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商业银行信用风险评估模型研究—基于BP神经网络风险评估

2014-04-19

商业银行信用风险评估模型研究—基于BP神经网络风险评估

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商业银行信用风险评估模型研究

——基于BP神经网络风险评估的改进

摘要.........2

一、商业银行信用风险评估体系.........4

二、银行信用风险评估模型发展.........5

（一）基于贷款客户资产价值数据的风险评估模型.........5

1. KMV模型.........5

2. Credit Metrics模型.........6

3. Credit Portfolio View模型.........6

4. Credit Risk Plus模型.........7

（二）基于贷款客户财务数据的风险评估模型.........7

（三）商业银行财务风险的评估模型有待改进.........8

1.我国商业银行现有评估财务风险的方法.........8

2.国际商业银行普遍使用的风险评估方法.........9

三、信用风险评估的实证分析.........10

（一）YH银行采用的贷款违约风险评估模型及评估结果.........10

1.计算资产价值和资产波动率.........10

2.计算违约距离和期望违约率.........12

（二）基于BP神经网络信用风险估计.........14

1.样本选取.........14

2.实证分析.........15

四、对商业银行信用风险评估提出的建议.........21

（一）结合KMV法与BP神经网络模型评估财务风险.........21

（二）逐步推进内部评级法.........22

（三）建立使用预期损失模型.........23

1.预期损失模型应关注谨慎性和中立性.........23

2.预期损失模型提高相关性兼顾可靠性.........23

（四）完善财务风险披露要求.........24

1.提供整体层面的风险信息.........24

2.报告多种损失的分布结果.........24

3.提高信息披露的全面性.........25

（五）通过健全内部控制降低财务风险防范成本.........25

（六）建立非上市公司信用风险评估模型.........26

（七）针对不同的贷款类型选择适当的风险评估方法.........26

五、总结.........26

【参考文献】.........28

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[报告关键词]： BP神经网络

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