對常用預測模型進行梳理,在考慮評估實務中預測模型的可行性、準確性為基礎,選用EGM（1,1）、ODGM（1,1）、EDGM（1,1）、DGM（1,1）、Verhulst灰色模型,對7家以上市城商行2007—2016年吸收存款數據進行擬合,并比較擬合精度,分析模型效果發(fā)現,Verhulst模型穩(wěn)定性較差,EGM、DGM均能較好的預測城商行的吸收存款量。 

【文章來源】：皖西學院學報. 2019,35(06)

【文章頁數】：5 頁

【文章目錄】：
一、資產評估中存款預測方法與預測模型的選擇
二、資產評估中存款預測模型構建
    （一）GM（1,1）模型
    （二）ODGM（1,1）模型
    （三）DGM（1,1）模型
    （四）EDGM（1,1）模型
    （五）灰色Verhulst模型
三、資產評估中存款預測模型的效果分析
    （一）數據選取
    （二）模型適應性分析
    （三）模型精度分析
四、結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]我國商業(yè)銀行價值評估的方法選擇[J]. 鄧文君.  財政監(jiān)督. 2015(14)
[2]基于主成分分析的居民儲蓄存款影響因素研究[J]. 高鑫.  金融發(fā)展評論. 2014(11)
[3]GM（1,1）模型的幾種基本形式及其適用范圍研究[J]. 劉思峰,曾波,劉解放,謝乃明.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2014(03)
[4]基于EVA（經濟增加值）折現的商業(yè)銀行價值評估研究[J]. 費亞群,李文卿.  金融經濟. 2013(16)
[5]基于市場法的非上市城商行股權轉讓價值評估[J]. 陳艷利,殷翠微.  中國資產評估. 2013(06)
[6]存貸比地區(qū)差異研究——基于商業(yè)銀行分行數據的研究[J]. 紀志宏.  金融研究. 2013(05)
[7]灰色Verhulst模型背景值優(yōu)化的建模方法研究[J]. 熊萍萍,黨耀國,姚天祥,崔杰.  中國管理科學. 2012(06)
[8]省域經濟綜合競爭力預測模型的選擇實驗與效果分析[J]. 黃茂興,李閩榕.  管理世界. 2012(07)
[9]改進的灰色Verhulst模型在中長期負荷預測中的應用[J]. 周德強.  電網技術. 2009(18)
[10]中國城市商業(yè)銀行價值評估研究[J]. 諸立喬.  統(tǒng)計與決策. 2008(11)

博士論文
[1]并購中的商業(yè)銀行價值評估方法研究[D]. 李斌.中央財經大學 2015



本文編號：3043149