發(fā)布時間：2020-01-28 13:05

【摘要】：金融產(chǎn)業(yè)日益成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的持續(xù)推動力,我國商業(yè)銀行進(jìn)行金融創(chuàng)新是必然的選擇和發(fā)展的趨勢。對我國金融企業(yè)而言,產(chǎn)品創(chuàng)新既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn),如自主研發(fā)能力較差,缺乏整體的規(guī)劃性,以及對市場的細(xì)分難以滿足客戶多樣化的要求等。要使產(chǎn)品創(chuàng)新取得更好的績效,金融企業(yè)必須能夠識別影響創(chuàng)新績效的各種風(fēng)險因素,并合理監(jiān)控及時對這些風(fēng)險進(jìn)行預(yù)案管理�，F(xiàn)有的相關(guān)研究成果在研究目標(biāo)、研究方法、研究結(jié)論等方面都不能滿足金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險管理的系統(tǒng)要求。本文從生物免疫學(xué)理論的角度出發(fā),研究商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案多智能體系,以人工免疫系統(tǒng)的相關(guān)理論和免疫網(wǎng)絡(luò)克隆選擇算法及一般免疫算法模型為基礎(chǔ),進(jìn)行基于免疫學(xué)的金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案多Agent系統(tǒng)研究。 在對國內(nèi)外的相關(guān)研究狀況的閱讀整理的基礎(chǔ)上,首先對生物免疫系統(tǒng)和商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險系統(tǒng)進(jìn)行了類比,對人工免疫系統(tǒng)應(yīng)用于商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險主動防范的可行性進(jìn)行了論證,進(jìn)而建立了基于免疫學(xué)的商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案系統(tǒng)的理論框架。其次,建立了基于人工免疫學(xué)的商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案多Agent系統(tǒng)模型。對金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案多Agent系統(tǒng)中各要素進(jìn)行設(shè)定,并對商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案系統(tǒng)如何對商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險進(jìn)行測度進(jìn)而生成初始預(yù)案庫,商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案基于免疫網(wǎng)絡(luò)克隆選擇算法進(jìn)行自我優(yōu)化,以一般遺傳算法進(jìn)行更新等問題進(jìn)行了闡述。最后,以金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險中的信用風(fēng)險為例,運(yùn)用MATLAB編程將160家金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)作為樣本,運(yùn)用免疫網(wǎng)絡(luò)克隆選擇算法,實(shí)現(xiàn)了預(yù)案的生成和優(yōu)化,經(jīng)100代的循環(huán),預(yù)案的平均濃度趨于穩(wěn)定,輸出預(yù)案庫的最優(yōu)結(jié)果。 本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于提出了基于人工免疫學(xué)的商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案多Agent系統(tǒng)理論框架,建立金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案多Agent系統(tǒng)模型,提出了基于金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)案的免疫網(wǎng)絡(luò)克隆選擇優(yōu)化算法。 本文是國家自然科學(xué)基金重大研究計劃培育項(xiàng)目“基于免疫學(xué)的非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急管理主動防御多智能系統(tǒng)”(項(xiàng)目批準(zhǔn)號：91024020)子課題研究成果。
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP309;F832.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2574019