بکارگیری شبکۀ هوش مصنوعی و مدل شبکۀ بیـزین برای پیش بینی ریسک نقدینگی در صنعت بانکـداری
فصلنامه بورس اوراق بهادار

فصلنامه بورس اوراق بهادار

بکارگیری شبکۀ هوش مصنوعی و مدل شبکۀ بیـزین برای پیش بینی ریسک نقدینگی در صنعت بانکـداری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مهندسی مالی دانشگاه تهران، پردیس بین المللی کیش
2 دانشکده مدیریت دانشگاه تهران
چکیده
بانکهایی که در محیط اقتصادی کنونی فعالیت می نمایند باید با طیف وسیعی از ریسک هایی که در تعقیب آنها هستند مقابله نمایند. چنانچه نقدینگی را در دسترس بودن وجه نقد یا معادلهای نقد در نظر بگیریم، می‌توانیم ریسک نقدینگی را ریسک زیان ناشی از فقدان نقدینگی یا معادل نقد و یا بطور دقیق‌تر ریسک زیان ناشی از عدم توانایی در تأمین منابع مالی مورد نیاز در سطح معقول اقتصادی و یا اجبار به فروش دارایی یا توثیق آن به منظور پوشش تعهدات خواسته یا ناخواسته قلمداد کرد. در این پژوهش با بررسی عملکرد فصلی 10 ساله (1389 -1399) 23 بانکهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران با استفاده از شبکه هوش مصنوعی مدلی برای پیش بینی ریسک نقدینگی بانکها ارایه شده است. در این پژوهش با استفاده از الگوریتم لونبرگ مارکوارت (LM) و الگوریتم ژنتیک بهترین روش آموزش انتخاب و سپس به منظور بهینه سازی متغیرهای مستقل ورودی مدل، الگوریتم تحلیل مولفه اصلی (PCA) بکار گرفته شده است. در نهایت پس از تعیین تعداد لایه‌های بهینه نهانی و بهره گیری از شبکه مدل بیزین (BN) شبکه عصبی طراحی و ریسک نقدینگی بانکهای پذیرفته شده در بازار سرمایه کشور مدل‌سازی و نتایج تحلیل یافته های حاصل از پیش بینی این مدل ارایه شده است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

An Artificial Neural Network and Bayesian Network model for liquidity risk assessment in banking

نویسندگان English

Mehrdad Farahabadi 1
Reza Eyvazloo 2
Hossein Safari 2
1 University of Tehran. Kish International Campus
2 Assistant Professor, Faculty of Management, Tehran University
چکیده English

Active Banks in the recent economic environment are obliged to encounter in a massive gamut of risks which are closely following them. If cash is regarded as cash at hand, then Liquidity risk is a kind of loss which arises of lack of fund or more specifically endured loss originating from inability of funding required capital in a reasonable way or selling off assets or being forced to have them pledged in order to cover solicited or unsolicited commitments. Hence Liquidity risk is comprised of economic loss incurred due to of providing cash and is deemed vital for operational activities of enterprises. Liquidity Mismatch in banks or maturity mismatch of sensitive assets to cash or debt may culminate in divergent of cash inflow or outflow during elapse of time which is actually stressed as Liquidity risk. Quarterly performance of 23 quoted banks in either Tehran Stock Exchange or Iran Farabourse are executed to model forecasted Banks’ Liquidity risk by means of implementing Artificial Neural Network algorithms. Applying genetic algorithm and Levenberg algorithm helped utilizing the best Training method and subsequently by facilitating Principal Component Analysis (PCA) method, we managed to optimize independent variables. Finally having hidden layers been determined and exercising calculations by Bayesian network model, the Artificial neural network is modeled and tested. All the mentioned process is performed by MATLAB software. Eventually fulfilling the asserted stages, a robust model for anticipating listed banks’ Liquidity risk is developed and findings of models for forcasted data is elaborated.

کلیدواژه‌ها English

Liquidity risk
Artificial neural network
genetic algorithm
Levenberg–Marquardt algorithm
اسدپور، وحید، (1398)، اصول بنیادی و مرجع کاربردی شبکه‏‌‏های عصبی، چاپ دوم، انتشارات اتی نگر.
تهرانی، رضا؛ فلاح شمس، میر فیض (1384)؛ "طراحی و تبیین مدل ریسک اعتباری در نظام بانکی کشور"، مجله علوم اجتماعی انسانی دانشگاه شیراز؛ دوره بیست و دوم؛
ریدر، راب و بی هیلی، پیتر (1392)، مدیریت جریان وجوه نقد با رویکرد عملیاتی، ترجمه سعید مستشار، چاپ اول، انتشارات بورس.
سوری، علی (1395)، اقتصاد سنجی پیشرفته جلد دوم همراه با کاربرد استاتا و ایویوز، چاپ ششم، نشر فرهنگ شناسی.
مک دونالد، ماتیو، (1397)، مغز ما (چگونه از مغز خود بهتر استفاده کنیم)، ترجمه محمد رضا باطنی، چاپ اول، انتشارات فرهنگ معاصر.
موسویان، سید عباس و میثمی حسین (1395). بانکداری اسلامی، مبانی نظری-تجارب علمی، ویراست پنجم، انتشارات پژوهشکده پولی و بانکی بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران.
ویتبای، بلی (1396)، هوش مصنوعی به زبان ساده، ترجمه حسین مجد فر و آوا بهرامی، چاپ اول، انتشارات سبزان.
هوپر، جودیث و ترسی، دیک (1372)، جهان شگفت انگیز مغز (مغز جهان سه پوندی)، ترجمه ابراهیم یزدی، چاپ اول، انتشارات قلم.
Asadpour, Vahid, (2019) Basic principles and applied reference of neural networks, second edition, Atinegar Publication. (In Persian).
Banks, Eric, (2014) Liquidity Risk, Managing, Funding and Asset Risk, second edition, Palgrave Macmillan.
Castagna, Antonio and Fede, Francesco, (2013) Measuring and Managing Liquidity Risk, Wiley France Series.
Choudhry, Moorad, (2011) An Introduction to  Banking Liquidity Risk And Asset-Liability Management, John Wiley & Sons Ltd.
Costa, M.A ., Padua Braga, A . de, Menezes, B.R., (2007) Improving generalization of MLPs with sliding mode control and the Levenberg–Marquardt algorithm, Neurocomputing. 1342–1347 .
Cucinelli, D. ,The determinants of bank liquidity risk within the context of Euro area, Interdiscip. J. Res. Bus. 2 (10) (2013) 51–64 .
Duan, L., Huang, L., Guo, Z., Fang, X., (2017) Periodic attractor for reaction–diffusion high-order Hopfield neural networks with time-varying delays, Comput. Math. Appl. 233–245 .
Haykin, Simon, (2008), Neural Networks and Learning Machines, Third Edition, Prentice Hall, London.
Hooper, Judith, Dick, Tracy, (1993) The wonderful world of the brain, Tree pound brain of the world, First Edition, Ghalam Publication. (In Persian). 
Huang, C., Cao, J., Xiao, M. (2016) Hybrid control on bifurcation for a delayed fractional gene regulatory network, Chaos Solitons Fractals 19–29.
Huang, C., Cao, J., Xiao, M., Alsaedi, A., Hayat, T. (2017) Bifurcations in a delayed fractional complex-valued neural network. Appl. Math. Comput. 210–227 .
Kermani, B.G., Schiffman, S.S., Nagle, H.T., (2005) Performance of the Levenberg–Mar- quardt neural network training method in electronic nose applications, Sens. Actuators 13–22 .
Khashman, Adnan. (2010) Neural networks for credit risk evaluation: Investigation of different neural models and learning schemes, Expert Systems with Applications. 6233–6239.
Liu, W., Wang, Z., Liu, X., Zeng, N., Liu, Y., Alsaadi, F.E.. (2017) A survey of deep neu- ral network architectures and their applications. Neurocomputing 11–26 .
Lopez Iturriaga, Felix J., Pastor, Sanz Ivan, (2015) Bankruptcy visualization and prediction using neural networks: A study of U.S. commercial banks, Expert Systems with Applications. 2857–2869.
Nabavi-Pelesaraei , R & Abdi , S. Rafiee , (2016) Neural network modeling of energy use and greenhouse gas emissions of watermelon production systems, J. Saudi Soc. Agric. Sci. 38–47 ,
McDonald, Matthew, (2018) Our Brain How to use your brain better, First Editon, Contemporary Culture Publications. (In Persian).
Mousavan, Seyyed Abbas, Meysami, Hossein, (2016) Islamic Banking Theoretical Foundations, Scientific experiences, Fifth Edition, Publications of the Monetary and Banking Research Institute of the Central Bank of the Islamic Republic of Iran. (In Persian).
Meredith, J. R., Raturi, A., Amoako‐Gyampah, K., & Kaplan, B. (1989). Alternative research paradigms in operations. Journal of operations management, 8(4), 297-326.
Petchame, Sala J.,( , 2011) Liquidity Risk Modelling Using Artificial Neural Network Master of Science Thesis, Master in Artificial Intelligence, Universitat Politèc- nica de Catalunya, Barcelona, Spain.
Ridder Rob, Bihilly, Pitter, (2013) Managing Cash Flow With an operational approach, First Edition, Bourse Publications. (In Persian).
Saunders, A., & Lewis, M., P, (2009) Methods for Business Students. Prentice Hall: London.
Saunders, A; Allen, L;(2002); “Credit Risk Measurement” Second Edition; NewYork.
Shi, X., Feng, Y., Zeng, J., Chen, K. (2017) Chaos time-series prediction based on an improved recursive Levenberg–Marquardt algorithm, Chaos Solitons Fractals. 57–61.
Soprano, Aldo, A, (2015) Liquidity Management, A funding risk handbook, Wiley France Series.
Souri, Ali, (2016) Advanced Econometrics, Application of Stata and Eviews, Sixth Edition, Cultural publications. (In Persian).
Tavana, Madjid, Abtahi, Amir-Reza, Di Caprio, Debora, Poortarigh, Maryam (2018) An Artificial Neural Network and Bayesian Network model for liquidity risk assessment in banking, Neurocomputing. 2525–2554.
Tehrani, Reza, Fallah Shams, Mir Feiz, (2005) Designing and explaining the credit risk model in the country's banking system, Journal of human social sciences, The twenty-second period, Shiraz university. (In Persian). 
Tsai, Chih-Fong, Wu., Jhen-Wei (2008) Using neural network ensembles for bankruptcy prediction and credit scoring, Expert Systems with Applications.  2639–2649.
Velmurugan, G., Rakkiyappan, R., Cao, J.. (2016) Finite-time synchronization of frac- tional-order memristor-based neural networks with time delays. Neural Netw. 36–46.
Venkat, Shyam and Baird, Stephen, (2016) Liquidity Risk Management, A Practitioner’s Perspective Wiley France Series.
Whitby, Billy, (2017) Artificial intelligence in simple language, Sabzan Publicatins. (In Persian).
Yan, Y., B. Suo, Risks analysis of logistics financial business based on evidential Bayesian network, Math. Problems Eng. 2013 (10) (2013), doi: 10.1155/2013/ 785218 .