商业银行贷款信用风险度量及实证研究

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1、河北工业大学硕士学位论文商业银行贷款信用风险度量及实证研究摘要信贷风险研究兴起的时间并不长，可以说是一个新的研究领域。在国际学术界尚属:展深化阶段，许多度量方法尚在探讨之中。我国在这一领域的研究起步较晚，但人们对，I的重视程度并不亚于外国同行。正是由于信贷风险的管理直接关系到经济的繁荣与稳定对其进行研究具有重要的理论意义和实用价值。为此，本文从商业银行角度，研究借款，(企业)信用度量的方法与应用问题。通过对国内外商业银行信用风险管理方法进行总结分为单个信用个体的信用度量和资产组合信用度量，从数据挖掘的角度将信用风险度量袍型划分为统计判别模型、金融理论模型和信息技术模型，并对其中

2、主流的风险度量模型不方法作了分析和比较。由于我国进行信贷风险度量起步较晚，信息往往残缺不全，如用了1统的风险度量方法很难达到满意的效果，且耗时过长。而神经网络带有高度并行处理信I的机制而且具有高速的自学习、自适应能力，内部所包含的大量可调参数使得系统的灵泥性更强，用于评价信息残缺的系统更具有优势。模糊系统的结合则增强了网络的解释能力追随目前本领域发展的趋势，本文建立了新的信贷风险度量模型—模糊神经网络模型，运用这一模型度量商业银行信贷风险，可克服很多不确定因素的干扰，更加直接、客观地度量信息残缺的银行信贷风险系统，以得出合理的评价结果，为银行进行信贷决策提供科学可靠的依据。本文

3、得到了河北省教育厅自然科学基金(项目编号:2003302)的资助。关键词:商业银行，贷款，信用风险，神经网络，模糊商业银行贷款信用风险度量及实证研究DEMONSTRATIONALRESEARCHONCREDITRISKEVALUATIONMODELSFORCOMMERCIALBANKSABSTRACTTheglobalizationandfluctuationinfinancialworldhavebroughtbigchallengetobankersandinvestorsallaroundtheworld.Manynewmethodsareintroducedintoth

4、ecreditriskevaluationareaandalotofquantitativetechniqueshaveputintothemarket.Comparingwithfamousinternationalcommercialbanks,banksinChinahavealongwaytogo.Bysummarizingandanalyzingthemainapproachesandmodelsintheareaofevaluatingborrowersforcommercialbanks,thispaperusedthreedominantmethods(i.e.

5、MultivariateDiscriminantAnalysis,LogitAnalysis,andNeuralNetwork)toselectthecharacteristicfinancialindexesofdefaultriskforenterpriseborrowers.Withtheseindexes,weappliedtheacceleratedBlurNeuralNetwork(BNN),whichisuprisingatpresent,forsimulationandoptimizationpurposes.Theexpressionsevaluatedfro

6、mtheBlurNeuralNetworkmodelsarethenappliedinjudgingthedegreeandestablishingthelimitofcreditoftheborrowers.WedemonstratedthattheacceleratedBNNissuccessfulinthatitevolvessolutionswithgreatergeneralizationandforecastcapacitythantraditionalmethods.ThisworkissupportedbytheNaturalScienceFundofHebei

7、provinceEducationHall.NO.2003302KEYWORDS:commercialbank,loan,creditrisk,characteristicfinancialcriteria,BlurNeuralNetwork河北工业大学硕十学位论文第一章绪论圣1-1研究背景及意义金融风险问题是金融业一个历史悠久的问题，而伴随着借贷行为产生的信用风险是金融市场中最为古老的一类风险，从世界范围来看，信用风险是银行机构及其监管部门最关心的问题。在许多发达国家，由于金融机构贷款信用