【摘 要】
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针对绿色金融评价得分与影响因素之间复杂的非线性关系,弥补传统评价方法精确度低的缺陷,运用遗传算法优化的神经网络模型对2011年和2016年广东省21市绿色金融发展水平进行测
【基金项目】
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中国博士后科学基金项目(项目编号:2018M631940);黑龙江省哲学社会科学项目(项目编号:16JYE01)的阶段性成果
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针对绿色金融评价得分与影响因素之间复杂的非线性关系,弥补传统评价方法精确度低的缺陷,运用遗传算法优化的神经网络模型对2011年和2016年广东省21市绿色金融发展水平进行测度。通过各项指标分析2011年和2016年各城市绿色金融发展趋势,比较其绿色金融发展水平。研究结果表明,城市绿色金融的发展状况与政府和社会资本支持、资金配置效率、环保企业发展状况的关系更为密切,政府去产能、高能耗监管也起到重要作用。针对各城市评分结果与变化情况进行分析,并为推动城市绿色金融发展提出对策建议。
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