我国经济新常态下影子银行的风险预警实证研究

摘要

文章从金融体系风险、 影子银行各金融机构风险、 商业银行内部影子银行风险以及其它影子银行风险等四个维度,利用18个量化指标构建了我国影子银行风险预警指标体系和BP神经网络模型.选取2005-2016年的相关数据作为数据组样本,实证分析我国影子银行体系风险状况.研究结果表明:从2005-2016年基本上呈上升的趋势,尤其在2013年之后风险趋势增长较快,说明了在经济新常态下,我国面临的影子银行风险越来越大,需要加以警惕;BP神经网络模型训练后Ft的期望输出和实际输出符合程度较高,说明训练后的BP神经网络的精度非常高,可以对我国影子银行体系的安全状况进行预警,风险管理人员可根据警戒程度采取相应的措施控制并管理风险.