基于遗传神经网络的商业银行信用风险评估系统研究

近年来,商业银行信用风险的防范与管理一直备受各国重视。对其进行正确、有效的风险评估,应采用MATLAB工具和VisualC++程序构建基于遗传神经网络的商业银行信用风险评估模型,即运用遗传算法对BP神经网络进行优化,使模型实现优势互补,来仿真实现可操作的信用风险评估系统。以某商业银行提供的样本数据进行的实证分析结果表明:运用遗传算法优化权值的BP神经网络比未优化的BP神经网络对于商业银行信用风险的评估会更准确快速。这为制定我国商业银行信用风险的评估研究提供了参考,具有一定的理论和现实意义。     

中小企业信用风险评价——基于多层次模糊综合评价法

运用多层次模糊综合评价法,构建了结合定性指标和定量指标的多层次中小企业信用风险评价体系,同时通过算例分析也表明多层次模糊综合评价法能够全面地、有效地评估中小企业的信用风险。     

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.     

基于社会网络分析的中小企业信用风险评价模型构建研究

针对商业银行信贷决策过程中传统的权重赋值与专家打分信用风险评价方法的不足,结合中小企业信用风险评价的内容与社会网络分析方法的特点,论述并构建了基于社会网络分析方法的中小企业信用风险评价模型。最后综合考虑20家上市中小企业的盈利、偿债、营运、成长四方面能力,通过信用风险评价指标的选取与计算,验证了模型的有效性。     

我国上市商业银行信用风险控制研究

从我国上市商业银行信用风险的特点出发,阐述了我国上市商业银行的信用风险表现及其控制方法与应用机理,并试图从信用风险评价方面探讨完善我国上市商业银行信用风险控制制度的发展方向。     

基于模糊综合评价法的商业银行信贷业务内部控制评价体系构建与应用研究

信贷业务作为商业银行最主要的经营活动和利润来源,亦是商业银行最大风险的源头,现阶段商业银行亟需完善信贷业务内部控制体系,以提高信贷质量。模糊综合评价法由因素集、权重集、评语集以及隶属度等构成,能够有效地将信贷业务中定性指标转化为定量评价,通过评语集计算结果有效反映商业银行信贷业务内部控制水平的高低。基于相关文献,实证研究了应用模糊综合评价法如何构建商业银行信贷业务内部控制评价体系,并根据评语集计算结果发现其存在的问题和不足,建议商业银行加强信贷业务运行环境建设、提高信贷风险识别与应对能力、严格控制信贷业务活动、加大信贷业务监督力度。进而促进商业银行信贷业务内部控制制度的进一步完善。     

基于BP神经网络评价模型的会计信息质量评价

本文主要是为了评价会计信息的质量,试图找到一种有效的评价方法并构建合理科学的评价模型。首先,文章将分析会计信息质量的评价指标,确定会计信息质量评价指标体系,再引入BP神经网络评价方法,并对评价方法的基本概念和操作方法进行详细地介绍;然后设计形成了一个BP神经网络模型,并介绍如何使用MATLAB软件来操作BP神经网络模型。     

基于AHP与FCE的我国商业银行内部控制评价体系构建

商业银行内部控制与商业银行的经营现状、发展方向、预期成果及风险程度等密切相关,健全的内部控制系统是商业银行长久发展的"必备武器",是实现银行战略目标、提升银行竞争力的关键。然而,商业银行内部控制系统的建立健全须得有科学合理的评价方法的支撑。通过运用层次分析法(AHP)对内部控制各要素的重要性进行科学量化,构建层次结构模型,同时结合模糊综合评价法(FCE)建立定性与定量相结合的评价模型,确定各指标参数的权重,在此基础上综合评价中国银行内部控制项目,以期探讨AHP模糊分析法在内部控制分析方面的实用性和科学性,探讨中国银行内部控制存在的问题,并基于定性与定量评价结果提出具有可行性的对策建议,以期对我国商业银行内部控制的发展和进一步改进做出贡献。     

宏观经济波动视角下商业银行信用风险评价方法研究

充分认识及合理度量宏观经济波动给商业银行业带来的潜在风险,是提高商业信用风险管理的重要内容。本文将宏观经济分析和信用风险度量有机结合,在商业银行信用风险评价方法中纳入宏观经济环境因素,该方法可以应用于我国商业银行的信用风险度量实务,能有效量化宏观经济波动对商业银行信用风险的影响,有助于商业银行提高信用风险控制能力,提高宏观审慎监管的效率。     

层次分析法在商业银行内部控制过程评价中的应用

对商业银行内部控制进行评价，很关键的一点便是指标权重的确定。而传统的定性分析主观随意性较大，且易出现重要性相互矛盾的现象。本文试用层次分析法来确定银监会对商业银行内部控制评价中各二级指标项的权重，把模糊定性转化成相对精确的定量，为商业银行内部控制评价提供了一种较为实用的方法。     

基于SVM回归的新型工业化水平综合评价研究

文章构建测度新型工业化水平的8项一级指标和37项二级指标,应用支持向量机回归模型(SVM),对2010年我国30个省市自治区的新型工业化水平进行综合评价,并和BP神经网络法的结果进行对比,发现SVM具有较好的非线性预测能力和良好的拟合结果。     

从定性到定量综合集成的主导产业评选体系研究

本文提出了选择主导产业的定性、定量基准,设计了一组主导产业选择的评价指标,然后构建主导产业选择的评价模型——模糊综合评价模型,并运用这一模型对广东省主导产业的评选进行实证分析和初步评价。     

现代信用风险度量模型比较分析

近年来,国际银行业在信用风险管理领域取得了突破性进展,创立了许多先进的信用风险度量模型。本文对当今国际上信用风险管理中应用最广泛的六大模型进行了分析比较,以期为我国商业银行信用风险模型的构建者提供借鉴和参考。     

基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究

在以往供应链金融视角下,中小企业信用风险评价多在孤立时间点上进行,这样会造成指标数据因某些原因而可能发生较大幅度变化,进而导致评价结果的错误,使银行在放贷过程中存在较大风险。本文以A企业为例,构建了基于时间维的供应链金融视角下中小企业信用风险评价模型。根据评价指标特点,该模型在各个时间点上选用微粒群算法和模糊综合评价方法对其进行信用风险评价,将各个时间点上的评价结果进行比较,分析企业的信用等级变化趋势,以期为银行放贷风险的降低提供有效途径。     

基于AHP-BP神经网络的高校实践教学评价研究

以吉林建筑科技学院实践课程为样本,在“新工科”背景下确定13项评价指标,建立高校实践教学评价体系。利用层次分析法构建层次模型,确定分项指标权重。以三级指标为输入样本,一级指标为输出样本构建BP神经网络。运用MATLAB实现神经网络训练,SIM函数进行仿真预测。通过对期望输出与预测输出的误差计算,确定该模型能够在可接受范围内迅速输出评价结果,简化了单一运用AHP评价的计算过程。对高校实践类课程的评价工作提供一定的研究基础。     

关于小型外贸企业信用风险评估指标体系的探讨

我国加入WTO使商业银行面临新的机遇和挑战 ,扩大小型外贸企业客户源是当务之急。为了解决小型外贸企业信贷中“信息不对称”和“信用风险”等问题 ,要建立相应的信用风险评估指标体系。要在分析现有企业信用风险评价体系存在局限性和建立小型外贸企业信用风险评估体系的重要性等方面 ,构建小型外贸企业信用风险评估指标体系的思路、指标选取、权重确定及评分标准和方法。     

模糊识别在构建商业银行稳定评价模型中的应用

我国商业银行的稳定对于整个金融体系的稳定有着重要影响,而商业银行稳定的评价是一个多目标多层次的复杂过程。为此基于模糊识别的方法建立一个商业银行稳定指标评价模型,并选取某家商业银行的实际数据对该模型作了实证分析。     

BP神经网络的C2C电子商务信用评价模型的建立

从店铺信息、商品、卖家服务等方面建立C2C电商信用评价体系,在淘宝网获取了242条卖家信息,利用SPSS两步聚类法将数据进行聚类,运用MATLAB的BP神经网络工具箱,将评价指标数值作为输入,聚类结果作为输出,构建了三层BP神经网络,以230条数据为训练样本,得到具有较快收敛速度和较高准确率的BP网络。在此基础上,以12条卖家信息作仿真实验,对卖家信用等级进行客观的预测评价,最终建立C2C信用评价模型。     

我国主要股份制商业银行经营实力的综合评价研究

随着金融体制改革的不断深化,金融市场对外开放不断推进,提高我国股份制商业银行的经营实力对其发展愈发重要。本文首先通过效率性指标,流动性指标,安全稳健性指标,成长性指标和规模性指标构建商业银行经营实力评价指标体系,并对我国主要股份制商业银行的经营实力进行综合评价。其次,结合银行年报资料的信息分析各家银行在经营实力的具体表现。