数维杯挑战赛：基于多神经网络的银行效率与风险研究

"这篇论文是关于2022年第七届‘数维杯’大学生数学建模挑战赛的研究成果，主要探讨了如何运用多种数学模型来评价银行效率和预测倒闭风险。" 在该篇论文中，作者们针对金融行业的关键挑战，如银行效率评估和倒闭风险预测，提出了多种数学建模方法。首先，他们处理了数据预处理工作，删除了缺失值较高的银行数据，以确保分析的准确性。接着，他们构建了一个基于主成分分析和聚类分析的模型，通过碎石图、因子荷载象限二维分布图和热力图来识别并评价银行效率，确定了13个关键指标，并利用聚类分析划分了银行倒闭效率的界限。 其次，针对银行倒闭分析，论文采用了模糊神经网络模型，通过对拓扑结构和相关算法的研究，找出了最重要的5个指标，分别是X19、X34、X48、X26和X44，这些指标具有最高的权重，有助于理解银行倒闭的风险因素。 在问题3中，作者比较了基于动态参数优化神经网络的模型与传统神经网络在预测银行倒闭风险时的性能，结果显示动态参数优化的神经网络更胜一筹，能提供更准确的预测结果。 对于银行的筛选和预测，论文利用XGBoost模型，结合聚类分析以及前文的结论，选取了20家现存银行和20家倒闭银行作为样本，进一步运用SPSSPRO软件对其他银行的倒闭风险进行了预测。 最后，研究者提出了一个动态神经网络时间序列预测模型，用于识别具有相似特征的银行，并预测它们的倒闭趋势。通过对5年内64项指标的分析，他们确定了324家银行中有167家显示出倒闭趋势，而157家银行则没有这种迹象。 论文的结论部分对模型的误差进行了详细分析，总结了各模型的优缺点，并讨论了模型的潜在发展和应用前景。关键词包括聚类分析、模糊神经网络和动态参数优化，表明了研究的核心技术领域。这篇论文为理解和应对银行效率与风险提供了有价值的理论依据和实用工具。