【摘 要】
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本文分别以我国国有控股商业银行和股份制商业银行作为研究对象,深入探讨流动性监测指标选取和评价算法的有效性和阶段性,解释不同类型银行背景下是否具有显著差异,分析杠杆
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划资助项目(16YJAZH060);国家社会科学基金重大资助项目(17ZDA100);中国博士后科学基金资助项目第10批特别资助项目(2017T100154);天津市高等学校创新团队资助项目(TD13-5063)
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本文分别以我国国有控股商业银行和股份制商业银行作为研究对象,深入探讨流动性监测指标选取和评价算法的有效性和阶段性,解释不同类型银行背景下是否具有显著差异,分析杠杆率调整进程中的变化。基于深度前馈网络的学习结果表明:(1)LM优化算法比GA优化算法更具适用性和准确性;(2)在国有控股商业银行中,学习效果较好的指标组为存贷比和不良贷款率,在股份制商业银行中为存贷比和存款结构比率;(3)随着我国杠杆率调整进程的深入,不同性质商业银行流动性监测指标评价算法和指标构成的有效性具有稳定性,但指标效力有所改变,银行间信
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