43、金融普惠、数字货币与移动技术:全球视角与机遇

金融普惠、数字货币与移动技术:全球视角与机遇

金融排斥的环境因素

金融排斥受到一系列环境因素的影响,这些因素涵盖了广泛的社会经济和人口趋势,以及政治动态。

社会经济和人口趋势方面,人口老龄化、劳动力市场结构的变化等都在其中。如今,消费者越来越被期望借助金融服务行业来规划未来或防范风险。然而,这些趋势可能会增加弱势群体的需求无法得到满足的风险,或者导致消费者因各种原因未能为未来做好充分准备。

政治趋势上,风险和责任从国家与雇主向个人的转移也产生了影响。政府和监管政策可能会在不经意间导致金融排斥,或者使消费者更难自给自足。

社会因素对人们获取和使用金融服务也有着显著影响:
- 低可支配收入与零售金融服务的准入成本相结合,使得这一群体对于主流零售金融提供商而言缺乏商业可行性。
- 残疾人可能会面临实际的金融排斥。
- 金融服务市场的自由化导致金融机构和服务日益多样化,让人难以全面了解该领域和可用的机会。
- 研究表明,一个国家的收入不平等程度(通过基尼系数衡量)与金融排斥的发生率之间存在很强的相关性。
- 劳动力市场的结构变化、单身人士和单亲家庭数量的增加等社会变化,也加剧了人们面临金融排斥的脆弱性。部分消费者有能力满足核心金融需求,但由于供需双方的因素和准入障碍,他们并未这样做。

金融排斥的供给侧因素

金融服务行业的运营和结构方式也导致了消费者被排斥或无法获得公平且负担得起的产品和服务。关键障碍如下:
- 分销效率低下和竞争无效。
- 市场供过于求和规模不经济。
- 产品复杂。
- 监管效率低下。
- 公共政策的相互作用。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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