本文關(guān)鍵詞： 個人住房貸款 信用風險評估 主成分分析 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《首都經(jīng)濟貿(mào)易大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：目前我國商業(yè)銀行的個人住房貸款業(yè)務(wù)正處于快速發(fā)展的階段，在發(fā)展過程中同時存在著諸如信用風險、市場風險、法律政策風險等各種類型的風險。商業(yè)銀行將信用風險作為風險控制管理關(guān)注的重點，因此建立一個科學全面的個人住房貸款信用風險評估模型對銀行個人貸款業(yè)務(wù)的穩(wěn)步發(fā)展和風險防控工作是非常必要的。我國個人信用風險評估工作起步較晚，各家商業(yè)銀行建立的評估體系尚未有統(tǒng)一的標準，且還存在一些不足，這些都制約了個人消費信貸業(yè)務(wù)的健康發(fā)展。 本文通過對我國商業(yè)銀行現(xiàn)行個人信用風險評估的分析，在借鑒西方發(fā)達國家和地區(qū)相對成熟體系經(jīng)驗的同時，充分考慮我國現(xiàn)實國情，得出一個相對合理全面的個人信貸信用風險評估指標體系。體系中加入了貸款狀況指標，更貼近住房貸款業(yè)務(wù)，體現(xiàn)了專業(yè)性質(zhì)，同時將資產(chǎn)負債狀況分層細化考慮，體現(xiàn)住房、汽車、債券等各類型資產(chǎn)負債情況。 本文在確定了信用風險評估指標的基礎(chǔ)上，將運用基于主成分分析法的RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對信用風險進行預(yù)測評估，驗證評估指標的現(xiàn)實效果。通過主成分分析法和RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合，可以對RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量進行篩選和降維，將累計貢獻率大的變量集作為最終網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。在此基礎(chǔ)上對樣本數(shù)據(jù)進行訓練、測試，，通過實例數(shù)據(jù)證明取得了較好的評估預(yù)測效果，能夠為商業(yè)銀行的信用風險管理工作提供有效的支持。
[Abstract]:At present, the personal housing loan business of commercial banks in our country is in the stage of rapid development, such as credit risk and market risk in the process of development at the same time. Commercial banks take credit risk as the focus of risk control management. Therefore, it is necessary to establish a scientific and comprehensive personal housing loan credit risk assessment model for the steady development of bank personal loan business and risk prevention and control work. The evaluation system established by various commercial banks has not yet had a unified standard, and there are still some shortcomings, which restrict the healthy development of personal consumption credit business. Through the analysis of the current personal credit risk assessment of commercial banks in China, this paper takes full account of the actual situation of our country while learning from the relative mature system experience of western developed countries and regions. Get a relatively reasonable and comprehensive personal credit risk evaluation index system. The system adds loan status indicators, closer to the housing loan business, reflects the professional nature. At the same time, the state of assets and liabilities are classified and considered to reflect the housing, automobile, bonds and other types of assets and liabilities. On the basis of determining the credit risk evaluation index, this paper uses the RBF radial basis function neural network model based on principal component analysis to predict and evaluate the credit risk. Through the fusion of principal component analysis and RBF radial basis function neural network, the input variables of RBF radial basis function neural network can be screened and reduced. The variable set with large cumulative contribution rate is taken as the input variable of the final network. On this basis, the sample data are trained and tested, and good evaluation and prediction results are obtained by the example data. To provide effective support for the credit risk management of commercial banks.
【學位授予單位】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F832.45

【參考文獻】

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本文編號：1449939