TY-JOURA2-Nazir、ShahAU-UU-JongAU-Yang、DagwangPY-2022DA-2022/03/10TI-基于深神经网络Financial VACT模型SP-7253832VL-2022AB-在全球经济一体化背景下商业银行正面临越来越多的复杂商业环境作为商业银行面临的主要金融风险之一,流动性风险决定并反映银行运营的安全和盈利性。以股份商业银行为研究对象,本文分别从静态动态计量预测角度并基于四股商业银行流动性水平研究的现状,探索商业银行流动性风险和金融风险控制变化法并提出合理建议本文建议AHP神经网络模型综合主观和客观方法这种方法不仅可以克服单评价法缺陷,还可以使用AHP定性数据和量化数据提高数据存取性在金融风险控制系统方面,本文试图综合学者前科研究、商业模型过程和实际工作者经验,建立更全面实用金融风险控制模型SN-1058-9244UR-https://doi.org/101155/2022/72532DO-10.1155022/72532JF-Science编程PB-HindawiKW-ER