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1、1商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究——基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的改進(jìn)天津財(cái)經(jīng)大學(xué)刑春玉、安菁菁、陳翔穎目錄摘要..................................................................................................................................................2一、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系......
2、..............................................................................................4二、銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型發(fā)展....................................................................................................5(一)基于貸款客戶資
3、產(chǎn)價(jià)值數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型............................................................51.KMV模型.......................................................................................................................52.CreditMetrics模型...
4、..............................................................................................63.CreditPtfolioView模型...................................................................................64.CreditRiskPlus模型..
5、...........................................................................................7(二)基于貸款客戶財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型....................................................................7(三)商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估模型有待改進(jìn)...................
6、.................................................81.我國(guó)商業(yè)銀行現(xiàn)有評(píng)估財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的方法....................................................................82.國(guó)際商業(yè)銀行普遍使用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法...............................................................
7、.....9三、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)證分析......................................................................................................10(一)YH銀行采用的貸款違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型及評(píng)估結(jié)果...............................................101.計(jì)算資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)波動(dòng)率.........
8、.............................................................................102.計(jì)算違約距離和期望違約率......................................................................................12(二)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)......................
9、.........................................................141.樣本選取......................................................................................................................142.實(shí)證分析.............................
10、.........................................................................................15四、對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提出的建議..................................................................................21(一)結(jié)合KMV法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)估財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)...
11、................................................21(二)逐步推進(jìn)內(nèi)部評(píng)級(jí)法..................................................................................................22(三)建立使用預(yù)期損失模型.............................................
12、.................................................231.預(yù)期損失模型應(yīng)關(guān)注謹(jǐn)慎性和中立性......................................................................232.預(yù)期損失模型提高相關(guān)性兼顧可靠性.............................................................
13、.........23(四)完善財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)披露要求............................................................................................241.提供整體層面的風(fēng)險(xiǎn)信息.........................................................................................
14、.242.報(bào)告多種損失的分布結(jié)果..........................................................................................243.提高信息披露的全面性..............................................................................................25(五)通
15、過(guò)健全內(nèi)部控制降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范成本..............................................................25(六)建立非上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型..........................................................................26(七)針對(duì)不同的貸款類型選擇適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法......................
16、................................26五、總結(jié)..........................................................................................................................................26【參考文獻(xiàn)】....................................
17、..............................................................................................283WiththeeconomicdevelopmentofTianjinBinhaiNewAreathecommercialbankshaveoperationsintheBinhaiNewAreatoprovidefinancialservice
18、stocompaniesintheregion.Riskassessmentisanimptantpartofthecommercialbanktomakeinternalcontroltoestablishthevaluesofthecompanies.Thisresearchmethodmakesuseofthemeasurementstatisticsstructuredresearchmethodstoevaluatethecr
19、editrisk.InstructuringresearchweuseKMVmodeltogettheprobabilityofdefaultof11listedcompaniesinBinhaiNewArea.Inthemeasurementofstatisticalresearchthisarticleuse18companiesedassamplesthataresimilartotheabove11companiesusingB
20、Partificialneuralwkmodeltoassessthecreditriskofthe11listedcompanies.AssessmentresultsshowthatBPneuralwkmodelfittedbetterthantheKMVmodel.Sincethevariousmodelshaveshtcomingscommercialbanksshouldincreasethediversityofmodels
21、maketheuseoftheadvantagesofvariousmodels.ThispaperalsoproposedusingBPartificialneuralwkmodelcombinedwithKMVmodeltoevaluatethecreditriskofnonlistedcompaniestomakeupthatnonlinearmodel’sweakness.Keywds:CreditRiskBPartificia
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