基于神经网络的商业银行信用风险评估研究

发布时间：2017-04-21 15:16

  本文关键词：基于神经网络的商业银行信用风险评估研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：2014年来,我国银行业不良贷款率有所上升,说明目前我国商业银行信用风险的管理仍不到位,难以对信用风险进行准确评估和有效控制。在商业银行信用风险管理中,信用风险的识别、控制及监督报告已经较为成熟,信用风险的评估因为信用风险自身的复杂性和缺少科学的方法,长久以来并未得到有效解决。本文研究神经网络视角下商业银行信用风险评估模型的构建,有助于充实信用风险的理论研究,丰富评估模型研究视角,进一步拓展该领域的研究范围。充分利用企业公开信息,建立信用风险评估模型对于商业银行提高盈利水平和降低不良贷款率有着重大的现实意义。本文基于现实背景,对国内外研究文献进行梳理,说明基于神经网络建立商业银行信用风险评估模型的目的、意义、研究框架,内容和方法。其次,对商业银行信用风险进行理论分析,对其内涵、成因、管理流程和评估方法做了理论解释。接着从商业银行信贷业务实务角度构建信用风险评估指标体系,通过BP神经网络建立模型,选取267家上市公司的数据进行实证检验,并利用粒子群算法进行了改进优化,认为改进后的模型具有更高的准确性和鲁棒性,对商业银行信用风险管理实务具有一定借鉴意义。最后对文章进行总结并对模型算法和数据选取方面提出对策建议。
【关键词】：商业银行 信用风险评估 BP神经网络 粒子群算法
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;F832.4
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 引言7-15
• 1.1 研究背景和意义7-8
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意义8
• 1.2 文献综述8-13
• 1.2.1 国外研究综述8-9
• 1.2.2 国内研究综述9-13
• 1.3 主要内容和研究思路13
• 1.4 研究方法和创新点13-15
• 第二章 商业银行信用风险理论基础15-19
• 2.1 信用风险的内涵15
• 2.2 信用风险的产生机理15-16
• 2.3 信用风险管理16-19
• 2.3.1 信用风险管理流程16-17
• 2.3.2 信贷业务风险管理17-19
• 第三章 信用风险评估方法研究19-28
• 3.1 信用风险评估方法19-23
• 3.2 神经网络23-26
• 3.2.1 神经网络基本结构和特性23-24
• 3.2.2 神经网络算法步骤24-26
• 3.3 我国商业银行信用风险评估现状26-28
• 第四章 商业银行信用风险评估指标体系的构建28-34
• 4.1 信用风险评估指标体系构建原则28
• 4.2 商业银行信用风险评估指标的筛选28-33
• 4.3 商业银行信用风险评估指标体系33-34
• 第五章 商业银行信用风险评估模型的建立及实证研究34-49
• 5.1 数据选取34-36
• 5.2 划分数据集36
• 5.3 指标数据归一化36
• 5.4 网络模型参数初始化36-37
• 5.5 网络训练和检验37-41
• 5.6 模型的改进41-43
• 5.7 实证结果对比分析43-48
• 5.8 本章小结48-49
• 第六章 结论与建议49-50
• 参考文献50-52
• 在学期间的研究成果52-53
• 致谢53

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