基于SVM的股份制商业银行利益相关者对资本配置绩效影响的仿真研究

发布时间：2020-02-19 12:18

【摘要】：针对商业银行中各利益相关者对银行资本配置的影响较为复杂,我国商业银行相关数据缺乏等问题,文章以支持向量机回归模型建立我国股份制商业银行各利益相关者对银行资本配置影响的仿真模型,并利用我国股份制商业银行1999～2006年的数据进行了仿真计算,并同PLS回归、BP神经网络的预测结果进行了比较,证明这一思路是可行、有效的。
【图文】：

4. 3 仿真结果对比为检验 SVM 回归模型的预测效果，本文对比 SVM、PLS回归、神经网络等的预测结果，，具体如表 3 及图 1、2 所示:表 3 SVM、PLS 回归、神经网络预测结果对比表银行MEVA 资本风险覆盖率标准值 PLS 回归 BP 神经网络 SVM 标准值 PLS 回归 BP 神经网络 SVM浦发银行 0. 056 6 0. 048 1 0. 054 5 0. 053 3 0. 899 4 0. 908 0 0. 908 1 0. 904 9深发展 0. 223 6 0. 196 9 0. 211 2 0. 225 6 0. 335 3 0. 303 7 0. 354 6 0. 326 4招商银行 0. 025 1 0. 070 3 0. 022 0 0. 028 6 1. 154 0 0. 937 0 1. 137 4 1. 145 5华夏银行 0. 052 6 0. 068 8 0. 058 0 0. 051 4 0. 516 6 0. 583 7 0. 510 3 0. 523 2兴业银行 0. 071 6 0. 071 7 0. 076 6 0. 073 9 0. 862 0 0. 849 9 0. 893 3 0. 853 1民生银行 0. 053 9 0. 062 8 0. 054 8 0. 058 0 0. 688 2 0. 705 0 0. 697 7 0. 706 1交通银行 0. 053 3 0. 097 3 0. 059 6 0. 056 7 0. 819 7 0. 786 2

回归模型的预测精度明显优于 BP 神经网络和 PLS 回归模型的预测精度。●从上表及图可以看出，各类方法对资本风下覆盖率的预测精度要高于对 MEVA 的预测精度，本文认为，这主要是因为，我国股份制商业银行在 1999 ～ 2005 年期间，受上市因素的影响，各银行的股东价值变化幅度要明显大于资本相对风险的变化幅度，同时考虑到在 MEVA 的计算过程中，经济资本的测量取其替代值，因此股东价值的变化比资本相对风

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本文编号：2581014