基于社会网络模型的金融市场风险交叉传染机制与智能防范策略

1 绪论 1.1 引言 1.2 神经网络理论与应用 1.2.1 神经网络发展历程 1.2.2 神经网络原理 1.2.3 神经网络应用领域 1.2.4 神经网络研究方向 1.3 金融网络理论与应用 1.3.1 金融网络的基本概念 1.3.2 金融网络的典型应用 1.3.3 金融网络应用现状及趋势 参考文献 2 社会网络理论 2.1 社会网络基本概念 2.2 社会网络统计特征 2.2.1 度与度分布 2.2.2 平均路径长度 2.2.3 聚集系数 2.2.4 介数 2.2.5 紧密度 2.2.6 中心性 2.2.7 PageRank值 2.2.8 连通度 2.3 社会网络模型 2.3.1 规则网络模型 2.3.2 随机网络模型 2.3.3 无标度网络模型 2.3.4 小世界网络模型 参考文献 3 基于人工神经网络模型的敏感度分析 3.1 神经网络理论 3.1.1 BP神经网络 3.1.2 SOM神经网络 3.1.3 GRNN神经网络 3.2 优化算法理论 3.2.1 遗传算法 3.2.2 粒子群算法 3.2.3 思维进化算法 3.3 敏感度分析 3.3.1 敏感度分析的定义与分类 3.3.2 基于人工神经网络的敏感性分析 参考文献 4 银行系统风险传播仿真模拟研究 4.1 商业银行资产负债表 4.2 商业银行系统风险传播机理剖析 4.3 风险传染衡量指标及影响因素 4.3.1 银行资产负债结构类影响因素 4.3.2 社会网络结构特征类影响因素 4.3.3 银行借贷整体□化类影响因素 4.4 仿真模拟