文档介绍：摘要信用风险是金融市场中最古老,也是最重要的风险形式之一。它已经成为当前市场环境下的经济体面俚淖钪匾5慕鹑诜缦铡6杂谥泄氖导是榭隼唇玻论从宏观上还是微观上看,我国金融体系已经积累了很大的风险,而且金融风险主要表现为信用风险。信用风险被定义为借款人不能按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。然而,随着风险环境的变化和风险管理技术的发展,这一定义已经不能充分反映现代信用风险及其管理的性质与特点。现代意义上的信用风险应包括由交易对手直接违约和交易对手违约可能性变化而给投资组合造成损失的风险。本文第一部分为绪论,介绍了商业银行的信用风险产生的背景,研究现状以及我国商业银行信用风险管理的现状。第二部分介绍了信用风险的概念以及特征。从已有的研究成果来看,商业银行对其面临的信用风险进行度量,首先要解决的问题就是如何确定贷款者的违约概率、或者判断其是否会违约。第三部分介绍了在巴塞尔新资本协议下的商业银行信用风险度量方法,并对各种方法的优劣进行简要的评述。由于信用风险具有内生性、非线性、收益与损失的不对称、数据收集困难等特点,因此,传统的度量信用风险的方法很难对信用风险进行准确地定量分析。因此,在本文第四部分,应用支持向量机作为在统计学习理论上产生发展的一种模式分类方法,给信用风险的分析和评估提供了一种新方法和新工具。由于支持向量机没有对样本的分布提出假设,并且引入核函数可以将非线性分类问题映射到高维特征空间的线性分类问题,这就很好解决了传统方法中对分布的假设与实际不符以及对非线性问题无能为力的情况。第五部分采用张忠桢教授发明的凸二次规划的旋转算法来求解基于支持向量机的商业银行信用风险度量模型,这样虽然需要计算机存储凸二次规划的卣螅抢眯T算来求解凸二次规划的最优解实际上的速度要比分解算法快。在第六部分,本文选取了年缮鲜泄镜牟莆袷葑魑Q荆捎弥С窒蛄炕P停⒂用旋转算法求解凸二次规划,对其样本违约概率进行判别,并与采取传统的多元判别分析方法判断其违约的概率进行对比。通过实验结果的对比,容易发现,支量机不需要对样本分布作出假设和支持向量机对解决非线性分类问题的特点用来处理信用风险的识别是有效的,并且提出了一些关于支持向量机在信用风险识别应用中有待解决的问题以。最后,对全文进行总结,并对商业银行信用风险的研究提出一些建议。关键词:信用风险,支持向量机,凸二次规划,旋转算法持向量机模型判别的误判率明显低于多元线性判别模型的误判率。验证了支持向武汉理工大学硕士学位论文
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签名:越导师签名:立燃日期:签名::酬独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权保留、送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
第滦髀研究背景与意义商业银行所面临的风险可以分为信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等,在各种风险管理技术中,市场风险管理技术已经日趋成熟,而信用风险管理技术的研究在较长的一段时间内一直落后于前者。世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的主要原因就是信用风险。由此,国际银行业和学术界开始深刻意识到对银行信用风险管理技术研究的重要性。尤其是随着金融市场环境的变化、商业银行业务的创新、市场参与者及交易的多元化以及信用衍生产品的发展,信用风险的概念和内涵得到了拓展和延伸。对银行信用风险管理技术理工具的科研投入。信用风险管理技术和方法有了突破性的飞跃。同时随着资产组合选择理论、信息不对称理论、砺邸⒆时咀什ḿ勰P汀⑵谌ǘḿ勰P和套利定价模型等一些现代金融理论以及数理统计、系统工程、物理学等学科的理论和方法开始广泛应用于金融领域,信用风险度量方法不断推陈出新,管理技术正日臻完善,新的信用风险度量方法已经在诸多金融领域得到了广泛的应用。信用风险度量方法的发展大致经历了四个阶段:专家分析方法、基于财务报表信息的多元统计模型判别模型、以及信用风险内部度量模型,一般将专家分析方法、基于财务报表信息的多元统计模型判别模型、神经网络方法称为传统的方法。传统的信用评价方法必须根据经济环境和风险因素的变化不断调整自己分析和调查的重