2022数维杯论文：银行效率评估与倒闭风险深度分析

2022年的第七届“数维杯”大学生数学建模挑战赛论文聚焦于银行效率评价与破产预测这一主题，深入探讨了银行业在国家经济发展中的核心作用以及银行破产可能带来的影响。研究主要分为五个部分： 1. 银行效率评估： - 通过皮尔逊相关系数分析64项指标间的关联性，挑选出15项关键的投入产出变量。 - 应用数据包络分析（DEA）中的CCR模型，发现40%的银行效率较高，而20%的效率较低，有潜在的倒闭风险。 - 计算基尼系数和决策树，确定了X46、X47、X4等指标的阈值，作为效率分界线。 2. 影响因素分析： - 处理缺失数据后，使用因子分析确定了60个指标中，如X3、X25、X6、X56、X51，特别是债务问题对银行倒闭的影响最为显著。 - 神经网络进一步量化了指标权重，揭示了债务问题直接导致银行倒闭的风险。 3. 风险预测模型构建： - 综合前两个问题的结果，构建了11个综合指标的神经网络模型。 - 通过六折交叉验证，新模型相较于只用问题2的数据，预测准确性提高，均方误差减小0.05，不正确预测率降低超过1%。 4. 银行倒闭风险聚类与预测： - 采用C均值聚类分析现有银行和已倒闭银行，发现20个类中心，并通过代表银行数据进行多元线性回归和随机森林预测，预估出5500家公司中有1024家存在倒闭风险。 5. 银行破产趋势预测： - 分析历年数据，通过LSTM模型关注每三年时间段内指标的变化规律，预测未来3年内最可能倒闭的前20家银行。 - 对长期预测的局限性，建议将LSTM模型替换为Transformer模型，以增强对全局特征的把握。 总结与优化： - 对DEA模型进行了补充修改，考虑到技术效益和规模效益，提升了模型的全面性。 - 结合最新的深度学习技术，如Transformer，以提升长期预测的精度。 这篇论文不仅提供了银行运营效率的评价方法，还引入了多维度的数据分析和机器学习模型，为银行风险管理和监管提供了有力的理论支持和实践指导。通过这些方法，研究者能够为金融机构的稳健经营和监管决策提供科学依据。