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文檔簡介
1、隨著信用違約事件的日益增多,信用風(fēng)險管理日漸成為商業(yè)銀行風(fēng)險控制能力的重要評價標(biāo)準(zhǔn)。本文對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的特點及主要的計量模型做了簡單的介紹,并選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為研究的重點,主要進(jìn)行了以下三方面的工作:
首先,我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組取代傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)模型。傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)方法由于各專家的專業(yè)程度不一、關(guān)注點不同,判斷帶有主觀的成分。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在評估過程中具有抗干擾、動態(tài)可調(diào)整的優(yōu)點,因此用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來取代專家的判斷可以有
2、效降低主觀概率。這里我們?nèi)P、SVM及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對客戶信用評價樣本指標(biāo)過大,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本大,訓(xùn)練時間長的缺點,我們采用粗糙集方法減少冗余數(shù)據(jù),提高融合效率。實證表明粗糙集方法確實可以大大簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
其次,我們引入了一種改進(jìn)的D-S證據(jù)理論方法,并將沖突判定方法由二維推廣到多維的情況,提高了證據(jù)理論適用范圍。D-S證據(jù)理論不需要先驗知識和條件概率,可以對相互重疊、非互不相容的多源信息進(jìn)行融合,是行之
3、有效地數(shù)據(jù)融合方法。我們把經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理后的數(shù)據(jù)作為證據(jù)理論的基本概率分布值,可以在一定程度上排除主觀因素的干擾,又可以融合不同來源的數(shù)據(jù),得到相對合理的評估結(jié)果。
再次,我們給出商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估的一個算例,檢驗本文提出方法的有效性。在處理測試樣本時,我們采用了平均值方法來確定各個客戶的沖突度,以求得到相對穩(wěn)定的沖突值。評估結(jié)果表明本文提出的方法可以有效地判斷客戶的信用違約情況,是有效的。
最后,在結(jié)論部分,我
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