基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)交叉?zhèn)魅緳C(jī)制與智能防范策略

1 緒論 1.1 引言 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用 1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域 1.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究方向 1.3 金融網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用 1.3.1 金融網(wǎng)絡(luò)的基本概念 1.3.2 金融網(wǎng)絡(luò)的典型應(yīng)用 1.3.3 金融網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用現(xiàn)狀及趨勢(shì) 參考文獻(xiàn) 2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論 2.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)基本概念 2.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征 2.2.1 度與度分布 2.2.2 平均路徑長度 2.2.3 聚集系數(shù) 2.2.4 介數(shù) 2.2.5 緊密度 2.2.6 中心性 2.2.7 PageRank值 2.2.8 連通度 2.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型 2.3.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型 2.3.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型 2.3.3 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型 2.3.4 小世界網(wǎng)絡(luò)模型 參考文獻(xiàn) 3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的敏感度分析 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1.3 GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.2 優(yōu)化算法理論 3.2.1 遺傳算法 3.2.2 粒子群算法 3.2.3 思維進(jìn)化算法 3.3 敏感度分析 3.3.1 敏感度分析的定義與分類 3.3.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感性分析 參考文獻(xiàn) 4 銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳播仿真模擬研究 4.1 商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表 4.2 商業(yè)銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳播機(jī)理剖析 4.3 風(fēng)險(xiǎn)傳染衡量指標(biāo)及影響因素 4.3.1 銀行資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)類影響因素 4.3.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征類影響因素 4.3.3 銀行借貸整體□化類影響因素 4.4 仿真模擬