基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行個人信用風(fēng)險(xiǎn)控制模型.pdf

1、21世紀(jì)以來我國的個人商業(yè)信用也得到了巨大的發(fā)展：房價(jià)的一路飆升，使大多數(shù)城市的市民只能通過在銀行等金融機(jī)構(gòu)的按揭貸款來購買房屋；教育貸款也使許多貧困地區(qū)的考生順利入學(xué)；而個人消費(fèi)信貸則已經(jīng)成為我國拉動內(nèi)需，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要手段。因此，如何對個人商業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)施有效的風(fēng)險(xiǎn)管理也成為我國金融機(jī)構(gòu)所亟待解決的課題。 傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估與管理方法來源于對企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理，因此難以適用個人信用風(fēng)險(xiǎn)的評估和控制。與企業(yè)相比，個人信用風(fēng)險(xiǎn)

2、識別、評估與管理存在較大的局限性：例如有些方法的主觀因素、結(jié)果波動性較大等，這都對評估結(jié)果的準(zhǔn)確性有著很大的影響。本文選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過模型的學(xué)習(xí)借鑒以及分析個人信用特有的信用風(fēng)險(xiǎn)因素后，發(fā)現(xiàn)能減少這些問題發(fā)生的機(jī)會，對個人信用做出相對準(zhǔn)確的評價(jià)。本文首先結(jié)合我國現(xiàn)在的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，對個人信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素進(jìn)行識別并建立個人信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系；然后利用因子分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、選取BP算法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：最后使用模型對所選指標(biāo)數(shù)