基于BP神经网络的上市商业银行绩效评价体系

发布时间：2017-06-07 19:03

  本文关键词：基于BP神经网络的上市商业银行绩效评价体系，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国利率市场化改革深化、互联网金融的迅速发展,商业银行所处环境更为复杂,行业竞争加剧,如何加强商业银行绩效评价、实现长远快速发展尤为重要。本文引入EVA值,从银行绩效各影响因素方面选取指标,通过筛选,最终选定17个指标构建上市商业银行绩效评价体系;利用灰色关联度法进行指标权重计算并确定各商业银行的绩效值;基于BP神经网络技术构建上市商业银行绩效评价模型,对样本银行的绩效进行模型训练和仿真验证,结果证实所构建的评价模型具有很好的泛化能力,能够有效的对商业银行绩效进行评价。
【作者单位】： 湖南大学工商管理学院;
【关键词】： 上市商业银行 绩效评价 灰色关联度法 BP神经网络
【基金】：湖南省社会科学基金立项课题(14YBB020) 湖南省自然科学基金资助项目(2015JJ6020) 湖南大学“中央高校基本科研业务费专项资金”项目(10HDsK009)
【分类号】：F832.33;F830.42;TP183
【正文快照】： 1 引言 目前,互联网金融快速发展、利率市场化改革的不断深化导致金融市场不稳定性加剧,银行业作为金融行业的核心机构,改革转型迫在眉睫。同时,随着银行业国际化进程进一步扩展,历史差距和现实条件会使其所面临的行业竞争更为激烈,发展道路更为曲折。在新的环境背景下,面对

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1 TRAN DUY VU NGOC LAN;基于神经网络模型的中国和越南上市商业银行信用风险评估研究[D];湖南大学;2012年

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本文编号：429968