基于ADGA-BP神经网络模型的金融产业发展趋势仿真与预测

论文摘要

为了对新常态多目标条件下金融产业发展趋势进行仿真和预测,本文基于经济稳定增长、经济结构优化和创新驱动这三个目标以及金融产业发展速度与质量的相关变量,构建自适应遗传算法优化BP神经网络模型。对2016年三个目标进行敏感性调控,发现金融产业发展速度受经济结构优化目标的影响最大,受经济稳定增长目标的影响其次,受创新驱动目标的影响最小;而金融产业发展质量受三个目标的影响强度相反。并且对2017—2019年金融产业发展趋势进行预测,发现金融产业发展速度将大幅减缓,但是金融资产的质量将逐步提高。

论文目录

• 引言
• 文献回顾
• 研究设计
•   1、模型的基本原理
•   2、模型的构建
•   3、指标选取与说明
• 实证结果与分析
•   1、ADGA-BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型仿真结果分析
•   2、ADGA-BP神经网络模型的敏感度调控
•   3、ADGA-BP神经网络模型预测
• 结论及建议

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张品一,梁锶

关键词: 金融产业,多目标,自适应遗传算法,神经网络,仿真

来源: 管理评论 2019年12期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学

专业: 金融

单位: 北京信息科技大学经济与管理学院,陕西师范大学国际商学院

基金: 国家自然科学基金青年项目(61703010,71704099),北京市社会科学基金青年项目(16YJC043),北京信息科技大学师资补充与支持计划(2018-2020)(5029011103)

分类号: F832

DOI: 10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2019.12.005

页码: 49-60

总页数: 12

文件大小: 251K

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