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[期刊] 商业时代  [作者] 胡望斌  朱东华  汪雪锋  
本文利用BP人工神经网络对商业银行针对个人的信用等级评价进行了探讨,建立了神经网络的评价模型,对此做出了实例分析。
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 朱天星  于立新  田慧勇  
本文通过蒙特卡洛模拟和层次分析法构建符合我国商业银行的个人信贷信用风险模型。通过蒙特卡洛模拟技术对准则层下的变量区间划分和赋值进行调试,保证其取值的合理性;通过层次分析法对目标层下的各个准则层以及准则层下的样本指标变量权重进行确定。最后对模型的模拟数值进行检验。
[期刊] 商业研究  [作者] 史宁  
商业银行建立一套科学合理的个人信用评估模式和方法对控制信贷风险具有重要意义。研究表明,通过在非负约束权重的组合预测模型的权重求解计算中引入二次规划的神经网络解法,利用遗传算法对非负权重进行求解,得到的非负约束权重的组合预测模型,在商业银行进行个人信用评估中更具应用价值。
[期刊] 上海金融  [作者] 刘春红  王铭耀  
[期刊] 统计与决策  [作者] 姜琳  赵苹  
本文利用DEA方法评估我国商业银行信用风险管理的相对有效性。通过CCR模型和Bilateral模型评价和比较我国国有商业银行和股份制商业银行的信用风险程度。
[期刊] 商业经济与管理  [作者] 柯孔林  周春喜  
信用风险评估是商业银行信用风险管理的首要工作和关键环节。本文对国内外商业银行信用评估方法进行述评,在比较分析现行信用风险评估主要方法的基础上,指出了各种评估方法的利弊,为今后商业银行信用风险评估方法的研究提供参考。
[期刊] 管理科学  [作者] 李萌  
以不良贷款率作为信用风险衡量标准,尝试构造商业银行信用风险评估的Logit模型,并结合t检验和主成分分析法对模型进行实证分析。结果表明,流动性与偿还能力对信用风险的影响作用最大,其后依次为赢利性指标、资本结构和财务杠杆指标、资产管理效率指标、现金流指标和成长性指标,资本市场表现和资产质量的影响并不显著。进而证明Logit模型具有非常可信的识别、预测及推广能力,是商业银行信用风险评估的有效工具。
[期刊] 南方金融  [作者] 杜志刚  
以美国为代表的发达国家消费市场发展迅速,其中一个重要原因是其国内已经建立起一个较完整的个人信用体系,运用了较成熟的评估方法。我国在这方面起步较晚,缺乏经验。本文介绍了一些国外常用的评估方法,并结合我国银行个人记录现状提出一种评估方法。
[期刊] 中国金融  [作者] 张云霞  
近几年,在全球经济复苏乏力和国内经济呈现"三期叠加"阶段性特征的背景下,中国经济持续面临一定的下行压力,银行业信用风险暴露明显增多,对商业银行的信用风险管理提出了新的挑战和考验。有关数据显示,2016年3月末,商业银行(法人机构)不良贷款余额13921亿元,不良贷款率1.75%,分别比上季度末增加1177亿元和上升0.07个百分点,自2013年第三季度以来已连续10个季度上升。
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 赵婷婷  陈万义  
商业银行零售业务信用风险评估问题具有维度高、数据更新快等明显特征,在此条件下,利用统计分析、数据挖掘技术建立可靠的动态预警模型具有十分重要的意义。基于数据挖掘的思想,充分利用客户信用消费行为数据,以及粗糙集理论对决策表中条件属性进行约简,并构建基于变精度加权平均粗糙度和基尼指数的决策树算法,依照决策属性值进行客户违约还款预测。实验结果表明,改进后的基于粗糙集与决策树算法的信用卡消费信用风险动态预警模型在准确率、稳定性等方面往往优于基本统计模型及机器学习算法。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 华晓龙  
本文以贷款违约率作为评估银行系统信用风险的指标,使用Logit模型将贷款违约率转化为综合指标Y,以指标Y作为因变量与宏观经济因素进行多元线性回归分析,通过假设情境法进行宏观压力测试,定量分析宏观经济因素波动对中国银行体系贷款违约率的影响。研究结果显示:名义国内生产总值、消费者价格指数、真实房地产价格指数和名义流动贷款利率对银行体系贷款违约率的影响显著。本文构建了两种宏观经济极端情境——名义国内生产总值大幅下降和通货膨胀率骤升,在这两种情境设定下,银行体系的贷款违约率都出现了不同程度的大幅度提高。
[期刊] 上海金融  [作者] 王周缅  
蚁群优化算法是一种新型的解决组合优化问题的仿真型算法,在许多优化计算领域中都有广泛的应用,但却有容易陷入局部最优等方面的缺陷。本人之前研究将元胞自动机原理引入蚂蚁算法,构造元胞蚂蚁算法,该算法从理论上被证明能部分避免蚂蚁算法的缺陷从而提高算法的有效性。本文针对商业银行信用风险评估模型的特性,对元胞蚂蚁算法的选择策略、元胞机制、信息素更新机制及寻优终止条件等机制进行改造,提出一种具备自我学习和系统信息反馈机制的商业银行信用风险评估元胞蚂蚁算法模型。最后用DELPHI做了算法仿真实验,结果验证了该模型在信用风险评估中具有较好准确性。
[期刊] 金融研究  [作者] 郭英见  吴冲  
信用风险是我国商业银行运营过程中的主要风险,因此加强信用风险的有效评估至关重要。本文借鉴多传感器信息融合综合评价的优势,建立了基于BP神经网络、支持向量机和DS证据理论基础上的信用风险评估模型。通过采用国内某商业银行的数据,利用本模型、BP网络和支持向量机三者做了相应的验证,研究结果表明,该模型相对传统的BP网络和支持向量机的评估模型,能得出较优的评估结果。本文的研究结论对于丰富我国商业银行的信用风险评估体系和加强风险管理具有重要意义。
[期刊] 软科学  [作者] 戴昕琦  
在线上供应链金融融资模式特点的基础上,建立了相应的信用风险评价指标体系,同时,分别基于SMOTE-RF模型、C-SMOTE模型与Logistic模型进行了分析,结论认为,C-SMOTE-RF模型在线上供应链金融信用风险评估上更加准确可靠。基于C-SMOTE算法的随机森林模型在帮助商业银行管理线上供应链金融信用风险、降低信用损失上效果更为显著。
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