商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型研究
金融风险管理中的神经网络模型研究
金融风险管理中的神经网络模型研究随着金融市场的不断发展和变化，金融风险管理变得日益复杂和重要。
在金融风险管理中，如何有效地分析和预测风险成了重要的研究领域。
神经网络模型作为一种常见的数据分析和预测工具，在金融风险管理中得到了广泛的应用。
本文将从以下几个方面阐述神经网络模型在金融风险管理中的研究和应用。
一、神经网络模型的基本原理神经网络模型是一种模仿人类神经系统的计算模型。
其基本单元是神经元，通过不同的连接和权重，形成复杂的神经网络结构，从而实现对输入数据的分类、预测、调整等操作。
神经网络模型的主要优点是能够处理非线性关系，适用于处理复杂的金融数据和市场变化。
二、神经网络模型在金融风险管理中的应用神经网络模型在金融风险管理中的应用主要体现在以下几个方面：1. 风险测量：神经网络模型可以用于对金融市场数据进行分析和预测，根据历史数据和当前趋势，量化风险并制定相应的风险管理策略。
2. 信用评估：神经网络模型可以对个人和企业的信用风险进行评估和预测。
通过建立信用评估模型，可以有效地减少信贷风险和违约风险，提高金融机构的运营效率和盈利能力。
3. 投资决策：神经网络模型可以用于预测金融市场的趋势和变化，为投资决策提供科学的依据。
通过对市场风险的有效控制，可以最大化资产收益，降低风险和损失。
4. 风险监控：神经网络模型可以用于实时监测金融市场的波动和变化，对交易、投资和风险进行实时监控和调整。
通过增加风险管理和监控的灵活性和精度，可以减少金融风险并提高市场竞争力。
三、神经网络模型在金融风险管理中的优势和局限性神经网络模型在金融风险管理中的优势主要包括：1. 处理非线性关系：神经网络模型可以处理非线性关系，适用于复杂的金融数据分析和预测。
2. 学习能力强：神经网络模型具有很强的学习能力和自适应能力，能够自动学习和适应市场变化。
3. 预测准确性高：神经网络模型具有较高的准确性和稳定性，能够有效地对金融风险进行预测和管理。
基于人工神经网络的信用评分模型研究
基于人工神经网络的信用评分模型研究人工智能技术的快速发展已经深刻影响了现代社会的各个领域。
其中，基于人工神经网络的信用评分模型成为金融领域的一个热门研究方向。
本文将从以下几个方面对基于人工神经网络的信用评分模型进行探讨。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是一种模仿人类大脑思维行为所设计的数学模型，是一种基于输入数据和调整权重的多层网络。
它可以通过训练样本来提取出模式，并学习其特征，从而产生判断或预测的结果。
神经网络的基本元素包括神经元、权重、激活函数等。
神经元是神经网络的基本组成单位，它接收来自其他神经元的输入，并输出结果。
权重是衡量不同神经元之间连接强度的参数，也是进行训练的关键数据。
激活函数则是对神经元输出进行处理的函数，常用的激活函数包括sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数等。
二、基于人工神经网络的信用评分模型在金融领域中，信用评分模型是用于评估借款人信用风险的一种重要工具。
传统的信用评分模型主要依据最小二乘法、广义线性模型等线性统计模型进行建模。
然而，这些模型在处理高维度、非线性问题时存在一定的局限性。
基于人工神经网络的信用评分模型则可以对多维度、非线性的信用评估进行更为精准的处理。
它通过对历史数据进行学习和训练，在对新数据进行预测时能够对经验模式和规律进行学习和发现。
三、基于人工神经网络的信用评分模型研究现状目前，基于人工神经网络的信用评分模型已经得到了广泛的研究和应用。
研究者们通常从以下几个方面进行探索。
3.1 数据预处理在基于人工神经网络的信用评分模型中，数据预处理是非常重要的一环。
传统的数据预处理方法包括缺失值填补、异常值处理、特征选择等。
而基于神经网络的数据预处理方法则包括数据标准化、特征转换、数据降维等。
3.2 模型选择在基于人工神经网络的信用评分模型中，不同的模型结构会对准确性产生不同的影响。
目前，常见的神经网络结构包括单层神经网络、多层感知器、循环神经网络、卷积神经网络等。
基于人工神经网络的商业银行个人信用风险控制模型的开题报告
基于人工神经网络的商业银行个人信用风险控制模型的开题报告一、研究背景和意义随着我国金融市场的不断扩大和人民生活水平的日益提高，个人信用占比逐步提高，因此，商业银行的个人信用风险管理越来越受到关注。
目前，银行在个人信用贷款评定中主要采用一些基础数据分析方法和评分卡模型，这些方法或模型在分析单一维度因素如收入、征信等方面表现良好，但是难以处理多维度、非线性的特征，这种方法面临着通过传统手段难以实现的风险预测的挑战。
人工神经网络(ANN) 作为一种非线性建模的工具，具有可学习性、鲁棒性和适应性等优点，在预测方面具有显著优势，可以处理复杂多维度的变量，因此在银行信用风险预测中得到越来越广泛的应用。
与此同时，基于ANN的信用风险模型也逐渐成为国际上关注的研究热点。
因此，本研究拟基于人工神经网络建立商业银行的个人信用风险控制模型，以提高银行风险管理水平，保护银行和客户的共同利益。
二、研究方法和技术路线研究方法：本研究将采用基于人工神经网络的风险控制模型来构建商业银行的个人信用评估模型，通过对相关数据的采集、预处理和分析，完成人工神经网络的建立和训练，并使用受试者工作特征曲线（ROC）和累计损失函数（Cumulative Loss Function，CL）评估模型的预测性能。
技术路线：1. 数据采集和预处理本研究将通过采集与个人信用相关的多种数据，包括个人身份信息、家庭收入和支出、征信记录等，通过数据预处理和清洗，建立清晰、全面、准确的数据集，为后续分析和建模奠定基础。
2. 建立人工神经网络模型在数据集的基础上，本研究将采用BP神经网络模型，根据数据集的特征，选择适当的激活函数、损失函数和优化算法，建立可靠的个人信用评估模型。
同时，考虑到过拟合问题，采用dropout等方法进行优化处理。
3. 模型评估本研究将通过使用受试者工作特征曲线（ROC）和累计损失函数（Cumulative Loss Function，CL）评估评估模型的预测性能，评估模型的预测准确性和适应性，并进行灵敏度分析。
基于神经网络的信贷风险评估研究
基于神经网络的信贷风险评估研究随着金融科技的迅猛发展，信用评估成为银行业务中从客户获得收益的基础，是衡量一个银行或金融机构风险控制水平的重要指标。
而基于神经网络的信贷风险评估，由于其具有强大的自适应和预测能力，被越来越多的金融机构应用于信贷风险评估领域。
一、神经网络原理与特点神经网络是一种用于机器学习的算法，它模仿人脑神经元之间的交互方式，通过大量的数据与反馈机制进行训练，以达到识别模式、分类等目的。
与传统的线性模型相比，神经网络具有以下优点：1. 非线性映射能力强，可以模拟任意复杂度的网络；2. 具有适应性和容错性，能够在不断学习和修正中不断提高准确性；3. 适用于高维、复杂的数据模型，能对数据进行有效处理；4. 可以处理输入与输出之间的非线性关系，具有更好的拟合能力和泛化能力。
在信贷风险评估领域，神经网络可以通过学习大量的客户申请数据，并模拟复杂非线性规律，从而预测申请者是否会出现违约等信用风险。
二、神经网络在信贷风险评估中的应用首先，神经网络在信用评分模型中，可以将大量的客户信息进行计算和处理，从而提供相对准确的信用评分。
其次，在小额贷款中，传统的信用评估方式往往受到样本量小和数据质量差的限制，而神经网络具有对数据进行自适应学习的能力，适应能力更强。
在银行贷款审批过程中，神经网络可以为银行提供客户筛选方案，并结合传统的信用评估手法，做出更合理的贷款额度和权限决策。
此外，在信贷风险管理方面，神经网络也可以对贷前和贷后的贷款趋势和数据进行研究，满足金融机构对风险控制的需求，降低信贷风险和不良贷款率，提高贷款收益率和资产质量。
三、神经网络在信贷风险评估中的应用案例1. 2018 年，西安银行利用神经网络建立起一套个人信用评估系统。
该系统通过学习大量的客户信息，将实时的信用状况进行分类，并基于此提供参考方案。
2. 2019 年，平安银行搭建了一套基于神经网络的信贷审批系统。
该系统将申请人的个人信息、资产负债表、流水等数据通过神经网络进行学习，最终生成借款金额、期限、利率等数据，提高了审批决策的准确性和操作效率。
基于神经网络的信贷风险评估技术研究
基于神经网络的信贷风险评估技术研究一、引言随着金融市场的发展，信贷成为了商业银行最为重要的业务之一。
而在信贷过程中，风险则是银行需要注意的最大问题之一。
随着传统的风险评估方法的不断完善，基于神经网络的信贷风险评估技术也越来越受到人们的关注。
本文将从神经网络的构建、数据的预处理、模型的训练和评估等方面来探讨基于神经网络的信贷风险评估技术的相关研究。
二、神经网络的构建在神经网络模型中，输入层、隐藏层和输出层都拥有自己的神经元。
在信贷风险评估模型中，输入层主要是指借款人的各种信息，如年龄、性别、工作状态、月收入、月支出等等。
隐藏层则是负责将输入层的信息分别提取出来，以便更好地描述借款人的特征。
输出层则是通过对隐藏层信息的处理，输出模型对该借款人信用风险评估的结果。
三、数据的预处理在构建信贷风险评估模型之前，需要对原始数据进行预处理。
通常情况下，数据预处理包括数据清洗和数据规范化两个方面。
数据清洗是指对于数据中存在的缺失值、异常值进行剔除或者进行合理的填充。
数据规范化则是指对于数据进行标准化或者归一化。
在信贷风险评估中，通常会考虑到各种因素的相关性。
因此，在进行数据预处理的时候，需要对于特征间的相关性进行分析和处理。
这使得数据的处理可以更好地满足神经网络模型的需求。
四、模型的训练在模型训练过程中，通过对于数据的划分，将数据分成训练集、验证集和测试集。
在训练集中，可以利用优化算法对于神经网络权重进行优化，让神经网络模型能够更好地与训练数据匹配。
在验证集中，可以对于模型训练效果进行评估，看看模型是否过拟合或者欠拟合。
在测试集中，则可以检验模型的泛化能力，是否能够适用于新的数据。
在神经网络模型中，损失函数是训练过程中最重要的组成部分之一。
常见的损失函数有均方误差损失函数、交叉熵损失函数等。
通过对于不同的损失函数进行训练，可以得到具有不同性能的神经网络模型。
五、评估在神经网络模型的评估中，通常采用的指标有分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等。
深度学习模型在银行业信贷风险评估中的应用研究
深度学习模型在银行业信贷风险评估中的应用研究随着金融行业的发展和技术的进步，银行业信贷风险评估成为金融机构中关键的环节之一。
传统的信贷风险评估方法存在着许多局限性，如特征提取不准确、模型无法处理大规模数据等。
然而，近年来深度学习模型的出现为解决这些问题提供了有效的途径。
本文将探讨深度学习模型在银行业信贷风险评估中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、深度学习模型概述深度学习模型是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其主要特点是具有多层非线性处理单元。
通过多个处理层的级联，深度学习模型可以自动学习复杂的特征表示，从而发现数据中的隐藏模式。
深度学习模型在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了巨大的成功，其强大的模式识别能力也被广泛应用于金融领域。
二、深度学习模型在信贷风险评估中的应用1. 数据预处理深度学习模型的成功关键之一是数据的准备和预处理。
在信贷风险评估中，通过对信用历史、财务状况、借贷记录和其他相关数据的收集和整理，可以得到一个相对完整的数据集。
然而，由于数据的高维度和复杂性，传统的数据处理方法可能无法有效提取有用的特征。
深度学习模型可以通过自动学习特征表示，有效地处理这些高维度和复杂的数据，提高预测模型的性能。
2. 特征提取和选择在信贷风险评估中，选择适当的特征是非常关键的。
传统的特征选择方法依赖于领域专家的经验和人工选择，存在主观性和局限性。
而深度学习模型可以通过自动学习特征表示，避免了人工选择特征的繁琐过程。
通过神经网络的层次化结构，深度学习模型可以自动从原始数据中提取有用的特征，并且可以针对不同的特征进行不同的权重分配，提高模型的表达能力和预测准确度。
3. 风险评估模型建立在深度学习领域，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
这些模型都具有强大的非线性处理能力，适用于复杂场景下的模式识别。
在信贷风险评估中，深度学习模型可以通过学习大量的数据样本，构建准确的信用评估模型。
基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型研究
基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型研究近年来，随着金融科技的快速发展和人工智能技术的不断应用，商业银行信贷风险评估模型也在不断地更新和升级。
其中，基于神经网络的信贷风险评估模型因其高效、准确和自适应性等特点而备受关注。
本文旨在通过对基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型的研究，探究该模型的原理、应用和优缺点。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，由节点、连接和权重等三个基本要素组成。
其中，节点表示神经元，连接表示神经元之间的联系，权重表示不同连接的强度。
神经网络从输入层接受外部信息，通过隐藏层的处理和运算，最终输出结果。
在商业银行信贷风险评估模型中，神经网络主要应用于数据分析和建模。
二、基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型的应用1.数据预处理数据预处理是建立基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型的第一步。
该过程包括数据清洗、数据归一化、特征选择等，主要目的是去除噪声和异常值，使得数据更具可靠性和可解释性。
2.特征抽取特征抽取是建立基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型的关键环节。
特征抽取是指从大量的数据中提取出对信贷风险评估有用的特征，包括个人信息、贷款信息、收入情况等。
通过对这些特征进行分析和统计，可建立信贷风险评估模型并进行预测。
3.模型建立模型建立是基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型的核心部分。
在该过程中，需要对数据进行分类和标注，然后进行训练，根据训练结果不断调整神经网络的结构和参数，最终建立起一个高效、准确的信贷风险评估模型。
该模型能够预测贷款人未来还款能力和违约概率，并给出相应的风险评级。
三、基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型的优缺点1.优点基于神经网络的商业银行信贷风险评估模型具有高效、准确和自适应性等优点，能够对各种复杂的情况进行预测和分析。
该模型还能够分析大量的数据和信息，可以很好地发现隐藏在数据中的规律和模式，因此能够更好地识别潜在的风险。
基于人工神经网络的信用评级模型研究
基于人工神经网络的信用评级模型研究近年来，随着经济的发展和金融市场的逐渐成熟，信用评级成为金融机构和企业广泛关注的重要领域。
信用评级是指根据借款人的信用状况、偿还能力及还款意愿等因素来进行评估和预测，确定其借款能力以及贷款还款的风险等级。
人工神经网络技术是一种新型的信用评级方法，它具有高度的自适应性、非线性建模能力和良好的泛化性能等优点，逐渐引起学界和业界的关注。
本文将探讨基于人工神经网络的信用评级模型的研究。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是一种模拟大脑神经网络结构和功能的计算模型，它由大量互相联接的基本处理单元——神经元组成。
每个神经元接收若干输入信号，并根据它们的系数权重和激活函数来计算一个输出，经过层层传递后，最终产生网络的输出结果。
人工神经网络的训练方法主要有监督学习和无监督学习两种。
监督学习通过输入输出样本对神经网络进行训练，使其最小化输出结果和实际结果之间的误差，从而学习到输入和输出之间的映射关系。
无监督学习则是根据输入样本的相似性和差异性来对神经元之间的连接权重进行调整，逐渐形成一种紧密的神经网络结构。
二、基于人工神经网络的信用评级模型基于人工神经网络的信用评级模型是指将借款人的个人信息、信用历史、家庭状况及企业的财务状况等因素作为输入变量，通过神经网络的训练和优化，最终输出一个信用评级结果。
基于人工神经网络的信用评级模型相比传统的评级模型，具有以下几个优点：1、自适应性强：神经网络可以根据输入变量自动调节神经元之间的连接权重，适应不同的借款人和贷款情况，从而提高评级的准确性和稳定性。
2、非线性建模能力：神经网络可以通过多层非线性映射来捕捉变量之间的复杂关系，从而更好地反映出评级结果背后的内在机制。
3、良好的泛化性能：神经网络在训练过程中可以通过正则化等方式防止过拟合现象的发生，从而保证输出结果对未知数据的泛化能力。
三、基于人工神经网络的信用评级模型的应用基于人工神经网络的信用评级模型在金融机构和企业中应用广泛。
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2001年5月系统工程理论与实践第5期 文章编号:100026788(2001)0520062208商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型研究郝丽萍,胡欣悦,李 丽(天津大学管理学院,天津300072)摘要: 对人工神经网络及其应用于信贷风险分析的可行性进行了论述,着重对构建商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型进行了深入细致的研究Λ旨在得到一个可行的神经网络模型进行合理的信贷风险评价,为信贷决策提供科学依据Λ关键词: 人工神经网络;商业银行;信贷风险中图分类号: F830 文献标识码: A αR esearch on the A rtificial N eu ral N etw o rk M odelfo r the C redit R isk A nalysis of Comm ercial Bank sHAO L i2p ing,HU X in2yue,L I L i(T ian jing U n iversity,T ian jin300072)Abstract T h is paper exam ines the artificial neu ral netw o rk model and the po ssib ility ofits app licati on to the credit risk analysis.A specific and carefu l study on how to set upthe artificial neu ral netw o rk model fo r the credit risk analysis of comm ercial bank s isfocu sed.T he ob jective of th is paper is to con struct a feasib le and realistic artificialneu ral netw o rk model on w h ich reasonab le credit risk analysis is based,therefo rescien tific credit decisi on m ak ings can be m ade by comm ercial bank s.Keywords artificial neu ral netw o rk;comm ercial bank;credit risk1 引言在今天这个瞬息万变的世界里,任何企业都面临着种种风险,商业银行作为经营金融资产的特殊企业,更以其特殊的经营对象、广泛的社会联系和强大深远的影响力,成为风险聚散的焦点Λ如何正确的评价和分析信贷风险就显得愈加的重要Λ但由于我国进行信贷风险评价起步较晚,信息往往残缺不全,如用传统的风险评价方法很难达到满意的效果,且耗时过长Λ而神经网络带有高度并行处理信息的机制而具有高速的自学习、自适应能力,内部所包含的大量可调参数使得系统的灵活性更强,用于评价信息残缺的系统更具优势Λ因而我们可利用神经网络的这些特点来分析评价信息残缺的银行信贷风险系统,以得出合理的评价结果作为风险决策的依据Λ2 人工神经网络应用于银行信贷风险分析的可行性2.1 人工神经网络的基本原理人工神经网络是对生物神经网络系统的模拟,其信息处理功能是由网络单元的输入输出特性(激活特性),网络的拓扑结构(神经元的联接方式)所决定的Λ人工神经网络对问题的求解方式与传统方法不同,它是经过训练来解答问题的Λ训练一个人工神经网络是把同一系列的输入例子和理想的输出作为训练的“样本”,根据一定的训练算法对网络进行足够的训练,使得人工神经网络能够学会包含在“解”中的基本原理Λα当训练完成后,该模型便可用来求解相同的问题Λ图1 信贷风险分类2.2 商业银行信贷风险因素的识别信贷具有偿还性的特点,但在实际经济生活中由于各种各样的原因,贷款投放可能到期不能收回,造成资金呆滞甚至亏本Λ这种贷款不能按期收回造成资金呆滞或损失的可能性,称为信贷风险Λ进行信贷风险评价,就是为了实现以最低的风险获得最大的效益,保证信贷资产的安全性、流动性、效益性Λ这是商业银行进行信贷风险管理的核心所在Λ商业银行的信贷风险由于风险源的不同而具有不同的类型Λ由贷款企业状况的变化及企业的经营风险所形成的企业转嫁型风险;由银行辨识能力和管理水平的差异形成的决策失误型风险;由经济形势、政治因素及自然力的变化与非常风险形成的政策影响型、行政干预型及国际传递型风险,如图1所示Λ信贷企业作为信贷主体,它的经营风险直接决定了商业银行信贷风险的大小Λ又由于信贷企业不是处于一个封闭系统中,它还必然要受到政策导向、行政干预、国际传递等外部因素的影响和制约Λ因此,我们将综合以上因素,采用人工神经网络对商业银行的信贷风险进行定量分析,从而得到一个完成训练学习的神经网络模型来解决信贷时的风险评价,以便于银行做出信贷决策Λ2.3 运用人工神经网络分析银行信贷风险的可行性信贷风险这一险种既具有风险的一般属性又有不同于其它险种的特殊性:1)银行信贷风险主要是指信贷资产风险Λ风险损失表现为资金上的呆帐,它的背后是物质形态和社会财富的损失和流失Λ2)信贷风险是与信贷服务对象的风险结合在一起的Λ一方面它是由于银行自身原因形成的呆帐或坏帐损失造成的;另一方面是由于企业经营不善等造成的Λ3)信贷风险在很大程度上受市场利率变动的影响Λ当市场利率呈下降趋势时,可采用固定利率;反之采用浮动利率Λ4)信贷风险渗透着国家宏观经济政策变化带来的风险,且此风险是难以预测的Λ5)随着世界各国之间的经济、贸易往来的日益频繁,商业银行的信贷业务已远非一国之事了Λ国际间信贷风险也成为商业银行信贷风险所不可忽视的一面Λ运用神经网络方法分析这一特殊险种是有其可行性的:1)我国进行信贷风险评价起步较晚,有关的信息往往残缺不全,而神经网络带有高度并行处理信息的机制且具有高速的自学习、自适应能力,内部有大量的可调参数,因而使系统灵活性更强Λ2)风险评价时,有些因素带有模糊性Λ而神经网络的后天学习能力使之能随环境的变化而不断学习,与传统的评价方法相比,表现出更强的功能Λ3)神经网络可以再现评价专家的经验、知识和直觉思维,较好地保证了评价结果的客观性Λ3 银行信贷风险分析的BP 网络模型的建立反向传播神经网络,又称BP 网络模型Λ由于它在各种神经网络模型中,具有较好的自学习、自联想功能,故而在本论文的研究过程中拟采用BP 算法来构造神经网络模型Λ标准的BP 网络模型由三个神经元层次组成,其最下层称为输入层,中间层为隐含层,其最上层为输出层Λ各层间神经元形成全互联接,各层次内的神经元没有联接ΛBP 算法的学习过程是由正向传播和反向传播两个过程组成的Λ在正向传播过程36第5期商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型研究中输入信息从输入层经隐含层逐层处理,并传向输出层Λ每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态,如果在输出层不能得到期望输出,则转入反向传播将误差信号沿原来的联接通路返回Λ3.1 BP 模型建立的基本思路建立一神经网络模型并完成训练学习,主要包括三个阶段:配置阶段、训练阶段、分类阶段Λ1)配置阶段①输入节点的选择前面我们已对银行信贷风险的因素进行了识别,下面我们将以这些信贷风险因素为基准确认BP 模型的输入节点Λ主要需考虑四个方面(图2)Λ图2 进行输入节点输入时,可将信用分析和一般分析的指标定量化Λ②隐层节点的选择隐单元数的选择是一个十分复杂的问题,它与输入输出单元的多少都有直接的关系,可参考以下两个公式进行确定Λn 1=n +m +a其中m 为输出神经元数,n 为输入神经元数,a 为1-10间的常数Λn 1=log n 2, n 为输入神经元数为了使隐层节点数更合适,本文将通过误判率的大小来确定,如表1所示Λ由此看出,隐层节点选取26为好,其模型训练精度、预测精度及节约计算机资源最佳Λ③输出节点选择输出节点选择对应于评价结果,期望输出为[10000] 很高;[01000] 较高; [00100] 中等水平;[00010] 较低; [00001] 很低5种不同的信贷风险程度Λ因而,本文的神经网络模型配置为20×26×5Λ表1 隐层节点的确定隐节点数训练总体误判率训练次数检验总体误判率180.0156820.288200.0157070.231220.027360.154240.018670.19246系统工程理论与实践2001年5月续表1 隐层节点的确定隐节点数训练总体误判率训练次数检验总体误判率260.0057260.115280.0058540.135300.018870.173320.0059980.135340.019890.154360.0110560.154 2)训练阶段该阶段完成网络对样本的训练学习Λ选取12个贷款项目的相关数据作为训练样本和检测样本(10个作为训练样本,2个作为检测样本)Λ输入样本后系统按期望输出与实际输出误差平方和的最小化规则来进行学习,调整权值矩阵和阀值向量Λ当误差减到要求范围内,系统停止学习Λ此时的权值矩阵与阀值向量固定下来,成为系统内部知识Λ3.2 信贷风险分析中BP 模型的建立根据建模基本思想的设计,本文用于信贷风险分析的神经网络模型为:输入层向量集为{a h }h =1,2,...,20; 隐层向量集为{b i }i =1,2,...,26; 输出层向量集为{c j }j =1,2, (5)因而其BP 网络模型结构如图3所示ΖΖ图3 信贷风险分析BP 网络结构模型通过这三层的BP 网络模型对10个样本进行学习训练,直至训练满足误差要求即可,总体误差Ε0=0.01Ζ再用2个样本进行检验,若误差也满足要求,我们就可用训练好的神经网络对新的信贷项目进行风险评估Ζ1)输入因子的分级处理对于没有确定影响因素的输入因子(如品格、能力、管理水平)等级的划分可以利用“专家打分法”Ζ专家打分法的优点在于方法简单、易懂、节约时间,但一般要求专家的人数不能太少Ζ下面本文将依据惯例和实际工作中惯常采用的方法给出各输入因素的等级划分标准Ζ品格=(优,中,差)=(5,3,1)能力=(强,中,差)=(5,3,1)管理水平=(先进,中等,落后)=(5,3,1)工艺技术水平=(先进,一般,落后)=(5,3,1)经营领域=(多元化,一般化,单一化)=(5,3,1)行业发展趋势=(稳定,一般,不稳定)=(5,3,1)政策导向=(扶持,鼓励,限制)=(5,3,1)行政干预=(影响小,适度,影响大)=(5,3,1)注 界于等级之间的分值为4和2Ζ得到各因素等级分后,将各分值除以最高分值5,化为[0,1]n 域上的分值,以满足BP 网络值域的要求Ζ对于有确定影响因素的输入因子等级的划分需通过模糊隶属函数化为[0,1]区间上的量值Ζ所用模糊化铃形隶属函数为56第5期商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型研究m e m (S )=11+e-w g 1(x -w c 1)m e m (M )=11+e -w g 2(x -w c 1)-11+e-w g 3(x -w c 2)m e m (B )=11+e-w g 4(x -w c 3)其中S ,M ,B 属于输入变量x 的隶属度(小、中、大等);w c 0表示语言变量“中”的中心值;w c 1表示语言变量“中”与“小”交于隶属度函数值为0.5处的交点;w c 2表示语言变量“中”与“大”交于隶属度函数值为0.5处的交点;w g 1,w g 2,w g 3,w g 4表示常数Ζw g 1<0,w g 2,w g 3,w g 4>0为控制两个隶属函数的交点处的斜率,其绝对值越大则其斜率也越大Ζw c 0=e M ,w c 1=e M -б,w c 2=e M +б其中M 为样本数值取对数后的均值,б为样本数值取对数后的方差Ζ其计算为:м=1k6ki =1log x iΡ=1k -16ki =1(log x i -Λ)K 为输入样本数,i 为输入变量x 的第i 个样本,i =1,2,…,k Ζ2)输出因子的分级处理我们在采用神经网络对相对风险度的高低进行评价时,可以将输出结果划分为5个等级,即相对风险(很高、较高、中等、较低、很低)Λ在神经网络的学习训练阶段,“样本”的期望输出值应是已知量,它可由历史数据资料给定或由模糊综合评价法和指数评分法评估得出,待模型训练成功后便可用来解决实际的风险评估问题Λ下面着重介绍一下指数分析法Λ指数分析法是通过对企业经营状况进行综合评价来分析风险的高低Λ在评价经营状况时,有些指标的作用大一些,有些指标的作用小一些Λ通过标注重要性的等级来明确各项指标的权重,以便定量地判断企业经营状况的优劣,然后根据企业经营状况的优劣确定信用风险的高低Λ指数分析法的基本步骤:第一步 选定影响企业经营状况的各项指标Λ通常情况下,可选择如下指标:流动比率、速动比率、资金利润率、全部负债比率、销售利润率、竞争实力、流动资金周转率、企业销售增长率、经营领域、行业发展趋势、行政干预等Λ应当注意的是由于企业的具体情况不同,在选择评价指标时也应有所不同Λ总的原则是,凡认为对分析企业经营状况影响较大的指标都应选入Λ第二步 据重要性的程度,对各种比率标注重要性系数,并使各比率的系数之和等于1Λ第三步 了解各项指标的标准值Λ所谓标准值就是使企业经营状况达到最佳状态时,各项比率体现的水平Λ第四步 计算企业分析期间各项比率的实际数值Λ第五步 求出实际比率占标准比率的百分比,称为关系比率Λ第六步 关系比率乘上重要性系数,求出各比率的评分,称为综合指数Λ最后求出各综合比率指数的合计,以此作为对企业经营状况的评分Λ如果该合计为1或在1左右变动,则企业经营状况达到了标准要求;如果大于1或是小于1,表明实际经营状况偏离了标准要求,详细原因应进一步分析Λ具体过程如表2所示Λ66系统工程理论与实践2001年5月表2 某企业经营状况综合评价表经营指标重要性系数1标准值2实际值3关系比率4=3 2综合指数5=1×4流动比率 0.15 200 152.94 0.76 0.114速动比率0.07 10067.340.670.047资金利润率0.152327.151.180.177全部负债率0.11200193.770.970.107销售利润率0.0741.690.420.029竞争实力0.07530.60.042流动资金周转率0.0535320.910.046销售增长率0.0567.51.250.063经营领域0.095510.09行业发展趋势0.09530.60.054行政干预0.1520.40.04合计0.809 由此可见,综合指数0.809,即经营状况处于基本良好状态Λ如该企业目前申请贷款,一般可认为有较好的偿债基础,信贷风险程度较低,即可视其期望输出为(00010)Λ运用指数法,关键是两个数值的确定:一个是重要性系数,它必须能够客观反映各项指标对经营状况的重要程度;另一个是标准值,要么事先估计、要么取行业平均值、要么取理想值Λ但无论如何确定,都必须有充分的依据,不可滥猜Λ3.3 BP 模型的训练与检测我们运用神经网络模型的程序软件对信贷风险模型进行学习训练Ζ如前所述,本文建立的BP 模型共有20个输入因子,26个隐层因子,5个输出因子;Κ=Β=0.6;Ε0=0.01Ζ运用10个输入、输出样本值对这一神经网络进行学习训练1000次之后看是否达到总体误差要求Ζ若没有,则再增加学习训练次数;若已达到要求,则再用2个样本值进行检验,检验结果也满足要求后便得到一个学习好的模型Ζ1)模型的训练表3 神经网络模型的训练输入因子110.81111110.4630.498 0.218 0.063 0.069 0.102 0.492 0.585 0.962 0.820 0.654 0.37620.40.60.60.60.810.20.60.3560.6050.3280.0540.1070.1140.450.220.9920.4890.2470.119310.8110.80.80.810.4080.5800.4270.0640.1450.0150.1260.5620.9460.6610.0640.43740.60.60.40.60.60.80.20.80.2950.6880.4990.0760.0860.2190.1190.6300.7280.7120.2670.96550.60.60.40.60.40.80.60.60.7720.2260.1170.0710.0190.1190.2280.4660.9490.4630.1330.11576第5期商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型研究86系统工程理论与实践2001年5月续表3 神经网络模型的训练输入因子60.60.80.80.80.60.8110.2620.5970.2210.0480.0720.1470.5920.9650.9530.9630.9920.36270.60.60.810.60.80.20.80.5960.4020.1130.6420.1580.9620.9220.6530.0860.3760.4780.64880.40.40.40.40.60.40.20.20.3050.6770.4890.1890.0590.2840.9960.8360.8760.4780.4330.44390.80.610.80.80.8110.6020.2740.4760.2810.1120.9870.4520.7310.1680.2470.3730.268100.80.80.80.810.40.810.2590.9630.1170.1680.5270.2570.3440.5270.3550.3960.4770.526期望输出实际输出风险程度1(00001)(0.002927,0.004945,0.006119,0.002845,0.940465)很低2(00100)(0.007447,0.007451,0.961337,0.008229,0.001665)中等3(00010)(0.001554,0.004452,0.006695,0.965359,0.002107)较低4(00100)(0.003678,0.003818,0.945506,0.003361,0.007285)中等5(00100)(0.004387,0.006224,0.927516,0.004443,0.006276)中等6(00010)(0.005942,0.003452,0.004765,0.939766,0.007276)较低7(00010)(0.007438,0.003745,0.006465,0.951176,0.007456)较低8(01000)(0.003676,0.949145,0.002987,0.004768,0.005746)较高9(00010)(0.008769,0.006751,0.007126,0.952374,0.004713)较低10(00010)(0.006483,0.005628,0.007814,0.963172,0.004756)较低总体误差E≈0.002615总体误差水平满足要求,再用2个样本值加以检验Ζ2)模型的检测表4 输入因子 0.2 0.2 0.2 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.201 0.3780.4090.0970.8170.4360.5760.6430.0650.3920.6130.0570.40.60.20.40.40.20.60.60.2750.4360.0150.1450.4500.2200.1190.0760.2950.6880.6050.712期望输出实际输出风险程度(10000)(0.954357,0.006114,0.004415,0.006687,0.002170)很高(01000)(0.003576,0.947149,0.004412,0.001678,0.002854)较高 与已知情况相等,误差满足要求,这样,一个关于信贷风险评价的BP网络模型已经学习训练成功Ζ可用此模型对信贷项目进行风险等级评价,以做出正确有效的信贷决策Ζ4 BP模型的实例应用某一贷款企业向银行申请信用贷款Λ银行根据输入因子的界限对该企业进行调研,得到各项输入指标Λ通过计算得到下表,运用BP模型预测其信贷风险程度,以供银行做出信贷决策Λ表5 BP 网络模型的实际应用 0.6 0.6 0.4 0.8 0.6 0.4 0.8 0.6 0.771 0.5810.6670.5670.2160.1170.2290.4570.9410.1470.6070.512实际输出(0.006613,0.002951,0.944008,0.004661,0.002287) 实际输出对应的风险等级为(00100) ,所以得到该贷款企业的风险程度为中等水平,银行可适度发放一定的抵押或担保贷款,少发放信用贷款Λ原则是求风险一定范围内的利益最大化Λ5 结论信贷风险研究兴起的时间并不长,可以说是一新的研究领域Λ在国际学术界尚属发展深化阶段,许多分析方法尚在探讨之中Λ我国在这一领域的研究起步较晚,但人们对它的重视程度并不亚于外国同行Λ正是由于信贷风险的管理直接关系到经济的繁荣与稳定,我们才有必要对它进行深入的研究Λ本文建立了新的信贷风险分析模型——人工神经网络模型,运用这一模型评价分析信贷风险,可克服很多不确定因素的干扰,更加直接、客观地评价,为银行进行信贷决策提供科学可靠的依据Λ参考文献:[1] 段开龄.风险管理论文集[M ].贵阳:贵州出版社,1992.[2] 曹焕光.人工神经网络原理[M 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