基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究.pdf

1、伴隨著經(jīng)濟(jì)全球化的步伐不斷加快，各國(guó)商業(yè)銀行國(guó)際化進(jìn)程越來(lái)越明顯，其國(guó)際業(yè)務(wù)伴隨而來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)也越來(lái)越多樣化，其中亟待關(guān)注的一種風(fēng)險(xiǎn)就是國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)。
　　本文根據(jù)對(duì)國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)概念的研究以及對(duì)國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)定性、定量評(píng)估方法的比較分析，針對(duì)國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)影響因素建立了全面的國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，并從定量評(píng)估的角度基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究。
　　本文實(shí)證部分主要從兩個(gè)方面入手，一方面采用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選與處理，另一

2、方面通過(guò)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)別進(jìn)行判定，并進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)能力。在指標(biāo)體系的構(gòu)建和定量篩選方面，本文以國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)的概念為依據(jù)，在國(guó)內(nèi)外權(quán)威研究的高頻指標(biāo)基礎(chǔ)上，從經(jīng)濟(jì)、政治、社會(huì)文化三個(gè)方面選取指標(biāo)，并通過(guò)相關(guān)性分析和邏輯回歸對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理。在實(shí)證模型的構(gòu)建方面，本文首先以二元分類(lèi)因變量為網(wǎng)絡(luò)輸出形式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，以多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理為基礎(chǔ)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)模型，最終將樣本國(guó)家分為兩個(gè)級(jí)別:投資級(jí)和投機(jī)級(jí)，其中保持樣本的驗(yàn)

3、證結(jié)果顯示該網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)正確百分比為100％;在此基礎(chǔ)上，本文又以多類(lèi)別（三類(lèi)）分類(lèi)因變量為網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)向量訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，以概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理為基礎(chǔ)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)模型，最終將樣本國(guó)家分為三個(gè)級(jí)別，其中訓(xùn)練樣本的預(yù)測(cè)誤差百分比為0，測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)誤差百分比為9.52％。
　　綜合上述理論以及實(shí)證研究結(jié)果，運(yùn)用混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)估時(shí)，在指標(biāo)的選取方面，本文的評(píng)估結(jié)果顯示商業(yè)自由度(EBI)、失業(yè)率(UL)兩個(gè)指標(biāo)在模型中的擬合效果最好;