發(fā)布時(shí)間：2020-11-18 10:32

　　 本文分別以我國(guó)國(guó)有控股商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行作為研究對(duì)象,深入探討流動(dòng)性監(jiān)測(cè)指標(biāo)選取和評(píng)價(jià)算法的有效性和階段性,解釋不同類型銀行背景下是否具有顯著差異,分析杠桿率調(diào)整進(jìn)程中的變化�；�于深度前饋網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)結(jié)果表明:(1)LM優(yōu)化算法比GA優(yōu)化算法更具適用性和準(zhǔn)確性;(2)在國(guó)有控股商業(yè)銀行中,學(xué)習(xí)效果較好的指標(biāo)組為存貸比和不良貸款率,在股份制商業(yè)銀行中為存貸比和存款結(jié)構(gòu)比率;(3)隨著我國(guó)杠桿率調(diào)整進(jìn)程的深入,不同性質(zhì)商業(yè)銀行流動(dòng)性監(jiān)測(cè)指標(biāo)評(píng)價(jià)算法和指標(biāo)構(gòu)成的有效性具有穩(wěn)定性,但指標(biāo)效力有所改變,銀行間信貸業(yè)務(wù)交互作用對(duì)流動(dòng)性的影響力在杠桿率調(diào)整進(jìn)程中日趨提升。
【文章目錄】：
1 引言
2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)描述
    2.1 建模思路與算法原理
    2.2 指標(biāo)選取
        2.2.1 輸入變量
        2.2.2 輸出變量
        2.2.3 杠桿率變化作為外部環(huán)境的影響
    2.3 數(shù)據(jù)來源與樣本區(qū)間
3 學(xué)習(xí)結(jié)果與分析
    3.1 杠桿率調(diào)整階段劃分的斷點(diǎn)確認(rèn)
    3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與算法性能比較
    3.4 杠桿率調(diào)整進(jìn)程中商業(yè)銀行流動(dòng)性監(jiān)測(cè)指標(biāo)評(píng)價(jià)
4 結(jié)論與啟示

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2888619