基于社会网络模型的金融市场风险交叉传染机制与智能防范策略

定价：59.00

出版时间:2021-10

ISBN:9787502488338

本书将社会网络理论与神经网络优化算法应用于信用风险预测领域，阐述了智能算法优化后的神经网络模型在银行系统风险传播和个人信用贷款风险传播中的应用，同时介绍了遗传算法、粒子群算法、思维进化算法、灰色理论等神经网络优化理论及其应用。

本书可供金融市场风险工作的管理与分析人员、数理统计人员、研究与开发人员阅读参考，也可作为高等院校信息管理类、数据分析类、金融类、财务会计类等专业师生的参考书。

1绪论

1.1引言

1.2神经网络理论与应用

1.3金融网络理论与应用

参考文献

2社会网络理论

2.1社会网络基本概念

2.2社会网络统计特征

2.3社会网络模型

参考文献

3基于人工神经网络模型的敏感度分析

3.1神经网络理论

3.2优化算法理论

3.3敏感度分析

参考文献

4银行系统风险传播仿真模拟研究

4.1商业银行资产负债表

4.2商业银行系统风险传播机理剖析

4.3风险传染衡量指标及影响因素

4.4仿真模拟

4.5结论与讨论

参考文献

5个人信用贷款风险传播实证研究

5.1引言

5.2模型与方法

5.3实证分析

5.4结论与建议

参考文献

附录1银行系统风险传播仿真模拟数据

附录2个人信用贷款风险传播社会网络数据

附录3银行系统风险传播仿真模拟数据

附录4GRNN模型相关程序

附录5PSO-GRNN模型计算程序

附录6输入变量MIV值计算程序

后记