基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR的中國(guó)銀行匯率風(fēng)險(xiǎn)管理優(yōu)化研究.pdf

1、本文在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR方法的應(yīng)用及實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)介紹的基礎(chǔ)上，討論了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR對(duì)中國(guó)銀行匯率風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行優(yōu)化的可行性，形成一套具有一定實(shí)際意義的風(fēng)險(xiǎn)管理優(yōu)化方案。
　　本文首先對(duì)文中所采用的兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理模型進(jìn)行了介紹。在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行介紹時(shí)，選取了2009年12月31日至2013年3月1日共760個(gè)人民幣對(duì)美元中間價(jià)作為樣本，利用MATLAB軟件建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)建立模型、訓(xùn)練模型、測(cè)試模型等三個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)外匯中間價(jià)的預(yù)測(cè)，獲得的測(cè)試結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)基本吻合，證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在匯率預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確度。在對(duì)VAR方法進(jìn)行介紹時(shí)，選取2009年12月31日至2013年1月4日共724個(gè)交易日人民幣對(duì)美元外匯中間價(jià)作為實(shí)證樣本，采用報(bào)酬率計(jì)算公式為預(yù)測(cè)公式，獲得資產(chǎn)組合價(jià)值分布圖，最后以99％的置信區(qū)間獲得VAR數(shù)值，經(jīng)過(guò)以上四個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)VAR的測(cè)算。
　　在完成對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR實(shí)現(xiàn)的介紹基礎(chǔ)上，從風(fēng)險(xiǎn)管理組織架

3、構(gòu)、外匯交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理、外匯交易操作風(fēng)險(xiǎn)管理等三個(gè)角度，對(duì)中國(guó)銀行現(xiàn)行的外匯風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)分析，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR從以上三個(gè)角度對(duì)中國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行適用性分析，得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR對(duì)中國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的優(yōu)化具有適用性的結(jié)論。在以上評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR與中國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀相結(jié)合，從中國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理組織架構(gòu)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理、操作風(fēng)險(xiǎn)管理三個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化，與原有風(fēng)險(xiǎn)管理管理系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比，優(yōu)化后的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)