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[期刊] 投资研究
[作者]
刘飞虎 罗晓光
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。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
陆晓琴 黄元君 王喜
随着新一轮政府和社会资本合作(public—private—partnership,PPP)模式在基础设施领域的推广运用,对其风险评估也开始备受关注。鉴于PPP项目风险影响因素众多和传统评估方法过度依赖主观评价等问题,在构建PPP项目风险评价指标体系的基础上,通过将主成分分析(principal component analysis,PCA)技术降维并结合模糊综合评价结果,建立自适应的径向基神经网络(RBF)的智能风险评价模型,并以入库的浙江省发改委10个PPP项目为例进行实证检验,结果显示3个项目处于风
[期刊] 财会月刊
[作者]
刘磊 郭岩
为实现物流企业财务风险的实时预警监测,本文在确定物流企业财务风险预警指标体系的基础上,采用RBF神经网络模型构建了物流企业财务风险预警模型,并选择2010年26家物流上市公司的财务数据对财务风险预警模型进行了实例分析。
关键词：
RBF神经网络 物流企业 财务风险预警
[期刊] 会计之友
[作者]
刘卫民 董绍娴
为实现高校财务风险的实时监测及预警,文章在遵循全面性、科学性、可操作性等原则的基础上,建立了高校财务风险识别指标体系,并采用RBF神经网络构建了高校财务风险识别模型,最后用实例验证了该模型用于高校财务风险识别的可行性。
关键词：
RBF神经网络 高校 财务风险识别
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张超 彭道黎
针对碳储量回归预测模型存在共线性和精度较低的问题,利用森林资源二类调查数据和SPOT5影像数据对北京市延庆县的杨树林进行碳储量反演研究。先对选取的10个指标进行主成分分析,在此基础上采用径向基函数(RBF)神经网络方法构建碳储量反演模型,用预留测试样本验证,并与实测值进行比较。研究结果表明:SPOT5数据和二类数据可以很好地结合起来用于森林地上碳储量反演研究;PCA-RBF神经网络森林碳储量遥感反演模型拟合精度为99.90%,平均预测精度达到96.71%,预估效果较理想;模型训练完成后,可以应用于延庆县森林地上碳储量反演。
[期刊] 统计与决策
[作者]
毛义华 刘悦
文章旨在为商业银行提出一种较科学的企业信用等级评定方法——基于RBF神经网络的企业信用的评级方法。提出了客户信用的评价指标;并利用RBF神经网络模拟各评价指标和客户企业实际信用之间的复杂非线性关系。本文使用matlab编程建立RBF神经网络,并通过试算法确定隐含层神经元的个数和径向基函数的分布密度(spread)取值,使所得网络仿真效果达到最佳。
关键词：
神经网络 信用评级 径向基函数 商业银行
[期刊] 财经问题研究
[作者]
江训艳
信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务,现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化,不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。本文在研究目前较为流行的信用风险度量模型之后,提出BP神经网络预警系统来预警信用风险。
关键词：
信用风险 预警系统 BP神经网络
[期刊] 征信
[作者]
唐波
通过ＶＡＲ模型选择ＧＤＰ增长率、通货膨胀率、广义货币发行量增长率等变量的一阶滞后项与二阶滞后项作为输入变量，分别建立ＢＰ神经网络与ＧＲＮＮ模型对商业银行不良贷款率进行拟合与预测验证，并对两种神经网络模型的拟合效果与验证结果进行比较。研究表明，ＧＲＮＮ神经网络的拟合精度较高但预测精度较低，而ＢＰ神经网络拟合精度较低但预测精度较高。此外，随着验证期限的延长，两种模型的预测精度均下降。ＢＰ神经网络预测２０１５年第四季度不良率仍将小幅上升。
关键词：
BP神经网络 广义回归神经网络 信贷风险
[期刊] 金融论坛
[作者]
方先明 熊鹏
对信用风险的有效控制与管理,在现代商业银行日常运行过程中具有举足轻重的地位。基于信用风险系统是一个高度复杂的非线性动态系统,利用神经网络的自适应学习、并行分布处理和较强的鲁棒性及容错性等特性,建立基于RBF神经网络的信用风险预测控制模型,从理论上探寻信用风险非线性智能控制。仿真试验表明,信用风险度能被控制在以最佳风险度为中心的一定范围内。因此,该预测控制系统适合于商业银行信用风险的控制。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
柳宗伟 毛蕴诗
针对商业银行网点选址的重要性和复杂性 ,讨论了影响网点选址的主要因素及其内容的确定和量化方法 ;在分析现有选址分析方法不足的基础上 ,提出以GIS(地理信息系统 )为可视化分析平台、以神经网络和遗传算法为分析模型的综合选址方法 ;最后 ,以广州某大型商业银行的网点规划为案例 ,对本文提出的选址方法进行了全面的实践 ,并取得了较好的实践效果。
关键词：
GIS 神经网络 商业银行网点 选址方法
[期刊] 金融发展研究
[作者]
曾嵘欣
本文以商业银行表内业务和表外业务为切入点,利用贵州省地方法人银行的500户信贷企业财务数据,改进BP神经网络模型,模拟构建信用风险度量模型,取得了较好的效果。用信用风险度量模型对49家样本企业进行预测,结果发现,该模型对信用风险的提示和预警具有较强的现实指导意义,有利于商业银行提高防控信用风险的能力,也有利于中央银行量化差别化货币政策、提高宏观审慎管理效率。
关键词：
信用风险度量 BP神经网络 预测
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周恩红 王东峰 樊飞舟 郭爽
当前,现有的操作风险高级度量模型在我国商业银行中使用具有很大的限制性,本文针对这一问题,首先对人工神经网络的基本原理进行简要介绍,然后对商业银行操作风险的人工神经网络模型进行了设计,最后对这种模型进行了实证检验,并认为这种模型在我国当前的商业银行操作风险度量中具有很好的适用性。
关键词：
人工神经网络 操作风险 度量模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡绪华 吉敏
信贷风险评价是商业银行风险管理的重要环节,文章利用BP神经网络的自学习能力、自适应能力和容错能力,建立了基于BP神经网络的信贷风险评价模型,以有效降低人为因素对商业银行信贷风险评价的影响。以江苏省常州市商业银行为例,文章对常州市20家地板企业进行信贷风险评价。结果表明,基于BP神经网络的商业银行信贷风险评价与专家评价结果具有很好的一致性。
关键词：
信贷风险 评价 BP神经网络
[期刊] 商业研究
[作者]
秦江波 王宏起
由于信贷风险的复杂性和高度非线性,中国商业银行运用五级分类信贷制度难以把握贷款在未来的变动情况。为此,根据Elman神经网络原理,利用其非线性与泛化的能力,建立了一个基于El-man神经网络的商业银行信贷风险识别及评估模型,并通过实例来验证其有效性,以实现对实际信贷风险的最准确化预测。
关键词：
信用等级 信贷风险 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
许秀玲 李文博
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