基于粒子群神经网络的商业银行流动性风险预测

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。