银行效率评价与风险预测：LSTM模型深度解析

2022年第七届"数维杯"大学生数学建模挑战赛论文深入探讨了银行效率评价与破产成因分析这一主题。论文以银行业在国家经济发展中的核心地位为背景，强调了对其运营效率研究的重要性。作者采用多元统计方法，如皮尔逊相关系数和SPSS软件，对银行的产出和投入指标进行了分析，发现产出指标1X与效率负相关，而投入指标7X和22X则与效率呈正相关。 问题1的关键在于构建回归模型，通过分析1X、11X、14X、18X、22X等投入指标对银行倒闭效率的影响，揭示了它们各自在效率评估中的贡献度。这种方法对于理解和改进银行管理策略具有实际意义。 问题2进一步利用信息价值和逻辑回归模型，通过对各指标与银行倒闭风险度量值的优化计算，确定了26X、16X、13X、24X和46X为最重要的风险预测指标。这个过程有助于提前预警潜在的风险区域。 问题3和4聚焦于风险预测模型的构建。首先，逻辑回归模型结合最小二乘算法，预测准确率达到95.3%，而LSTM（长短期记忆）模型借助反向传播算法优化，预测准确率提升至96.3%，显示出LSTM模型在复杂序列数据处理上的优势。通过LSTM模型，作者识别出2021年部分银行的倒闭风险，并应用贝叶斯判别分析法进行分类预测，达到93.05%的准确率。 最后，问题5引入了余弦相似度算法，通过将银行指标数据映射到向量空间并计算相似性，作者能够预测特定银行在未来是否会面临倒闭风险。通过对比分析五家银行多年来的指标变化，得出结论：这五家银行在预测期内不会有倒闭风险。 这篇论文展示了在大数据背景下，如何运用多种统计模型和机器学习技术来评估银行效率和预测风险，为银行管理和监管提供了有力的数据支持。其研究成果对于金融机构改善经营策略，防范金融风险具有实用价值。同时，论文强调了在实际应用中，这些模型在处理大量数据和多维度指标时展现出的高效性和稳定性。