【摘要】：流動性是商業(yè)銀行的生命,保持適度的流動性對維護商業(yè)銀行資產(chǎn)的安全,提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效益具有十分重要的作用。商業(yè)銀行流動性風(fēng)險伴隨于商業(yè)銀行經(jīng)營活動過程中,是商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險之一。我國商業(yè)銀行面臨的流動性風(fēng)險隨金融市場的開放而不斷加大,而且由于我國長期以來國家信用的存在,商業(yè)銀行流動性風(fēng)險問題一直未引起監(jiān)管機構(gòu)和商業(yè)銀行應(yīng)有的重視。隨著國家信用的退出,經(jīng)濟形勢的變化,商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警和監(jiān)管就會變得越來越重要,中央銀行已經(jīng)把控制和防范商業(yè)銀行流動性風(fēng)險作為一項首要的工作來抓。流動性問題是當(dāng)今世界金融領(lǐng)域中尚未解決的主要難題之一,流動性問題解決的不好,就有可能產(chǎn)生流動性支付危機,流動性風(fēng)險一旦成為流動性危機會給商業(yè)銀行造成不可逆的損失,并危及商業(yè)銀行的生存。因此,深入研究商業(yè)銀行流動性風(fēng)險形成的原因,對我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險進行預(yù)警研究,為未來可能出現(xiàn)的流動性風(fēng)險做出準(zhǔn)確預(yù)測,切實將流動性危機防范于萌芽狀態(tài),排除警情,并使流動性風(fēng)險減至最低程度,就成為當(dāng)前我國金融領(lǐng)域研究的重要課題。 本文首先對國內(nèi)外流動性風(fēng)險預(yù)警發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)進行了系統(tǒng)研究,闡述了對我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險進行預(yù)警研究的理論意義和現(xiàn)實意義。其次對商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警相關(guān)理論進行了概述,界定了商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警的涵義,分析了流動性風(fēng)險預(yù)警的主要內(nèi)容,并從商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的現(xiàn)狀入手,對商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的成因進行了深層次剖析,指出我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險管理中存在的問題,在此基礎(chǔ)上,提出對商業(yè)銀行流動性風(fēng)險進行預(yù)警的必要性。再次根據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建原則,結(jié)合目前我國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險主要衡量指標(biāo),構(gòu)建了商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系,并利用“3σ”法則對預(yù)警界限進行了劃分,對預(yù)警級別進行了設(shè)置,將預(yù)警級別分為無警、輕警、中警和重警四個級別。最后建立了商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警模型,并運用預(yù)警模型對樣本商業(yè)銀行的流動性風(fēng)險進行了實證分析,先是利用主成分分析法對商業(yè)銀行流動性風(fēng)險進行了評估,根據(jù)主成分得分情況,利用“3σ”法則對樣本商業(yè)銀行流動性風(fēng)險狀況進行判定,得到樣本商業(yè)銀行各個年份流動性風(fēng)險的警度等級。再將主成分分析得出的結(jié)果與樣本商業(yè)銀行所提供的流動性風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)評價值輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練和測試,并利用訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對樣本商業(yè)銀行的流動性風(fēng)險狀況進行預(yù)測。通過對商業(yè)銀行流動性風(fēng)險的預(yù)警研究,能幫助商業(yè)銀行提早發(fā)現(xiàn)潛在的流動性問題,預(yù)測出潛在的流動性風(fēng)險,并且當(dāng)出現(xiàn)流動性問題時,可以及時發(fā)出預(yù)警信號,使監(jiān)管部門和商業(yè)銀行及早采取措施,有效的控制和防范流動性風(fēng)險。
【圖文】：

型的訓(xùn)練和測試均通過 Matlab6.5 中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱來實現(xiàn)。本文建立的商業(yè)銀行流動性風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型共有 13 個節(jié)點，4 個輸出節(jié)點。網(wǎng)絡(luò)中間層神經(jīng)元數(shù)目選為 8，可接受誤差標(biāo)準(zhǔn)為 0.0 tansig 函數(shù)為傳遞函數(shù)，對數(shù)函數(shù) logsig 為輸出層傳遞函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)采用快速 BP 算法的 traingdx 函數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值與風(fēng)險程相對應(yīng)的：以向量(0001，0010，0100，1000)表示期望輸出值，其中向量（00示無警、向量（0010）表示輕警、向量（0100）表示中警、向量（1000）表警。4.2 結(jié)果分析運用 matlab6.5 生成網(wǎng)絡(luò)，，將數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，進行訓(xùn)練。訓(xùn)練后的誤差圖 5-2 所示：
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F832.2

【參考文獻】

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本文編號：2640473