摘要
建立一个科学、有效的商业银行风险预警模型,是有效防范、化解商业银行风险的重要措施。本文运用BP神经网络和主成分分析相结合的方法构建了一个商业银行风险预警模型。实证结果表明:该神经网络模型能达到88%的较高准确率。
The establishment of a scientific and effective risk early-warning model of commercial banks is an important measure to prevent the risks.The paper sets up a risk early-warning model using the methods of BP neural network and principal component analysis.The empirical result shows that the neural network model can reach 88% accuracy rate.
出处
《福建商业高等专科学校学报》
2011年第1期43-48,共6页
Journal of Fujian Commercial College
基金
福建省审计厅2009年度审计科研项目<"免疫系统"理论视角下的金融审计安全评价体系研究>(msk0906)的阶段性成果
关键词
风险预警模型
商业银行
BP神经网络
risk early-warning model
commercial banks
BP neural network