| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-18页 |
| 1.2.1 关于商业银行流动性风险预警的文献综述 | 第12-16页 |
| 1.2.2 关于BP神经网络预警应用的文献综述 | 第16-18页 |
| 1.3 研究思路及研究方法 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第18-20页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 商业银行流动性风险预警的相关理论基础 | 第21-36页 |
| 2.1 商业银行流动性风险的相关理论 | 第21-27页 |
| 2.1.1 流动性概念的源起和演进 | 第21-22页 |
| 2.1.2 流动性风险的内涵界定 | 第22-24页 |
| 2.1.3 商业银行流动性风险成因分析 | 第24-27页 |
| 2.1.4 商业银行流动性风险预警的内涵界定 | 第27页 |
| 2.2 BP神经网络模型相关理论 | 第27-33页 |
| 2.2.1 生物神经元模型 | 第27-28页 |
| 2.2.2 人工神经元模型 | 第28-29页 |
| 2.2.3 人工神经网络模型 | 第29-31页 |
| 2.2.4 BP神经网络模型 | 第31-33页 |
| 2.3 主成分分析和因子分析的相关理论 | 第33-35页 |
| 2.3.1 主成分分析的基本理论 | 第33-34页 |
| 2.3.2 因子分析的基本理论 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 商业银行流动性风险预警模型的可行性分析和需求分析 | 第36-41页 |
| 3.1 商业银行流动性风险预警模型的可行性分析 | 第36-38页 |
| 3.1.1 技术可行性分析 | 第36页 |
| 3.1.2 数据可行性分析 | 第36-37页 |
| 3.1.3 操作可行性分析 | 第37-38页 |
| 3.2 商业银行流动性风险预警模型的需求分析 | 第38-39页 |
| 3.2.1 商业银行经营管理者的需求分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 政府金融监管机构的需求分析 | 第39页 |
| 3.2.3 金融服务需求者的需求分析 | 第39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 商业银行流动性风险预警模型构建 | 第41-49页 |
| 4.1 商业银行流动性风险预警机制设计 | 第41-42页 |
| 4.2 商业银行流动性风险评价指标体系的构建 | 第42-45页 |
| 4.2.1 商业银行流动性风险评价指标体系 | 第42-45页 |
| 4.2.2 流动性风险级别目标值的设定 | 第45页 |
| 4.3 BP神经网络预警模型的构建 | 第45-48页 |
| 4.3.1 神经网络层数的设定 | 第45-46页 |
| 4.3.2 输入层神经元的构建 | 第46-47页 |
| 4.3.3 输出层神经元数目的设定 | 第47页 |
| 4.3.4 隐含层神经元数目的设定 | 第47页 |
| 4.3.5 激发函数的选取 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 商业银行流动性风险预警模型应用 | 第49-62页 |
| 5.1 预警模型的训练 | 第49-60页 |
| 5.1.1 样本数据的选取 | 第49页 |
| 5.1.2 样本银行指标数据的预处理 | 第49-51页 |
| 5.1.3 样本银行流动性风险指标主成分分析结果 | 第51-55页 |
| 5.1.4 样本商业银行流动性风险警示级别的判定 | 第55页 |
| 5.1.5 BP神经网络模型的模拟训练 | 第55-60页 |
| 5.2 预警模型的检测 | 第60页 |
| 5.3 预警模型的评价 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |