基于BP神经网络的我国海外矿业投资金融风险预警分析

• 作者: 郑明贵 陈家愿
• 来源期刊: 资源与产业
• 学科: 经济
• 关键词: 矿业投资 风险预警 BP神经网络 金融风险 海外开发
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 资源经济
• 页码范围: 106-110
• 分类号: F205|F416.1
• 语种: 中文

摘要

首先对海外矿业投资的金融风险因素进行了识别,并结合Delphi法建立了相应的评价指标体系,然后应用BP神经网络模型对海外矿业投资的主要投资目的国进行预警分析.结果表明,在未来几年中加拿大、俄罗斯、澳大利亚的风险预警程度中等,巴西、印度与南非的风险预警程度较差,其中南非的经济发展状况较差,印度的国际收支状况、通胀率与财政收支状况较差,巴西的实际贷款利率过高.我国企业可以考虑在风险预警程度较轻的国家进行海外矿业投资.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑明贵	江西理工大学矿业贸易与投资研究中心	95	511	11.0	16.0
2	陈家愿	江西理工大学矿业贸易与投资研究中心	8	53	5.0	7.0