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基于PCA-RBF神经网络的商业银行财务风险评价研究

2013-03-10分类号:F830.42;F224

【作者】刘飞虎  罗晓光  
【部门】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  
【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。
【关键词】商业银行  财务风险  主成分分析  RBF神经网络  评价方法
【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)
【所属期刊栏目】投资研究
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