文档介绍：西南交通大学
硕士学位论文
基于人工神经网络的商业银行客户信用评级研究
姓名:程菡婷
申请学位级别:硕士
专业:技术经济及管理
指导教师:余江
20071102
摘要西南交通大学硕士研究生学位论文随着世界经济的不断发展,金融业在各国经济发展中所发挥的作用越来越重要,特别是进入九十年代以来,欧洲货币危机、墨西哥金融危机和亚洲会融危机等给世界经济带来了巨大的影响和损失,引起全世界金融业对金融风险管要业务仍是传统的存贷款业务,而商业银行对客户的信用评价是银行贷款的核心内容,对银行客户的信用评估是否合理、科学、准确关系着银行贷款承担风用评级方法的优缺点,在此基础上提出采用—春仙窬缋垂菇ㄉ桃狄锌突的信用评估模型,并分别介绍了蚅神经网络的基础网络结构和学习训练结前人文献的基础上,建立了评价指标体系,使用因子分析消除相关性,选取了具有代表性的指标用于评价模型的构建。接下来,本文使用进行模型的构建,将样本输入到春贤缰薪醒盗泛头掷啵掷嗤瓿珊螅评级结果。最后,本文对模型进行有效性检验。本文把蚅神经网络有机结合在一起,并将其应用于商业银行信用评级的研究。同时,利用为开发分析工具,对样本数据进行实验分析,关键词:信用评级;窬纾籐神经网络;商业银行;第理的高度重视。对于我国而言,由于利率没有实现市场化,我国商业银行的主险的大小。有了银行内部的信用评级,可以大大降低银行承担的风险。本文介绍了信用评级领域的基本概念和研究现状,分析了各种银行客户信算法。同时,本文在参考穆迪、标准普尔等国际著名评估机构的评价体系,总照每一类客户的综合实力强弱,对其进行排序,评定客户等级,得出信贷客户实现了理论到实践的跨越,为商业银行对企业客户进行信用评级提供了决策依据。
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,金融业在各国经济发展中所发挥的作用越来越重要,加之世纪年代以来,金融监管的放松以及金融自由化的趋势,使得进入九十年代以来,欧洲货币危机、墨西哥金融危机和亚洲金融危机等给世界经济带来了巨大的影响和损失,引起全世界金融业对金融风险管理的高度重随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧,商业银行的风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点。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。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是信用风险乜6杂谖夜裕捎诶拭挥商业银行的信用风险管理主要包括信用风险的分析度量、防范、转化和补偿、资本充足率监管等。其中对贷款的信用风险准确分析和度量是确保贷款质量的前提,而商业银行的信用风险取决于贷款客户的资信状况,商业银行对客户的信用评价是银行贷款的核心内容,对银行客户的信用评估是否合理、科学、在这篇论文中,作者提出了基于蚅神经网络的商业银行客户信用评估模型,为金融机构提供决策依据,使风险管理和经营更合理,