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智能化信用风险预警方法研究

作　者: 谭杰
导　师: 彭岩
学　校: 首都师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 信用风险 BP-SOM 信用风险预警
分类号: TP399-C2
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 89次
引　用: 1次
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内容摘要

长期以来，信用风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点。在西方发达国家，信用风险管理技术已经比较成熟，许多定量技术和支持工具、软件已付诸商业应用，继传统的比例分析之后，统计方法得到了广泛的应用，如判别分析和Logistic回归等。然而，统计分析方法也有其局限之处，尤其是在经济快速发展而信用体系建设滞后的我国，更是难以发挥有效的作用。因此，需要引入新的方法建立模型来解决信用风险评估的问题。本文首先介绍了信用风险领域的基本概念和研究现状，认真分析了基于统计分析方法的各种信用评估模型，并指出了它们存在的缺点。然后，本文提出采用误差反向传播神经网络模型和自组织映射神经网络模型相结合(BP-SOM)的方法来构建信用风险评估模型，讨论了模型的结构和详细算法，并基于面向对象的方法对模型进行了实现。另一方面，本文以2005年底沪市交易所公布的上市企业作为研究对象，在对样本进行了预处理后，从中抽取了训练样本集合和测试样本集合。根据企业的财务数据生成六项财务比率作为模型的输入向量，对模型进行了训练和测试，并对模型的性能进行了分析。在信用风险评估模型的基础之上，本文搭建了信用评估与风险预警原型系统。系统中通过引入规则库的概念，实现了规则的灵活定义和维护，从而提高了系统的通用性。此外，数据接口的设计强调了数据交换，实现了不同格式数据的共享使用。本文在借鉴西方先进评估预测理论的基础之上，结合我国的实际情况，尝试性地采用人工神经网络技术在信用风险的评估和应用方面进行了探索，以我们设计并实现的BP-SOM模型为支持技术，为用户提供经过分析与预测的输出，为决策者提供灵活、方便、清晰的辅助决策信息。上述研究成果可应用于银行风险评级预警系统的设计和实现。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-5
目录  5-7
第一章引言  7-10
  1.1 课题意义与研究背景  7-8
  1.2 主要研究内容  8-9
  1.3 论文章节结构  9-10
第二章信用风险综述  10-19
  2.1 信用、信用风险及信用评价  10-12
    2.1.1 信用  10
    2.1.2 信用风险  10-11
    2.1.3 信用评价  11-12
  2.2 国内外研究现状  12-14
    2.2.1 国外信用风险预警研究现状  12-13
    2.2.2 我国信用情况及风险预警研究现状  13-14
  2.3 信用风险预警模型  14-19
    2.3.1 财务比率分析模型  15-16
    2.3.2 判别分析方法  16-17
    2.3.3 Logistic回归模型  17
    2.3.4 K-近邻法  17-19
第三章神经网络技术  19-26
  3.1 神经网络概述  19-20
  3.2 BP神经网络结构及其算法  20-23
  3.3 SOM神经网络结构及其算法  23-26
第四章智能化信用风险预警模型  26-41
  4.1 传统模型的局限  26-27
  4.2 模型结构的选择  27-28
  4.3 智能化信用风险预警模型的构建  28-39
    4.3.1 样本总体概述  28-31
    4.3.2 样本的预处理  31-33
    4.3.3 模型结构说明  33-34
    4.3.4 模型算法说明  34-35
    4.3.5 模型的算法实现  35-38
    4.3.6 基于面向对象方法的模型结构  38-39
  4.4 模型性能及分析结果  39-41
第五章信用评估及风险预警原型系统  41-58
  5.1 系统设计原则  41-42
  5.2 系统整体设计  42-45
  5.3 系统体系结构  45-46
  5.4 技术实现手段  46-47
  5.5 数据库的设计  47-48
  5.6 系统功能描述  48-56
    5.6.1 企业信息管理子系统  48-52
    5.6.2 规则维护子系统  52-54
    5.6.3 信用评估子系统  54-55
    5.6.4 辅助决策支持子系统  55
    5.6.5 系统管理子系统  55-56
  5.7 系统特点  56-58
第六章总结与展望  58-59
附录1 信用评估模型归一化后的样本集合  59-65
参考文献  65-68
攻读硕士学位期间参加的主要科研项目  68
攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况  68-69
致谢  69

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