發(fā)布時間：2020-11-18 10:32

　　 本文分別以我國國有控股商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行作為研究對象,深入探討流動性監(jiān)測指標選取和評價算法的有效性和階段性,解釋不同類型銀行背景下是否具有顯著差異,分析杠桿率調整進程中的變化�；�于深度前饋網(wǎng)絡的學習結果表明:(1)LM優(yōu)化算法比GA優(yōu)化算法更具適用性和準確性;(2)在國有控股商業(yè)銀行中,學習效果較好的指標組為存貸比和不良貸款率,在股份制商業(yè)銀行中為存貸比和存款結構比率;(3)隨著我國杠桿率調整進程的深入,不同性質商業(yè)銀行流動性監(jiān)測指標評價算法和指標構成的有效性具有穩(wěn)定性,但指標效力有所改變,銀行間信貸業(yè)務交互作用對流動性的影響力在杠桿率調整進程中日趨提升。
【文章目錄】：
1 引言
2 模型構建與數(shù)據(jù)描述
    2.1 建模思路與算法原理
    2.2 指標選取
        2.2.1 輸入變量
        2.2.2 輸出變量
        2.2.3 杠桿率變化作為外部環(huán)境的影響
    2.3 數(shù)據(jù)來源與樣本區(qū)間
3 學習結果與分析
    3.1 杠桿率調整階段劃分的斷點確認
    3.2 網(wǎng)絡結構
    3.3 神經網(wǎng)絡訓練與算法性能比較
    3.4 杠桿率調整進程中商業(yè)銀行流動性監(jiān)測指標評價
4 結論與啟示

【參考文獻】

相關期刊論文 前6條

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本文編號：2888619