基于支持向量机的商业银行绿色信贷评级模型研究

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时间:2019-05-13

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1、分类号UDC⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一密级⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯编号⋯⋯⋯⋯⋯十南大学CENTRALS0UTHUNIVERSITY硕士学位论文论文题目.基王袁撞向量机缒商业镊短绿色⋯⋯⋯⋯⋯.信黛谖级檬型研.究⋯⋯⋯⋯⋯⋯。学科、专业金融学研究生姓名⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.奎⋯.然⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯导师姓名及专业技术职务⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.那超⋯⋯教援⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯原创性声明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。

2、与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名:拯日期:勘』垒年j上月丛日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。摘要随着金融自由化、经济全球化和金融创新的发展,商业银行信用风险管理日益迫切与重要。作为社会重要的资金枢纽,商业银行以信贷支持低碳经济的同时面临由环

3、境和社会危机引发的企业信贷风险。绿色信贷的提出为商业银行风险管理提供了新的方向和指标,它能够帮助商业银行评估和管理项目融资过程中所涉及的环境风险和社会风险,同时达到了应用经济手段去实现环境和社会可持续发展的目的。长期以来,我国商业银行信用风险管理体系不健全,没有有效的信用风险模型来控制和衡量企业的违约风险。因此,建立银行信贷风险评估模型和有效的企业信用评估体系是国内银行共同面临的研究课题。现今,随着信息技术的不断发展,人工智能方法和机器学习模型被应用于解决信用评级问题,本文尝试用支持向量机方法对商业银行绿色信贷信用评级做一些探讨和研究。本文首先介绍了信用风险的相关概念,从而引出了信用风险管理;

4、又对国内外常用的信用评级理论和方法进行了介绍和综述,并分析了我国商业银行信用评估及实践绿色信贷的现状与不足,接着概述了支持向量机的理论基础。最后,在理论探讨的基础上进行实证分析,建立了基于绿色信贷的信用评级综合指标体系,构建了基于支持向量机算法的一个信用评估模型,使用Matlab软件为平台实现对企业的二分类。本文采用了理论剖析和实证研究并重的研究方法。将影响商业银行信用风险的贷款企业作为主要的研究对象,然后采用上市公司数据进行了实证分析,应用支持向量机方法建立了全面的商业银行信用评级模型。模型运行后得出如下结论:SVM模型的信用分类能力不错;采用了绿色信贷的信用评级模型的评级分类准确率更优;l

5、inear核函数是一种效果比较好的核函数。最后本文对未来的研究及绿色信贷的发展进行了展望与建议。关键词商业银行,支持向量机,绿色信贷,信用评级ABSTRACTWiththedevelopmentoffinancialliberalizationandeconomyglobalization,aswellasthefiercecompetition,itisbecomingmoreandmoreurgentandimportantforcommercialbankstoperformeffectivecreditriskmanagement.Commercialbankfundsasanimpo

6、rtantsocialhub,isfacingtotheroleofcreditsupporttolow-carboneconomy,alsofacesthepotentialenvironmentalandsocialrisksofcorporatecreditrisk.Greencreditcomesupwithnewindexofriskmanagement,itcanhelpcommercialbanksassessandmanageenvironmentalandsocialrisksintheprocessofprojectfinancing,atthesametimetousee

7、conomicmeanstoachieveenvironmentalandsocialsustainability.Foralongtime,inchinasystemofcreditriskisfrombeingcompleteincommercialbank,andthereiSnoeffectiveriskmodeltocontrolandmeasurethecreditrisk.Acomm

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