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1、1999年9月系统工程理论与实践第9期 a基于神经网络技术的商业银行信用风险评估王春峰,万海晖,张 维(天津大学系统工程研究所,天津300072)摘要:研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用.实证结果表明,与传统统计方法(判别分析)相比,神经网络技术具有更高的预测精度和更强的鲁棒性.关键词:神经网络;判别分析;信用风险;信用风险评估CreditRiskAssessmentinCommercialBanksUsingNeuralNetworksWANGChun2feng,WANHai2hui,ZHA
2、NGWei(InstituteofSystemsEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072)Abstract:Inthispaper,theproblemofcreditriskassessmentincommercialbanksisinvestigatedbyusingthemethodofneuralnetwork.Empiricalresultsshowthatneuralnetworkisapromisingmethodofevaluatingcredi
3、triskincommercialbanksintermsofpredictiveaccuracy,adaptabilityandrobustness.Keywords:neuralnetwork;discriminantanalysis;creditrisk;creditriskassessment0 引言近年来,随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧,商业银行的风险管理一直是国际国内金融[1]界关注的焦点.商业银行在营运过程中面临的金融风险主要有信用风险、利率风险、汇率风险、流动性风险和操作风险等,
4、其中信用风险占有特殊的地位.信用风险是指,借款人由于种种原因,不愿或无力偿还银行贷款本息,使银行贷款无法收回,形成呆帐损失的可能性.在现代商业银行经营中,信用风险是影响其安全高效运营的主要原因.从国际上看,在许多发达国家,由于金融机构贷款信用质量低下,如对不发达国家的银行贷款、银行住宅贷款、农业抵押贷款等,导致呆帐和不良贷款不断增加,造成流动性危机,最[2]终诱发倒闭,给金融业和整个国民经济造成严重损失.世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银[3]行破产的最常见原因,就是信用风险.因此,国际金融界近年来
5、对信用风险的关注日益加强,如旨在加强信用风险管理的《巴塞尔协议》已在西方主要发达国家全面实施.从国内看,对处于新兴市场和转轨型经济环境下的我国商业银行而言,加强信用风险的管理尤为重要.其原因在于,第一,由于历史原因,不良资产一直是影响我国银行业有效经营的主要因素;第二,在国有专业银行向商业银行转轨过程中,面临的主要问题突出表现为比例较大的不良资产,呆坏帐的负担是我国商业银行进一步发展的障碍,加强信用风险管理是解决这一问题的关键;第三,由于历史原因,我国商业银行的各项资本资产比例与巴塞尔协议的要求尚有相当大的
6、差距,因此加强信用风险管理是我国商业银行与国际金融业接轨的关键措施之一.在西方发达国家,商业银行的信用风险管理技术已比较成熟,许多定量技术和支持工具、软件已付诸商业应用.继传统的比例分析之后,统计方法得到广泛的应用,如判别分析和Logistic回归等.自从80年a收稿日期:1998202204资助项目:国家自然科学基金委95重大项目(79790130)及国家教委跨世纪优秀人才基金(962170)共同资助©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allright
7、sreserved.第9期基于神经网络技术的商业银行信用风险评估25代末期以来,人工智能技术如神经网络、专家系统、分类树也被应用于商业银行信用风险管理中(详见本文第二部分).在我国,由于现代商业银行体制刚刚建立,其信用风险管理技术较为落后,特别是作为信用风险管理的核心技术——信用分析与评估技术仍处于传统的比例分析阶段,远不能满足商业银行对各种形式贷款安全性的准确测量.目前我国银行机构主要使用计算贷款风险度的方法进行信用风险评估——在对企业进行信用等级评定的基础上,考虑贷款方式、期限以及形式因素,进而确定贷款
8、的风险度.其中作为核心的[4]信用等级评定,是通过对企业的某些单一财务指标进行评价,而后加权平均确定的.该方法的最大缺陷在于指标和权重的确定带有很大的主观性,使得评级结果与企业的实际信用状况有很大出入,因此需要引入科学方法来确定有效指标,并建立准确的定量模型来解决信用评估问题.针对这种情况,本文的目的在于,根据我国商业银行的具体情况,结合国际上目前较为流行的人工神经网络技术,研究我国商业银行风险评估问题.本文的结
