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1、 毕业论文中文摘要基于神经网络的金融风险评估研究摘 要：20世纪80年代末以来，随着经济全球化趋势的不断蔓延，世界金融市场无疑面临各种各样的挑战，对于金融风险的评估和管理的重要性日益加强。我国的市场经济处于由计划经济向市场经济转轨的关键时刻，作为经济总枢纽的商业银行在运营过程当中无时无刻不面临着各种各样的金融风险，并随着经营业务领域和面向的群众普与率大幅开阔与提高，可谓步步如履薄冰。世界银行对全球银行业危机的研究指出,信用风险的管理不善是导致商业银行的风险防和控制出现危机的主要原因。国外在运用数据挖掘技术对信用风险的评估中，广泛采用基于统计判别方法的预测模型，常见的模型有：多元判别分析模型（M
2、DA）、logit分析模型、近邻法、分类树方法等。上述方法均属于线性模型，分析方法简单、计算复杂度低，但是具有过于严格的限制条件，并且不适用于我国目前的经济情况。因而我选用神经网络模型，进行我国商业银行的信用风险的评估分析。神经网络模型对任意函数具有逼近能力、学习能力、自组织和自适应能力，能够比较精确的描述因素之间的映射关系。并且神经网络模型在应用中的优势在于，它结构简单，学习方法快，推广能力优异。因而可以对于商业银行的信用风险进行一个较为准确的评估。关键词：信用风险，数据挖掘，信用风险评估模型，神经网络模型 / 毕业论文外文摘要Title Financial risk assessment
3、studies based onneuralnetworkAbstractSince the late 1980s, with the trend of economic globalization continues to spread, the worlds financial markets will undoubtedly face a variety of challenges, increasingly the importance of financial risk assessment and management.Chinas market economy is in a c
4、ritical moment of transition from a planned economy to a market economy, which as the economic hub of commercial banks operating in the process all the time facing a variety of financial risks, and with the popularity of the area of operations and for the masses rate significantly broaden and improv
5、e, can be described step by step in perpetuity. The World Bank study pointed out that the global banking crisis, mismanagement of credit risk leading commercial banks risk prevention and control of the main reasons of the crisis.Abroad in the use of data mining technology for credit risk assessment,
6、 widely used prediction model based on statistical discrimination method, the common model: multiple discriminant analysis model (MDA), Logit analysis model, the nearest neighbor method, the classification tree method.The above-mentioned methods are linear model analysis method is simple, low comput
7、ational complexity, but overly stringent restrictions, and does not apply to the current economic situation in our country. Thus, I chose to use a neural network model, Chinas commercial banks credit risk assessment analysis.Neural network model for any function approximation ability, learning abili
8、ty, the mapping between the self-organizing and adaptive capacity can be more precise description of factors. And the advantage of the neural network model in the application, its simple structure, learning methods, and excellent generalization ability. Thus a more accurate assessment of the credit
9、risk of commercial banks.Keywords：Creditrisk;data mining;credit risk assessment model;neural network model目 录1 绪论11.1论文选题的依据与其意义11.2 针对金融风险的研究21.2.1 金融风险的概述与影响21.2.2 我国经济现状下的金融风险32 信用风险概述421 信用风险理论422 我国所面临的信用风险现状分析53 信用风险评估731 信用风险评估方法的概述与分类732 专家制度73.2.1 专家制度的概述73.2.2 专家制度的步骤83.2.3专家制度的缺陷1133 信用风险
10、评估模型概述123.3.1 判别分析法133.3.2 Logit方法133.3.3 近邻法1434统计方法的缺陷144 神经网络模型1641 神经网络模型理论164.1.1 神经网络模型的概述164.1.2 神经网络模型的应用可行性1842基于神经网络模型的信用风险评估模型建立194.2.1 模型的研究方向194.2.2 模型的建立原理204.2.3 样本输入选择214.2.4 模型的设计2343模型结果与分析25结论27参考文献29致301 绪论1.1论文选题的依据与其意义近年来，随着金融的全球化趋势与金融市场的波动性加剧，国际金融界对信用风险的关注也日益加强。银行是一国金融体系的核心，在国
11、家金融发展和经济发展中占有十分重要的地位，没有发达的银行业，也就没有发达的经济。银行作为金融的一个重要组成部分，对经济的发展起到很大的促进作用，反过来，经济的发展也促进了银行的发展和创新。国际上对于银行业金融风险研究的重视程度逐渐提到一定高度。银行依存于经济环境，受到一国经济体制、国家经济政策、法律制度、国民经济水平、社会信用观念等的方面的影响，但是最重要的风险还是信用风险。基于信用风险对银行经营和管理的影响程度，国际性的大型商业银行和研究机构都对信用风险度量和管理提出了许多的理论和评估方法，并进行了不断的实践总结。目前，国外研究和开发的度量信用风险技术方法和模型还存在一定的缺陷，并且由于我国
12、银行业的改革滞后于经济发展，在风险度量和管理方面还很薄弱，因而，研究和发展风险度量模型和方法对于我国银行业具有十分重要的意义。需要不断的推出新，联系我国的经济现状找到真正适合我国商业银行的信用风险评估方法。我国已加入世界贸易组织，这是促进经济发展的好机会，同时也是一项考验，促使我国必须学习国外先进的、科学的信用风险度量和管理方法的同事，结合我国实际情况，发展适合我国银行业的信用风险度量和管理技术，只有这样才能在与国外同行业的竞争中获得比较优势。同时由于信用是市场经济赖以存在和发展的基石，信用风险度量和管理研究对于银行加强信用风险度量和管理、加强银行控体系建设和风险监管、健全我国的信用制度，构筑
13、严格的国家信用管理体系，进而建立完善的社会主义市场经济体系等方面起到一定的作用。本文详细研究学习数据挖掘技术，找到它与信用风险评估模型的契合点，运用这门最新的技术来分析国外常用的几个用于信用风险评估的统计模型，多元判别分析模型（MDA）、logit分析模型、近邻法、分类树方法，并联系我国商业银行经营现状，进行适合我国商业银行信用风险评估模型神经网络的建立和实现。1.2 针对金融风险的研究1.2.1 金融风险的概述与影响金融风险，指在货币经营和信用活动中，由于各种因素随机变化的影响，使得金融机构或投资者的实际收益与预期收益发生背离的不确定性与其资产蒙受损失的可能性，即任何有可能导致企业或机构财务
14、损失的风险。一家金融机构发生的风险所带来的后果，往往超过对其自身的影响。金融机构在具体的金融交易活动中出现的风险，有可能对该金融机构的生存构成威胁；具体的一家金融机构因经营不善而出现危机，有可能对整个金融体系的稳健运行构成威胁；一旦发生系统风险，金融体系运转失灵，必然会导致全社会经济秩序的混乱，甚至引发严重的政治危机。因此能够有效的预测、评估和防金融风险不仅仅对于经济的持续平稳发展至关重要，还关乎一国政治和社会稳定，甚至影响国家的国际地位。金融风险的直接后果是可能给经济主体带来直接或潜在的经济损失，它影响着投资者的预期收益，增大了经营管理成本，并且为了应对风险所要作出的各种努力和准备金的设立，
15、都大大降低了效率与资金利用率。从宏观角度来看，金融风险引起实际收益率和产出率的降低，家庭部门和企业部门的消费与投资下降且幅度与风险的大小成正比甚至大于风险的程度；金融风险也会造成产业结构与金融市场结构的畸形，导致整个社会生产力水平大幅下降，破坏社会正常生产和生活秩序，进而经济衰退造成金融危机；影响一个国家的政治、经济、国际收支、国际地位等。美国次贷危机可以很好地说明金融风险的严重后果。次贷危机是指一场发生在美国，因次级抵押贷款机构破产、投资基金被迫关闭、股市剧烈震荡引起的金融风暴。它致使全球主要金融市场出现流动性不足危机。美国“次贷危机”是从2006年春季开始逐步显现的。2007年8月开始席卷美国、欧盟和日本等世界主要金融市场。次贷危机目前已经成为国际上的一个热点问题。金融业严重缺乏监管，引诱普通百姓通过借贷超前消费、入市投机。其导致的巨额的贸易赤字和财政赤字，以与对于整个世界市场经济的影响可以就可以深刻的说明金融风险所造成的严重后果，以与有效预测、计量、规避、控制金融风险的必要性。当今世界的经济是风险经济，风险无处不在，无时不有。金融风险对于经济发展是一个巨大的绊脚石，金融风险是一种风险利润，一处金融机构所取得的利益面临着的这种风险会使利益大打折扣甚至亏损，推广到整个市场至一个国家，这种风险远远大于最初的利益损失。因此，如何
