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基于人工神经网络的商业银行信用风险评估模型研究

作　者: 翟万里
导　师: 杨华峰
学　校: 长沙理工大学
专　业: 技术经济及管理
关键词: 商业银行信用风险评估指标体系人工神经网络
分类号: F832.33
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

经济全球化的趋势不断增强，国内推动利率市场化的步伐逐渐加快，金融市场的波动性日渐加剧，商业银行面临着前所未有的信用风险挑战。面对竞争日益激烈的生存环境，能否对贷款企业的信用风险进行科学、有效的管理对商业银行的可持续发展具有至关重要的影响。当前，我国的商业银行业尚处于改革转轨和新兴发展阶段，对信用风险的管理仍停留在传统的主观分析方法运用阶段，难以满足商业银行的发展需要。对此，本文站在商业银行的视角上，利用神经网络技术对商业银行贷款企业客户的信用风险评估问题进行研究，以期为商业银行提供一种有效的信用风险评估技术和方法。本文在对商业银行企业客户的信用风险评估模型文献研究的基础上，界定了商业银行信用及信用风险的内涵，运用人工神经网络基本理论，科学研究了商业银行信用风险评估的主要影响因素，构建了包含3个层次27个指标的商业银行信用风险评估指标体系，通过综合比较研究商业银行信用风险评估模型，选择基于改进的BP神经网络建立了商业银行信用风险评估模型。利用搜集的144家公司的数据运用MATLAB2012a统计软件对该模型进行了实证分析。结果显示所构建的商业银行信用风险评估模型判别准确率高达87.04%，优于标准BP神经网络模型及Logistic回归模型的判别准确率，说明该模型对商业银行企业客户的信用风险能够进行合理、有效的评估。本文的研究成果对商业银行企业客户的信用风险评估提供了有益的评价依据，在实践工作中，具有较好的指导价值。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章绪论  9-20
  1.1 选题背景和意义  9-11
    1.1.1 选题的背景  9-10
    1.1.2 选题的意义  10-11
  1.2 商业银行信用风险评估模型研究文献综述  11-16
    1.2.1 国外信用风险评估模型文献研究  11-13
    1.2.2 国内信用风险评估模型文献研究  13-16
    1.2.3 研究现状述评  16
  1.3 研究思路和内容  16-18
    1.3.1 研究思路  16-17
    1.3.2 研究内容  17-18
  1.4 研究方法和创新点  18-20
    1.4.1 研究方法  18-19
    1.4.2 主要创新点  19-20
第二章相关理论基础  20-31
  2.1 信用风险与信用风险评估  20-24
    2.1.1 信用风险内涵  20-21
    2.1.2 信用风险的特征  21-23
    2.1.3 信用风险评估的内涵  23-24
  2.2 人工神经网络基本理论  24-31
    2.2.1 人工神经网络原理  24-25
    2.2.2 人工神经网络特点  25-26
    2.2.3 人工神经网络模型  26-31
第三章商业银行信用风险评估主要影响因素  31-36
  3.1 信用风险评估影响因素文献分析  31-32
  3.2 信用风险评估影响因素的筛选  32-34
  3.3 影响因素的系统分析  34-36
第四章商业银行信用风险评估指标体系构建  36-47
  4.1 商业银行信用风险评估指标体系构建原则  36-37
  4.2 商业银行信用风险评估指标的筛选  37-40
  4.3 商业银行信用风险评估指标体系的总体框架  40-42
  4.4 商业银行信用风险评估指标的具体解释  42-47
第五章商业银行信用风险神经网络评估模型构建  47-61
  5.1 现有商业银行信用风险评估方法及适用性分析  47-54
    5.1.1 传统信用风险评估方法  47-50
    5.1.2 现代信用风险评估模型  50-54
  5.2 基于改进 BP 算法的商业银行信用风险评估模型  54-58
    5.2.1 BP 算法的局限及改进  54-55
    5.2.2 基于改进 BP 网络模型的构建  55-58
  5.3 神经网络评估模型的软件实现  58-61
    5.3.1 模型的参数设置  58-59
    5.3.2 神经网络模型的软件应用  59-61
第六章商业银行信用风险评估模型实证研究  61-71
  6.1 评估样本的选取  61
  6.2 模型的应用  61-68
    6.2.1 划分数据集  61-62
    6.2.2 数据的归一化处理  62
    6.2.3 网络模型的参数设定  62-63
    6.2.4 神经网络模型的仿真模拟  63-68
  6.3 模型的对比分析  68-71
结论与展望  71-73
参考文献  73-78
致谢  78-79
附录A（攻读学位期间所发表的学术论文）  79-80
附录B 商业银行信用风险评估影响因素筛选调查问卷  80-82
附录C 样本公司名称及代码  82-84
附录D 训练样本公司名称及代码  84-86
附录E 测试样本公司名称及代码  86-87
文献报告综述  87-97
  参考文献  94-97
中文详细摘要  97-100
英文详细摘要  100-102

基于人工神经网络的商业银行信用风险评估模型研究

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