基于ADGA-BP神经网络模型的金融产业发展趋势仿真与预测

作者：张品一,梁锶

摘要：为了对新常态多目标条件下金融产业发展趋势进行仿真和预测,本文基于经济稳定增长、经济结构优化和创新驱动这三个目标以及金融产业发展速度与质量的相关变量,构建自适应遗传算法优化BP神经网络模型。对2016年三个目标进行敏感性调控,发现金融产业发展速度受经济结构优化目标的影响最大,受经济稳定增长目标的影响其次,受创新驱动目标的影响最小;而金融产业发展质量受三个目标的影响强度相反。并且对2017-2019年金融产业发展趋势进行预测,发现金融产业发展速度将大幅减缓,但是金融资产的质量将逐步提高。

发文机构：北京信息科技大学经济与管理学院 陕西师范大学国际商学院

关键词：金融产业多目标自适应遗传算法BP神经网络仿真financial industrymulti-objectiveAdaptive Genetic AlgorithmBP Neural Networkstimulation

分类号： F83[经济管理—金融学]