（计算机软件与理论专业论文）基于神经网络的金融网点选址系统的研究与实现.pdf

ab s t r a c t s e l e c t i o n f o r fi n a n c i a l l o c a ta i o n e v a l u a t io n i s t h e s e l e c t i n g p r o c e s s f o r f i n a n c i a l s t r u c t u re t h a t i s u n d e r s o m e e c o n o mi c a l a n d s o c i a l c o n d i t i o n . i t i s v e r y i m p o r ta n t t o s e l e c t p r o p e r l o c a t i o n f o r 丘 n a n c i a l f a c i li t i e s , e s p e c i a l l y f a c i n g t o t h e fi e r c e m a r k e t c o m p e t it i o n a n d a n in c r e a s i n g l y c o m p l e x e c o n o m i c e n v i r o n m e n t . h o w e r v r , t h e t r a d i t i o n a l m e th o d s f o r l o c a t i o n s e l e c t io n r e v e a l s o m e s h o r t c o m i n g : th e r e i s o b v i o u s d i ff e r e n c e b e t w e e n t h e a b s t r a c t m a t h e m a t ic a l m o d e l s a n d t h e p r a c t i c a l i t i e s ; i t i s v e ry h a r d t o c o n s i d e r a l l t h e c o m p l e x a n d a b s t r a c t fa c t o r s w it h t h e t r a d i t i o n a l m e t h o d s ; th e a b u n d a n t d a t a c a n n o t b e o r g a n i z e d a n d a n a l y z e d e ff i c i e n t l y ; t h e t r a d i t i o n a l m e th o d s c a n n o t p r o v i d e t h e d e c i s i o n - m a r k e r s s o m e v i s u a l a n d i n t e r a c t i v e t o o l s t o a n a l y z e t h e l o c a t i o n p r o b l e m s . wit h t h e d e v e l o p m e n t o f g e o g r a p h i c a l i n f o r m a t i o n s y s t e m ( g i s ) , e s p e c i a l l y s p a t i a l d e c i s i o n s u p p o rt s y s t e m , w h i c h i n t e g r a t e s g i s a n d m o d e l in g t ech n o l o g y , i s i n t r o d u c e d t o s o l v e l o c a t i o n e v a l u a t i o n p r o b l e m s , t h e re i s a n e w w a y t o s o l v e t h e d i ff i c u l ti e s b a f fl i n g t h e t r a d i t i o n a l m e t h o d s . b a s e d o n g i s p l a t f o r m , w e i n t r o d u c e t h e t h e o r i e s o n fi n a n c i a l l o c a ti o n e v a l u a t i o n i n d e t a i l , in c l u d 吨 i t s d e f u r i a t i o n , p r i n c i p le , t a r g e t a n d g e n e r a l th i n k i n g . t h e n w e r a i s e t h e fi n a n c i a l lo c a t i o n e v a lu a t i o n m o d e l 勿 u s 吨 a r t i fi c i a l n e u r a l n e t w o r k s . t h e m o d e l c o m b i n e s g e n e t i c a l g o r it h m a n d b p n e t w o r k w h i c h i m p l e m e n t s t h e s t u d y p r o c e s s o f b p n e t w o r k妙 u s i n g g e n e t i c a l g o r i t h m . t h i s m e t h o d i m p r o v e s b p n e tw o r k s l e a r n in g r a t e a n d c o v e r s t h e d i s a d v a n t a g e s o f g e n e ti c a l g o r it h m . w it h t h e a n a l y s i s o f n e u r al n e tw o r k s , e s p e c i a l l y t h e g e n e t i c a lg o r it h m a n d b p n e t w o r k s , w e i m p r o v e t h e g e n e t i c a l g o r it h m , m a i n l y o n i t s p a r a m e te r s ( t h e n u m b e r o f g ro u p s , t h e r a t e o f c r o s s p o in t a n d t h e r a t e o f v a r i a t i o n ) s e le c t io n , d e t e r m i n a ti o n a n d a d d i n g t h e b p f a c t o r e t c . b y in t e g e r in g t h e b p n e tw o r k s p a r a m e t e r s , w e c a n c r e a t e t h e g e n e t i c c o d e . t h e n w e c a n u s e o u r u n p r o v e d g e n e t i c a l g o r i t h m t o d e te r m i n e t h e b p n e t w o r k s u l t im a t e l y p a r a m e te r v al u e . f i n a l l y , u s i n g t h e b p a r a m e t e r , w e c a n f o r c a s t a n d e v al u a t e t h e c a n d i d a t e l o c a t i o n . ab s 七a c t a t l a s t , w e i m p l e m e n t t h e l o c a t i o n e v a l u a t i o n s y s te m , w h i c h i s b a s e d 。 。 g i s . we a l s o i n t r o d u c e t h i s s y s t e m s fr a m e w o r k a n d f u n c t i o n s i n g e n e r a l . k e y wo r d s : g i s , s d s s , l o c a t i o n e v a lu a t i o n , n e u r a l n e t w o r k , g e n e t ic a l g o ri t h m 南开大学学位论文版权使用授权书 本人完全了解南开大学关于收集、保存、使用学位论文的规定， 同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版 本; 学校有权保存学位论文的印刷本和电 子版，并采用影印、缩印、 扫描、 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素对金融网点的综合影响，因此选址分析是一个十分艰难的过程。如何依据科 学理论，充分利用空间信息技术的优势来研究、 分析和管理网点数据，为银行 网点分布提供合理的布局和规划，已成为企业迫在眉睫的问题和重大的挑战。 随着g i s 技术的发展，特别是融合了g i s 技术和建模技术的空间决策支持系统 引入到选址领域，传统选址方法面临的问题有了 迎刃而解的思路。 地理信息系统本身侧重于空间信息的管理和分析。 g i s 提供了 一整套空间操 作规范来支持具有空间分布特性的银行网点选址的应用模型，可以反映模型研 究对象的分布、 动态变化及相互作用，从而使银行网点选址更直观、实用和高 效。 在g i s 支持下将有关银行网点选址的统计数据与应用模型有机的结合起来， 增加了决策的可信度和科学性。同时，基于g i s 建立金融网点选址的数据仓库 不仅可以很好的管理与选址有关的属性数据，而且能和地理位置很好的融合起 第一章 绪论 来分析，进而为选址应用模型提供优质的样品数据，为科学的选址分析和推理 打下基础。于是用g i s 技术来解决金融网点选址自然成为首选。 1 . 2研究背景及问题的提出 地理信息系统( g e o gr a p h i c i n f o r m a ti o n s y s t e m ) 是近十年来发展起来的一门 综合应用系统，它能把各种信息像地理位置和有关的视图结合起来，并把地理 学、 几何学、计算机科学等技术来采集、存储、 编辑、 显示、 转换、分析和输 出地理图形及其属性数据。这样，可根据用户需要将这些信息图文并茂地输送 给用户，便于分析及决策使用。 然而地理信息系统只是一个工具，或者说一个平台， 我们需要在这个平台 上通过对我们自己的选址模型、选址理论进行应用。业内关于选址模型的研究 比较多，例如区位评分选址等， 这些方法比较直观，浅显易懂， 然而其缺点也 不言而喻，例如主观性太强导致选址预测的准确性大大降低。随着人们对人工 神经网络的认识逐步深入，人工神经网络在预测领域中的应用开始发挥出其巨 大的作用。 而在预测领域逐渐采用性能更优的复杂网 络， 如b p 网络等， 设计出 了更实用，精度更高的预测、预报系统。用神经网络进行预测，其基本思想是: 因为相关的数据间存在某种非线性的关系，而神经网络可以 通过训练在一定程 度上去逼近这种关系。因此可以收集数据去训练网络， 然后用神经网络模型的 算法建立数学模型，进行预测。 但是，这都是在最理想情况下的考虑，事实上人们对人工神经网络的认识 还存在着这样或者那样的问 题，例如对于b p 网络， 第一它的计算开销很大，对 于一些复杂问 题和规模较大的神经网 络，所需计算时间是惊人的;第二学习收 敛速度太慢:即使一个比较简单的问 题， 也需要几百次甚至上千次的学习才能 收敛;第三不能保证收数到全局最小点，b p 算法可以使网络权、阀值收敛到一 个解，但它并不能保证所求解为误差超平面的全局最小解，而很可能是一个局 部极小解;第四网络的学习、记忆具有不稳定性等等。 另外包括传统的遗传算法本身也固 有诸多的 缺陷， 例如遗传算法的 参数( 种 群数， 交 叉算子， 变异算子 等) 的 确定 ， 传统的 方法 往往是 对其 在某 一 个 特定范 围内进行随机选取，这无疑是造成算法不稳定，收敛效果不好的很重要的因素。 如何改进这些算法， 从而更好的结合地理信息系统与人工神经网 络， 成为选 第一章 绪论 址领域内一个十分重要的 课题。 这也是本文所要 研究的主要内 容。本文内 容大 纲如图 1 . i 所示: 图 l l内容大纲 1 . 3本文主要内容 金融网点选址是一项综合性、技术性极强的工作，它关系到社会、经济、 人文、地理等许多因素， 需要多方面的背景知识。一个的金融网点选址的结果 会对该网点的营业、利润以 及企业的整体系列效益起到至关重要的作用。 金融网点选址问题的提出给我们的研究提出了实际上的应用，如何把地理 信息系统与神经网络的预测功能结合起来，既能给用户以明确的图形界面显示， 又能最大限度的发挥神经网络的预测功能，推进金融网点选址的有效性、合理 性成了我们研究的首要目 标和迫切任务。 本文通过把神经网络与地理信息系统选址有机的结合起来，采用改进的遗 传算法，并在此基础上利用神经网络权、阀值构造遗传编码，最终科学预测候 选网点可能带来的综合效益，从而给金融企业的网点选址提供了有利的参考。 在此基础上，本文主要研究了如下内容: ( i ) 研究了 地理信息系统的概念、 历史、 发展方向以 及未来。另外还针对性 的介绍了我们后面项目中应用的we b g i s o ( 2 )对商业网点选址，尤其是金融网点选址作了充分的分析，包括从什么 是金融网点到金融网点选址的目 标、原则等， 提出了区 位评分法， 对影响到网 点选址的因素进行了总体描述和逐一分析，并为后面的金融网点选址模型的建 第一章 绪论 立作了铺垫。 ( 3 )系统地介绍了人工神经网络的概念，包括神经网络的历史、分类、应 用场合以及应用前景。尤其是对b p 网络学习算法作了重点描述以 及分析。 ( 4 )系统地介绍了遗传算法，包括原理和实现以及对它进行了改进。 ( 5 )分析了 人工神经网络尤其是b p 网络的优缺点， 以及改进方式。 尤其在 改进的遗传算法的基础上， 通过利用b p 网络权、阀值构造遗传编码， 进而计算 其精确的结果， 这种做法科学的屏蔽和弥补了神经网络的缺点和弊端，使神经 网络更好应用于我们的地理信息系统环境下，这也是本文的精华部分。 ( 6 )真正意义上的把地理信息系统与金融网点选址结合了起来，建立了一 个完善的基于地理信息系统的选址模型。 选址模型采用人工神经网 络的手段与 技术，通过读取地理信息系统内地图的数据，以 及历史经验数据对神经网络进 行训练，从而最终可以对用户指定网点位置的运营效果进行预测。为以后的研 究指明了一个方向，在条件允许和数据成熟的基础上， 本模型就可在少许的改 动基础上应用于实践。 ( 7 )采用e s r i m a p o b j e c t s j a v a e d iti o n v 2 .0 以 及j a v a ,j s p , s e r v l e t , t o m c a t 等 技术开发了一个b s 架构的金融网点选址系统。 通过对地图以及历史经验数据的 科学分析、训练，进而达到对特定网点科学客观预测的效果。 1 . 4论文组织结构 本文致力于在 g i s平台上，通过对选址理论和人工神经网络的研究，有机 的结合g i s 、 人工神经网络与选址理论。 通过建立g i s 选址模型、 改进遗传算法、 整合人工神经网 络尤其是b p 算法， 对金融网点选址问题提出了自己见解和创新. 基于地理信息系统 ( g i s ) 平台， 通过对金融网点选址评价的实例研究， 本 文内容架构如下: ( 1 ) 第一 章绪 论， 介绍本文 研究的 背景 ， 问 题现状， 课题来源以 及 研究 的内 容、目 标研究的成果，最后概括介绍了本文的组织结构。 ( 2 ) 第二章主 要是 对g i s 的 介绍。 包括 它的 发展历史， 基 本概念以 及 特征、 功能等几个方面，尤其针对本文选址系统采用的w e b g i s 作了重点的介绍。 ( 3 ) 第三章则是对金融网点选址理论的 介绍。 包括金融网点选址的概念，目 标、原则、一般思路等等;重点介绍了选址的影响因素;对金融网点选址的基 第一章 绪论 本思路以 及对金融网点选址模型， 尤其对基于 g i s平台环境下、采用人工神经 网络与选址理论相结合的选址模型的探讨作出了概要的分析。 ( 4 ) 第四 章着重介绍对的 该 金融网 点 选址 模型的 研究. 神 经网 络 模型与 遗传 算法结合用于解决选址方面问题的能力一开始就受到人们的广泛关注。然后由 于算法的不成熟性，很难应用于实际。本文改进了标准遗传算法，主要针对遗 传算法参数 ( 包括种群规模，交叉概率， 编译概率)的优化选择、确定方面， 并结合人工神经网络的方法， 采用b p 网络的权、 阀值构造遗传编码， 进而与改 进的遗传算法结合最终确定权、阀值的方式，在选址模型理论上提出了自己的 见解和并作出了改进。 ( 5 ) 第五章是理论与实践的结合。 基于前面理论研究的结果， 在我们前面选 址模型 基 础上， 我们在m a p o b j e c t s 的g i s 平台 上， 开发了 基于 神 经网 络的 金融 网点选址系统。本章主要对该系统的架构及功能实现做了概要的介绍。 ( 6 ) 论文最后对本文研究工作进行总结， 包括本文的研究成果，目 前工作的 不足，进一步提出进一步的研究的方向。 第二章 地理信息系统 ( g i s )概 述 第二章 地理信息系统 ( g i s )概述 2 . 1 g i s 概述 2 . 1 . 1 g i s 基本概念 . 定义: 地 理信息 系 统 ( g e o g r a p h i c i n f o r m a t i o n s y s t e m ) 是 近十 年来发 展起 来的一门综合应用系统，它能把各种信息向地理位置和有关的视图结合起来， 并把地理学、几何学、 计算机科学及各种应用对象、 c a d技术、 遥感、g p s 技 术、 i n t e r n e t 、多媒体技 术 及 虚 拟 现实 介 叹 ) 技术等融为 一 体， 利用 计算机图 形与 数据库技术来采集、存储、编辑、显示、转换、分析和输出地理图形及其属性 数据。这样， 可根据用户需要将这些信息图文并茂地输送给用户，便于分析及 决策使用。 . 学科基 础: 地理 信息 系 统作为 传统学科( 地理 学、 地图 学 和测量学等 ) 与 现代科学技术( 遥感技术、 全球定位系统、 计算机科学 等) 相结 合的产物， 正逐渐 发展成为处理空间数据的多学科综合应用技术:从计算机技术角度看，其主要 是空间数据库技术:从应用角 度看，其主体是数据互访和空间分析决策的专门 技术;从信息共享的角度看，其主体是计算机网络技术。 . 学科的组成: 一个g i s 系统，主要包括空间数据输入子系统、 空间数据 存储与管理子系统、数据处理与分析子系统、输出子系统。 一个g i s 系统的功能 构成: 数据输入、存储、编辑; 操作运算; 数据查询、检索: 应用分析; 数据显示、结果输出; 数据更新。 g i s的特征:同传统的方法相比较，g i s的特征如表2 . 1 所示: 第二章 地理信息系统 ( g i s ) 概述 表2 . 1 0 1 s 的特征 名称特征1特征2特征3特征 4 解释具有采集、管理、 分析和输出多种 地理空间信息的 能力，具有空间 性和动态性。 以地理研究和 地理决策为目 的，以地理模 型 方 法 为 手 段，具有区域 空间分析、多 要素中和分析 和动态预测能 力。 由计算机系统 支持进行空间 地理数据管理， 井由计算机程 序模拟常规的 或专门的地理 分析方法， 作用 与空间数据， 完 成人类难以完 成的任务。 是由计算机、数 据系统和人组成 的地理空间信息 模型和决策支持 系统。 g i s 的 功能: g i s 能回答和解决以 下五 类现实问 题 表2 .2 g i s 能解决的问题 种类位t条件趋势模式模拟 解释即在某个地方 有什么，位置 可以是地名， 邮政编码或者 地理坐标等。 即符合某些 条件的实体 在那里。如 在某个地区 寻找面积不 小于l o o m 2 不被植被彼 盖的，且地 质条件适合 建大型建筑 的区域。 即在某个 地方发生 的某个事 件及其随 时间变化 的过程。 即在某个地方 的空间实体的 分布模式。模 式分析揭示了 地里实体之间 的空间关系。 即 某 个 地 方 如 果具备某 种 条件会发 生什么。通过 基 于模型 的 分析实现。 2 . 1 . 2 g i s 发展历史 地理信息系统的存在与发展已历经3 0 余年。 用户的需要、技术的进步、应 用方法论的提高，以及有关组织机构的建立等因素，深深地影响着地理信息系 统的发展。综观 g i s发展， 尤其是北美地区的实际情况，可将地理信息系统发 展分为以下几个阶段: 第二章 地理信息系统 ( g i s )概述 表2 3 国际g i s 发展史表 发展时期时间备注 开拓时期6 0 年代注重于空间数据的地学处理。 巩固发展时期7 0 年代注重于空间地理信息的管理。 大发展时期80年代注重于空间决策支持分析。 用户时期9 0 年代一方面， 地理信息系统已 成为许多机构必备的工 作系。 另一方面， 社会对地理信息系统认识普遍提高， 需求大幅 度增加， 从而导致 地理信息系统应用的 扩大与深化。 全面应用时期 2 1 世纪 g i s 将向着数据标准化 o n mo p e r a b l e g i s ) , 数据多维化、 3 d 再就是人、财、物 的管理，像人事系统、财务系统、库存管理系统等。这些管理基本上是传统的 手工管理的计算机化，它使管理者大大提高了效率，方便了查询统计等。 .g i s的未来展望: 从系 统角 度看， 在未来的 几十年内， g i s 将向 着数 据标准化 ( i n t e ro p e r a b l e g i s ) 、 数据多 维 化 ( 3 d 。 微软正在实施的一项计划中 准备发射8 4 0 多颗人造地球卫星， 这些卫星将用于取代光纤进行i n t e m e t 数据传 输。可以预见，随着i n t e r n e t 技术的发展，w e b g i s 应用终将走上普通人的办公 桌、 走进千家万户的家用电脑，与i n t e r n e t 本身一样成为人们日 常生活必不可少 的实用工具。 w e b g i s 还可以 应用于i n t r a n e t 建立企勿部门内部的网络g i s ，可以在科研 机构、 政府职能部门、 企事业单位得到广泛应用。 w e b g i s 提供了一种易于维护 的分布式g i s 解决方案。尽管目 前的w e b g i s 软件提供的空间分析功能很难满 足专业应用的需要，但是随着技术的发展， w e b g i s 终将取代传统的g i s . 第三章 金融网点选址理论 第三章 金融网点选址理论 金融网点作为商业银行吸引客户、 开展各项业务的基础设施，其选址是否 得当 直接关系到金融网点的切身利益。 科学的 选址有利于网点吸引客户，改善 经营状况; 选址不当则可能严重制约银行网点的业务发展，直接影响效益影响 金融网点选址的因素不仅内容庞杂，而且各种因素之间相互制约彼此影响。进 行选址分析不仅需要分析各项具体的影响因素，还需要分析各种因素对金融网 点的综合影响，因此选址分析是一个十分艰难的过程。对此，传统的选址分析 方法，如层次分析法、线性规划法等，暴露出明显的缺陷，而依靠科学的模型 和有效的分析工具建立选址决策支持系统， 将是金融实现网点科学选址的有效 途径。 3 . 1金敲网点选址的定义 什么是金融网点选址?金融网点选址与普通的选址有什么区别? 图3 . 1金融网点选址分类问题 图3 . 1 非常清楚的回答了这些问题。 金融网点 选址与其他设施选址一样包括 两个层次的问 题:其一是选位，即选择什么 地区 ( 区域) 设置设施。 其二是定址， 第三章 金融网点选址理论 即 在地区选定以后，具体选择在该地区的什么位置设置设施。 金融网点选址还包括这样两类问题:一是选择一个单一的设施位置;二是 在现有的设施网 络中 布新点。 单一设施选址是指独立地选择一个新的 设施地点， 其运营不受现有设施网 络的 影响，主要包括三种情况:新建独立的设施、扩大 原有设施、设施迁址。设施网 络中的新点选择也包括两种情况: 各个设施相互 独立:各个设施相互作用。 3 . 2金融网点选址的一般决策过程 3 . 2 . 1金融网点选址的原则与目 标 金融网点选址属于设施选址的一种。设施选址的影响因素与选址决策的目 标和原则直接相关，某种意义上讲，选址的目 标和原则是进行影响因素选择的 直接依据。因此，进行选址影响因素分析，必须首先明确选址决策的目 标和原 则。 设施选址决策的目标和原则不是千篇一律的，如产业区位论，工业和农业 区位论， 其区位选择的动机一般是追求利润最大化:而非生产产业的区位选择 的动机通常是追求效用最大、满足度最大或福利最大等。利润、费用、收入、 效用和满足度等并非在各区位是相同的，也就是说因地域不同所得到的期望值 也不同， 选址决策者追求的是最佳期望值的区位。地域差异性对于区位选择而 言，可用费用、利润、效用和满足度等来表示。因此，区位因子分析应该从探 讨制约区位选择的费用、利润、效用和满足度等区位原则出发， 来搞清影响区 位选择的主要因素。根据设施选址的一般理论，结合金融产业的自 身特点，确 定以 下金融网点选址的基本原则。 ( 1 ) 费 用最小 化原则: 从费 用角 度来 研究 区 位选择是区 位论 研究的 传统思 维，也是最基本的研究方法. 工业区位论鼻祖韦伯的理论核心是追求费用最低 点， 他把费用归纳为三种:即运输费、劳动费以及集聚和分散所带来的费用变 化， 三者结合的最低费用点就是最佳区位点。作为服务行业的金融行业，在进 行金融网点的选址的过程，与其他设施的区位选择一样。要考虑它的成本费用， 它的费用包括金融网点的硬件设施费用、场地租金、员工的工资等。在其它条 件相同的情况下力求费用最小。 第三章 金融网点选址理论 ( 2 ) 效益最大化原则: 金融企业与其他生产企业一 样， 它的收入与市场大小 有密切的关系，费用最大节约的区位不一定是获得最大利益的区位，因为利益 同时与收入也有关，只有收入和费用的差值最大的区 位才是最大利益的区位。 因此，也必须对收入这个影响金融网点选择的重要因子进行分析。 在此所说的市场主要是指金融网点可能占有的市场地域大小，市场地域大 小与金融机构本身的服务能力、地域人口 数量和居民收入等有关。因此，人口 密集和收入水平高的地域是金融网点选择的最佳候选地， 特别是现代金融机构 的区位选择主要表现为接近消费地。金融机构数量和质量与人口 数和经济收入 一般成正比。 在金融界存在诺思分布理论，根据理论，一 个地区的经济发展水 平与金融组织密度之间存在严格的正相关关系，即一个地方的经济发展水平越 高，则金融组织的密度就会越大，分支机构设置就会越多。 ( 3 ) 供给与需求的原则: 供给和需求是经济学中 两个十分重要的基本概念. 所谓供给，是指生产者愿意并且能够提供出 售一定数量的商品: 所谓需求，是 指有支付能力的那部分需求。当供给和需求相等时，市场便达到了平衡。 供求定理适用于任何市场。 在进行金融网点选址时一个重要原则就是供给 与需求的原则。当某个区域内的金融网点供过于求的时候，很显然应该考虑合 并或撤消，不能再在此进行网点的选址:反之，当某个区域内的金融网点供不 应求的时候，就应该考虑增设些金融网点或扩大已有网点规模。 ( 4 ) 其它原则: 根据以 上的 分析， 在金融网点 选址过程中， 并不完全按照经 济利润的行为，追求费用最小、效益最大化， 有的时候在具体选址的过程中有 一些非经济因子在起作用.比如决策者的行为、区位政策、城市总体规划、自 然条件的作用等，在这些因子作用下进行的金融网点选址一般追求的不是利润 最大，而是最大的满意化、最大的稳定化或最有效化等区位原则。 3 . 2 . 2金融网点选址的一般思路 金融网点选址是一项综合性、技术性极强的工作，它关系到社会、经济、 人文、地理等许多因素，需要多方面的背景知识。由 于受计划经济体制的影响， 目 前我国金融营业网点的布局多是按行政区划设置， 特点是 “ 点多、面广、分 散” 。尽管网点数量很多， 但从整体效果来说却不尽人意。究其原因，主要有以 下三个方面: 第三章 金融网点选址理论 ( 1 ) 机构网 点 层次 复杂， 管 理跨度大， 不 利于 决策 意图 的贯 彻实 施; ( 2 ) 按服务为主的原则设置， 经营效率低; ( 3 ) 按传 统 经 济 格局 设置， 竞争力弱 . 特别 是 按行政区 划设 置网 点， 一方 面 不利于有限的资源得到合理配置，另一方面为地方行政千预提供了便利条件， 不利于自由经营。 对金融网点的优化布局应遵循经济发展规律，以追求最大利润为目的，应 用统计学方法、 现代信息技术与系统工 程的 方法， 客观地分析现状， 科学的 做 出规划与调整。 在金融网点选址过程中，应充分利用现代信息技术与己 有的数据资源， 采 用国际上先进的数据与空间分析方法与模型，结合城市规划与城市设计，探讨 出 一种既经济 有效、又能持续使用( 动态 运行与管理) 的网点选址方法. 金融网点 选址从本质上讲属于决策分析过程，因 此往往要通过系统分析来 实现。从方法上讲一般要经过以下步骤: ( 1 ) 金融网 点 选址要求的分析; ( z ) 确定网 点 选址的 思路与方法: ( 3 ) 用既定 方 法进行网点选址; ( 4 ) 得出网点 选址方案: ( 5 ) 针对选址过程， 开发出网点动态管理信息系统原型; ( 6 ) 组织专 家对网点选址方案、选址所采用的思路与 方法及动态管理信息系 统进行评审; ( 乃 根据评审意见完善选址思路、 方法及动态管理信息系统的功能。 3 . 2 . 3影响金融网点选址的因素分析 在金融网 点 选址的过程中，考虑的因 素， 除了 金融机构本身的内 在机制外， 还要考虑到许多与选址有关的外部因素， 这些因素可以归纳为地理位置、自 然 因素、人口与劳动力因素、市场因素、生态环境因素以 及包括社会制度、经济 体制、国防、 政治、民 族、社会生产目 的 在内的社会因素。 这些因素在任何区 域都是相互渗透、互为作用的。其中， 经济因素为金融网点的增建、扩建提出 了需要;自 然、 生态环境提供了基础;经济、社会又是金融网点运营的背景。 ( 1 ) 地理位置因素: 地理位置是指地球上某一事物与其他事物的空间 关系， 第三章 金融网点选址理论 金融网点的选址必须落实到一定的地理位置上。从研究的角度将地理位置分为 四 类，即数理地理位置、自 然地理位置、政治地理位置、经济地理位置。其中 在金融网点选址的过程中，一般考虑它的经济地理位置状况， 它在整个研究区 域的相对位置，网点的道路通达性、交通便利度等。 ( 2 ) 人口 因素: 人口 因 素 十分 复 杂， 它 涉 及人口 数量、 人口 构 成、 人口 分 布 和密度，以及人口 收入水平、消费状况等。对金融业来说，对金融产品的需求 总的 来说取决于一个地区 人口 的多 少。另外还与人口 有关的相关因 素有关， 如 人口的心理、行为因素等， 如个性保守型为主要特征的客户选择金融产品时， 总是以 安全、可靠、风险小的品种为主: 个性以冒险型为主要特征的客户，往 往更注重投资收益， 愿冒 风险， 追求较大利益。便于研究的 方便综合上面的 提 到的与人口因素有关的其他方面，认为以 年龄为主对不同的金融产品要求不同， 如表3 . 1 所示: 表3 . 1 不同 特征人口 对金融产品的需求差异 类别年龄生活方式对金融要求 学生1 8 岁以下主要依靠父母资助，经 济来源非常有限 简单， 方便的储蓄账户 年轻人1 8 - 2 3岁接受高等教育或离开学 校开始工作、收入水平 比较低 现金传递业务，旅游贷款，透支 与信贷，简便的 储蓄账户 年轻夫妇2 3 - 2 8岁己结婚，双方都有稳定 工作，为家庭各项开支 制定计划，准备积蓄 共同资金，抵押和住房贷款，保 险， 旅游消费， 消费 借款 有子女家庭2 而 “ 夕阳企业”的产品市场需求增 长潜力小，盈利前景不乐观，需要银行大量资金，帮助其实现转产。其次按三 次产业来分，可分为第一产业、第二产业、第三产业。第一产业对资金的需求 量比 较少，样式简单， 主要是借贷款，而且具有季节性。第二产业对金融产品 的需求量比较大，对金融产品的服务类型要求比 较多。第三产业对金融产品的 需求量也比较大，产品服务类型多样。还可以对各种产业类型进一步划分，它 们对金融产品的需求不一样。 ( 4 ) 公 共服务设 施因 素 : 城市公共设 施是 保 证城市 经济 和社会正常 运转的 基 础设施，直接关系到城市居民的安居乐业和城市功能的发挥。 金融网点的布设主要是方便广大客户，让他们方便地使用金融产品。因此 必须在各大公共活动场所， 布设一些金融机构， 像银行目 前常用的a t m取款机、 储蓄所等。因此在金融网点选址之前必须了解要研究区域内的公共服务设施状 况，它们的具体位置、服务人数等方面的内容，再考虑在此地设置金融机构的 第三章 金融网点选址理论 必要性。 在所有上面所列的公共服务设施中， 其中教育、医疗、体育、 文化、 邮电 等几类公共设施是在金融网点选址过程中 应该重点分析的内容。不过针对 具体的金融企业网点的选址的过程中，必须具体问 题具体分析。 ( 5 ) 交通因 素: 交通因 素总的 来说 就是 一 个地方的 交 通状况， 可以 用对外交 通便利度、道路通达度、公交便捷度等指标来表示.交通因素是在各种设施选 址中都应考虑的因素，它关系到各种运输成本，对外通行方便等方面。对金融 业来说，主要不是运输成本的问题，而是他给客户提供的方便程度。一个好的 金融机构必须在交通比 较便利的地方，金融机构所在地一般是一面或多面临街， 具有很好的通达度。 ( 6 ) 环境因 素: 这里的 环境因素主要是 考虑到金融网点 选址时它周围的 环境 状况，主要包括网点周围的租金、地价状况、治安状况。对于金融网点来说， 它的成本主要是来自 于它的房屋租金、职工工资等方面。还有一点就是金融机 构是客户进行各项金融服务项目的场所，因此治安问题是在选址时应该考虑的 重要力一面， 如果一个地方治安状况很糟糕， 往往有客户被偷、 抢等情况， 这 里的客户必然减少。 ( 乃城市规划因素: 在金融网点的 选址过程中， 不仅仅要考虑目 前的 有关素， 还要考虑它的未来发展状况。城市规划发展确定了城市用地方向，金融投资者 应根据城市规划，结合城市扩展的实际，沿规划的发展方向进行开发活动，以 保证城市总体布局的实施。换句话说，新网点的开发要尽量在纳入城区发展规 划的区 域投资， 避免 住宅建设中围 绕城市 建 成区向 外“ 摊大 饼” 1 1 3 1 式的 发展， 以免造成对未来城市发展的障碍。 上面提到的金融网点选址的相关因素相互影响， 互相制约共同影响着金融 网点选址。因此在选址过程中要对上述因素进行具体分析。 3 . 3金融网点选址模型的思考 3 . 3 . 1 g i s 与金融网点选址 传统的g i s 主要侧重于空间数据的采集、 存储、管理、更新、查询、 检索 和专题图件生 成等，尤其是早期的g i s 系统基本上不具备计算分析功能， 仅仅 是与我们通常 所指的计算机辅助制图系统 ( c a m ) 相似的计算机图形管理系 统。 计 第三章 金融网点选址理论 算能力弱、缺少模型模拟分析功能成为影响g i s 发展和应用推广的一大障碍。 尤其是 近几年来， g i s 开始向 空间决策支持系统方向发展， 对应用模型的要求 进 一步提高， g i s 系统所具有的 模型计算分析能力和模拟预测能力的开发受到广泛 的重视。 应用模型的使用与发展成为当 今g i s 发展水平的重要标志。 可见， g i s 的研究重点己 经由空间数据管理逐渐向 空间数据分析方向转变，空间决策支持 系统成为g i s 的一个重要发展方向。 从系统最终运行和功能实现而言，基于地理信息系统的金融网点选址系统 具有传统的选址方法无法比 拟的优势。 ( 1 ) 可以 在电 子地图上以 可视化的形式直观地表达人口 分 布、 商 业布局及交 通道路情况等选址要素的信息， 有助于引 起决策者的创造性思维。 ( 2 ) 通过 对不同 地图图 层的 控制， 可以 对 用户需要显示的 信 息 进行分层 和叠 加， 用户也可以自由设置这些要素显示的 风格和样式， 有利于决策的科学化。 ( 3 ) 通过专题地图的分析， 便于用户快速发 现可利用的市场空间: 用户确定 预选位置后，系统根据用户输入的不同信息进行模拟分析和评估预测，找出优 选方案，并以 定性和定量的方式将结果反馈给用户，极大地提高了 用户的决策 效率。 ( 4 ) 可以 将 地图上的 任意区 域布 局设 置 和打印， 以 方 便用户 脱 机使 用。 总 之， 系统的主要特色就是科学化、 直观化、 方便易 操作、能提高决策效率，降低决 策风险度。 3 . 3 . 2神经网络与金融网点选址 金融网点的选址需要考虑许多方面的因素，而如何定量分析这些因素的影 响则 缺乏 科学的 手段。 传统的“ 德尔菲 法” 川 和 层次 分 析法虽 然能 够积累 多 个专 家的意见， 但由于目前缺少成熟规范和标准、也没有丰富的案例参考，采用这 种主观打分的 方法来确定众多因素对区位的定量影响具有很大的盲目 性。这些 影响因素之间 彼此相关，各因 素与区 位评价之间的关系不一定是线性关系， 采 用非线性回归分析的方法又难以 确定具体的回归模型。 综合金融网点选址的特点，网点评价具有这样几个难点: ( 1 ) 影响因素内容多， 因素之间关系复杂， 难以 用严密的 数学模型准确描述: ( 2 ) 对于大多 数设施选址问 题， 其影响因素有哪些、 各因素的影响程 度如何 第三章 金融网点选址理论 并没有统一的 规范和标准; ( 3 ) 影 响因 素与 评 价结果 之间 的 关 系 ( 线 性 或非 线 性等 ) 无法 确定: ( 4 ) 有 些因 素的 影响 值难以 准确量 化 ( 如 治 安 状况、 消费 者取向 等 ) ，影响 数 据模型的描述; ( 5 )已 有样本具有一定的不 确定性， 例如网点的好坏与相应金融网点的 营业 额有一定的 对应关系， 但不一定满足确定的 数学模型。 但是， 在实际选址过程中很容易获得一些样本，即能够获得哪些网点选址 非常成功、 而又有哪些网点选址决策被证明 很失败。例如银行网点可以 通过其 营业额、利润等来衡量，公共服务设施可以 通过利用率、产生的影响等来衡量。 有了这些样本，再获得这些样本网点所对应的影响因素的量化值， 这样应用神 经网络模型，将网点的影响因素的量化值作为输入、网点的评价值作为输出， 建立两者之间的非线性关系。在评价某一新的网点选址时，