中具有优良的预警效果，其对失业风险综合警情值的预测误差小于3％。相对于景气分析预测法、时间序列分析、灰色预测模型以及回归预测模型等技术，神经网络方法不仅具有良好的预测精度，同时还具备较强的容错能力和泛化能力。因此，在构建我国的失业风险预警系统中，神经网络模型应该是一种被优先考虑的方法。
|
| 关 键 词： | 失业 风险预警 BP神经网络模型 综合警情值 预测误差率 |
| 文章编号： | 1005-0892(2008)05-0005-06 |
| 修稿时间： | 2008年2月10日 |
A Study on the Pre-warning System for Unemployment Crisis |
| |
| CHEN Zhong-chang,WU Yong-qiu.A Study on the Pre-warning System for Unemployment Crisis[J].Contemporary Finance & Economics,2008(5):5-10. |
| |
| Authors: | CHEN Zhong-chang WU Yong-qiu |
| |
| Institution: | CHEN Zhong-chang,WU Yong-qiu(Chongqing University,Chongqing 400030) |
| |
| Abstract: | Based on the economic data of 29 years the research focuses on China's unemployment crisis pre-warning issue using the BP neural network model.The research finding indicates that the neural network method has high precision in the unemployment crisis pre-warning with the mean error rate is less than 3 percents.Compared to the Business Forecast Model,Time Series Analysis,Gray Forecast method and Regression Analysis method,the neural network have good fault tolerant and generalization ability.So,we hold that ... |
| |
| Keywords: | Unemployment Risk Foe-warning BP Neural Network Model Comprehensive Warning Value Forecast Error |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
