失业风险预警系统研究

作     者：陈仲常 吴永球 CHEN Zhong-chang;WU Yong-qiu

作者机构：重庆大学贸易与行政学院重庆400030 

基　　金：国家自然科学基金项目"失业风险监测预警模型研究--基于电子政务平台的设计"(70573126) 

出 版 物：《当代财经》 (Contemporary Finance and Economics)

年 卷 期：2008年第5期

页      码：5-10页

摘      要：基于我国29年的历史数据,采用BP神经网络模型对我国的失业风险预警问题进行研究。结果表明,神经网络方法在失业风险系统中具有优良的预警效果,其对失业风险综合警情值的预测误差小于3%。相对于景气分析预测法、时间序列分析、灰色预测模型以及回归预测模型等技术,神经网络方法不仅具有良好的预测精度,同时还具备较强的容错能力和泛化能力。因此,在构建我国的失业风险预警系统中,神经网络模型应该是一种被优先考虑的方法。

主 题 词：失业 风险预警 BP神经网络模型 综合警情值 预测误差率 

学科分类：120202[120202] 12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020207[020207] 1202[管理学-工商管理类] 0201[经济学-经济学类] 020106[020106] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-0892.2008.05.001

馆 藏 号：203107848...