金融风险预测是维护金融市场稳定的重要任务,但在实际应用中面临诸多困难。金融市场的波动通常由多种因素共同作用导致,如经济政策变化、投资者行为差异或国际形势变动等。这些因素之间的关系复杂且动态变化,传统分析方法往往依赖于固定的数学公式或统计模型,难以准确捕捉此类非线性与动态特征。而多层神经网络作为深度学习的代表方法,能自动从海量数据中学习规律,逐步识别不同层级的信息特征。因此,本文将探讨利用多层神经网络改进金融风险预测的准确性,以期为金融机构构建更智能、可靠的风险管理体系提供支持。
一、多层神经网络的基本原理
(一)多层神经网络的基本构成
多层神经网络可以理解为由多道“加工环节”串联起来的信息处理系统,其基本构造主要由三层结构组成:输入层、中间层和输出层。输入层的作用是接收原始数据,如股票价格、市场成交量等；中间层通常有多层,负责将这些原始数据一步步加工成更抽象的特征；输出层则会根据任务类型给出最终结果,如判断某笔贷款是否存在违约风险。每层的构造单元称为“神经元”,每个神经元会接收来自前一层的数据,经过计算后传递给下一层。神经元之间的连接并非随意,每条连接都有一个“强弱程度”(即权重),用来表示前一层数据对当前神经元的影响大小。例如,在分析经济数据时,若利率会对风险评估影响更大,对应的权重值就会更高。且每个神经元还有“基础值”(偏置),可以调节自身的活跃程度,如果加权后的数据总和较小,偏置可以帮助决定这个神经元是否需要被激活。
(二)多层神经网络的训练过程
训练多层神经网络的本质是让计算机自己摸索出一套处理数据的规则,这个过程分为两个核心阶段:试错和调整。在试错阶段,输入数据从第一层开始,逐层经过每个神经元,最终得到预测结果。例如,输入某公司的财务报表数据后,网络会输出一个关于其破产可能性的数值,此时计算机会将预测值与实际结果(如该公司是否真的破产了)进行比较,得出“错误值”,这个值越大,说明网络的预测越离谱。在调整阶段,系统会从最后一层开始,倒着检查每一层的计算过程,找出导致错误的主要因素,也就是那些需要调整的权重和偏置。如果某个权重在试错中放大了错误,它会被适当减小；如果某个偏置让预测偏离了真实值,则会被微调。反复执行试错与调整这两个步骤,直到预测结果足够接近真实值。
二、多层神经网络在金融风险预测中的应用
(一)金融风险的种类与特点
金融风险通常指在金融活动中遭遇的各种意外损失。这种风险主要分为四个大类:市场价格波动带来的风险,如股票或外汇价格突然下跌导致投资亏损；交易对象违约不还钱的风险,如企业借钱后无法偿还债务；资产短时间内难以低价卖出的风险,如市场恐慌时大量抛售导致价格崩盘；人为操作或系统问题引发的风险,如银行内部管理混乱导致资金错配。这些风险的关键在于其会互相作用,经济环境变差时(市场风险),企业会同时面临收入减少和借不到钱的困境,此时原本能按时还款的公司也将被迫违约(信用风险)。同时,风险的变化不是简单的“多一个原因就增加一分损失”,而是存在临界点。例如,某个企业的负债率在60%以下时运转正常,但如果突然突破70%,投资者可能立刻失去信心并停止资金支持,导致企业资金链断裂。
(二)多层神经网络在金融风险预测中的优势
多层神经网络与传统方法相比最大的特点在于其学习能力。普通的统计模型只能通过提前设定好的问题(如收入、负债等)来分析风险,而神经网络能同时观察几百个线索,自己总结出哪些信息真正影响风险。如银行评估贷款风险时,神经网络能分析客户的工资流水,还会注意到客户最近三个月更换联系地址的频率、手机App登录时间规律等看似无关的行为特征。其擅长捕捉各种信息间的复杂关联,能有效应对非线性金融风险的评估与预测,当原材料价格上涨时,传统模型会根据线性公式计算企业成本增加量,但现实中,企业则会突然改变采购策略、启用应急库存或者调整产品销售价格,这些动态反应只有神经网络能通过历史数据中的隐藏规律自动识别。对于随时间变化的风险,如股市价格的连续波动,神经网络能像拼图一样将过去十天、三个月甚至五年的数据组合起来,找到价格起伏的关键时间节点模式。
三、结论
本文明确了金融风险的核心问题是不同风险之间会互相影响,并且会随着时间快速变化,传统方法很难发现这些复杂关系,而多层神经网络能够自主学习大量历史数据中的隐藏规律,既能看到多种风险同时变化的影响,也能根据最新信息不断调整判断。其不仅能分析企业的财务报表,还能通过员工工资发放是否延迟、客户投诉数量等细节,提前察觉到财务问题的苗头。因此,实际应用中需要重点解决两个问题:让神经网络和行业经验结合,如让系统在分析数据的同时参考银行信贷员的风险判断标准,避免完全依赖机器推导；加强数据的全面性和更新速度,同时收集企业交易记录、行业新闻、市场情绪等多渠道信息,以帮助金融系统更快识别风险、减少损失。
(作者单位:上海海事大学经济管理学院)