【摘 要】
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能源和金融是社会经济增长和发展中的两大主题,能源是现代社会经济前进和运行的基础推动力,而金融则广泛渗透到人们经济生活的各个方面。近年来,随着世界经济的发展与国际金
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能源和金融是社会经济增长和发展中的两大主题,能源是现代社会经济前进和运行的基础推动力,而金融则广泛渗透到人们经济生活的各个方面。近年来,随着世界经济的发展与国际金融市场的创新,能源工业与金融的关系日益密切,二者相互支持、相互影响、共同发展。但是,随着能源产业的发展和金融竞争的加剧,能源金融发展中的诸多矛盾和问题也逐渐显现出来,使我国能源金融的发展面临诸多不确定因素,从而对我国能源生产行业金融安全构成严峻挑战。因此,鉴于能源金融面临的诸多不确定因素,为确保我国能源生产行业金融的安全和可持续发展,对能源生产行业金融安全进行监测和评价,及时发现能源生产行业金融中的不安全因素,并加以改进具有重要的实际意义。本文分析了能源生产行业金融安全评价的研究背景及选题的意义,并根据能源生产行业金融安全存在的特点,从能源生产行业宏观经济环境安全影响评价指标、能源生产行业金融融资安全影响评价指标、能源生产行业金融投资安全影响评价指标三个方面构建了能源生产行业金融安全综合评价指标体系;并根据能源生产行业金融安全评价指标以及数据样本的特点,建立了遗传算法(GA)优化BP神经网络的能源生产行业金融安全评价模型;鉴于电力在能源中的中心地位,本文选取电力生产行业进行金融安全评价实证分析,根据实证分析结果,发现从收敛速度、输出结果精度来看,GA-BP神经网络模型的明显优于单一的BP神经网络模型,同时根据GA-BP神经网络模型得到的测试结果,发现各个指标的预测结果与实际情况相符,从而验证了模型在能源生产行业金融安全评价中的实用性和有效性,同时为以后电力生产行业以及其他能源生产行业的金融安全评价工作的有效开展和完善提供一种借鉴和参考。
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