基于逻辑回归与粒子群优化的银行可靠性优化

众所周知，机械工程、电气工程、土木工程、航空航天工程、化学工程和软件工程等学科都见证了可靠性工程概念的成功应用。然而，金融服务领域严格意义上的可靠性概念尚属缺失。因此，为填补这一空白，在一项首创性研究中，我们根据表征银行财务健康状况、用以抵御破产或资不抵债可能性的财务比率来定义银行/企业的可靠性。为估计银行的可靠性，我们采用一种统计与机器学习算法，即逻辑回归（LR）。在第一阶段估计出参数后，我们将其固定，并将财务比率视为决策变量。由此，在第一阶段我们完成了此前未知的银行可靠性估计方法。随后，在第二阶段，为最大化银行可靠性，我们在单目标环境下构建一个无约束优化问题，并使用著名的粒子群优化（PSO）算法求解。因此，本质上这两个阶段分别对应于预测性分析与规范性分析。这种串联使用两者的两阶段策略有益于银行内部的决策者，他们可试图达到财务比率的最优或近最优值，以最大化可靠性，这等同于保护其银行免受资不抵债或破产之困。