互联网金融企业风险预警模型构建研究

摘要：

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.

关键词：互联网金融、风险预警、预警模型、BP神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：国家社会科学基金项目;吉林省科技厅自然科学基金项目

在线出版日期：2021-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：127-133