發(fā)布時間：2018-03-13 13:01

  本文選題：商業(yè)銀行　切入點：信貸風(fēng)險　出處：《鄭州大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：信貸風(fēng)險的發(fā)生對于一國的金融和經(jīng)濟發(fā)展將會產(chǎn)生嚴(yán)重的負(fù)面影響。我國信貸風(fēng)險管理方法和技術(shù)發(fā)展緩慢,大多國有商業(yè)銀行依舊只能簡單的使用國外管控模型和基本的案例證實,并不完全具備預(yù)測和掌控信貸風(fēng)險的能力。因此針對我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的特點,急需建立一種有效的風(fēng)險監(jiān)測模型。人工智能技術(shù)的興起、完善和大規(guī)模銀行數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,為構(gòu)建更有效的信貸風(fēng)險監(jiān)測模型提供了新的方向。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用廣泛,有著優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)擬合能力,是最有效的人工智能技術(shù)之一。通過參考國外商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理經(jīng)驗,基于我國銀行真實的管理模式和經(jīng)營環(huán)境,提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銀行信貸風(fēng)險監(jiān)測模型,優(yōu)化訓(xùn)練方法,經(jīng)實際測試效果顯著,主要內(nèi)容如下:1.通過深入分析影響信貸風(fēng)險的因素,遵循指標(biāo)構(gòu)建的原則,針對農(nóng)發(fā)行某分行貸款企業(yè)的特點,完善、構(gòu)建了相對全面的信貸風(fēng)險監(jiān)測指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系既包含了重要的財務(wù)收益指標(biāo),也包含現(xiàn)金流量、企業(yè)成長性、規(guī)模等相關(guān)指標(biāo),能夠全面、綜合的反映貸款企業(yè)的風(fēng)險狀況。通過統(tǒng)計學(xué)的方法,對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)篩選出區(qū)分能力強的指標(biāo),進行因子分析。2.針對傳統(tǒng)方法的不足,使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行信貸風(fēng)險評估,并設(shè)計了適用于實際風(fēng)險評估的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)。本文將最新的人工智能技術(shù),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,應(yīng)用到信貸風(fēng)險監(jiān)測領(lǐng)域,拓寬了銀行風(fēng)險監(jiān)測和管理的方法和思路。3.本文以農(nóng)發(fā)行某分行的信貸風(fēng)險狀況作為實例研究,并結(jié)合我國銀行的共性問題,設(shè)計了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險監(jiān)測模型,既使用了統(tǒng)計學(xué)的方法,如顯著性檢驗、因子分析等,也使用了最新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。通過實際數(shù)據(jù)驗證,比傳統(tǒng)k近鄰方法、邏輯回歸方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有更高的風(fēng)險識別準(zhǔn)確率,能夠應(yīng)用在實際的風(fēng)險監(jiān)測工作,指導(dǎo)業(yè)務(wù)實踐。
[Abstract]:The occurrence of credit risk will have a serious negative impact on the financial and economic development of a country. Most state-owned commercial banks can only simply use foreign control models and basic cases to prove that they do not have the ability to predict and control credit risk. Therefore, in view of the characteristics of credit risk of commercial banks in China, It is urgent to establish an effective risk monitoring model. The rise of artificial intelligence technology, perfection and the production of large-scale bank data provide a new direction for the construction of more effective credit risk monitoring model. Depth neural network is widely used. It is one of the most effective artificial intelligence technology, which has excellent characteristic learning ability and large scale data fitting ability. By referring to the credit risk management experience of foreign commercial banks, based on the real management model and operating environment of Chinese banks, In this paper, a bank credit risk monitoring model based on deep neural network is put forward, and the training method is optimized. The practical test results are remarkable. The main contents are as follows: 1. Through in-depth analysis of the factors affecting credit risk, we follow the principle of index construction. According to the characteristics of a branch loan enterprise of Agricultural Development Bank, a relatively comprehensive credit risk monitoring index system is constructed. The index system includes not only important financial income index, but also cash flow, enterprise growth, and so on. Scale and other related indicators can comprehensively and synthetically reflect the risk situation of loan enterprises. Through the statistical method, the original index data can be screened out with strong distinguishing ability, and factor analysis .2. in view of the shortcomings of traditional methods, In this paper, the new artificial intelligence technology, the depth neural network method, is applied to the credit risk monitoring field, and the model structure and parameters suitable for the actual risk assessment are designed by using the depth neural network. 3. Taking the credit risk situation of a branch of Agricultural Development Bank as an example, and combining the common problems of Chinese banks, a deep neural network risk monitoring model is designed. It not only uses statistical methods, such as significance test, factor analysis and so on, but also uses the latest depth neural network technology. The logical regression method and BP neural network method have higher risk identification accuracy and can be applied to practical risk monitoring and guiding business practice.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;F832.4

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本文編號：1606490