本文關鍵詞：基于神經網絡的商業(yè)銀行信用風險評估研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：2014年來,我國銀行業(yè)不良貸款率有所上升,說明目前我國商業(yè)銀行信用風險的管理仍不到位,難以對信用風險進行準確評估和有效控制。在商業(yè)銀行信用風險管理中,信用風險的識別、控制及監(jiān)督報告已經較為成熟,信用風險的評估因為信用風險自身的復雜性和缺少科學的方法,長久以來并未得到有效解決。本文研究神經網絡視角下商業(yè)銀行信用風險評估模型的構建,有助于充實信用風險的理論研究,豐富評估模型研究視角,進一步拓展該領域的研究范圍。充分利用企業(yè)公開信息,建立信用風險評估模型對于商業(yè)銀行提高盈利水平和降低不良貸款率有著重大的現實意義。本文基于現實背景,對國內外研究文獻進行梳理,說明基于神經網絡建立商業(yè)銀行信用風險評估模型的目的、意義、研究框架,內容和方法。其次,對商業(yè)銀行信用風險進行理論分析,對其內涵、成因、管理流程和評估方法做了理論解釋。接著從商業(yè)銀行信貸業(yè)務實務角度構建信用風險評估指標體系,通過BP神經網絡建立模型,選取267家上市公司的數據進行實證檢驗,并利用粒子群算法進行了改進優(yōu)化,認為改進后的模型具有更高的準確性和魯棒性,對商業(yè)銀行信用風險管理實務具有一定借鑒意義。最后對文章進行總結并對模型算法和數據選取方面提出對策建議。
【關鍵詞】：商業(yè)銀行 信用風險評估 BP神經網絡 粒子群算法
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;F832.4
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 引言7-15
• 1.1 研究背景和意義7-8
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意義8
• 1.2 文獻綜述8-13
• 1.2.1 國外研究綜述8-9
• 1.2.2 國內研究綜述9-13
• 1.3 主要內容和研究思路13
• 1.4 研究方法和創(chuàng)新點13-15
• 第二章 商業(yè)銀行信用風險理論基礎15-19
• 2.1 信用風險的內涵15
• 2.2 信用風險的產生機理15-16
• 2.3 信用風險管理16-19
• 2.3.1 信用風險管理流程16-17
• 2.3.2 信貸業(yè)務風險管理17-19
• 第三章 信用風險評估方法研究19-28
• 3.1 信用風險評估方法19-23
• 3.2 神經網絡23-26
• 3.2.1 神經網絡基本結構和特性23-24
• 3.2.2 神經網絡算法步驟24-26
• 3.3 我國商業(yè)銀行信用風險評估現狀26-28
• 第四章 商業(yè)銀行信用風險評估指標體系的構建28-34
• 4.1 信用風險評估指標體系構建原則28
• 4.2 商業(yè)銀行信用風險評估指標的篩選28-33
• 4.3 商業(yè)銀行信用風險評估指標體系33-34
• 第五章 商業(yè)銀行信用風險評估模型的建立及實證研究34-49
• 5.1 數據選取34-36
• 5.2 劃分數據集36
• 5.3 指標數據歸一化36
• 5.4 網絡模型參數初始化36-37
• 5.5 網絡訓練和檢驗37-41
• 5.6 模型的改進41-43
• 5.7 實證結果對比分析43-48
• 5.8 本章小結48-49
• 第六章 結論與建議49-50
• 參考文獻50-52
• 在學期間的研究成果52-53
• 致謝53

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本文編號：320634