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经济全球化背景下我国金融稳定性研究--基于BP神经网络模型

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景与研究意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 研究目的与研究内容第10-11页
        1.2.1 研究目的第10页
        1.2.2 研究内容第10-11页
    1.3 研究方法第11页
    1.4 本文的创新与不足第11-13页
        1.4.1 本文的创新点第11-12页
        1.4.2 本文的不足点第12-13页
第二章 金融稳定性的相关理论及文献综述第13-19页
    2.1 金融稳定性的内涵与特征第13-15页
        2.1.1 金融稳定性的内涵第13-14页
        2.1.2 金融稳定性的特征第14-15页
    2.2 金融稳定性研究的文献综述第15-19页
        2.2.1 金融稳定性影响因素的文献综述第15-17页
        2.2.2 金融稳定性评估方法的文献综述第17页
        2.2.3 文献总结第17-19页
第三章 经济全球化背景下金融稳定性影响因素研究第19-24页
    3.1 国际金融环境因素第19页
    3.2 宏观经济金融因素第19-21页
        3.2.1 宏观经济因素第20页
        3.2.2 货币政策第20页
        3.2.3 财政政策第20-21页
    3.3 金融系统内部因素第21-23页
        3.3.1 金融结构第21-22页
        3.3.2 金融投资者结构第22-23页
    3.4 金融监管因素第23页
    3.5 本章小结第23-24页
第四章 经济全球化背景下中国金融稳定性评价体系的构建及模型选择第24-39页
    4.1 国内外金融稳定性评价体系梳理第24-27页
        4.1.1 国际货币基金组织FSI评价体系第24-25页
        4.1.2 美国联邦储备局以CAMELS为核心的评价体系第25页
        4.1.3 我国金融稳定性评价体系第25-26页
        4.1.4 评价体系总结第26-27页
    4.2 金融稳定性评价指标的选取第27-31页
        4.2.1 国际金融市场环境指标第28页
        4.2.2 宏观经济金融指标第28-29页
        4.2.3 金融系统内部指标第29-30页
        4.2.4 金融监管指标第30-31页
    4.3 金融稳定性预警模型的选择第31-37页
        4.3.1 Probit/Logit概率模型第31页
        4.3.2 KLS信号法第31-32页
        4.3.3 STV截面回归模型第32页
        4.3.4 传统模型总结第32-33页
        4.3.5 BP神经网络模型介绍及可行性分析第33-37页
    4.4 本章小结第37-39页
第五章 经济全球化背景下我国金融稳定性的预警分析第39-61页
    5.1 风险指标的选取及阈值的确定第39-41页
    5.2 BP神经网络模型用于构建金融稳定模型的分析第41-49页
        5.2.1 金融稳定性评价指标数据标准化处理第41-43页
        5.2.2 BP神经网络模型输入层节点个数的确定第43页
        5.2.3 BP神经网络模型隐含层单元个数的确定第43页
        5.2.4 BP神经网络模型输出层节点个数的确定第43-49页
    5.3 通过MATLAB软件实现BP神经网络模型第49-57页
        5.3.1 BP神经网络模型网络创建第49-50页
        5.3.2 BP神经网络模型网络训练第50-56页
        5.3.3 BP神经网络模型网络检验第56-57页
        5.3.4 BP神经网络模型网络预警第57页
    5.4 BP神经网络模型2017年预警结果分析第57-60页
        5.4.1 宏观经济运行第57-58页
        5.4.2 货币金融环境第58页
        5.4.3 财政风险指标第58-59页
        5.4.4 资本市场运行第59页
        5.4.5 银行系统运行第59页
        5.4.6 国际金融环境第59-60页
    5.5 本章小结第60-61页
第六章 研究结论与政策建议第61-63页
    6.1 研究结论第61页
    6.2 政策建议第61-63页
参考文献第63-67页
硕士在读期间科研成果第67-68页
附录第68-71页
致谢第71页

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