基于动态人工神经网络的投资银行风险预警

• 作者: 李淼 杨丽敏 郗英
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 投资银行 风险预警 BP神经网络 L-M算法
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: F062.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2006.01.025

摘要

投资银行是金融体系的重要组成部分,从可量化监测的角度考察,选取了投资银行风险监测指标中包括市场风险、信用风险、流动性风险、资本风险在内的17个具体监测指标,构建了投资银行风险预警指标评价体系.运用基于数值优化的方法即L-M算法构建了基于前馈神经网络的投资银行风险预警模型.用训练好的BP神经网络模型,对检验样本进行了预测判别,结果显示出神经网络模型对我国投资银行风险具有较强的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郗英		23	200	8.0	13.0
2	李淼		13	210	4.0	13.0
3	杨丽敏		2	16	1.0	2.0