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![基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR的中國銀行匯率風(fēng)險管理優(yōu)化研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-2/27/13/1e278059-7bae-40eb-a9d3-f3451622bbae/1e278059-7bae-40eb-a9d3-f3451622bbae1.gif)
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文檔簡介
1、本文在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR方法的應(yīng)用及實現(xiàn)進行詳細(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對中國銀行匯率風(fēng)險管理進行優(yōu)化的可行性,形成一套具有一定實際意義的風(fēng)險管理優(yōu)化方案。
本文首先對文中所采用的兩個風(fēng)險管理模型進行了介紹。在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行介紹時,選取了2009年12月31日至2013年3月1日共760個人民幣對美元中間價作為樣本,利用MATLAB軟件建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過建立模型、訓(xùn)練模型、測試模型等三個步驟實現(xiàn)
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對外匯中間價的預(yù)測,獲得的測試結(jié)果與實際數(shù)據(jù)基本吻合,證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在匯率預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)確度。在對VAR方法進行介紹時,選取2009年12月31日至2013年1月4日共724個交易日人民幣對美元外匯中間價作為實證樣本,采用報酬率計算公式為預(yù)測公式,獲得資產(chǎn)組合價值分布圖,最后以99%的置信區(qū)間獲得VAR數(shù)值,經(jīng)過以上四個步驟實現(xiàn)VAR的測算。
在完成對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR實現(xiàn)的介紹基礎(chǔ)上,從風(fēng)險管理組織架
3、構(gòu)、外匯交易市場風(fēng)險管理、外匯交易操作風(fēng)險管理等三個角度,對中國銀行現(xiàn)行的外匯風(fēng)險管理系統(tǒng)進行詳細(xì)分析,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR從以上三個角度對中國銀行風(fēng)險管理進行適用性分析,得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR對中國銀行風(fēng)險管理的優(yōu)化具有適用性的結(jié)論。在以上評價的基礎(chǔ)上,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與VAR與中國銀行風(fēng)險管理現(xiàn)狀相結(jié)合,從中國銀行風(fēng)險管理組織架構(gòu)、市場風(fēng)險管理、操作風(fēng)險管理三個方面進行優(yōu)化,與原有風(fēng)險管理管理系統(tǒng)進行對比,優(yōu)化后的風(fēng)險管理系統(tǒng)
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