基于PCA-RBF神经网络的商业银行财务风险评价研究

发布时间：2018-06-15 18:52

本文选题：商业银行 + 财务风险　；参考：《投资研究》2013年03期

【摘要】：为了有效地防范、化解商业银行的财务风险,本文设计了基于主成分分析和RBF神经网络相结合的财务风险综合评价方法。本文首先利用因子分析法对各评级指标进行提炼,从而减少了RBF神经网络训练数据,简化了网络结构,然后选择提炼后的部分商业银行数据利用RBF神经网络进行了训练,最后选择几家商业银行的数据对已经训练好的RBF-ANN系统进行了测试。本文的研究为商业银行财务风险评价、财务风险监控和财务风险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.
【作者单位】：哈尔滨理工大学经济学院;哈尔滨理工大学国际文化教育学院;
【基金】：2011黑龙江省研究生创新基金项目哈尔滨理工大学优博优硕培育计划资助项目(YJSCX2011-036HLJ) 教育部人文社科研究一般项目(11YJA630074)
【分类号】：F832.33;F275

【参考文献】

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【共引文献】

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