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关于金融论文范例,与区域金融生态评估方法相关毕业论文提纲
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#30340;标准差较大,方法一和方法二次之,方法四和方法六的较小.这一差异的原因在于原始指标层的客观赋权法不同:信息熵权法其本质是利用评价指标样本集的分布特征确定权重,将指标数据的差异大小作为权重确定的依据,但没有考虑指标的信息重叠和独立性,复相关系数法则根据指标的独立性大小分配权数,而对指标的变异程度没有涉及.方法三和方法五的原始指标层的客观赋权法采用信息熵权法,得出的最终分值的差异较大,而方法四和方法六采用复相关系数法,得出的最终分值差异较小,方法三和方法四是信息熵权和复相关系数的组合赋权,综合考虑了指标的变异程度和独立性,最终分值差异介于上述两组之间.(2)方法的一致性.对标化后的综合评价值作组间一致性检验,检验方法采用组内相关系数(ICC)法.利用SPSS软件Scale下的ReliabilityAnalysis功能对六组得分值作一致性检验,ICC等于0.9875,ICC的95%的可信区间为0.9645～0.9896,可认为这六组综合评价值一致性很好,比较贴近五县金融生态相对优劣的实际.
(3)方法的互补性.每种方法都有其自身的优点和缺点,它们的适用场合也并不完全相同.通过将具有同种性质综合评价方法组合在―起,就能够使各种方法的缺点得到弥补,而同时兼有各方法的优点.基于加权分层的BP神经网络模型通过对各种方法的组合,可以达到取长补短的效果.通过两组比较,其一为方法一与方法三、方法四,其二为方法二与方法五、方法六,可发现,原始指标层采用组合赋权所得分值介于原始指标层采用熵值法和复相关系数法所得分值之间,更接近于实际.
对某省某五县2007年度指标数据的实证结果表明,基于熵值法和复相关系数法的层次BP神经网络模型在方法的区分度、一致性及互补性方面都有较好的表现,能够有效地综合各方法的优点,反映这五县金融生态的真实情况.
三、结论
本文将组合赋权法和神经网络模型综合评价有机结合运用在区域金融生态的综合评估中,不仅结合了区域金融生态影响因素的多层次和复杂性,将以往分别使用的层次分析法与神经网络综合评价法结合在一个分析模型中,而且将多层次与复杂性的分析模型首次应用于区域金融生态评估,以便为改善区域金融环境提供可靠的决策依据.
基于加权分层的BP神经网络模型的区域金融生态评估方法能够充分利用样本指标的有关信息,通过高度的非线性映射,揭示区域金融生态状况与其相关影响因素之间的内在作用机理,从根本上克服传统线性加权的过于简化和单一方法的顾此失彼.此方法具有自学习性、自适应性和很强的容错性,而且整个评价过程和步骤非常容易实现编程并在计算机上进行运算分析,具有较高的合理性和适用性,使评估结果更有效、更客观.但是样本数据本身的真实性、层次分析法专家打分、BP神经网络训练样本的选取等问题,也应当引起高度重视.只要能采取有效的措施和算法处理好这几个问题,那么基于加权分层的BP神经网络模型的区域金融生态评估方法不失为区域金融生态评估方法中较好的一种.
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本文系“国家级大学生创新性实验计划”项目《县域金融生态评估方法与应用研究》(编号:521611085)的阶段性成果.感谢湖南大学金融管理研究中心“985研究团队”提供的指导.
(作者单位:湖南大学金融学院)
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