基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的國別風(fēng)險評估研究
發(fā)布時間:2020-07-15 14:54
【摘要】:伴隨著經(jīng)濟(jì)全球化的步伐不斷加快,各國商業(yè)銀行國際化進(jìn)程越來越明顯,其國際業(yè)務(wù)伴隨而來的風(fēng)險也越來越多樣化,其中亟待關(guān)注的一種風(fēng)險就是國別風(fēng)險。本文根據(jù)對國別風(fēng)險概念的研究以及對國別風(fēng)險定性、定量評估方法的比較分析,針對國別風(fēng)險的相關(guān)影響因素建立了全面的國別風(fēng)險評估指標(biāo)體系,并從定量評估的角度基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對國別風(fēng)險進(jìn)行實(shí)證研究。 本文實(shí)證部分主要從兩個方面入手,一方面采用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法對指標(biāo)進(jìn)行篩選與處理,另一方面通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對國別風(fēng)險的類別進(jìn)行判定,并進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測能力。在指標(biāo)體系的構(gòu)建和定量篩選方面,本文以國別風(fēng)險的概念為依據(jù),在國內(nèi)外權(quán)威研究的高頻指標(biāo)基礎(chǔ)上,從經(jīng)濟(jì)、政治、社會文化三個方面選取指標(biāo),并通過相關(guān)性分析和邏輯回歸對指標(biāo)進(jìn)行了簡化處理。在實(shí)證模型的構(gòu)建方面,本文首先以二元分類因變量為網(wǎng)絡(luò)輸出形式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),以多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理為基礎(chǔ)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)模型,最終將樣本國家分為兩個級別:投資級和投機(jī)級,其中保持樣本的驗證結(jié)果顯示該網(wǎng)絡(luò)的分類正確百分比為100%;在此基礎(chǔ)上,本文又以多類別(三類)分類因變量為網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)向量訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),以概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理為基礎(chǔ)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)模型,最終將樣本國家分為三個級別,其中訓(xùn)練樣本的預(yù)測誤差百分比為0,測試樣本的預(yù)測誤差百分比為9.52%。 綜合上述理論以及實(shí)證研究結(jié)果,運(yùn)用混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對國別風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測評估時,在指標(biāo)的選取方面,本文的評估結(jié)果顯示商業(yè)自由度(EBI)、失業(yè)率(UL)兩個指標(biāo)在模型中的擬合效果最好;在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方面,以多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的二元分類模型預(yù)測效果比以概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的多分類模型預(yù)測準(zhǔn)確度更高。 總體而言,運(yùn)用混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對國別風(fēng)險進(jìn)行評估時,由于模型具備了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)逼近的特點(diǎn),相對于傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型準(zhǔn)確度更高。但由于本文模型未考慮小概率突發(fā)國別事件的影響,并且未能與具體的國際業(yè)務(wù)相結(jié)合,因此模型還存在一定的局限性,有待進(jìn)一步改進(jìn)。
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:TP183;F832.33
本文編號:2756638
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:TP183;F832.33
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2756638
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