遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究.pdf

1、現(xiàn)代商業(yè)銀行在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中,發(fā)揮著籌集融通資金、提高資金使用效率和調(diào)節(jié)社會(huì)需求的重要作用,然而從商業(yè)銀行誕生之日起,就經(jīng)受著信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅。因此如何準(zhǔn)確的評(píng)估商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn),并據(jù)此建立信用風(fēng)險(xiǎn)防范體系具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文首先回顧了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)狀況并展望了未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),得出商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)過(guò)程中所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn),然后結(jié)合金融實(shí)踐,建立起商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自

2、組織和并行計(jì)算等能力,特別適用于描述同時(shí)考慮多種因素的、不確定的,因果關(guān)系的復(fù)雜判斷、識(shí)別等問(wèn)題。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素也是一個(gè)非線性系統(tǒng),具有高度的復(fù)雜性,因而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法為解決這一問(wèn)題提供了可行性。但同時(shí),ANN也存在學(xué)習(xí)速度慢,有可能收斂于局部極小值等問(wèn)題,因此本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法(GA)相結(jié)合,建立起GA-BP模型。模型利用遺傳算法來(lái)修改網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值,構(gòu)建進(jìn)化型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,縮短網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練