基于贝叶斯网络的资金流动监测模型研究.pdf
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1、 基于贝叶斯网络的资金流动监测模型研究齐 臣(中国水利水电第八工程局有限公司 湖南 长沙)摘 要:常规的资金流动监测模型主要使用 生成检验资金流入流出序列 易受序列的时间差影响 导致监测的主力资金流入比率偏差较高 因此 需要基于贝叶斯网络设计一个有效的资金流动监测模型 即利用小波神经网络 处理资金流动监测数据 再基于贝叶斯网络 抽取资金流动监测特征 从而生成资金流动监测优化模型 实验分析结果表明 使用文章设计的资金流动监测模型监测的不同账户的主力资金流入比率与实际主力资金流入比率较接近 证明设计的资金流动贝叶斯网络监测模型的性能良好 可靠性较好 有一定的应用价值 为降低金融企业的资金流动风险做
2、出了一定的贡献关键词:贝叶斯网络 资金流动 门槛效应回归模型中图分类号:文献标识码:文章编号:():/引言在经济发展大环境下 全球的资金市场正在飞速变迁 金融企业的竞争也日益加剧 资金流动指的是资金形态、价值不断转换的过程 与金融企业的生存与发展存在必要关联 常见的流动资金包括企业的生产资金、商品资金等 不仅如此 在企业结算、货币交易的过程中也会产生一定的流动资金 资金流动性的强弱往往受多种因素影响 包括资金的组成结构、速动资金的比重、产品的品类、资金反馈流动体系的完整性等 对资金流动状态进行监测不仅能保证资金的正常走向 还能及时地进行资金调剂 降低企业的金融风险 资金流动监测的难度较高 涉及
3、的监测内容复杂 因此需要设计一个有效的资金流动监测模型在资金流动过程中 往往会出现严重的流动性风险 包括银行资金流动困难、盈利能力低下 甚至导致银行倒闭 资金流动的原因较复杂 受综合因素影响 因此在资金流动监测过程中很容易出现资金外流问题 造成金融企业运营危机 相关研究人员针对资金流动的特点设计了许多资金流动监测模型 如资金流动效应回归模型、资金流动均衡性模型等 但受资金流动的特殊性影响 目前大多数资金流动模型都需要使用 生成检验资金流入流出序列 但易受序列的时间差影响 导致监测的主力资金流入比率偏差较高 得到的监测结果不准确 因此 文章结合目前的资金流动现状 利用贝叶斯网络构建了资金流动监测
4、优化模型 为提高金融企业的资金流动安全性做出了一定的贡献 资金流动贝叶斯网络监测模型设计 处理资金流动监测数据为了解决 在生成检验资金流动序列时存在的时间序列差问题 文章设计的方法利用小波神经网络处理了资金流动监测数据 资金流动监测数据包含的类型较多 有利率、购买量、资金转移量等 其遵循时间序列流动原则 因此 文章在处理资金流动监测数据时 首先对监测的数据进行排序 降低数据的随机性 在保证数据的时间间隔及监测周期一致性的情况下处理资金流动监测数据资金流动数据具有一定的非线性及非平稳性 且容易受流动收益率变化影响出现监测扰动 影响最终的监测结果 因此 文章设计的方法有效地进行了信息过滤清除 以
5、指数为基础 设置了监测数据处理范围 建立了数据挖掘模型 即将所有的数据进行规范化处理 转换为统一的格式 文章借助数据映射作用调整了数据的比例及结构 首先进行数据最大值、最小值规范化处理 处理式 如下 ()式()中 代表资金流动序列 代表序列中的数据最小值 代表序列中的数据最大值上述处理后 可以将其映射至 区间 从而进行均值规范化处理 处理式 如下 ()式()中 代表数据的平均值 代表数据的齐臣:基于贝叶斯网络的资金流动监测模型研究财政与金融 标准差 使用上述方法不仅可以有效地处理未知属性的数据 还可以确定数据的孤立点 待输入层向量数据处理完毕后即可进行数据拟合验证 从而确保监测数据的有效性针对
6、某些流动资金数据表 其内部包含的数据信息较多 资金流动多变 极有可能出现数据冗余问题因此 在进行数据处理时 剔除交易额相对较低的数据 进行数据汇总及用户分类 如图 所示图 用户分类 由图 可知 按照上述的用户分类法可以整合神经网各层的连接向量 剔除数据的残差噪声 使数据满足实际监测要求 基于贝叶斯网络抽取资金流动监测特征资金流动趋势不稳定 始终呈动态改变 在该过程中若无法有效地抽取资金流动监测特征 则无法生成最终的资金流动监测模型 因此 文章基于贝叶斯网络抽取了资金流动监测特征 贝叶斯网络是一个有向无环图 可以根据数据集的初始状态判断各个变量的关系 从而获取相关的变量特征 其 结构如图 所示图
7、 贝叶斯网络 结构 由图 可知 贝叶斯网络可以将静态的网络结构与动态的时间信息结合 从而得到随机时序处理关系 因此 文章在抽取资金流动监测模型特征时 首先获取了变量集合 公式如下:()式()中、均代表时间变量 代表状态变量 使用上述的变量集合可以有效确定特征之间的关系 对观测到的资金流动信息进行统一化处理为生成监测优化模型奠定基础 对资金流动特征进行定义 确定不同观测特征的权值大小 此时得到的近似观测值()如下:()()()式()中 代 表 变 量 的 特 征 条 件 概 率()代表观测点权值根据上述得到的贝叶斯近似特征观测值可以有效抽取资金的流动特征 获取监测优化模型的优化参数 生成资金流动
8、监测优化模型结合式()得到的监测优化模型参数 即可生成有效的资金流动监测优化模型 资金流动监测具有较强的决策性 需要根据不同流动因子之间的关系进行交互监测 文章借助 元组技术 对不同的资金流动因素进行了定义 确定了各个流动监测选项所处的种类关系 此时可以进行规则集中匹配 对部分检测执行集合进行集中响应资金流动监测优化模型本质上属于一个监测推理模型 可以根据正态逻辑意图计算模型的监测动机从而获取符合监测需求的监测指令 文章设计的资金流动动态监测模型主要由信念库、期望库、意图库组成 组成结构如图 所示由图 可知 信念库是上述构建的资金流动监测模型的主要组成部分 可以根据所掌握的外界账户环境而变化
9、期望库属于主体动机状态 可以判断是否达到相应的资金流动标准 意图库主要由期待转化而来 对监测过程起指导作用 在检测过程中可以预先建立一个资金流动动态监测事件 确定此时的环境信息 调整监测的局限程度 有效地获取资金中国市场 年第 期(总第 期)财政与金融 流动监测变量 待监测完毕后 再由事件接收器捕获监测信息 得到准确的资金流动监测数据 使用上述构建的监测模型可以有序处理资金流动监测信息 判断资金的具体流动状态图 资金流动监测模型结构 实验为了验证设计的基于贝叶斯网络的资金流动监测模型的监测效果 文章搭建了仿真实验环境 将其与文献一的门槛效应回归资金流动监测模型及资金流动监测一般均衡模型对比 进
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