【摘 要】
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近年来,金融平台及其发行的城投债在经济增长和社会发展方面发挥了非常重要的作用。然而,市场上与城市债务有关的信用风险并不明显,而且外部评级机构在发行的城投债方面普遍
【基金项目】
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江西财经大学2019年度江西财经大学学生实践创新训练项目(项目编号:201910421022)
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近年来,金融平台及其发行的城投债在经济增长和社会发展方面发挥了非常重要的作用。然而,市场上与城市债务有关的信用风险并不明显,而且外部评级机构在发行的城投债方面普遍虚高评级。在这种情况下,通过建立一个逻辑系统,分析城投债偿债风险,尽可能选择具有代表性的指标,通过BP神经网络等智能算法来实现城投债评级,以计算模型预测的准确性。归根结底,从结果来看,神经网络模型BP已超越了传统方法的界限,并通过模拟非线性模型来模拟实际数据,从而超越了对线性模型的依赖。
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