基于LSTM神经网络对银行挤兑风险进行分析

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由于人心理本身就具有异质性,在信息不确定性条件下人的决策行为就更难以量化.本文创新性的使用神经网络来模拟存款人的认知情感网络系统,对银行挤兑风险进行模拟分析,即用非线性动态模型刻画存款人的心理状态以及在不确定条件下对接受到的外界信息做出不同决策的行为.根据分析结果可知存款人的理性和感性决策会受到不确定性信息的显著影响,在经济状况良好时,后期收益的上升会降低PBR(银行挤兑概率),甚至可以有效防止银行挤兑现象的发生.但需注意的是即使经济基本面良好,银行挤兑的现象也发生.
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