商业银行公司类客户信用风险动态评估模型研究

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1、硕士学位论文商业银行公司类客户信用风险动态评估模型研究作者：孟秀清指导教师：蒙肖莲副教授南京理工大学2013年3月M．D．DissertationStudyonCreditRiskDynamicAssessmentModeloftheCompanyCustomintheCommercialBankSupervisedbyPr吁XiaolianMengNanjingUniversityofScience&TechnologyMarch，2013声明尸明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人

2、已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：盘垒三委沙，弓年拿月ⅥEt学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：!查查至蚕b，写年≥月湘硕上论文商业银行公划类客户信Jlj风险动态评估模型研究摘要信用风险是金融市场中最古老、最重要的金融风险

3、，同时也是巴塞尔新资本协议中所提及的商业银行所面临的最主要的风险之一。随着金融全球化进程的不断加快，金融市场复杂程度的不断提高，在商业银行中，客户信用风险的重要性及度量的复杂性也随之增加。而在信用风险管理中，信用风险评估是整个信用风险管理体系的基础和前提，同时也是信用风险管理的核心环节。因此，通过构建信用风险动态评估模型可以有效地预测商业银行客户在未来时间的信用风险状况，进而为商业银行做出正确的信贷决策提供依据。首先，本文在对大量国内外文献进行回顾的基础上，分析了商业银行公司类客户信用风险评估模型的研究现状，并对现有的信用风险评估模型存在的缺陷进行评述。其次

4、，基于对信用风险、信用风险评估相关理论的理解以及我国商业银行公司类客户信用风险的特点，并结合集对分析与马尔可夫链组合方法和类约束朴素动态贝叶斯网络方法能够处理不确定信息及时序性的特点，将这两种方法应用于信用风险动态评估领域。然后，根据一定的原则和前人的研究，设计商业银行公司类客户信用风险评估指标体系，并分别用集对分析与马尔可夫链组合方法和类约束朴素动态贝叶斯网络方法构建商业银行公司类客户信用风险动态评估模型。最后，应用商业银行公司类客户的相关数据，对模型进行实证研究，模型预测的结果很好地拟合了公司类客户信用风险的动态变化。关键词：信用风险，信用风险评估，集对

5、分析，马尔可夫链，动态贝叶斯网络，类约束朴素动态贝叶斯网络Abstract硕上论文CreditriskiSthemostimportantandoldestriskinthefinancialmarkets．ItISalsooneofthemainrisksfacedbybanksandfinancialinstitutionsmentionedintheNewBaselCapitalAccord．Withtheaccelerationoffinancialglobalizationandcontinuousupgradeoffinancialmarkets

6、’complexity,theimportanceandmetricalcomplexityofcreditriskhavealsoincreasedincommercialbanks．CreditriskassessmentiSthebasisandcoreofthecreditriskmanagement．Therefore，itcanforecastthecreditriskofthecommercialbankingcustomersinthefuturebyconstructingthemodelofcreditriskassessment，and

7、thenprovideabasisforcommercialbanksmaketherightcreditdecisions．Firstly，basedonalargenumberofdomesticandforeignliterature，thispaperanalyzedtheassessmentsituationofcustomercreditriskincommercialBankslistedcompanyandpointedoutthedisadvantagesofclassicalevaluationmodel．Secondly，Basedon

8、theconceptsrelatedtocredit