基于人工神经网络的房地产金融风险预警体系构建——以柳州市为例

王玲玲1 郑振宇2 王恒2

1.广西科技大学鹿山学院；2.中国人民银行柳州市中心支行

当前,我国已进入产业转型升级关键期,"房住不炒"政策逐步落实,房地产金融风险问题日益凸显,如何做好风险预测防范,已成为亟待解决的问题。本文以柳州为案例,在详细分析现阶段房地产市场状况及潜在的房地产金融风险基础上,运用BP神经网络方法对房地产市场金融风险进行了研究。结果显示,目前柳州房地产指标大多处于正常水平,房地产供求关系趋于缓和,整体表现持续升温,但投融资趋于下降,风险值趋于上移。最后,根据预警结果以点代面提出构建风险防范体系、拓展多元融资渠道、坚持调控政策导向等政策建议。

房地产市场；金融风险；人工神经网络；预警体系

金融研究杂志

3078-9516

20197

经济与管理