商业银行信贷风险识别的神经网络模型

由于信贷风险的复杂性和高度非线性,中国商业银行运用五级分类信贷制度难以把握贷款在未来的变动情况。为此,根据Elman神经网络原理,利用其非线性与泛化的能力,建立了一个基于El-man神经网络的商业银行信贷风险识别及评估模型,并通过实例来验证其有效性,以实现对实际信贷风险的最准确化预测。     

信贷风险预警指标体系的构建

建立科学合理的预警指标体系是实现信贷风险动态监测的首要环节。预警指标灵敏高效地反映风险变化特征是预警系统运作的前提和基础。预警指标的建立应遵循预警指标的选取原则,建立相应的指标体系,同时对指标体系的构建进行科学性分析。     

商业银行信贷资金监测的模糊预警

本文从商业银行信贷资金运行的客观规律出发,本着目的性、科学性、预警性、系统性和适用性的原则,建立了信贷资金监测的指标体系,针对问题的模糊不确定性,给出了信贷资金监测的模糊预警模型。通过实证说明了该监测模型的有效性和可靠性,为商业银行信贷资金管理提供了一种新的监测与预警技术。     

商业银行的信贷风险管理

负债经营是商业银行的特性,而信贷资产在商业银行的资产负债表中占据重大比例,信贷业务成为商业银行的主要经营业务和重要盈利途径。商业银行在开展信贷业务时应充分认识到后危机时代信贷风险管理存在的问题,并采取对应举措控制信贷风险,保障商业银行长远稳定发展。     

试论商业银行信贷风险管理改革

本文围绕中外商业银行信贷风险管理模式上的差异,提出我国基层商业银行要从管理理念、管理工具、产品定价、风险预警等方面,借鉴外资银行的先进管理经验,促进我国商业银行持续、健康发展。     

基于BP神经网络的商业银行信用风险预警

运用BP神经网络模型对商业银行的信用风险进行预警.根据人工神经网络(ANN)理论,建立了商业银行信用风险的预警指标,并给出了归一化方法的处理.经过实例的验证,结果表明该方法具有客观性、非线性处理能力强以及误差小等特点,可以为商业银行信用风险的监测预警提供更为科学可靠的理论依据.     

基于BP神经网络的商业银行信用风险预警

运用BP神经网络模型对商业银行的信用风险进行预警。根据人工神经网络(ANN)理论,建立了商业银行信用风险的预警指标,并给出了归一化方法的处理。经过实例的验证,结果表明该方法具有客观性、非线性处理能力强以及误差小等特点,可以为商业银行信用风险的监测预警提供更为科学可靠的理论依据。     

基于BP神经网络的商业银行流动性风险预警

流动性风险是商业银行的重要风险。对流动性风险进行预警,可以控制其发生,减少流动风险损失。BP神经网络是一种平行分散处理模式,具有较好的模式识别能力和学习能力,可随时依据新准备的数据资料进行自我学习、训练,以应对多变的经济环境,它可作为商业银行风险预警的重要工具。     

基于神经网络的基础设施项目投资偏离预警模型研究

本文应用挣值管理理论对基础设施项目投资偏离进行定量描述,基于神经网络建立基础设施项目投资偏离神经网络预警模型,该模型包括基础设施项目投资偏离阀值模型及投资偏离预测模型,运用该模型可以对基础设施项目实施阶段的投资偏离进行预警。     

商业银行信贷风险评估及预警体系的构建

随着金融全球化趋势及金融市场的波动性加剧,各国金融机构受到了前所未有的信用风险挑战。信贷风险成为金融机构和监管部门风险防范与控制的主要对象。如何有效地防范银行的信贷风险,已成为世界金融行业和学术界探讨的一个重要课题。本文在对我国商业银行信贷业务进行调查研究的基础上,分析商业银行信贷业务的现状,指出其存在的问题,并在全面深入分析其成因的基础上,借鉴国外先进的信贷风险管理经验,提出构建我国商业银行信贷风险评估和预警体系的思路。     

基于BP神经网络的中小企业板上市公司财务危机预警模型构建

本文从智能理论角度,选取了2006年—2010年66家中小企业板上市公司作为样本,构建了一个针对中小企业板上市公司的财务危机预警模型。本文利用因子分析法对初选的17个财务指标进行了优化,得到5个预警因子作为输入变量,构建的BP神经网络财务危机预警模型。     

商业银行信贷风险评价及预警研究

信贷风险关乎整个银行业的生存和发展,然而商业银行不良贷款率处于增加态势,这就要求商业银行必须从深度和广度上加强对信贷风险的管理。文章着力于商业银行信贷风险研究。通过构建商业银行信贷风险指标体系,对风险进行判定。建立ARIMA预警模型,并根据商业银行信贷风险现状及问题,提出对商业银行信贷风险管理的一些建议。     

我国商业银行信贷风险管理系统的构建

近年来，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。现代信息技术在风险管理中发挥着越来越重要的作用，现代风险管理越来越重视定量分析，大量运用数理统计模型来识别、衡量和监测风险，使得风险管理越来越多地体现出客观性和科学性的特征。本文介绍了传统信贷风险的测度方法，结合我国的实际情况，提出构建适合我国经济和金融环境的商业银行信贷风险管理系统。     

财务预警机制在信贷风险管理中的应用

我国商业银行信贷风险预警机制严重缺位,缺乏可行性评估的早期预测,不注意经常性的资料积累和信息收集工作,对市场状况影响因素和变动趋势预测不力,没有建立有效的预警模型,也就没有对企业的财务状况进行定量分析.风险预警机制一个重要的方面就是财务预警机制的建立.有效的财务预警机制能从不同角度,不同侧面充分反映企业的整体情况,对于商业银行准确的了解企业的偿债能力,预测其未来的经营状况具有重要的意义.     

基于模糊综合评判法的人力资源管理风险预警模型

人力资源是企业的核心资产之一,其管理风险的评估、防范正成为企业越来越重视的问题。分析人力资源的风险特性、构成因素,借助模糊综合评判法建构出完整的人力资源风险预警模型,并针对实际采用该模型进行人力资源的风险评估和预警。     

Verhulst与BP神经网络模型预警企业财务状况

通过t检验和相关性检验合理选择财务指标,基于灰色理论中Verhulst模型和神经网络建立了Verhulst与BP神经网络预测模型对企业财务状况进行预警分析。实证研究结果表明,该模型能够有效反映企业财务状况的发展趋势,从而为财务风险预警提供了新的研究方法。     

商业银行房地产信贷风险及对策研究

房地产信贷风险是我国商业银行面对的影响最大的风险之一。近年来,国家出台了对房地产市场的一系列调控措施,房地产信贷风险有明显的上升态势,在当前对房地产投资风险的研究具有重要的现实意义。本文首先概述了房地产信贷运行过程,就房地产信贷风险的来源给出了自己的观点,并根据我国实情提出控制房地产信贷风险的对策。     

Z计分模型基础上的综合模糊预警模型构建分析

采用层次分析法对非财务指标进行筛选。对预警模型首先建立了递阶层次结构,将影响财务风险预警模型的定性指标分为目标层和准则层,然后分别针对目标层和准则层的备选指标采用相关方法进行筛选,排出各个指标的重要程度,最后选取相对重要的作为评价指标。     

财务危机预警理论与商业银行信贷风险管理

随着经济一体化的发展,我国金融界对银行风险管理中对企业财务危机预警的研究越来越关注和重视。为此,将财务危机预警理论对商业银行信贷风险管理应用的研究背景、研究意义等方面展开论述,并通过我国商业银行信贷风险的表现及管理现状,提出加强商业银行信贷风险管理的有效建议。     

基于BP神经网络的商业银行信用风险评估模型研究

针对当前我国商业银行信用风险分析与评估存在的问题,运用模糊综合评价法与BP神经网络算法,根据全面性与重要性、定量指标与定性指标相结合等原则,构建我国商业银行信用风险评价指标体系。通过该体系对定性指标模糊处理量化,构建BP神经网络模型,检测样本。可对潜在的客户信用风险作出快速、准确的反应和判断,从而实现对风险有针对性的监管和防范。