基于主成分分析和BP的商业银行个人信贷风险评价研究

发布时间：2021-08-31 01:04

　　在我国金融体系中,国有商业银行占据着核心地位,其作为金融行业的领跑者,对国民经济的健康发展起着至关重要的作用。而商业银行的信贷风险已经成为了我国金融市场面临的主要风险之一。从实际情况来看,困扰我国个人信贷市场规模进一步增长的瓶颈是我国缺乏一套科学、有效的个人信用评估体系。对个人信贷风险的特点进行深入研究,建立一套科学、合理的个人信贷风险评价指标体系,引入一套合理的个人信贷风险评价模型,可以对商业银行所面临的个人信贷风险进行定量分析,提高个人信贷风险评估的准确性与有效性。本文对商业银行个人信贷风险进行研究,具有很强的理论和现实意义。本文以风险与信贷风险管理理论为基础,总结了商业银行信贷风险的评估方法,并且分析了各种方法在信贷风险评估中的利弊,结合实际情况提出了本文的研究思路。本文结合国内外相关研究建立的评价指标体系,借鉴个人信贷风险评价研究的相关经验,结合指标获取正确数据的可能性,提出了一套个人信贷风险评价指标体系。然后构建了一套基于主成分分析与BP神经网络的个人信贷风险评价模型,通过主成分分析导出几个主分量,使其尽可能多的保留原始指标变量的信息,在此基础上运用BP神经网络对个人信贷风险... 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 论文的研究思路和主要内容
第2章 风险与信贷风险理论概述
    2.1 风险的概念
    2.2 信贷风险理论概述
        2.2.1 信贷风险的内涵
        2.2.2 信贷风险的主要特征
        2.2.3 个人信贷风险的分类
    2.3 商业银行信贷风险评估方法
        2.3.1 信贷风险评估中的定性评估方法
        2.3.2 信贷风险评估中的定量评估方法
    2.4 本章小结
第3章 商业银行个人信贷风险评价模型的构建
    3.1 商业银行个人信贷风险评价指标体系的构建
        3.1.1 评价指标体系构建的原则
        3.1.2 个人信贷风险评价指标体系的构建
    3.2 主成分分析法模型的构建
        3.2.1 主成分分析的基本概念
        3.2.2 主成分分析的一般步骤
        3.2.3 主成分分析数学模型的建立
        3.2.4 主成分分析模型统计量的意义
        3.2.5 主成分分析在个人信贷风险评价中的优势
    3.3 基于人工神经网络的个人信贷风险评价模型设计
        3.3.1 人工神经网络
        3.3.2 BP学习算法
    3.4 本章小结
第4章 实证分析
    4.1 基于主成分分析的个人信贷指标筛选
        4.1.1 原始数据的建立
        4.1.2 KMO and Bartlett's检验
        4.1.3 主成分因子初始解分析
        4.1.4 方差贡献率分析
    4.2 基于BP神经网络的个人信贷风险评价实现
        4.2.1 个人信贷风险评价指标的量化
        4.2.2 样本选择
        4.2.3 基于BP神经网络的个人信贷风险评价
    4.3 本章小结
第5章 提升商业银行个人信贷风险管理水平的对策
    5.1 个人信贷风险控制体系的构建
    5.2 加强商业银行个人信贷风险管理的对策
        5.2.1 完善商业银行个人信用评估系统
        5.2.2 强化商业银行内部的风险控制
        5.2.3 提升商业银行信贷工作人员的综合素质
        5.2.4 提升现代信息技术的应用水平
    5.3 本章小结
第6章 结论与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：3373863