商业银行中小企业信贷风险识别模型研究

发布时间：2017-09-03 09:14

  本文关键词：商业银行中小企业信贷风险识别模型研究

  更多相关文章： 中小企业 信贷风险 BP神经网络 识别

【摘要】：本论文主要围绕商业银行关于中小企业信贷风险识别问题展开研究。旨在研究建立能够有效识别具有潜在信贷风险的中小企业的模型体系。本论文首先通过对相关文献的研究确立了论文的可行性以及整体架构。之后阐述了中小企业的定义及界定标准。分析了中小企业信贷风险的内涵、类别、现状及成因。并分别针对传统的商业银行信贷风险评价体系以及现代商业银行信贷风险评价体系进行分析研究。总结提出了建立商业银行中小企业信贷风险评价体系的意义。然后通过定性分析方法阐述分析了相关评价指标。从而初步确定了包含财务类以及非财务类指标在内的14项评价指标。并通过量化分析的方法对非财务类评价指标进行打分量化。针对初步确立的评价指标体系,通过独立样本T检验方法对其进行显著性差异检验,完成进一步筛选。最终选出8项显著性差异评价指标。最后基于BP神经网络,运用MATLAB中的神经网络工具箱构建商业银行信贷风险识别模型。并通过导入样本对以上模型进行训练并发现识别企业信贷风险的规律。最后通过测试验证模型在识别企业信贷风险方面的准确率可以达到75%。本论文所构建的模型,相对于其他类似研究而言,在信贷风险的评价指标选取上具有一定的优势,本论文在财务指标的基础上充分考虑了非财务指标的选取,又通过显著性差异检验方法对整体指标进行优化筛选。然而本论文所构建的模型仍在评价结果方面存在部分局限性,有待改进,实用性有待提高。希望本论文的内容可以为今后有关商业银行对中小企业信贷风险识别方面的研究做出一些贡献。
【关键词】：中小企业 信贷风险 BP神经网络 识别
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.4;F276.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-19
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 研究内容与创新点10-11
• 1.2.1 研究内容10-11
• 1.2.2 创新点11
• 1.3 研究方法与思路11-13
• 1.3.1 研究方法11-12
• 1.3.2 研究思路12-13
• 1.4 文献综述13-19
• 1.4.1 国外研究现状13-15
• 1.4.2 国内研究现状15-19
• 2 商业银行中小企业信贷风险评价体系分析19-29
• 2.1 中小企业信贷风险分析19-24
• 2.1.1 中小企业界定19-21
• 2.1.2 商业银行中小企业信贷风险内涵21-22
• 2.1.3 商业银行中小企业信贷风险分类22
• 2.1.4 中小企业信贷风险现状及成因分析22-24
• 2.2 商业银行信贷风险评价体系分析24-29
• 2.2.1 传统信贷风险评价模型分析24-27
• 2.2.2 常用的信贷风险评价方法分析27-28
• 2.2.3 建立中小企业信贷风险识别模型意义28-29
• 3 指标体系构建29-41
• 3.1 定性分析29-31
• 3.1.1 财务指标定性分析29-30
• 3.1.2 非财务指标定性分析30-31
• 3.2 非财务指标量化分析31-32
• 3.3 评价指标显著性差异检验32-41
• 3.3.1 独立样本T检验32-33
• 3.3.2 检验结果分析33-41
• 4 模型构建及实证分析41-52
• 4.1 BP神经网络模型分析41-44
• 4.1.1 BP神经网络模型起源41-42
• 4.1.2 BP神经网络结构及算法42-43
• 4.1.3 BP神经网络模型特征分析43
• 4.1.4 BP神经网络模型对中小企业信贷风险识别的适用性分析43-44
• 4.2 商业银行中小企业信贷风险识别模型构建44-46
• 4.2.1 数据构造及预处理44
• 4.2.2 模型参数设置44-45
• 4.2.3 模型结构设置45-46
• 4.3 模型软件应用46-52
• 4.3.1 程序代码设计46-48
• 4.3.2 训练结果分析48-50
• 4.3.3 测试结果分析50-52
• 5 总结与展望52-54
• 5.1 总结52
• 5.2 不足与展望52-54
• 参考文献54-56
• 附录56-64
• 致谢64-65
• 发表的论文及学术成果65-66

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本文编号：784119