55、商业银行效率评估:可持续发展与EBM - DEA模型应用

商业银行效率评估:可持续发展与EBM - DEA模型应用

1. 可持续发展与企业财务绩效

在企业的发展过程中,可持续发展战略扮演着至关重要的角色。企业在特定时期所采取的可持续发展战略以及参与的可持续发展目标数量,能够在短期内提升其财务绩效,这也为企业的可持续发展举措奠定了基础。从更宏观的角度来看,企业采用可持续发展模式,不仅有助于自身的成功,还能通过提高整体福利水平,应对整个社会面临的全球性挑战。

2. 中国商业银行面临的挑战与机遇

金融行业是现代经济的核心,而商业银行在其中起着支柱性作用。自1978年改革开放以来,中国金融体系不断发展完善,商业银行也取得了长足的进步。然而,当前中国商业银行仍面临诸多问题:
- 经济环境复杂多变 :国际金融一体化放大了银行业的脆弱性,中国改革给实体经济发展带来下行压力,商业银行的发展需要更多的准备和动力。
- 竞争力不足 :与优秀的外国银行相比,中国商业银行在资本充足率、盈利能力和创新能力等方面存在差距。
- 直接融资比例上升 :资本市场中直接融资的比例不断增加,企业对银行的依赖度降低,银行需要寻找新的增长点以确保持续运营。
- 互联网金融冲击 :互联网技术的发展推动了金融科技的快速增长,互联网金融的崛起对传统银行业产生了巨大影响,商业银行必须迅速提高效率以应对冲击。

3. 银行效率研究的文献综述

在银行效率研究领域,众多学者采用了多种方法进行评估:
- DEA方法的应用

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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