基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究
基于BP神经网络的商业银行信用风险预警研究
基于BP神经网络的商业银行信用风险预警研究作者：江训艳来源：《财经问题研究》 2014年第13期江训艳收稿日期：2014-03-15作者简介：江训艳（1979-），男，硕士研究生，讲师，主要从事决策分析和风险管理等方面的研究。
（新余学院，江西新余338000）摘要：信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。
传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务，现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化，不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。
本文在研究目前较为流行的信用风险度量模型之后，提出BP神经网络预警系统来预警信用风险。
关键词：信用风险；预警系统；BP神经网络中图分类号：F830.33文献标识码：A文章编号：1000-176X（2014）05-0046-03商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、市场风险、利率风险和流动性风险等。
由于贷款质量直接关系到银行的损益状况和生存能力，因此控制信用风险、提高贷款质量向来是银行管理的核心环节。
对处于新兴市场和转轨经济时期的我国商业银行而言，加强信用风险管理显得尤其重要。
一、信用风险概述1.信用风险的概念及形成的主要原因在传统意义上，信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。
现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化，意义更为丰富，不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。
造成我国商业银行信用风险的原因很多，归纳起来，主要有商业银行管理体制落后、商业银行经营机制存在严重缺陷、道德风险和逆向选择问题和社会信用环境欠佳等。
2.信用风险的主要类型与特征信用风险基本上包括信用违约风险(Default Risk)和信用息差风险(Spread Risk)两大类型。
信用风险除具有金融风险的不确定性、传递性和扩散性外，信用风险还具有概率分布厚尾特征、非系统风险特征明显和缺乏量化的数据基础特征。
基于BP人工神经网络的中国金融风险预警模型分析
基于BP人工神经网络的中国金融风险预警模型分析内容摘要：本文采用BP人工神经网络构建非线性系统模型，解决了传统模型难以处理高度非线性问题和自适应能力差的困难，通过对金融风险预警模型的训练和检验得出我国金融运行处于风险状态，并对此提出了相关政策建议。
关键词：金融风险人工神经网络预警模型为了能及时防范金融危机的爆发，各国经济学家和决策层对金融危机的预警都异常关注。
如果能在金融危机发生前准确地预警，那么政府和管理机构将有更多的时间应对可能出现的风险，避免经济发展出现较大程度的动荡。
因此，这方面的研究对我国现阶段金融风险的度量与预警有重大的理论和现实意义。
国内外相关研究Krugman Paul（1979）认为早期的货币危机理论和EWS研究主要集中在固定汇率制度下货币遭受外部冲击、引发外汇储备消耗和货币贬值以及国内利率提高等方面。
货币危机往往与国际支付危机相连，而与债务危机、银行危机和股市危机是两回事，后者往往定义为范围更广的“金融危机”。
Kaminsky Graciela等人（1997）提出了著名的KLR模型，认为一个指标偏离均值的程度超过阈值时，被称之为发出了一个信号，噪音—信号比率是实际发出的坏信号的份额（噪音）除以实际发出的好的信号份额。
Franke等人（1996）提出了概率单位（probit）或多元对数（Logit）模型（FR），模型以100个发展中国家在1971-1992年这段时间发生的货币危机为样本，以各个国家的年度数据为样本资料，建立了可以估计货币危机发生可能性的概率模型，但FR模型在预测的准确度方面还存在一定缺陷。
Sachs，Jeffery（1996）等人提出了STV横截面回归模型，他们认为实际汇率贬值，国内私人贷款增长率、国际储备/M2是判断一个国家发生金融危机与否的重要指标。
Ae Yoon Kim，Kyong Joo Oh，Insuk Sohn and Changha Hwang （2004）通过对韩国1997年金融危机以前的经济指标对金融危机预警系统进行训练与检验发现，人工神经网络预警韩国金融危机起到理想的效果。
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BP神经网络的商业银行风险预警系统的研究
基于BP神经网络的商业银行风险预警系统的研究作者：马鸿雁来源：《经济研究导刊》2014年第24期摘要：当今科技的飞速发展，带动的网络的蓬勃发展。
对于一个商业银行来讲，加强银行的安全系统，有效地防范和化解商业银行在运营过程中的风险，是非常重要的。
要达到这一目标，可以通过建立一个有效、合理、科学的商业银行风险预警系统来完成。
主要探讨通过运用BP神经网络和组成成分的分析方法共同构建一个商业银行风险预警系统。
以此，加强银行的安全系统。
相关的实验研究也表明，通过这种方法构建的商业银行风险预警系统所能够达到的准确率可以高达88%。
关键词：BP神经网络；商业银行；风险预警中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）24-0107-02科技的发展，带动了计算机行业和相关网络技术的飞速发展。
教育的普及使得计算机技术和相关的网络技术被更多的人所熟知。
有不少接受过相关教育的不法分子，利用学到的技术对银行的安全系统进行攻击，获取不法收入。
每一次科技的更新，都导致不法分子犯案技术手段的更新。
鉴于此，加强商业银行的风险预警是非常必要的。
商业银行的风险预警系统的构建一方面可以使得银行方面对于潜在的风险尽早地识别，然后在此基础之上预警该类风险，另一方面银行根据这些风险信息可以采取恰当、及时的信息化解潜在的风险，使这些潜在的风险不再扩大甚至是蔓延。
传统意义上，风险预警系统大多是通过逻辑回归、多元统计分析等多种统计技术来进行风险预测。
但是，在实际操作过程中，由于相关的风险预警方过度地依赖以往的相关数据、对于高度非线性数据较难处理以及对付若干动态预警的能力比较差，这样就造成了预警问题的解决难度越来越大，相关部门在解决此类问题时就会受到诸多因素的约束，具有很大的局限性。
但是，在新世纪，人工智能学科的快速发展，特别是在发展的过程当中，在经济预测与预警方面引入了BP神经网络，以此为该领域的研究提供了一种全新的研究方向和思路，进行了一定程度的创新。
基于BP神经网络模型的商业银行风险评估研究
【摘要】随着我国利率市场化的不断推进，商业银行的竞争环境发生变化，如何有效地对商业银行进行风险防控，实现商业银行在大环境下的稳定持续发展是非常重要的。
文章以2016—2019年20家商业银行为研究样本，运用因子分析法进行降维，利用特征值计算指标权重，通过加权因子值构造风险指数，以8个评价要素为输入，风险指数为输出，建立了8×15×1的BP 神经网络商业银行风险评估与分析模型，通过对原始样本和测试样本进行网络训练和仿真测试，结果表明所构建的BP 神经网络能很好地进行风险评估，更重要的是加入“弹性分析”可以进行商业银行风险的影响要素分析。
实证分析结果表明：商业银行的流动性、资本充足和不良贷款性指标对风险影响较大，且流动性和资本充足等指标的变动与风险指数呈反向变化，不良贷款率等与风险指数呈正向变化。
【关键词】商业银行；风险评估；BP 神经网络；因子分析法；弹性分析【中图分类号】F832.33【文献标识码】A【文章编号】1004-5937（2021）05-0113-07基于BP 神经网络模型的商业银行风险评估研究杨君岐1任瑞1阚立娜1任昊悦21.陕西科技大学经济与管理学院2.北京交通大学经济管理学院【基金项目】国家社会科学基金青年项目“‘三权分置’下农地抵押贷款产权价值评估分类设计研究”（17CJY028）【作者简介】杨君岐（1962—），男，陕西岐山人，陕西科技大学经济与管理学院教授、硕士生导师，研究方向：经济管理的数学模型和大数据挖掘；任瑞（1996—），女，陕西富县人，陕西科技大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：会计学、财务大数据挖掘；阚立娜（1982—），女，河北廊坊人，博士，陕西科技大学经济与管理学院副教授，研究方向：财务管理、农村金融；任昊悦（1998—），女，陕西咸阳人，北京交通大学经济管理学院一、引言在利率市场化的不断推进下，商业银行面临的经营环境、业务种类以及竞争环境等都发生了较大的改变。
基于BP神经网络的商业银行信用风险评估模型研究
一
、
商业银行 向多元化 发 展 的 同时 面临着 各 种金 融 风 险， 其中， 信 用风险是 当前主要 的金 融风 险之一 ， 且 发生
频率高。我国对 商 业银 行信 用 风险 评估 的研 究 起步 较
晚， 各商业银行信用 风险 的分析与 评估 一般都 存在 以下 几方面问题。１ ．信 用风 险评价指 标 体系不 全 面。２ ．企 业提供的财务数据 不准 确 、 不 充分 。商 业银 行往往 不能 从 中了解到企 业 的真 实经 营状况 。３ ．信 用风 险评 估 的 方法单一 。目前 ， 国内大多数 商业银行采 用信用评 分法 ， 即选取一些相关的财务指标根据事先确定 的分 值表打分
［ 关键词］信 用风险； 模糊综合评价 法； Ｂ Ｐ神 经网络 ； 评 价指标体 系
［ 中图分类号］Ｆ ８ ３
引言
［ 文献标 识码 ］Ａ
［ 文章编号］２ ０ ９ ５— ３ ２ ８ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９— ０ １ ２ ８一 Ｏ ３ ｉ ｉ ．评语等级集合 。指评 价指标 可能得 出的所 有评 价结果的集合 ， 用 Ｖ表示 ， Ｖ＝｛ ｖ 。 ， ｖ ， …， ｖ ｝ ， 其中 ｖ 。 （ ｉ
二、 相 关 理 论 （ 一） 模 糊 综合 评 价 法
Ｖ 。 ， 则 可 得 到第 ｉ 个 评 价 因素 的 数值 化 评 价 值 ｘ ｉ ＝
［ Ｒ ］ 。 ｍ・ ［ Ｖ ’ ］ 。 。 （ 二） Ｂ Ｐ 神 经 网络算法 Ｂ Ｐ （ Ｂ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 神经网络［ ２ 是一种按照误差
表示 ， Ｕ＝｛ ｕ 。 ， Ｕ ， …， ｕ ｝ ， 其中 Ｕ ｉ （ ｉ －１ ， ２ ， …， ｎ ） 表 示影 响评价对象的 因素 ， 也称为评价指标 ， ｎ为因素的个数。
基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究
基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究本文旨在基于BP神经网络法构建一个银行产品营销预测模型。
我们在实验中使用历史营销数据以及客户信息作为输入，通过训练模型来预测未来银行产品的销售情况。
我们运用了多种算法，评估了模型的准确性和可靠性，并对模型的性能进行了分析。
银行产品营销预测的意义在于，通过对历史数据的分析和建模，可以为银行的营销策略提供更为准确的预测结果，从而优化银行的营销决策，提高销售效率，加强客户关系，增加市场竞争力和收益。
本文使用的模型是BP神经网络法，它是一种基于数学模型的人工神经网络算法。
我们在模型中设置了多个输入节点和单个输出节点，其中每个输入节点代表一个输入向量属性，输出节点代表预测结果。
数据预处理是本模型中的重要步骤。
首先，我们将历史数据进行归一化处理，保证输入数据的尺度一致性，接着我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的准确性。
我们使用误差反向传播算法来优化模型的权重参数，直至模型误差达到预设的阈值或训练次数达到预设的次数。
在实验过程中，我们通过对6个不同的银行产品的营销数据建模，评估了模型的性能。
实验结果显示，该模型的准确度以及对数据的拟合程度均表现良好，其RMSE误差值在0.1以下，证明该模型可以用于银行产品营销预测。
此外，本文还对模型进行灵敏度分析和性能评估。
我们发现，模型对输入数据的灵敏度较高，即输入数据的变化会导致模型输出结果的变化，因此银行需要定期更新和提高客户数据的准确性，以保证模型预测结果的可靠性。
总之，本文提出了一种基于BP神经网络法的银行产品营销预测模型，通过实验评估表明该模型具有较高的准确度和可靠性，可以为银行的营销策略提供更为有效的支持和决策参考。
基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究
基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究随着互联网的快速发展和金融市场的竞争加剧，银行产品营销变得越来越重要。
为了提高产品销售量，银行需要准确预测不同客户对特定产品的购买意愿。
本文将基于BP神经网络法研究银行产品营销预测模型。
银行产品营销预测模型的建立可以帮助银行更好地了解客户需求和购买行为，从而优化产品策略和提高销售效果。
BP神经网络法是一种经典的人工神经网络模型，具有较强的非线性拟合能力和适应性，可以应用于复杂的预测问题。
本文首先介绍BP神经网络模型的基本原理和训练算法。
BP神经网络模型由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受特征向量作为输入，隐藏层通过激活函数对输入进行加权和求和，并将结果传递给输出层。
输出层根据特定的问题进行分类或回归预测。
BP算法通过梯度下降法不断调整神经元之间的权值和阈值，以最小化预测误差。
然后，本文提出了银行产品营销预测模型的建立思路和步骤。
收集客户的相关信息和历史购买记录。
然后，根据这些信息构建特征向量，并进行数据预处理和特征选择。
接下来，将数据集划分为训练集和测试集，用训练集对模型进行训练，并用测试集对模型进行评估和验证。
利用模型对新的客户和产品进行预测，并进行结果分析和优化调整。
本文对银行产品营销预测模型进行实证研究。
以某银行的个人贷款产品为例，收集了客户的个人信息、收入水平、借贷记录等特征，并构建了相应的特征向量。
通过对模型进行反复调整和训练，得到了较好的预测效果。
基于BP神经网络法的银行产品营销预测模型可以有效提升银行的产品销售效果。
通过深入研究客户需求和行为，银行可以根据预测结果针对性地开展产品推广和销售活动，从而实现增收和提高客户满意度的目标。
基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究
基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究随着金融市场的不断发展和竞争加剧，银行产品的销售越来越依赖于市场营销。
传统的营销方法已经不能完全满足金融市场的需求，如何通过创新的营销策略来提高银行产品的销售表现成为银行管理者关注的话题。
本文基于BP神经网络法，探讨了一种银行产品营销预测模型，该模型可通过历史数据对未来的营销结果进行预测。
该模型将银行产品的销售业绩作为输出变量，将与销售业绩相关的各种参数作为输入变量，通过BP神经网络来建立一个预测模型，从而实现银行产品营销的精准预测。
BP神经网络法是一种基于反向传播算法的神经网络模型，利用训练样本来建立网络模型，然后利用该模型对未知的数据进行预测。
该模型有三层，输入层、隐藏层和输出层。
一般情况下，BP神经网络法的隐藏层的节点数目越大，预测的精度越高。
本文的银行产品营销预测模型的输入变量包括：广告费用、宣传周期、宣传方式、客户群体、营销活动等。
其中，广告费用和宣传周期是影响银行产品营销的两个重要因素，营销方式、客户群体和营销活动个性化地呈现了营销策略与实施效果的关系。
在数据的采集上，我们可以从银行的客户资料库中来获得大量的消费数据，并通过数据挖掘等技术来分析各个输入变量与输出变量之间的相关性。
在数据的预处理上，我们可以对数值型数据进行归一化处理，离散型数据可以采用独热编码来进行转换。
在模型的建立上，我们可以采用BP神经网络法，并通过训练样本对网络进行训练，优化模型的权重和偏差，从而得到一个较为稳定和准确的预测模型。
在模型的应用上，我们可以通过该模型对未来的银行产品营销进行预测，提前设计并制定相应的营销策略，为银行的业绩提供重要的决策依据。
总之，本文以BP神经网络法为基础，提出了一种银行产品营销预测模型，并对该模型的建立、训练和应用进行了详细的阐述。
希望该模型能为银行产品的营销提供一种新的思路和方法，为提高银行产品的销售业绩做出贡献。
基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究
基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究
随着金融市场的不断发展，银行产品营销越来越重要。
针对银行产品营销的需求，很
多研究人员提出了各种预测模型。
本文基于BP神经网络法，提出了一种银行产品营销预测模型。
BP神经网络法是一种常用的神经网络方法。
在该方法中，神经网络的结构由输入层、隐层和输出层组成。
输入层用来接收数据，输出层用来输出结果。
隐层是用来进行数据处
理和特征提取的。
在银行产品营销预测模型中，我们需要先确定输入和输出。
输入可以包括客户的人口
统计信息、财务信息以及行为信息等。
输出可以包括客户是否购买产品等。
为了提高预测
的准确性，还可以导入其他影响因素，如经济环境等。
在数据处理时，可以使用数据标准
化等方法。
接下来，我们需要确定神经网络的结构。
神经网络的结构会影响预测的准确性。
一般
来说，隐层的神经元越多，神经网络的训练时间越长，但是预测的准确性也会更高。
在训
练神经网络时，可以采用批量梯度下降法等方法。
最后，我们需要对模型进行评估。
评估标准可以包括精度、召回率和F1值等指标。
如果预测结果较差，可以考虑增加影响因素、增加隐层神经元的数量等方法。
如果预测结果
较好，可以应用在实际的银行营销中。
综上所述，基于BP神经网络法的银行产品营销预测模型具有较高的预测准确性。
然而，该模型的训练时间较长，需要大量的数据和计算资源。
未来，可以结合其他技术，如深度
学习等，来进一步提高银行产品营销预测模型的准确性和效率。
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构 建一个科 学有 效 的商业 银行 风险 预警 模 型 ，对
于尽早 识别 和预警银 行风 险 ，并及 时采取 措施 防范 和 化解风 险 ，防止风 险蔓延 具有 重要 的现 实意 义 。传统 的风 险预警模 型多通 过统 计技 术如 多元统 计 分析 、逻
张美 恋 、王 秀 珍 （ ０ ５ 探 讨 了径 向基 神 经 网 ２０ ） 络 （ Ｂ ） 在商 业银行 安全 评价 系统 中 的应用 。他 们 ＲＦ 根据商 业 银 行 安 全 评 价 系统 的特 点 选 择 １ ２个 指标 ， 并对各 个指 标风 险程度 进行 判断 ，确定 相应 的风 险等 级 及 得 分 。 由此 构 建 了安 全 评 价 系统 的 Ｒ Ｆ模 型 ， Ｂ 并 基于 该模 型进行 了示 范性仿 真实 验 ，结果 验证 了该
其 中 ，宏 观预 警指标综 合考 虑外 部环境 对 银行 业
的影 响 ，主要从 宏 观经济 风险 、货 币流通 风 险 、房 地
产 泡沫风 险这三 个方 面构建 。微 观预警 指标 主 要研究
单个 银行 机构 的风 险状 况 ，具体包 括 资本 风险 、流 动
资产流 动 性 比例 是 流 动 性 资 产 与 流 动 性 负 债 之 比，反 映 了商 业银行 资 产流 动性 强弱 的指标 。存 贷 款
确 定
（ ）反 映资本 风 险状况 的指 标体 系 １
虽 然银行 主 要是通 过 负债来 经 营 ，但 银行 自有 的
资本才 是 获 取 资 金 的 保证 。资 本 充 足 率 （ 与 核 Ｘ）
心资本 充 足率 （ 是 衡 量 银 行 经 营 稳 健 性 和 抵 御 Ｘ） 风 险能 力 的重 要指标 ，综 合反 映 了商业银 行 的资本 状 况 和资产 质量 。 （ ） 反映流 动性 风险 的指标 体 系 ２ 流动 性风 险是商 业银行 面临 的最直接 的风 险 ，也 是各 种风 险发生 后 的最 终 表现 。根 据我 国 的具 体 情况 建立 的 流 动 性 风 险 预 警 指 标 有 ：资 产 流 动 性 比 例 （ 、存 贷款 比例 （ 。 Ｘ） Ｘ ）
（ ）商业银 行风 险预 警指标 体 系的设 置 一
一
个 良好健全 的商业 银行 风 险预警 指标体 系应 当
既 能反映宏 观经济 金融 的基本 态势 ，又 能满 足机 构 内
部各层 次之 间相互 配合 的要求 。故本 文 主要从 宏 观 和
微观 两个层 面来构 建商业 银行 的风 险预警 指标 体系 。
重 ，在 网络训 练之后 ，可 以将 任何 新输 入 的公 司划 分 为破产 和非破 产 。实证结 果 表明 ，从预 测精 度 、适应
性 和稳健 性来说 ，神 经 网络方 法都是 一种 更好 的评估
银行 风 险状况 的方法 。
用 土耳 其 的破 产银行 为样 本 ，采用人 工神 经 网络 进行
的风险 。
金贷款越集中，承担的风险也就越大。
（ ）商业 银行风 险预 警指 标 阈值 的确 定 二
指标体 系确定 后 ，预警 指标 数据是 否达 到 危机 发 生水平 可用 阈值来 描述 。在 阈值 的确定 上 ，本 文在 实
际操作 中，如是国际通用标准的指标值 ，阈值的确定
则 根据 国际通用标 准来确 定 ，没有 明确 的 国际 通用标
上年增 长 的幅度 。
盈 利性 是商业 经 营管理 的基本 目标 ，是 银 行在 从
事相关业务时抵御相关风险的能力 ， 也是银行抵补损
失 的第 一道 防线 。银 行 的盈利 能力 主要通 过 净 资产 收
益 率 （ 和总 资产净 利率 （ ）来 衡量 。 Ｘ） Ｘｍ 净资产 收益率 这 一指标 反 映银行 依靠 资本 金 实现 利润 的能力 。利润 持续 下降 一般 反 映商业银 行 经 营状
运用 Ｂ Ｐ神经 网络 和主成分分析 相结合 的方法构建 了一个商业银行 风险预警模型 。实证结 果表 明：该神 经 网络模 型
能 达到 ８ ％ 的较 高 准 确 率 。 ８
［ 关键词 ］风险预警模型 ；商业银行 ；Ｂ Ｐ神 经网络 ［ 中图分类号 ］Ｆ ３ ． ３ ８ ０ ３ 文献标识码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ ４ ４ ｛０ ０ ０ ０４ ０ ０ ８— ９０ ２ １ ）４— ０ ３— ６
况或 经营环 境不佳 。总资产 净利 率是 当前 国 际上 常用 的衡量盈 利 能力 的指标 ，该 指标值 越 高 ，说 明银行 获
固定资产 投资 额 增 长率 （ 反 映 了一 国经 济 Ｘ） 发展 的基 础条件 ，一定 的 固定 资产投 资增 长率 是保 持
社 会经 济 向前 发展 的物质 基础 。
方 法 的有效性 。
辑 回归等 进行预测 ， 由于存 在难 以处 理高 度非 线 性数 据 、过分 依赖历史 数据 、不 具备 动态 预警 能力 等 的约
束 ，在解 决 １益 复杂 的 预 警 问题 上 具 有 很 大 的局 限 ３ 性 。随着 人工智 能学 科 的发展 ，将 Ｂ Ｐ神 经 网 络 引入 到经 济预 测与预警 为该 领域 的研究 提供 了一 种 全新 的
２１ ０ １年 ２月第 １期
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 商业银行 风 险预 警模 型研 究
基于 Ｂ Ｐ神经 网络 的商业 银行 风 险预警模 型研 究
陈朝 晖 张 艳 芳２
（ 州 大学管理 学 院 ，福 建 福 州 ３００ ） 福 ５ １８
［ 摘 要 ］建立一个科 学、有效的商业银 行风险预 警模 型，是 有效防 范、化解 商业银行 风险的 重要 措施 。本文
Ｅ ｕ ｚａ ．Ｎ ｒＯ ｋｎ—Ｇ ｎｙ ｕ ａ 、Ｍ ｈ ｄ Ｏ ｋ ｎ （ ０ ７ ｅ ｍｅ ｚａ ２ ０ ）
、
文 献 回 顾
Ｔ ｍ 和 Ｋａ ｇ （ ９ ２ 利 用 三 层 Ｂ ａ ｉｎ １ ９ ） Ｐ神 经 网 络 来
训练 网络 ，根 据输 人到 网络 中 的一 些样 本提 供 一套权
Ｅ —ｍａｌ ｃ ｚ ７ １ ＠ １ ６ ｅ ｍ ｉ： ｈ ｈ ０ １ ２ ． ｏ
’
福建 商业 高等专科 学校 学报
风 险预测 。实证结果 表 明 ：人工 神经 网络 能够 很好 地
２１ ０ ２月第 １期 １年
本文 选取 Ｍ２增 长率 （ ｘ ）来 反 映货 币供应 量本 身 的变化 情况 及其 与 国 民经 济 的发 展 关 系 。Ｍ 增 长
目前 我 国规 定 的极 限值为 ７ ％ 。 ５ （ ）反 映盈利 能力 风 险的指 标体 系 ３
生一定 的影 响。宏 观预警 指标体 系 主要包 括 ：
（ ） 反映 宏观经 济风 险的指标 体 系 １ Ｇ Ｐ增长 率 （ 即 经 济 增 长 率 ，是 反 映 一个 Ｄ Ｘ）
国家经 济 发展 状 况 的 最重 要 的指标 ，指 实 际 Ｇ Ｐ 比 Ｄ
信贷业务是商业银行 的主要业务 ，贷款利息收入 是商业银行的主要业务收入。因此 ，信贷资产质量一
直是商 业银行 风 险监测 预警 的核心 和主要 内容 。 不 良贷 款 比率 （ ） 反 映 了银 行 贷 款质 量 存 在 ｘ， 问题 的严重 程度 ，是 判 断银行贷 款质 量总 体状 况 的重 要指标 。若商 业银行 的不 良资产 占其 总资 产 的 比重过 大 ，则 表 明其 资产质 量很 差 ，银 行体 系 内潜 伏 着 巨 大
｝收 稿 日期 ：２ １ ０ ０—１ Ｏ １一 ５ 基金项 目：福建省 审计厅 ２ ０ ０ ９年度 审计科研项 目 《“ 免疫 系统 ”理论视： Ｆ的金融 审计 安全评价体系研究》 （ ｋ９ ６ ｍ－ ｍｓ０ ０ ）的 阶段性成果。
作者 简介 ：陈朝晖 （ ９０一） １７ ，男 ，福州大 学管理学 院副教授 。研究方 向：财务管理 、审计。
（ ） 反映货 币 流通风 险 的指标 ２
２１ ０ １年 ２月第 １期
利 能力越 强 。
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的商业银 行风 险预警 模 型研 究
款比例 （ ， ｘ， ）反映 了贷款的集 中程度 ，是衡 量贷款
投放 安全 与否 的重要 指标 。其 比值越 大 ，说 明银行 资
（ ）反 映信贷 风险 的指标 体系 ４
并 通过 连锁反应 导致 经 济增 长率下 降 、陷入 衰 退 ，甚
至发 生社 会动荡 。房 地产 行业 指标 衡量 可借 助 国房景 气 指数 （ ｘ ）来 评价 。“ 国房景 气 指数 ” 是 全 国房地 产 开发业 综合 景气指 数 的简称 。它 是对 房地 产业 发展
变化 趋势 和变化 程度 的量 化反 映 ，用百分 制表 示 。 ２ 微 观 预警指 标体 系 ．
对财 务数据进 行模式 分类 。利用 其分类 方 法 ，大部 分 的银 行危机都 能提前 预测 出来 ，而且更 重 要 的是 ，还 能够 检测 出潜 在 的危 机信号 。 综 上 ，Ｂ Ｐ神经 网络 处 理经 济 数 据 具 有 三 种 显著 优势 ：首先 ，神经 网络 带 有 高度 并 行 处 理信 息 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 。 其 次 ，Ｂ Ｐ神 经 网
研究思 路 。
一
牛 源 （０７ ２ ０ ）采 用 神 经 网 络 与 专 家 系 统 相 结 合
的方法 对商业 银行 安全状 况进行 综合 评估 。他选 取 中
国某 商业 银行 作为 研究 对 象 ，对 其 连 续 １ Ｏ年 的历 史 数据 进行 整理 。整理后 的前 ８组数 据作 学 习样 本分 别 构成 输入 向量组 Ｐ，另外 ２组 用 于预 测 。预 测结 果 表 明 ：神经 网络方 法建模 简单 ，精 度高 ，对 于商 业银 行 风 险等 复 杂 的非 线 性 问题 有 着 很 强 的 逼 近 与 预 测 能力 。