基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警研究.pdf

1、分析商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的預(yù)警管理對于銀行發(fā)展是十分重要。大量學(xué)者用不同的方法、從不同角度研究了商業(yè)銀行的流動性風(fēng)險管理問題，但是并沒有形成完全的共識。值得注意的是前人的研究大多是定性的分析商業(yè)銀行的流動性問題，定量分析的還比較少。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GM(1，1)模型及主成分分析方法相結(jié)合來研究商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的預(yù)警問題，對比分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警的優(yōu)勢。
　　 本文第1章本章主要介紹本文選題的背景和意義、

2、國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述及論文的結(jié)構(gòu)安排和研究方法。第2章為技術(shù)設(shè)計部分，本章主要闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，綜述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論，并重點(diǎn)介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)特性及應(yīng)用。本章最后介紹了主成分分析的相關(guān)理論知識。第3章本章簡單分析了商業(yè)銀行流動性風(fēng)險產(chǎn)生的原因及風(fēng)險的度量，并進(jìn)而闡述了預(yù)警模型的構(gòu)建。第4章為本文的核心部分，根據(jù)第2章的技術(shù)設(shè)計及第3章的指標(biāo)體系，選取樣本商業(yè)銀行的相應(yīng)數(shù)據(jù)并進(jìn)行了實證分析，主成分分析結(jié)果顯示眾多指標(biāo)之間存在

3、某種相關(guān)性，可以通過提取公因子來代替同類指標(biāo)，根據(jù)主成分分析的結(jié)果對樣本銀行的風(fēng)險級別經(jīng)行了界定;根據(jù)主成分分析的結(jié)果，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及GM(1，1)模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真模擬，結(jié)果顯示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬預(yù)測效果更好，正確率為82％，進(jìn)而對比說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警的可行性和合理性。第5章根據(jù)前文的分析，針對建立商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警提出了相應(yīng)的對策建議。結(jié)論部分為全文的總結(jié)部分。
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