【摘 要】
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本文基于计量分析处理多指标数据的优势,结合神经网络最优化模型解的特点,构建了评估和预测国别风险的混合神经网络模型。其中相关性分析和Logit回归分析的结果显示,预测国别
【机 构】
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大连理工大学管理与经济学部,上海交通大学高级金融学院
【基金项目】
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大连银行博士后流动站课题“中小商业银行国际业务的国别风险管理研究”的资助
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本文基于计量分析处理多指标数据的优势,结合神经网络最优化模型解的特点,构建了评估和预测国别风险的混合神经网络模型。其中相关性分析和Logit回归分析的结果显示,预测国别风险的两个重要指标是商业自由度（EBI）和外汇储备总额与外债总额之比（RED）;运用两个指标进行预测,多元感知器神经网络模型的预测准确度达到了100%,与其可相互替代的概率神经网络预测模型的准确度达到了90.91%。两个模型的预测结果相互支撑和验证,在一定程度上证明了混合神经网络模型在国别风险预测上具有较强的适用性和可信性。
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