风险投资退出决策的BP神经网络模型
用BP神经网络预测股票市场涨跌
用BP神经网络预测股票市场涨跌用BP神经网络预测股票市场涨跌1. 引言随着金融市场的不断发展和信息技术的快速进步，股票市场的涨跌对于投资者来说成为了一个无法忽视的重要因素。
然而，股票市场的波动性强、不稳定性高，预测股票市场涨跌一直都是一项具有挑战性的任务。
随着人工智能的兴起和深度学习技术的快速发展，BP神经网络成为了研究者们探索股票市场涨跌预测的一种有潜力的工具。
2. BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它能够通过构建多个层次的神经元之间的连接，实现复杂的非线性关系的拟合。
BP神经网络的训练过程通过向前传播和反向传播两个步骤来实现，其中前向传播是通过输入数据经过各层的权值和激活函数，逐层计算输出结果，而反向传播是通过比较实际输出和目标输出的差异，不断调整权值，使得网络的输出结果与目标输出更加接近。
3. BP神经网络在股票市场预测中的应用3.1 数据预处理在使用BP神经网络进行股票市场预测前，首先需要对输入数据进行预处理。
一般来说，这包括数据的规范化、平滑化和特征选择等步骤。
规范化是将不同指标的数据统一到一定的范围内，使得不同指标之间具有可比性。
平滑化是通过运用滑动窗口等技术，对数据进行平滑处理，以减少噪声的干扰。
特征选择是从原始数据中选择出对股票市场涨跌预测具有重要意义的指标。
3.2 网络结构设计设计合适的网络结构是BP神经网络在股票市场预测中的核心任务之一。
通常情况下，一个BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层。
输入层负责接收各种指标数据，隐含层负责对输入数据进行特征提取和抽象，输出层负责输出预测结果。
网络的层数和每一层的节点数需要根据具体的问题和数据来确定。
3.3 模型训练和预测网络的训练是通过反向传播算法来实现的。
在模型训练过程中，可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能，并进行参数优化，以提高模型的预测准确度。
模型训练完成后，可以通过输入新的数据，通过网络进行预测，得到股票市场的涨跌预测结果。
城投债违约风险测度与预警——基于KMV和BP模型
城投债违约风险测度与预警——基于KMV和BP模型孙丽， 孔文茜（华东师范大学经济与管理学部，上海 200062）[摘要]结合KMV模型和BP神经网络模型构建城投债违约风险预警模型，以区域经济实力、发行主体财务状况、发行特征3个维度22个指标搭建城投债违约风险评价体系，识别提炼我国城投债违约风险的关键影响因素，考察分析各维度特征以及异质性表现。
通过对6675只债券，14万条以上总样本进行实证检验后发现，债券发行主体财务状况是在评价同一地区城投债违约风险时最具参考价值的维度；同省份不同城市的城投债违约风险水平因区域风险冲击而趋同；城投债因所处地理区位、发行主体所属行业不同，其风险表现具有显著差异。
研究结论有助于投资者建立风险预警机制，有效防范城投债的违约风险。
[关键词] 城投债；风险预警；神经网络；KMV模型[中图分类号] F832.0 ［文献标识码］A ［文章编号］1000-4211(2023)05-0081-20一、引言1994年的分税制改革和旧预算法造成地方政府事权大、财权小、缺乏融资渠道，以公司名义承担地方建设领域融资职能的城投公司的兴起则极大缓解了城市日益增长的发展需求与地方政府财政收入不充足之间存在的矛盾，但也直接导致了地方负债规模的迅速膨胀，截至2014年末政府部门杠杆率已达到了57.8%。
为了遏制地方负债率的进一步扩张，并防范系统性金融风险的发生，中央开始着手规范地方政府融资渠道，2014年出台了新预算法来赋予地方政府以政府债券形式融资的权力，对城投平台的融资职能进行剥离，建立规范的地方政府融资机制，使政府债券的发行日益规范化、标准化、透明化。
但随着部分区域财政收入增长疲软，地方政府难以支撑前期大规模基建投资所形成的债务，非标违约事件常有发生。
据广发证券不完全统计，自2018年1月至2022年7月31日，全国累计已有174例非标违约事件，共涉及115家城投平台。
标准化债券市场目前虽然尚未出现债券实质违约，但技术性违约事件的持续发生值得相关各方警惕。
BP神经网络算法预测模型
BP神经网络算法预测模型
BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）是一种常
用的人工神经网络，它是1986年由Rumelhart和McClelland首次提出的，主要用于处理有结构的或无结构的、离散的或连续的输入和输出的信息。
它属于多层前馈神经网络，各层之间存在权值关系，其中权值是由算法本
身计算出来的。
BP神经网络借助“反向传播”（Back Propagation）来
实现权值的更新，其核心思想是根据网络的输出，将错误信息以“反馈”
的方式传递到前面的每一层，通过现行的误差迭代传播至输入层，用来更
新每一层的权值，以达到错误最小的网络。
BP神经网络的框架，可以有输入层、隐含层和输出层等组成。
其中
输入层的节点数即为输入数据的维数，输出层的节点个数就是可以输出的
维数，而隐含层的节点数可以由设计者自由设定。
每一层之间的权值是
BP神经网络算法预测模型中最重要的参数，它决定了神经网络的预测精度。
BP神经网络的训练步骤主要有以下几步：首先，规定模型的参数，
包括节点数，层数，权值，学习率等；其次，以训练数据为输入，初始化
权值，通过计算决定输出层的输出及误差；然后，使用反向传播算法，从
输出层向前，层层地将误差反馈到前一层。
BP神经网络模型应用实例
BP神经网络模型第1节基本原理简介近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注．目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。
在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。
多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。
直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，如图34-1所示。
BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。
对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。
节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如Qx e x f /11)(-+=式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。
该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。
在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。
每一层神经元的状态只影响下一层神经输入层 中间层 输出层 图34-1 BP 神经网络模型元的状态。
如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。
社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。
BP神经网络ppt
人工神经网络 是生物神经网络的某种模型(数学模型) 是对生物神经网络的模仿 基本处理单元为人工神经元
1. 生物神经系统与生物神经元
大量生物神经元的广泛、复杂连接，形成生
物神经网络 (Biological Neural Network, BNN)。
实现各种智能活动
生物神经元(neuron)是基本的信息处理单元
(1)生物神经系统
生物神经元(neuron)是基本的信息处理单元, 其组成：
➢ 树突(dendrites), 接收来自外接的信息 ➢ 细胞体(cell body), 神经细胞主体，信息加工 ➢ 轴突(axon), 细胞的输出装置，将信号向外传递，
与多个神经元连接 ➢突触 （synapsse), 神经元经突触向其它神经元（胞体 或树突）传递信号
2 1m =
2 j1
dj f
net
L1 j
2
样本集内所有样本关于该网络的总输出误差
Etotal E
输出层l L 1节点j的净输入
实际输出
nL2
net
L1 j
O L1 L2
ij i
i 1
O L1 j
1
1+e-
net
L1 j
II
输出层的权值iLj 1调整
隐含层 L 2 输出层 L 1
nL2
net
L1 j
=
O L1 L2 ij i
i 1
权值iLj 1对误差E的影响
E
iLj 1
E
net
L1 j
net
L1 j
iLj 1
O L1 L2
j
i
输出层的权值iLj 1调整 iLj 1修正应使误差E最快减小
BP神经网络算法
1
目
录
一、BP神经网络算法概述
二、BP神经网络算法原理
三、BP神经网络算法特点及改进
2
一．BP神经网络算法概述
BP神经网络（Back-Propagation Neural Network），即误差
后向传播神经网络，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网
络，是目前应用最广泛的网络模型之一。
11
二．BP神经网络算法原理
图5 Tan-Sigmoid函数在（-4,4）范围内的函数曲线
12
二．BP神经网络算法原理
激活函数性质：
① 非线性
② 可导性：神经网络的优化是基于梯度的，求解梯度需要确保函
数可导。
③ 单调性：激活函数是单调的，否则不能保证神经网络抽象的优
化问题转化为凸优化问题。
④ 输出范围有限：激活函数的输出值范围有限时，基于梯度的方
= 1
=1
7
,
= 1,2,3 … , q
二．BP神经网络算法原理
输出层节点的输出为：
j = 2 ,
= 1,2,3. . . ,
=1
至此，BP网络完成了n维空间向量对m维空间的近似映射。
图2 三层神经网络的拓扑结构
8
二．BP神经网络算法原理
BP神经网络是多层前馈型神经网络中的一种，属于人工神经网
络的一类，理论可以对任何一种非线性输入输出关系进行模仿，因
此 被 广 泛 应 用 在 分 类 识 别 （ classification ） 、 回 归
（regression）、压缩（compression）、逼近（fitting）等领域。
在工程应用中，大约80%的神经网络模型都选择采用BP神经网
基于BP神经网络的上市公司财务预警模型研究
一、引言经查询，截止到2020年6月30日，一共有3897家上市公司在沪交所和深交所挂牌交易，流通市值和股票市价总值也分别达到了545787.95亿元和678212.83亿元。
随着经济的快速发展，上市公司逐渐成为市场的重要组成部分，影响着市场的稳定和发展，但同时也带来了一些隐藏的风险。
实质上，投资者就是通过在资本市场中对资本进行市场运作来获取收益的。
因此，对公司财务状况进行预测，也变成了投资者是否进行这项投资行为的决策参考。
理论意义上，一方面企业的财务预警问题已经随着市场经济的发展发生了一系列的转变，从指标化的分析转变为了建立模型来对企业进行检测分析；另一方面，再次对企业危机预警这些问题的研究，可以对已有的企业理论和风险管理理论进行完善和发展。
现实意义上，选取这个研究主题，可以对上市公司的财务预警研究进行更加深入的理论研究，还可以结合我国市场实际情况对上市公司的潜在风险进行检测和预测，来判断该企业是否存在财务危机或即将发生财务危机的可能，以此来对危机进行防范。
二、文献综述（一）财务危机的界定许多偶然因素都有可能给某个企业带来危机，例如市场环境和决策者失策。
但从整个行业来看，企业群体一般危机和财务危机的发生则存在着一定的客观性和必然性，国外的学者们一般在企业的某项指标发生变化时对财务危机进行界定。
Beaver （1966）[1]在研究中认为，当一家企业开始拖延支付股息、透支银行存款金，并且没有能力偿还债券，就可以认为其存在财务危机。
Odom 和Sharda（1990）[2]则认为当一个企业的现金流能力出现无法修复的情况时，财务危机便开始形成。
Ross 等（1995）[3]则认为财务危机不能从某些单个方面去界定，他们分别从四个方面对财务危机进行了相对全面的研究。
目前我国国内文献一般不将破产清算作为界定的标准，因为破产清算就意味着企业已经破产，那么对其的预测将不能产生一系列补救的手段。
同时，由于某些数据问题，我国国内大部分学者在进基于BP 神经网络的上市公司财务预警模型研究杨钰晨，丁元耀（宁波大学商学院，浙江宁波315211）【摘要】上市公司的财务问题历来是投资者关注的热点，对公司财务状况进行预测是投资者是否进行这项投资行为的决策参考。
基于BP神经网络模型的互联网金融信用风险评估研究
本文为课题 :基于 BP 神经网络模型的互联网金融信用风险评估研究(16210703)研究成果。
从神经网络模型对位借款者信用风险等级的评价中可以看出，在本 次训练中， 仅有极少数出现评估的失误， 其余都达到预测标准。模型预测 的输出结果和目标输出结果基本一致。对 １００ 位借款者进行 １０ 次预测 结果的平均值达到目标输出标准。通过对前组借款人信用信息数据的训 练和学习， 不断调整各个神经单元之间的权重， 找到了输入与输出间的规 律与关系， 使神经网络模型成功具备对 Ｐ２Ｐ 借款人信用风险的预测评估 能力。 ５ 结论 本文主要对网络信贷借款人信用风险评估的神经网络模型仿真， 根 据网络信贷的特点将借款人基本资料归整对年龄、 婚姻状况、 历史信用等 个方面并取值， 从拍拍贷等平台选取个借款人作为仿真实验的样本数据。 运用进行网络的训练和仿真， 训练和仿真结果证明模型具备了对网络信 贷借款人信用的预测评估能力， 为 Ｐ２Ｐ 行业信用风险评估提供了有益的 借鉴。
表 １ Ｐ２Ｐ 网贷借款人信用风险评估指标体系 １ 概述 随着 “互联网金融” 的兴起， Ｐ２Ｐ 网络借贷平台发展迅速， ２０１４ 年我 国 Ｐ２Ｐ 网络借贷行业成交量为 ２５２８ 亿元，远远超过美国和英国的成交 量。由此可见 Ｐ２Ｐ 网络借贷在我国具有很大的市场， 但是缺乏有效的风 险管理。本文针对 Ｐ２Ｐ 网络借贷存在的问题，特别是信用风险， 建立风险 评估模型， 为 Ｐ２Ｐ 网络借贷的发展提供建议。 ２ Ｐ２Ｐ 网络信贷中借款人信用风险分析 信用风险又称为违约风险， 源自信用交易过程的不确定性， 是交易 过程中因交易一方未能履行合约义务而造成交易另一方经济损失的风 险。 本文研究的信用风险主要指无抵押无担保模式下， 网络贷款的贷款人 未能按期还本付息而给借款人带来经济利益损失的风险。 网络信贷中借款人的信用风险主要来源于三个方面：贷款成本高、 信息不对称、 历史信用数据不易获取等。 国外网络贷款公司通常采用信息 共享的方式解决借款人数据缺乏的问题， 而我国网络贷款业务发展时间 较短， 虽然很多网络贷款公司已经建立了自己的坏账黑名单， 但是这个黑 名单并没有在平台间共享。一个借款者可以利用相同的身份在多个平台 取得借款， 一旦其发生违约行为， 将会产生连锁效应。 ３ ＢＰ 神经网络模型 ３．１ ＢＰ 神经网络模型 ＢＰ 神经网络模型是一种通过分析输入信息对输出结果的影响的 “权重” 来解决问题的一种系统模型。它把人们解决问题的基本方式模拟 ４．２ 建立模型并测试 成一个 “输入 － 输出” 系统， 通过隐含层来描述输入信息的 “权重” ， 通过对 结合拍拍贷网站提供的信息， 本文将采用性别、 婚姻状况、 年龄、 学 输入信息的权值进行调整， 最终得到符合预期的输出结果。 这种机制通过 历、 贷款周期、 贷款金额、 从事职业、 财产状况、 还款意愿、 亲友担保状况共 信号的正向传播和误差的反向传播来实现。 １０ 个指标来判断借款者的信用风险。 搜集样本数据， 并进行标准化处理， 同时将标准化处理的有关样本数据输入到神经网络， 当训练误差达到预 先设计的误差精度时输出结果， 根据输出结果并结合评价集对借款人风 险评估做出最后结论。 训练及拟合完成后， 对经过训练生成的神经网络模 型的预测结果进行验证。 表 ２ 测试结果
BP神经网络预测模型
BP 神经网络模型 基本原理( 1) 神经网络的定义简介神经网络是由多个神经元组成的广泛互连的神经网络, 能够模拟生物神经系统真实世界及物体之间所做出的交互反应. 人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练, 使其具有人的大脑的记忆, 辨识能力, 完成名种信息处理功能. 它不需要任何先验公式, 就能从已有数据中自动地归纳规则, 获得这些数据的内在规律, 具有良好的自学习, 自适应, 联想记忆, 并行处理和非线性形转换的能力, 特别适合于因果关系复杂的非确定性推理, 判断, 识别和分类等问题. 对于任意一组随机的, 正态的数据, 都可以利用人工神经网络算法进行统计分析, 做出拟合和预测.基于误差反向传播(Back propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-layer feedforward network, 简记为BP 网络), 是目前应用最成功和广泛的人工神经网络.( 2) BP 模型的基本原理[3]学习过程中由信号的正向传播与误差的逆向传播两个过程组成. 正向传播时, 模式作用于输入层, 经隐层处理后, 传入误差的逆向传播阶段, 将输出误差按某种子形式, 通过隐层向输入层逐层返回, 并“分摊”给各层的所有单元, 从而获得各层单元的参考误差或称误差信号, 以作为修改各单元权值的依据. 权值不断修改的过程, 也就是网络学习过程. 此过程一直进行到网络输出的误差准逐渐减少到可接受的程度或达到设定的学习次数为止. BP 网络模型包括其输入输出模型, 作用函数模型, 误差计算模型和自学习模型.BP 网络由输入层, 输出层以及一个或多个隐层节点互连而成的一种多层网,这种结构使多层前馈网络可在输入和输出间建立合适的线性或非线性关系, 又不致使网络输出限制在-1和1之间. 见图( 1) .O 1 O 2 O i O m输入层输出层 隐含层 …… …… ……( 大于等于一层) W (1)…W (L)( 3) BP 神经网络的训练BP 算法通过“训练”这一事件来得到这种输入, 输出间合适的线性或非线性关系. “训练”的过程可以分为向前传输和向后传输两个阶段：[1]向前传输阶段：①从样本集中取一个样本,i j P Q , 将i P 输入网络；②计算出误差测度1E 和实际输出(1)(2)()21(...((())...))L i L iO F F F PW W W =； ③对权重值L W W W ,...,)2()1(各做一次调整, 重复这个循环, 直到i E ε<∑.[2]向后传播阶段——误差传播阶段：①计算实际输出p O 与理想输出i Q 的差；②用输出层的误差调整输出层权矩阵； ③211()2mi ij ij j E Q O ==-∑； ④用此误差估计输出层的直接前导层的误差, 再用输出层前导层误差估计更前一层的误差. 如此获得所有其他各层的误差估计；⑤并用这些估计实现对权矩阵的修改. 形成将输出端表现出的误差沿着与输出信号相反的方向逐级向输出端传递的过程.网络关于整个样本集的误差测度：i iE E =∑几点说明:一般地，BP 网络的输入变量即为待分析系统的内生变量（影响因子或自变量）数，一般根据专业知识确定。
风险投资退出决策(PPT58张)
2013年11月
6.1风险投资退出决策概述
一个典型的风险投资过程包括风险资本的筹集、 运行和退出三部分，即它通过一定的机构和方 式向各类 机构或个人筹集风险资本，然 后将所筹集资本投入具有高度不确定性的中小 型高新技术企业或项目，并以一定的方式参与 者所投资风险企业或项目的管理，期望实现项 目的高成长率并最终通过出售股权获得高额中 长期收益的投资体系。风险投资退出是风险投 资公司在风险投资运作过程中的一个重要组成 部分是风险投资活动的最后环节。
（3）市场环境因素
宏观经济状况：成功的风险投资活动是建立在比较发达的市场经济体制和比较完 善的市场机制基础上的。良好的经济状况，会刺激大量资本注入高科技企业，资
金投入多元化在某种程度上也可以刺激风险投资退出。 资本市场的发展程度：资本市场是风险投资变现的场所。除了破产清算，其他退 出方式都是在资本市场上实现的，其实现的重要手段就是股权或股份的转让。因 此，建立一个完善的多层次的资本市场对风险投资的退出至关重要。由于美国二 级交易市场机制赋予小企业的投资者更大的流动性，所以有大量的战略投资者乐 意将中小企业带入公开市场。 产权制度的完善，首先，产权清晰是风险资本退出的内在要求，只有创业企业内 部产权清晰，才能明确界定创业者和投资者之间的利益分配。在风险资本退出时， 其退出的方式和时机的决策应是投资融资双方共同商议的结果，多元化的产权结 构为这种民主的决策提供了制度基础。 中介服务支持：健全的风险投资中介服务体系和投资银行的积极参与在风险投资 退出过程中扮演着重要角色。风险投资的运作过程是一个极其复杂的资本运作过 程，需要风险投资协会、会计师事务所、律师事务所、资产评估机构、信息中介、 代理人、投资银行、风险投资保险公司等行业服务机构的配套服务。它们的作用： 一是提供研究和评估服务；二是提供谈判服务；三是投资银行根据创业企业的条 件对企业进行股份制改造和包装，然后根据市场情况决定企业何时、以何种价格 上市。
基于神经网络的金融风险预警与预测模型构建
基于神经网络的金融风险预警与预测模型构建随着金融市场的不断发展与复杂化，金融风险预警与预测是保持金融市场稳定和投资者利益保护的重要手段。
传统的金融风险预警模型往往依赖于统计方法，面对市场的非线性、时变、高维等特点，预测精度有限。
然而，随着人工智能的发展和神经网络技术的兴起，基于神经网络的金融风险预警与预测模型正在成为研究的热点。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，能够通过大量的样本数据进行训练和学习，从而发现数据背后的规律。
在金融领域，基于神经网络的风险预警与预测模型的构建可以充分挖掘数据中的非线性、非参数和非平稳特征，提高金融风险的预测准确性。
首先，构建基于神经网络的金融风险预警与预测模型需要准备大规模的金融数据。
这些数据包括股票指数、利率、汇率、宏观经济数据等。
在数据的准备阶段，需进行数据的清洗、归一化处理、特征提取等工作，确保数据质量和可用性。
然后，选择合适的神经网络模型结构。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。
不同的模型结构适用于不同的金融风险预测场景，需要根据实际情况进行选择。
接下来，进行模型训练与学习。
将已准备好的金融数据划分为训练集和测试集，通过训练集对神经网络模型进行参数优化和拟合。
在训练过程中，需要采用适当的优化算法（如反向传播算法）和损失函数（如均方误差函数）来调整模型的权重和偏置，使得模型能够更好地预测金融风险。
在模型训练完成后，需要进行模型的验证和评估。
将测试集数据输入到训练好的神经网络模型中，通过比较预测结果与实际结果的差异来评估模型的预测能力。
常用的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和准确率等。
基于BP神经网络的金融风险预测模型研究
基于BP神经网络的金融风险预测模型研究金融风险一直是金融领域中最重要的问题之一。
金融风险的预测和控制对于金融机构和投资者来说是至关重要的。
随着信息技术的不断发展，人工智能成为了金融风险预测的一个重要方法。
其中，BP神经网络被广泛应用于金融风险预测。
1、 BP神经网络的原理BP神经网络是一种经典的前馈神经网络，也是人工神经网络中应用最广泛的一种。
BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成。
输入层接受外部输入信号，隐层通过权值调整将输入信号传递给输出层，输出层产生输出结果。
BP神经网络通过训练算法不断调整权值，优化网络结构，使得神经网络的输出结果能够与训练数据的真实结果相匹配，并且具有广泛的预测能力。
2、 BP神经网络在金融风险预测中的应用金融风险预测是一项非常重要的任务，常常需要对金融市场、股票价格等进行预测。
BP神经网络在金融风险预测中的应用非常广泛，主要集中在三个方面：金融市场预测、股票价格预测和信用评级预测。
2.1 金融市场预测金融市场是一个充满了不确定性和波动性的市场，因此对于金融市场的短期和长期预测都非常重要。
BP神经网络可以通过对历史市场数据的学习和分析，预测金融市场未来的趋势和波动。
2.2 股票价格预测股票价格预测是金融领域中最具挑战性和风险的任务之一。
BP神经网络可以通过对历史股票数据的学习和分析，预测未来股票价格的涨跌趋势。
然而，由于股票价格的不确定性和波动性，BP神经网络的预测结果并不总是准确的。
2.3 信用评级预测信用评级预测是金融风险管理中的一个重要环节。
BP神经网络可以通过对个人或公司的历史数据进行学习和分析，预测进行信用评级的结果。
这个预测结果可以帮助金融机构更好地控制风险。
3、基于BP神经网络的金融风险预测模型基于BP神经网络的金融风险预测模型需要有一些必要的步骤：首先，需要选择需要进行预测的变量和数据源。
这些变量可以是一些金融市场指标，如股票价格、汇率、利率等。
其次，需要进行数据预处理。
基于ARIMA和BP神经网络对人民币汇率预测的比较分析——以美元人民币汇率为例
基于ARIMA和BP神经网络对人民币汇率预测的比较分析——以美元人民币汇率为例朱家明;胡玲燕【摘要】随着我国汇率制度不断市场化发展,预测汇率的波动趋势具有重要的现实意义.采用ARIMA和BP神经网络方法,利用SPSS、EVIEWS10和MATLAB工具,分别对人民币汇率进行预测分析,并比较两模型对汇率走势的预测效果.结果表明:ARIMA和BP神经网络模型对人民币汇率的预测是有效可行的,预测精度随着预测时间的推移而下降,更适用于短期预测.且ARIMA对人民币汇率的预测效果优于BP神经网络.【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(033)005【总页数】6页(P207-212)【关键词】人民币汇率;ARIMA;BP神经网络;预测【作者】朱家明;胡玲燕【作者单位】安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠233000;安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233000【正文语种】中文【中图分类】F832.62005年，我国进行了汇率改革，宣布采用浮动汇率制度，参考一篮子货币进行调节，这使我国汇率受到市场供求关系的影响，波动范围进一步扩大，人民币出现较大幅度升值[1]。
2015年，我国又开展了新一轮汇率改革，宣布当日人民币中间价需要参考上个工作日人民币的收盘汇率和一篮子货币汇率的变化[2]，这意味着我国汇率制度不断完善，且不断向汇率市场化发展。
而汇率的波动对个人投资、企业进出口、国家国际收支等来说都有密切关系，因此对汇率走势进行预测具有重要意义[3]。
国内外学者对汇率预测也进行了相关研究。
在国外，Refenes等利用神经网络和平滑法进行汇率预测，发现神经网络预测效果更优[4]。
而Svitlana则发现神经网络更适用于对汇率进行短期预测[5]。
国内戴晓枫等发现EGARCH对人民币汇率的预测效果优于ARIMA模型[6]。
刘潭秋利用线性和非线性时间序列研究发现LSTAR-GARCH对人民币汇率的拟合效果更好[7]。
用BP神经网络预测股票市场涨跌
用BP神经网络预测股票市场涨跌用BP神经网络预测股票市场涨跌引言：股票市场的涨跌一直是投资者和金融从业者关注的焦点之一。
预测股票市场的涨跌对于投资决策和风险控制有着重要的意义。
在过去的几十年里，人们尝试了各种方法来预测股票市场的涨跌，包括传统的统计模型、技术指标分析、基本面分析等。
然而，由于股票市场的复杂性和不确定性，这些方法的预测效果往往不尽如人意。
近年来，人工智能技术的迅猛发展为预测股票市场带来了新的希望。
其中，BP神经网络作为一种重要的人工神经网络模型，被广泛运用于股票市场的预测中。
一、BP神经网络的原理和特点BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，由输入层、隐含层和输出层组成。
其基本原理是通过将输入信号进行加权求和并通过激活函数传递到下一层，从而逐层进行信息传递和处理，最终获得输出结果。
BP神经网络具有以下几个特点：1. 自适应学习能力：BP神经网络可以通过学习算法自适应地调整权值和阈值，从而提高预测的准确性。
2. 非线性映射能力：BP神经网络可以通过引入非线性激活函数，模拟复杂的非线性映射关系，更好地适应股票市场的涨跌特性。
3. 并行处理能力：BP神经网络的计算过程可以并行进行，充分利用计算资源提高计算效率。
4. 适应噪声和非线性问题：BP神经网络通过多层网络结构，具有一定的容错性和适应噪声的能力。
同样，其非线性映射特性使其在处理非线性问题方面更具优势。
二、BP神经网络在股票市场预测中的应用BP神经网络作为一种强大的模式识别和非线性映射工具，在股票市场的预测中已被广泛应用。
1. 数据准备与处理：股票市场的预测需要大量的历史数据作为样本进行训练。
首先，需要收集相关的股票市场数据，包括股价、成交量、涨跌幅等指标。
然后，对数据进行预处理，包括去除异常值、缺失值处理、特征标准化、数据平滑等步骤。
2. 网络模型设计：根据股票市场的特点和预测目标，设计BP神经网络的网络结构。
通常情况下，网络包括一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层。
BP神经网络在商品住宅投资风险分析中的应用
了训练和 检测 ， 分析 了我 国房地产 投 资风险及 其 变化规律 。 旨在 防 范投 资风 险 ， 进 房地产 业 促
健 康发展 。
关键词 ： 宅投 资 ；Ｌ 神 经 网络 住 ９Ｉ ￣； 中图分类 号 ： Ｐ３ １Ｆ８ ０５ Ｔ ９ ； ３ ．９
文 献标 识码 ： Ａ
０ 引言
物神经 网络的研究和探索已取得 了很大的成绩 。目 前， 神经网络的应用 己渗透到模型识别、 图像处理 、 经 济 预测等 很多 领域 。
反 向 传 播 神 经 网 络 ，又 称 Ｂ （Ｂｃ 一 Ｐ ａｋ Ｐｏａａｏ ） ｒｐｇｔｎ 网络模 型 ， ｉ 由于它 在各 种 神 经 网络模 型 中 ， 有较 好 的 自学 习 、 具 自联 想 功 能 ， 为 当前 应 用 成 最为 广泛 的一 种人 工 神 经 网络 ， 本 文 的研 究 中采 在
随着中国加入 ｗｒ ， ＇ 国内投资市场的进一步开 ｏ 放， 境外投资的进一步深入和发展 ， 房地产 已逐步成 为国民经济中的一项重要的投资领域。房地产投资 就是将资金投入到房地综合开发、 经营、 管理和服务 等房地产业基本经济活动中 ， 以期将来获得不确定 的收益 ， 房地产投资是进行房地产开发和经营的基 础 。在这个投资活动过程中， 收益与风险同时存在 ， 对处在经济转轨时期的中国房地产投资 ， 风险更是 在所难免。房地产投资风险是指房地产投资主体直 接或间接把一定量 的资金投入房 地产开发过程 ， 由 于受各 种不确 定 因素 影 响而 造 成 的收 益 下 降 、 损失 增加或投资成本增大等不利结果的可能性。研究我 国房地产投资风险 ， 科学防范投资风险 ， 对促进我国 房地产业健康有序发展具有重要的现实意义。 在风险投资项 目的综合评价模型 中， 一般常用 的方 法包括 德尔 菲法 、 次分 析法 、 糊综 合评价 法 层 模
资本市场系统性风险预警模式的构建——基于BP神经网络算法的数据检验
测。而 Ｂ ｅ ｎ ｔ ｏ ｎ （ ２ ０ ０ ９ ） 利用 Ｃ Ａ ＭＥ Ｌ系 统测 度 单 个 银
行 风 险 ，其 也 是 监 管 机 构 比 较 常 用 的 风 险 预 警 工
金 融 危 机 使 得 人 们 再 次 把 视 线 回 到 系 统 性 风 险 的
研究上 ， 在 此过 程 中 引 发 了 对 金 融 产 品 创 新 的重 新 审 视 。金 融 产 品创 新 的 意 义不 言 而 喻 ， 但 其 创 新 背
【 中图分类号】 Ｆ ８ ３ ２ ． ５
【 文献标识码】 Ａ
【 文章编号］ １ ｏ ｏ ６ — １ ６ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ０ ０ ７ ７ — ０ ５
基 金项 目 ： 国家 自然 科 学 基金 青年 项 目 《 复 杂 网络 结 构 下 货 币 量 值 的 系 统 性 金 融风 险 测 控 体 系 构 建 研
济 变量 的测 度 方 法
由 多项 统 计 指标 集 合 而成 ， 其 目前 在很 多 国 家 用 于
监 测 系统 性 风 险 。不 难 看 出 ， 基 于资 产 负 债 表 数 据 ７７
传 统 的度 量 系统 性 风 险 的 方 法 以银 行 为 中 心 ．
企 融 弓 经 济 ２ ０１ ４ ． ０ １
叁墼里堡
．
呈 堡
ｏ ｕｒ ｎ ａｌ ｏ ｔ ’ Ｆｉ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅｅ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ
资本市场系统性风险预警模式的构建
基于Ｂ Ｐ神 经 网络算法的数据检验
■ 周 远
在 金 融 系 统 性 风 险 测 度 已有 研 究 的基 础 上 ， 从 金 融 产 品 的风 险特 征 出发 ， 采 用 了风 险 信 息 提 取 的方 法 ． 构 建 了资 本 市场 系统 性 风 险 预 警 指 标 体 系 ， 并借助 Ｂ Ｐ神 经 网络 算 法 对 指 标 体 系进 行 训 练 和 测 试 ， 分 析 结 果
基于BP神经网络的股票价格预测
基于BP神经网络的股票价格预测基于BP神经网络的股票价格预测一、引言在现代金融市场中，股票价格预测一直是投资者和研究人员关注的焦点。
准确预测股票价格的变动可以为投资者提供重要参考，从而在交易中取得更好的收益。
而基于神经网络的股票价格预测模型由于其能够对非线性关系进行建模的优点而备受关注。
本文旨在探讨和分析基于BP神经网络的股票价格预测模型。
二、BP神经网络原理简介BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种前馈型人工神经网络，通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
它通过反向传播算法更新权值，实现输入样本和输出样本之间的映射关系。
三、数据准备与预处理在使用BP神经网络进行股票价格预测前，我们首先需要准备和预处理相关数据。
一般情况下，我们会收集与股票价格相关的各种指标，如收市价、成交量、市盈率等等。
然后，对这些指标进行归一化处理，使其取值范围被映射到固定区间内，以避免不同指标之间的差异对预测结果的影响。
四、BP神经网络模型构建1. 输入层设计基于选定的股票指标，我们可以将每个指标作为一个输入节点。
输入层的节点数量取决于选择的指标数目。
2. 隐藏层设计隐藏层的设计是BP神经网络模型中的一个关键环节。
合理设置隐藏层数量和每层节点数量可以有效地提高预测模型的准确度。
为了减小过拟合的风险，还可以采用正则化技术，如Dropout。
3. 输出层设计在股票价格预测中，输出层通常只有一个节点，表示股票价格的预测值。
根据不同的需求，我们可以采用不同的激活函数，如线性激活函数或Sigmoid函数。
4. 权值和偏置的初始化BP神经网络模型中，权值和偏置的初始化是一个重要的步骤。
常用的权值初始化方法有随机初始化和Xavier初始化。
5. 反向传播算法BP神经网络通过反向传播算法来更新权值和偏置，使模型的输出结果与真实值的误差最小化。
在这个过程中，我们需要选择优化算法、设置学习率和迭代次数。
基于BP神经网络模型的个人信用风险评估研究
的综合 与利 用 尤其是 在个 人信 用评 价
体 系 建 设 方 面 缺 乏 有 效 统 一 的 标 准 现
行 的信 用 评 估 体 方 法 多 为 主 观 判 断 的 方 法 ．已经 无法 适应 时 代发 展 的需 要
现在 引 入科 学方 法来 确 定有 效 指标 ． 建
立 准 确 有 效 的定 量 模 型 来 解 决 信 用 评 估 问题 已势 在 必行
通 过 合 理 应 用 ＭＡ Ｌ Ｂ ． 件 的 功 能 ． 基 于 “ 国人 的 信 用 ” 据 集 中的 数 据 实 例 详 细 完 整 地 阐 述 了 Ｔ Ａ ７０软 并 德 数
模 型的 建立过 程 和方 法 ， 商业银 行 规 范个人 信 贷管理 、 少投 资风 险起 到 了重要 作 用 ． 商业银 行 个人 为 减 为 信 贷 业 务 提 供 了 决 策 依 据 关 键 词 ： 人 信 用 ；Ｐ神 经 网 络 ： 量 模 型 ： 险 评 估 个 Ｂ 定 风
年 收 入
在 遵 循 个 人 信 用 评 级 原 则 的 基 础 上 ． 照 在 “ Ｃ 分 析 方 法 Ｃ ａａｔｒ 品 按 ５” ｈ ｒｃ （ ｅ
高 级 中 级 处 级 其他
ｌ 元 以 下 、～ 万 １ ３万 元 、 ～ ３ ５万 元 、 ～ Ｏ万 元 、 Ｏ万 元 以 上 ５ｌ ｌ
德 ）Ｃ ｐ ｃｔ （ 力 ）Ｃ ｐｔｌ（ 本 ） 、 ａ ａｉ 能 ｙ 、 ａｉ ａ 资 、
情况 ． 照 中 国建设 银行 龙 卡个 人 信用 参
额 度 等 级 基 础 分 评 分 标 准 ． “ 国 人 对 德 的信用 ”数据 集 的 ３ ０个 指 标 体 系 进 行
简化 “ 国人 的信 用 ” 德 数据 集 中的指标 体 系 见表 １ ．中国 建设银 行 龙卡个 人 信
BP神经网络模型
BP网络旳原则学习算法
BP算法直观解释
◦ 情况一直观体现
◦ 当误差对权值旳偏 导数不小于零时，权值 调整量为负，实际输 出不小于期望输出， 权值向降低方向调整， 使得实际输出与期望 输出旳差降低。
e
who
e w ho
>0，此时Δwho<0
BP网络旳原则学习算法
BP算法直观解释
◦ 情况二直观体现
xx1,x2, ,xn
h h y yo o i i h y h y o o ii1 1 1 1 ,,,,h h y y o o ii2 2 2 2 ,,,,
,h ip
,h o p ,yiq
,y o q
dod1,d2, ,dq
BP网络旳原则学习算法
◦ 输入层与中间层旳连接权值: w ih ◦ 隐含层与输出层旳连接权值: w h o ◦ 隐含层各神经元旳阈值: b h ◦ 输出层各神经元旳阈值: b o ◦ 样本数据个数: k1,2, m ◦ 激活函数: f ( )
将误差分摊给各层旳全部 单元－－－各层单元旳误 差信号
修正各单元权 值
•学习旳过程：
• 信号旳正向传播 向传播
误差旳反
BP网络旳原则学习算法-学习过程
•正向传播：
• 输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层
•判断是否转入反向传播阶段：
• 若输出层旳实际输出与期望旳输出（教师信号）不 符
•误差反传
第七步，利用隐含层各神经元旳 h ( k ) 各神经元旳输入修正连接权。
和输入层
wih(k)weihhihe(k)hiw h(ihk)h(k)xi(k) wiN h1wiN hh(k)xi(k)
BP网络旳原则学习算法
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还受 到风 险企业 的其他投资者 、 交易双方的信息不对 称 、 风险资
本家 的管理能力 、 预先 签订 的投 资协议和市场形势 的影响【。 ４ ］ 由于风 险投 资退 出决策 的制定过程具 有结 构复杂 、动态时 变和 高阶非线性 多重反馈的特征 ，使得应用传 统方法拟 定精确
系。例如 ： 成思危 、 约翰 ・ 沃尔（０ ０ 提 出了在我 国现实状况下如 ２０ ） 何选择有效 的风险投资退 出机制的建议。 吴正武 等认为 ，理论上风险投 资周期 由项 目边 际增 加值和 项 目边际成本 共同确定 ，实际上风险 资本 退出时机 和退 出方式
采用全互联 方式 ， 同层节点没有任何耦合 。典型 的神经网络拓扑
压缩 等领域。
是在对 国外有关文献 的介绍 和分析的基础上提 出对我 国有关 问
题的见解 ， 或是从 整个 风险投资行业层 面对风险投 资退 Ｉ方式 、 【 Ｉ 退出效果 、 出机制进行的研究 ， 退 缺乏有关辅助 特定风险投 资者
收稿 日期 ：０ ９ ０ — ２ ２ ０ — １０
球
风 险投资退 出决策 的 Ｂ Ｐ神经 网络模型
侯 爵 ’ ， 张所地 ’ ， 白原 平
（． １山两财经大学管理科学与＿ Ｔ程学院 ， 山西太原 ，３ ０ １ ． 焦煤集 吲国际贸易有 ０ ０ ３ ； 山西 ２
限责任公司 ， 山西太原 ．３ ０ ６ ０００ ）
（ 包括风险项 目）同时实现收益 。 ，
Ｎ ｕａ Ｎ ｔｏｋ ， 为了模拟动物神经细胞群学 习特 征的结 构和 ｅｒｌ ｅ ｒ ）是 ｗ 功能而构成 的一 种信 息处理结构 ，它可 以从 微观结构和 功能上
对 人脑进行抽象 和简化 ，能够很强地适应 复杂环境和多 目标 控 制的要 求。 目前 ，在神经网络的实际应用 巾 ，绝大部分模型都采用 Ｂ Ｐ
的非线性表达式估计 各种因素的影响结果 ，从 而最终确 定各方
满意 的退 出决策 ， 比较 困难 的。因此 ， 是 国内的大多数研究 主要
Ｂ Ｐ神经网络只靠过去的经验和专家的知识 来学 习 ，通过 网 络学习达到输入 与期望输 出相符 的结果 ， 即使 输入信息不完 全 、 不准确 ， 模糊不清 ， 神经 网络仍能联 想存在于记忆 中的事务 的完 整图像 。由于神经 网络具有较好 的非线性映射能力 、 泛化 能力 和 容错能力 ， 因此被 广泛应 用于 函数逼近 、 模式识 别 、 分类 和数据
网络及其 变化形式。它是前向网络的核心部分 ， 体现 了神经网络
的精华 ［ｌ ５ 。 Ｂ Ｐ神经 网络是典型 的单 向多层次前馈 网络 ，是 一种有教师 的学习 网络 ， 一般包 含输入 层 、 隐含层 和输 ｆ层 ， 与层之 问多 ｌ 层 ｌ
Ｃ ｍ ｎ ＆Ｍａｉｔｓ（０ ０ 提出 了一个关 于风险投资退 出 ｕ ｍｉｇ ｃｎ ｈ ２ ０ ） ｏ 的一般理论 。 认为为 了实现利益最大化 ， 险投 资人应 当在风 险 风 投资 给风 险企业带来 的边 际价值 等于边际成本时退 出 【 。ＢＳ Ｉ ． 】 ． Ｂａｋ １９ ） ｌｃ （９ ８ 也指 出， 当风险资本带 来的价 值增 长等 于或低 于风 险投 资者努力 的成本时 ， 投资者就会决定退 出 【 。然 而 ， ２ 】 各种研 究及风险投资实践均表 明，由于风险投资家和风 险企业家双方 利益 的不 同， 经常就退出决策发生分歧 ， 风险投 资家有时会 出于 自己的利益而采取机会主义行为 。 ｏ ｐ ｒ发 现 ， Ｇ ｍ ｅｓ 风险投资机构 ， 尤其是年轻的风险投资家 ，往往 在条件不成熟 时推 动风险企业 上市 ， 即使他们知道这样做不利 于企业 的发展 ［ 。 基于国外的风险投资退 出决策 的有关理论 ，许 多专家学者 于２ ０世纪 ８ ０年代 开始探 索适 合我 国 国情 的风 险投 资退 出体
摘 要： 在总结相关文献 中风险投 资退 出决策影响 因素的基 础上 ， 建立 了风险投资退 出
决策的 Ｂ Ｐ神 经网络模 型， 并对模型的可行性进行 了算例 分析 。
关键词： 风险投资退 出决策 ； 决策模型 ； Ｐ神经 网络 Ｂ 中图分类号 ：８０５ Ｆ ３ ．９ 文献标识码 ： Ａ
科技情报开 发与经济
文章 编 号 ：０ ５ ６ ３ （ ０９）９ ０ ３ － ４ １０ — ０ ３ ２ ０ ０ — １９ ０
Ｓ ＩＴ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ ＩＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｎ Ｃ— Ｅ ＨＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ ＭＥ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｎ ＣＮ Ｍ
２０ 年 ０９
第 ｌ卷 ９
第９ 期
结 构 见 １ 。
Ｌ ｙｒ ａｅ Ｌ ｙｒ ａｅ
图 ｌ 典型的神经网络拓 扑结 构
Ｂ Ｐ神经 网络的学习过程 由信号的正向传播和误差的反向传 播组成 。正向传播 时 ， 输人样本从输入层传人 ， 经隐含层处理后 ， 传 向输 出层 。若输 出层 的实际输 出与期望输 出（ 教师信号 ） 不符 ， 则转入误差 的反 向传播 阶段 。误 差的反传是 将输 出误差 以某 种 形式通过 隐含层 向输入层 反传 ，并 将误差分摊 给各层 的所有 神 经元 ， 从而获得各层 神经元的误差信号 ， 此误差 信号即作为修 正 各权值 的依 据。这种信号正 向传播和误差反 向传播 的各层权 值
风险投 资退出是 风险投 资公 司对风险 企业 进行金融 和非金 融投 资循 环的关键。风险投资的成败在很 大程度上取决 于风险 投资者（ 包括风险投 资家 、 风险投资公 司） 能否成功地退 出投资 。 通过 风险投 资的退出 ， 风险投 资者可以观测和评估投 资质量 ， 将 其非 金融 贡献从 成功企业 （ 包括项 目）转移 至其他的风险企业