文档介绍：华中科技大学博士学位论文摘要疚脑诙晕夜桃狄写罘缦招纬稍蚪猩钊敕治龅幕∩希攵晕夜桃我国银行业所面临的紧迫问题。改善信贷资产管理、调整信贷资产结构、提高信贷资风险管理如何进行和改进是一个值得深入研究的重要课题。本文综合利用模式识别、因素关系框图模型和贷款风险评价数学模型,并据此阐述了贷款风险评价系统所包括本文在阐述贷款风险评价指标选择的原则及需要注意的问题的同时,建立了贷款式神经网络,实现了对商业银行贷款风险的科学评价。对灰色系统分析的原则和,模型的建模机理、预测方法、应用优势、缺陷本文在对贷款风险管理相关理论和技术方法研究的基础上,对集成式商业银行贷随着募尤搿⒔鹑谑谐〉目7藕屯庾室械囊耄岣吖示赫σ殉晌产质量已成为提高我国商业银行国际竞争力的首要条件。因此,我国商业银行的贷款统计分析、神经网络及灰色系统等相关的理论和技术方法,,并设计和开发了集成式贷款风险管理系统。银行贷款风险管理的特点和贷款风险分类管理的一般流程,建立了商业银行贷款风险的指标体系构建、贷款风险评价模型函数关系的拟合、风险预警模型的设计三个主要部分具体实现的基本思路。风险评价预选指标集,对每个指标的含义、算法及其作用进行了描述;在讨论主成份分析法的基本原理、算法和缺陷的基础上,确定了改进的方向,进而建立了适用于定量指标选择的核心指标筛选法。本文在分析神经网络及人工神经网络的基本特点的基础上,重点研究了基于三层单结点输出神经网络的贷款担保风险模糊评价和基于三层五结点结点输出神经网络的贷款风险分类方法,并将两重神经网络进行了耦合,构造了纵向分布双重叠加本文在讨论商业银行贷款风险预警的涵义、性质的基础上,指出了其三方面的局限性,据此对商业银行贷款风险预警的涵义进行了重新界定:并在此基础上着重及改进的必要性和改进方向进行了深入研究,并在此基础上研究并建立了灰色自校正预测模型,并研究了基于灰色自校正模型,的商业银行贷款风险预警方法。款风险管理系统的风险评价指标体系生成模块、神经网络训练模块、贷款风险五级分类模块及贷款风险预警模块的结构、功能和界面设计进行了深入研究,并在中文
华中科技大学博士学位论文能力。镅裕杓坪涂7⒘,同时利用大量实际数据进行了较为深入的实证研究。实证研究的结果表明,系统的柔性较强、风险识别精度较高,且具有较高的自动化、智能化水平。由于系统嵌入了预测模型,因此具有较高的预警关键词:商业银行贷款风险管理贷款风险评价贷款风险预警目7⒒肪诚拢肰神经网络/Ⅱ
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华中科技大学博士学位论文髀自年我国第一家由国人创建的银行——中国通商银行创立至今,我国的银行业银行在运营中本身承担着各种类型的风险,包括贷款风险、利率风险、汇率风险、业已经历了一百多年的漫长发展。历经百年的风雨沧桑,今天我国的银行业已进入了新的发展阶段。国有专业银行的商业化改革以及商业银行业的规范经营和发展已成为现阶段金融体制改革的重心。特别是随着募尤搿⒔鹑谑谐〉目7藕屯庾室的引入,提高国际竞争力已成为我国商业银行业所面临的最紧迫的问题。在现代金融体系中,商业银行作为金融和交易的主要金融中介,一个国家经济状况的晴雨表,在减少经济风险和不稳定因素,保证国民经济顺畅运行方面发挥着举足轻重的作用。商流动性风险、管理风险、资本风险和政策风险等。不同的资产中信贷业务的风险最大,银行经营中信贷管理的失误往往是导致其周转困难、停业和倒闭的最直接原因,这种结果很可能引起连锁反应,将涉及单个商业银行的生存及整个社会经济的稳定。进入二十世纪八十年代以来,随着我国金融管制的逐步放松和金融衍生工具的不断涌现,使得证券投资收入和中间业务收入在商业银行总收入中所占的比重不断增加,但从绝对数值上看,传统的信贷业务仍在银行资产业务中占据主导地位.。改善信贷资产管理、调整信贷资产结构、提高资产质量已成为提高我国商业银行国际竞争力的首要条件。因此,在共同的经济环境里,在不同的起步基点下,我国商业银行的贷款风险管理如何进行和改进是一个值得深入研究的重要课题。他山之石可以攻玉,对西方商业银行先进管理模式进行借鉴不失为我和效率的一条有效捷径。图柿侠丛矗褐泄鹑谀昙蛍甮.
,通常表现为债务人由于各种原因,不愿或无力依据合同条款按期归还银行贷款本息,致使银行贷款本息无法收回,进而形成呆帐损失的可能性【”。商业银行贷款风险管理是指商