如今,在經(jīng)濟(jì)全球化、金融自由化這一發(fā)展趨勢下,我國商業(yè)銀行所處的經(jīng)營環(huán)境也在不斷變化,所面臨的挑戰(zhàn)越來越多,各商業(yè)銀行之間的競爭也在不斷增強(qiáng)。在此背景下,對商業(yè)銀行的績效進(jìn)行評價(jià)分析具有極其重要的意義。對商業(yè)銀行自身而言,有助于其發(fā)現(xiàn)問題所在,找準(zhǔn)原因,提高自身的競爭力;同時(shí)對商業(yè)銀行的各利益相關(guān)者也是有利的,比如對投資者而言,合理的績效評價(jià)結(jié)果對其更具參考價(jià)值。在現(xiàn)有的關(guān)于商業(yè)銀行績效評價(jià)的研究中,大多數(shù)學(xué)者采用的方法如平衡記分卡法等在各指標(biāo)的權(quán)重賦值上大多都是根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)或?qū)＜医ㄗh來進(jìn)行賦值,具有一定的主觀隨意性,而在本文中,我們進(jìn)行商業(yè)銀行績效評價(jià)所運(yùn)用的方法是優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,由于該模型的評價(jià)過程就是其不斷學(xué)習(xí)反復(fù)訓(xùn)練的過程,這樣就在一定程度上避免了人為主觀因素的影響,客觀性較強(qiáng),并且根據(jù)以往研究說明,傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在用于企業(yè)績效評價(jià)時(shí)效果良好,因此運(yùn)用該模型對商業(yè)銀行績效進(jìn)行評價(jià)分析具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文在現(xiàn)有的關(guān)于商業(yè)銀行績效評價(jià)的研究基礎(chǔ)上,以我國16家上市商業(yè)銀行作為研究對象,結(jié)合商業(yè)銀行自身的特點(diǎn),分別從貸款償還能力、盈利發(fā)展融資能力、營運(yùn)能力和安全性四個(gè)方面共選取了12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立了商業(yè)銀行績效評價(jià)指標(biāo)體系。首先我們運(yùn)用因子分析方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了相應(yīng)處理,最終得到每個(gè)商業(yè)銀行2013-2017年每年的績效評分值;其次,我們建立了適用于商業(yè)銀行績效評價(jià)的傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以所選取的12個(gè)指標(biāo)作為其輸入值,通過因子分析方法得到的績效評分值作為目標(biāo)輸出值,隨機(jī)選取部分?jǐn)?shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,并用此模型對剩余的樣本數(shù)據(jù)預(yù)測,最后得到測試樣本的目標(biāo)輸出值與預(yù)測值之間的均方誤差;然后我們在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差率收斂過程較震蕩以及在訓(xùn)練過程中可能會(huì)出現(xiàn)過度擬合的情況,引入了動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)率和正則化函數(shù)中的L2范數(shù)對該模型進(jìn)行優(yōu)化,同樣地,運(yùn)用優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究;最后我們將這兩種模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在商業(yè)銀行績效評價(jià)中比傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的收斂過程更平穩(wěn),均方誤差率更小,驗(yàn)證了該模型的優(yōu)越性和可行性。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832.33
【部分圖文】：

圖 3-1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程一般可分為以下幾個(gè)步驟：①網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始化：根據(jù)相關(guān)函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值 Wji和 Vjk及閾值j 和r值進(jìn)行賦值；②隨即選擇一模式對 1 2= , , ,k mA a a a， 1 2, , ,k pC c c c作為網(wǎng)絡(luò)的號提供網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)；③計(jì)算隱含層各神經(jīng)元的輸出公式：j ji i jU W I ； j jH f U其中， f 采用 Sigmoid 函數(shù)（以下同） ( )1/ 1uj jH f U e

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文在本文所選取的 80 個(gè)研究樣本中，我們隨機(jī)選取了 70 個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練集，剩余 10 個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為該模型的測試集。在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，其訓(xùn)練樣本的均方誤差收斂圖如下圖 4-1 所示：4.3 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的商業(yè)銀行績效評價(jià)

圖 4-2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值與期望值擬合曲線圖由上圖 4-2 我們可以看出，運(yùn)用傳統(tǒng)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對商業(yè)銀行績效進(jìn)預(yù)測其預(yù)測值與運(yùn)用因子分析法得到的期望值的擬合程度較好，說明運(yùn)用傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對商業(yè)銀行績效進(jìn)行預(yù)測是有效的。但是由表4-10可以計(jì)算得測試樣本的預(yù)測值與期望值之間的總均方誤差率為 0.043022，實(shí)際上誤差較大因此運(yùn)用傳統(tǒng)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對商業(yè)銀行進(jìn)行績效評價(jià)其準(zhǔn)確度還有待改4.4 基于優(yōu)化的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的商業(yè)銀行績效評價(jià)由表 4-10 我們發(fā)現(xiàn)，用傳統(tǒng)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對商業(yè)銀行績效進(jìn)行預(yù)測時(shí)其測的總的誤差率較大，準(zhǔn)確度還有待進(jìn)一步提高。探究其原因，這可能是由于文樣本量較少，運(yùn)用傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過程中可能存在過度擬合的情造成的。也就是說我們的訓(xùn)練誤差會(huì)很小，但是訓(xùn)練誤差小并不是我們的最終標(biāo)，我們的目標(biāo)是希望模型的測試誤差小，即能準(zhǔn)確地預(yù)測新的樣本。因此在

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2832631