基于贝叶斯神经网络的金融风险预警研究

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金融风险预警对经济健康发展和金融稳定运行具有重要理论和现实意义,金融风险预警的核心是建立稳健可靠的金融风险预警模型。本文回顾了金融风险预警模型的发展,发现神经网络金融风险预警模型无法评估参数估计和风险预警的不确定性,而且常受过拟合问题困扰,影响了金融风险预警的效果。本文借鉴贝叶斯统计学最新研究进展,提出了基于贝叶斯神经网络的金融风险预警模型,并利用1993—2017年经济金融数据进行实证检验。结果表明,贝叶斯神经网络金融风险预警模型通过后验分布和预测分布刻画了参数估计和风险预警的不确定性,风险预警信息更加
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