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在分析我国商业银行流动性特征的基础上，采用粒子群神经网络建立一个风险预测模型，选取主要的流动性指标，将浦东发展银行14年的季度数据作为实证研究的样本，采用粒子群神经网络算法对各指标进行分析并预测。预测结果充分逼近实际的流动性水平，表明这是一种较为理想的流动性风险预测工具。
基于粒子群神经网络的商业银行流动性风险预测
【摘 要】
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在分析我国商业银行流动性特征的基础上，采用粒子群神经网络建立一个风险预测模型，选取主要的流动性指标，将浦东发展银行14年的季度数据作为实证研究的样本，采用粒子群神经网络算
【机 构】
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东华大学工商管理学院
【出 处】
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中国市场
【发表日期】
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2010年14期
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