智能化信用風險預警方法研究.pdf

1、長期以來，信用風險管理一直是國際國內(nèi)金融界關注的焦點。在西方發(fā)達國家，信用風險管理技術已經(jīng)比較成熟，許多定量技術和支持工具、軟件已付諸商業(yè)應用，繼傳統(tǒng)的比例分析之后，統(tǒng)計方法得到了廣泛的應用，如判別分析和Logistic回歸等。然而，統(tǒng)計分析方法也有其局限之處，尤其是在經(jīng)濟快速發(fā)展而信用體系建設滯后的我國，更是難以發(fā)揮有效的作用。因此，需要引入新的方法建立模型來解決信用風險評估的問題。 本文介紹了信用風險領域的基本概念和研究現(xiàn)狀

2、，認真分析了基于統(tǒng)計分析方法的各種信用評估模型，并指出了它們存在的缺點。提出采用誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡模型相結(jié)合(BP-SOM)的方法，構(gòu)建信用風險評估模型。討論了模型的結(jié)構(gòu)和詳細算法，并基于面向?qū)ο蟮姆椒▽δＰ瓦M行了實現(xiàn)。以2005年底滬市交易所公布的上市企業(yè)作為研究對象，在對樣本進行了預處理后，從中抽取了訓練樣本集合和測試樣本集合。根據(jù)企業(yè)的財務數(shù)據(jù)生成六項財務比率作為模型的輸入向量，對模型進行了訓練和測試，并

3、對模型的性能進行了分析。 在信用風險評估模型的基礎之上，本文搭建了信用評估與風險預警原型系統(tǒng)。系統(tǒng)中通過引入規(guī)則庫的概念，實現(xiàn)了規(guī)則的靈活定義和維護，從而提高了系統(tǒng)的通用性。此外，數(shù)據(jù)接口的設計強調(diào)了數(shù)據(jù)交換，實現(xiàn)了不同格式數(shù)據(jù)的共享使用。在借鑒西方先進評估預測理論的基礎之上，結(jié)合我國的實際情況，嘗試性地采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術在信用風險的評估和應用方面進行了探索，以我們設計并實現(xiàn)的BP-SOM模型為支持技術，為用戶提供經(jīng)過分析與預