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[期刊] 商业时代  [作者] 马静  
资产证券化是依托特定的资产组合或者现金流为支撑而发行的债券,也是融资途径的一种方式,它可以将流动性差、可产生预见稳定现金流的资产转换成有较强流动性的债券形式,从而在市场上流通。资产证券化的这种优势给金融机构提供了快速处置不良资产的有效途径。资产证券化这种金融衍生品近年来在我国得以应用,其优良的特性使其受到广泛的关注。资产池信用评测在资产证券化过程中发挥着至关重要的作用,本文的思路是构建一个尽可能涵盖资产证券化各参与方的风险控制体系,以可测量的指标来反映资产证券化信用违约率。运用BP神经网络模型对资产证券化资产池信用进行测评,从债务方、发起方、信托机构三方,选取不同的影响因素,对我国资产证券化实...
[期刊] 国际经贸探索  [作者] 庞明  郭菊娥  
不良资产证券化资产池信用风险的定量研究在我国非常匮乏。文章立足我国不良资产信用数据严重不足的现状,尝试使用改进的BP神经网络模型测算单笔不良资产的信用风险:根据不良资产的特点甄选出其中16个作为输入变量;经过反复测试,确定1个隐含层;以单笔资产的信用风险作为输出层。然后通过整合信用风险附加模型,量化资产池的信用风险。通过对我国某不良资产证券化案例为样本进行的实证分析结果表明,基于改进的BP神经网络模型测算资产池信用风险具有良好的应用效果。
[期刊] 云南财经大学学报(社会科学版)  [作者] 吴永兴  
理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法。
[期刊] 财经问题研究  [作者] 江训艳  
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。
[期刊] 管理现代化  [作者] 李从刚  童中文  曹筱珏  
关键词:
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)  [作者] 姚淑琼  强俊宏  
利用2009年杨凌区三家农村信用社的实地调研资料进行了农户小额信贷信用风险评估的实证研究,对指标变量分别进行正态性检验、差异性检验和多重共线性检验,利用MATLAB7.0软件建立了8—14—1结构的BP神经网络农户信用风险评估模型。模型对训练集样本的总体判别正确率为100%,对测试集样本违约类农户的预测正确率达90%,总体正确率达84.09%。准确度较高,能够为农村信用社识别农户信用风险提供较好的依据。
[期刊] 财经问题研究  [作者] 石红军  
信用风险是金融活动中的基本的风险类型,也是所有金融市场参与者必须正视并应着力控制好的一种风险。信用工程(Credit Engineering) 正是基于信用风险管理的需要而发展起来的一种新的金融技术。其代表性产品———资产证券化,已经成为一种有效的融资方式,并极大地改变了整个金融体系的内在结构。本文研究的主要问题是:信用风险及其基本特征,信用工程在控制和管理信用风险中采用的主要技术,资产证券化在控制信用风险方面的主要方法。
[期刊] 财会通讯  [作者] 姚爽  高江波  黄玮强  
文章基于制造业整体特征,选取财务指标和非财务指标构建制造企业信用风险预警指标体系;在传统BP神经网络模型的基础上对输入指标运用因子分析进行降维优化处理,通过蝙蝠算法优化传统BP神经网络的随机权值问题,构建制造业上市公司信用风险预警的FA-BA-BP模型;以60家制造业上市公司为样本,进行实证研究。通过对数据的降维处理,提炼出盈利能力、偿债能力、运营能力、自身规模、创新能力和经营规范六个信用风险预警因子。研究表明:FA-BA-BP神经网络模型迭代次数更少、均方误差和平均绝对误差均为最小,且预测准确率达到95%,具有良好的预警作用。
[期刊] 武汉金融  [作者] 李昕  戴一成  
近年来我国P2P网络借贷业务快速发展,然而行业内的信用风险也日益凸显,持续性的平台倒闭以及借款人违约等事件屡见不鲜,因而对网贷信用风险的事前有效评估将直接关乎我国网贷行业的未来可持续发展。本文根据网贷业务特点,筛选出对网贷借款人行为具有影响的特征指标,建立网贷借款人信用风险评估指标体系,构建基于BP神经网络的信用风险评估模型,选取拍拍贷和人人贷的借款人交易数据进行训练仿真。实证结果表明BP神经网络模型能较好拟合网络信用环境下对网贷借款人信用风险的评估,模型具备较高的预测准确率,适用于平台和投资者甄选优质借
[期刊] 财会月刊  [作者] 王明春  唐万生  冯嘉毅  刘鑫  
本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。
[期刊] 金融发展研究  [作者] 曾嵘欣  
本文以商业银行表内业务和表外业务为切入点,利用贵州省地方法人银行的500户信贷企业财务数据,改进BP神经网络模型,模拟构建信用风险度量模型,取得了较好的效果。用信用风险度量模型对49家样本企业进行预测,结果发现,该模型对信用风险的提示和预警具有较强的现实指导意义,有利于商业银行提高防控信用风险的能力,也有利于中央银行量化差别化货币政策、提高宏观审慎管理效率。
[期刊] 财会月刊  [作者] 吴屏  刘宏  刘首龙  
随着信息化的发展,供应链金融开启了其"线上"革命,线上供应链金融正式加入市场竞争行列。能否有效地识别和评价线上供应链金融的信用风险直接关系到线上供应链金融的运行和未来发展。本文结合供应链金融的信用风险因素和线上独有的特性归纳了30个线上供应链金融信用风险因子,并运用SPSS软件中的神经网络分析工具构建了风险评估模型,最后通过线上供应链金融风险评估样本的检验验证了该模型的有效性。
[期刊] 物流技术  [作者] 邬建平  周希良  
用核主成分分析法(KPCA)、改进的粒子群算法(MPSO)和BP神经网络构建电子商务信用风险预警模型(KPCA-MPSO-BP)。首先,用核主成分分析(KPCA)对电子商务信用风险指标进行降维处理,接着用改进的粒子群算法(MPSO)对BP神经网络的惯性权重和阈值进行搜索,确定惯性权重和阈值的大小,再用BP神经网络对电子商务信用风险的13家企业的数据作为训练集,对其进行训练,用另外5家企业的数据作为测试集,对其进行测试。实验结果表明:KPCA-MPSO-BP模型预警的误差最小,说明组合模型是合理的。
[期刊] 中央财经大学学报  [作者] 方先明  熊鹏  张谊浩  
为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。
[期刊] 证券市场导报  [作者] 王晓  李佳  
基于经济下行背景,本文研究了资产证券化对银行信用风险的影响。结果表明:在经济下行压力下,资产证券化有助于降低银行信用风险,并且这种缓解作用在非上市银行与规模较低银行中更为显著;按不同微观特征分组后发现,若银行资产流动性、资本规模、盈利性越低,及风险资产占比越高,资产证券化越有利于降低信用风险,因此监管当局应逐步为资产证券化的发展提供空间,并规范业务主体行为,防止对资产证券化功能的过度使用。
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