基于RBF网络的商业银行信用风险控制研究

对信用风险的有效控制与管理,在现代商业银行日常运行过程中具有举足轻重的地位。基于信用风险系统是一个高度复杂的非线性动态系统,利用神经网络的自适应学习、并行分布处理和较强的鲁棒性及容错性等特性,建立基于RBF神经网络的信用风险预测控制模型,从理论上探寻信用风险非线性智能控制。仿真试验表明,信用风险度能被控制在以最佳风险度为中心的一定范围内。因此,该预测控制系统适合于商业银行信用风险的控制。     

净借记限额对小额支付系统信用风险的控制

小额支付系统采取定时清算的方式，业务的转发和资金的清算不同步。转发支付指令在前．资金清算在后，这样的模式容易产生信用风险和流动性风险。因此，小额支付系统的风险管理主要针对信用风险和流动风险。其中信用风险体现为系统中某个当事人既不能在预期时间也不能在以后的任何时间完全清偿其在系统范围内的债务所构成的风险。为控制信用风险，小额支付系统在信用风险管理中引入了净借记限额这一信用风险控制概念，采用以中央银行为直接参与者设置净借记限额的风险控制机制。[编者按]     

中国现代化支付系统流动性风险和信用风险的控制与设计

支付系统是支撑一国经济活动的关键基础设施,也是金融风险传递的主要渠道。本文在研究各种支付系统风险及其关系的基础上,分析我国支付系统潜在的流动性风险和信用风险及其采取的措施,对小额批量支付系统中控制信用风险的净借记限额风险控制机制进行深入剖析。     

论构建信用风险控制体系的根本出发点

信用风险评估是整个信用风险控制体系中的核心，而建立在数理统计基础上的信用风险评估模型又是信用风险评估的关键所在。通过对中外信用风险评估的发展和技术方法的介绍和评价，本文提出，我们不能照搬国外的信用评估模型；以概率统计理论为基础，吸取中外成熟经验，结合实际，建立具有中国特色的信用风险评估数学模型是构建中国信用风险控制体系的根本出发点。     

基于Hopfield神经网络的信用风险评价模型及其应用

为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。     

试析我国商业银行信用风险控制

在竞争激烈的市场中,我国商业银行只有尽快建立和完善信用风险控制机制,才能提高银行的经营效率和核心竞争能力。本文通过对我国银行现实中存在的信用风险控制问题进行了分析,并有针对性地提出了完善我国商业银行信用风险控制的对策建议。     

防范商业银行内部道德风险之我见

加强经营管理．防范经营风险是我们商业银行近年来一直很重视的一项重要工作。我们知道，在商业银行日常的经营管理中存在着各种各样的风险．包括市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等等从风险控制角度来讲，市场风险、信用风险、操作风险的控制现在都有系统的规章制度可以遵循，也可以说有比较成熟的风险管理体系加以约束，而且还有国外先进的管理思想和方法可资借鉴．以及有先进的系统工具可以衡量和分析。     

浅谈我国商业银行信用风险控制

随着中国商业银行的快速发展,信用违约事件频频爆发,无论是国内还是国外,商业银行的信用风险控制显得越来越重要,作为一种主观的行为,银行需要从数据和各种分析中建立信用风险控制体系,本文将着中研究商业银行信用风险存在的问题,原因,通过这些问题和原因,给予应对的策略。     

基于机器学习算法的信用风险量化模型研究

传统的信用风险计量模型难以处理高维数据和非线性问题，多具备较严格的假设条件，计算结果常与实际情形存在较大的误差。本文综合考虑影响信用风险的内生变量和外生变量，使用更优的非线性变换方式拟合数据，并借助机器学习强大的算力和学习迭代优势量化信用风险。实证结果表明，该模型算法可提高预测结果的拟合度和准确性。     

商业银行供应链融资及其信用风险控制

供应链融资作为一种全新的融资模式，不仅能够有效解决企业的融资问题，提升供应链的运营绩效，更能提高商业银行的核心竞争力。本文从中小企业融资以及商业银行内在需要等方面解释了供应链融资的创新动因，并分析了供应链融资的信用风险，之后通过设计信用评价系统，帮助商业银行对供应链融资进行风险控制，从而进一步推动供应链融资业务的发展.