【摘 要】
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构建资源获取型林业对外直接投资风险预警指标体系,利用我国林业对外直接投资主要流向的12个资源型林业国家2008—2015年的样本数据,采用主成分分析法将各个年份样本国家的风
【机 构】
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北京化工大学经济管理学院,中国矿业大学（北京）管理学院
【基金项目】
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国家林业局林业重大问题研究及政策制定项目“世界林业发展动态跟踪与政策研究”;中国林业科学研究院林业科技信息研究所课题项目“中国林业对外直接投资的风险评价及控制策略研究”
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构建资源获取型林业对外直接投资风险预警指标体系,利用我国林业对外直接投资主要流向的12个资源型林业国家2008—2015年的样本数据,采用主成分分析法将各个年份样本国家的风险划分为四个不同等级,基于BP神经网络原理建立资源获取型林业对外直接投资风险预警。结果表明:当一国拥有稳定的政治环境和发达的经济金融体系,或一国的森林资源丰富且投资成本较低廉时,会产生较低的风险警戒;反之,经济状况较差和政治动荡的国家,即使森林资源较充裕,仍需加强风险预警防范。针对控制与防范风险,提出相应的对策与建议。
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