基于RNN循环神经网络的金融风险预警研究——以安徽省为例

作者：夏佳佳; 姜涛^*

来源：湖北文理学院学报, 2021, 42(11): 26-32.

• RNN循环神经网络
• 金融风险预警
• 安徽省
• 预警体系

防范化解重大金融风险是三大攻坚战的重要组成部分,在受新冠疫情影响的经济新常态下,我国经济环境复杂多变,金融风险问题不断凸显.因此,金融风险预测防范不可掉以轻心,加大金融风险预测防范力度亟不可待.文章以安徽省为例,在详细分析其金融风险现状后,综合考虑金融风险的影响因素具有多维化、非线性、样本数据时序性等特征,建立了具有记忆能力的RNN循环神经网络模型对金融风险进行评估研究.结果表明,RNN循环神经网络可以较好地拟合和预测金融风险,成为预测评估的有效手段.

• 单位
  安徽商贸职业技术学院