發(fā)布時間：2019-01-03 11:36

【摘要】：隨著經(jīng)濟全球化特別是金融全球化的快速發(fā)展,我國金融市場受到多方面因素的影響,不穩(wěn)定性日趨明顯,而我國目前正處于利率市場化的快速推進階段,商業(yè)銀行面臨的機遇和挑戰(zhàn)并存,特別是信用風險的挑戰(zhàn)前所未有。當前商業(yè)銀行的生存環(huán)境競爭日趨激烈,如何科學有效的管理信貸業(yè)務中存在的信用風險直接關系到商業(yè)銀行的健康發(fā)展。處于改革轉型和發(fā)展階段的商業(yè)銀行,原有的信用風險的管理體系已經(jīng)難以適用,傳統(tǒng)的分析方法無法滿足其在新形勢下快速發(fā)展的需求�；诖�,本文立足于商業(yè)銀行現(xiàn)階段的基本特征,試圖將神經(jīng)網(wǎng)絡研究方法運用到信貸業(yè)務中信用風險管理問題研究上,以期提供一種行之有效的風險評估技術。本文首先對現(xiàn)有的商業(yè)銀行信用風險評估模型進行了梳理分析和論證,在界定商業(yè)銀行信用風險內涵的基礎上,較為深入的研究影響信用風險的各項因素,從而總結出現(xiàn)有信用風險管理體系的不足。進一步的,本文從五個層面上提取出17個指標,并將這一指標體系納入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡中,從而建立了一套完整的商業(yè)銀行信用風險評估模型。最后,通過廣泛的數(shù)據(jù)收集,應用MATLAB統(tǒng)計軟件對模型的準確性進行研究和論證。最終結果表明,本文構建的風險評估模型具有較高的判別準確率,在實踐中有助于商業(yè)銀行對信貸業(yè)務的信用風險進行有效的評估,為信用風險管理提供了可靠的參考依據(jù),具有一定的研究價值。
[Abstract]:With the rapid development of economic globalization, especially financial globalization, the financial market of our country is affected by many factors, and the instability is becoming more and more obvious. Commercial banks face both opportunities and challenges, especially the challenge of credit risk. At present, the living environment of commercial banks is becoming more and more competitive. How to manage credit risks scientifically and effectively is directly related to the healthy development of commercial banks. Commercial banks in the stage of reform, transformation and development, the original credit risk management system has been difficult to apply, the traditional analysis method can not meet its rapid development in the new situation. Based on this, based on the basic characteristics of commercial banks at the present stage, this paper attempts to apply the neural network research method to the study of credit risk management in credit operations, in order to provide an effective risk assessment technology. In this paper, the existing commercial bank credit risk assessment model is firstly analyzed and demonstrated. On the basis of defining the connotation of the commercial bank credit risk, the factors affecting the credit risk are deeply studied. In order to sum up the shortcomings of credit risk management system. Furthermore, this paper extracts 17 indexes from five levels, and brings this index system into BP neural network, thus establishing a complete credit risk assessment model of commercial banks. Finally, through extensive data collection, the accuracy of the model is studied and proved by using MATLAB statistical software. The final results show that the risk assessment model constructed in this paper has a high accuracy, which is helpful for commercial banks to evaluate the credit risk of credit business effectively, and provides a reliable reference for credit risk management. It has certain research value.
【學位授予單位】：內蒙古財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP183;F832.4

【參考文獻】

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本文編號：2399315