【摘 要】
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结合互联网金融企业自身特点,建立互联网金融风险指标体系,采用主成分分析和BP神经网络结合的方法,构建互联网金融风险预警模型,将筛选后得到的主成分分析结果输入到训练后的
【机 构】
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吉林财经大学管理科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(19BJY246);吉林省科技厅自然科学基金项目(20190201186JC)
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结合互联网金融企业自身特点,建立互联网金融风险指标体系,采用主成分分析和BP神经网络结合的方法,构建互联网金融风险预警模型,将筛选后得到的主成分分析结果输入到训练后的BP神经网络风险预警模型中,进行实证分析.结果显示,训练后模型准确率可以达到96.35%,对于样本预测精准度具有较强作用,从而可以为互联网金融企业提供一种科学有效的风险预警方法,为政府决策部门提供智力支撑.
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