發(fā)布時間：2018-06-15 18:52

  本文選題：商業(yè)銀行 + 財務(wù)風(fēng)險��； 參考：《投資研究》2013年03期

【摘要】：為了有效地防范、化解商業(yè)銀行的財務(wù)風(fēng)險,本文設(shè)計了基于主成分分析和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的財務(wù)風(fēng)險綜合評價方法。本文首先利用因子分析法對各評級指標進行提煉,從而減少了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù),簡化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),然后選擇提煉后的部分商業(yè)銀行數(shù)據(jù)利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了訓(xùn)練,最后選擇幾家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)對已經(jīng)訓(xùn)練好的RBF-ANN系統(tǒng)進行了測試。本文的研究為商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險評價、財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控和財務(wù)風(fēng)險控制提供了新的思路和方法。
[Abstract]:In order to effectively prevent and resolve the financial risks of commercial banks, this paper designs a comprehensive evaluation method of financial risk based on the combination of principal component analysis and RBF neural network. In this paper, the factor analysis method is used to refine each rating index, which reduces the training data of RBF neural network and simplifies the network structure. Then, some commercial bank data after refining are trained by RBF neural network. Finally, the data of several commercial banks are selected to test the trained RBF-ANN system. The research in this paper provides new ideas and methods for financial risk assessment, financial risk monitoring and financial risk control of commercial banks.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院;哈爾濱理工大學(xué)國際文化教育學(xué)院;
【基金】：2011黑龍江省研究生創(chuàng)新基金項目 哈爾濱理工大學(xué)優(yōu)博優(yōu)碩培育計劃資助項目(YJSCX2011-036HLJ) 教育部人文社科研究一般項目(11YJA630074)
【分類號】：F832.33;F275

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2023172