本文關鍵詞：我國商業(yè)銀行信貸風險識別和預警研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信貸風險長期影響著銀行業(yè)的生存和社會的穩(wěn)定,銀行在辦理貸款、貼現(xiàn)、擔保、押匯、信用證等業(yè)務時,因受到各種不確定因素影響,可能無法按期收回本息而形成資金損失,這就會形成授信風險,所以信貸風險的管理仍是銀行信貸業(yè)務活動中最核心內(nèi)容。目前我國商業(yè)銀行信貸風險評價多數(shù)以經(jīng)驗判斷為主,帶有很大的不確定性,要準確評價商業(yè)銀行信貸業(yè)務的風險,提出改善風險管理水平的有效方法,必須要針對國有商業(yè)銀行信貸風險的特點建立一種完善的風險管理系統(tǒng)。本文在借鑒國內(nèi)外信貸風險預警系統(tǒng)研究成果和經(jīng)驗的基礎上,從中國的現(xiàn)狀出發(fā),分析我國商業(yè)銀行信貸風險預警中存在的諸多問題,初步構建商業(yè)銀行信貸風險預警指標體系,由于指標過多,影響后期預警效果,通過粗集理論對其約簡,去掉冗余指標,獲得核心指標,而后利用支持向量機建立預警模型,在建模過程中,采用粒子群算法對支持向量機建模過程中的參數(shù)如懲罰系數(shù)、松弛變量進行尋優(yōu),得到最佳優(yōu)化結果,從而建立粒子群-支持向量機商業(yè)銀行風險預警模型,并利用此模型對某商業(yè)銀行進行信貸風險預警,以證明其可行性和適用性。希望能為我國商業(yè)銀行信貸風險預警指標體系的完善、發(fā)展和商業(yè)銀行信貸風險預警模型研究提供有益的借鑒和參考。
【關鍵詞】：商業(yè)銀行 信貸風險 預警 粒子群-支持向量機
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 選題背景和意義11-12
• 1.1.1 選題背景11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國內(nèi)外信貸風險管理研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 國內(nèi)外信貸風險預警研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 主要研究內(nèi)容和研究方法16-18
• 1.3.1 研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 研究方法和技術路線17-18
• 1.4 本文創(chuàng)新點18-20
• 第2章 相關理論概述20-38
• 2.1 商業(yè)銀行信貸風險定義及分類20-25
• 2.1.1 風險20
• 2.1.2 商業(yè)銀行風險20-21
• 2.1.3 商業(yè)銀行信貸風險定義21-22
• 2.1.4 商業(yè)銀行信貸風險的分類22-24
• 2.1.5《巴塞爾協(xié)議》關于風險管理的主要內(nèi)容24-25
• 2.2 商業(yè)銀行信貸風險的主要特征25-26
• 2.2.1 商業(yè)銀行信貸風險是金融風險中最主要的風險25
• 2.2.2 商業(yè)銀行信貸風險具有客觀必然性25
• 2.2.3 商業(yè)銀行信貸風險具有極強的危害性25-26
• 2.2.4 信貸風險具有可控性26
• 2.3 商業(yè)銀行信貸風險產(chǎn)生的原因26-27
• 2.3.1 內(nèi)部原因26-27
• 2.3.2 外部原因27
• 2.4 粗集理論27-34
• 2.4.1 基本概念27-30
• 2.4.2 決策信息系統(tǒng)及決策表的約簡30-33
• 2.4.3 決策規(guī)則約簡33-34
• 2.5 支持向量機算法34-37
• 2.5.1 基本原理34-36
• 2.5.2 用于回歸估計的支持向量機36
• 2.5.3 核函數(shù)36-37
• 2.6 本章小結37-38
• 第3章 商業(yè)銀行的信貸風險識別38-47
• 3.1 信貸風險識別38-40
• 3.1.1 商業(yè)銀行信貸風險識別內(nèi)涵38
• 3.1.2 商業(yè)銀行信貸風險的成因38-40
• 3.2 商業(yè)銀行信貸風險識別原則40-41
• 3.2.1 全面性原則40
• 3.2.2 綜合性原則40
• 3.2.3 科學性原則40
• 3.2.4 系統(tǒng)化原則40-41
• 3.3 商業(yè)銀行信貸風險因素分析41-42
• 3.3.1 國家相關經(jīng)濟政策及行業(yè)宏觀環(huán)境因素分析41
• 3.3.2 中觀市場行為影響因素分析41-42
• 3.3.3 客戶經(jīng)營狀況及財務狀況等微觀方面影響因素分析42
• 3.4 商業(yè)銀行信貸風險識別流程42-44
• 3.4.1 整體框架43
• 3.4.2 業(yè)務流程43-44
• 3.5 商業(yè)銀行信貸風險識別方法44-46
• 3.5.1 財務指標法44
• 3.5.2 幕景分析法44
• 3.5.3 專家意見法44
• 3.5.4 故障樹分析法44-45
• 3.5.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡信貸風險識別45-46
• 3.6 本章小結46-47
• 第4章 商業(yè)銀行信貸風險預警指標體系建立47-56
• 4.1 商業(yè)銀行信貸風險預警指標體系建立原則47-48
• 4.1.1 系統(tǒng)科學性47
• 4.1.2 簡明合理性47
• 4.1.3 可操作性47-48
• 4.1.4 可預測性48
• 4.2 商業(yè)銀行信貸風險影響因素分析48-49
• 4.2.1 商業(yè)銀行企業(yè)履約能力分析48
• 4.2.2 商業(yè)銀行企業(yè)履約意愿分析48-49
• 4.2.3 商業(yè)銀行自身因素分析49
• 4.3 商業(yè)銀行信貸風險預警指標體系的建立49-54
• 4.3.1 償債能力50
• 4.3.2 現(xiàn)金流量50-51
• 4.3.3 盈利能力51-52
• 4.3.4 營運能力52-53
• 4.3.5 地區(qū)及行業(yè)政策53
• 4.3.6 企業(yè)類型53
• 4.3.7 企業(yè)人員素質(zhì)53-54
• 4.3.8 企業(yè)管理模式54
• 4.4 本章小結54-56
• 第5章 基于粗集-粒子群支持向量機商業(yè)銀行信貸風險預警模型56-61
• 5.1 商業(yè)銀行信貸風險預警各分指標體系構建過程56-57
• 5.1.1 概述56
• 5.1.2 各分指標綜合體系構建56-57
• 5.2 粗集指標約簡57-58
• 5.3 支持向量機商業(yè)銀行信貸風險預警模型58
• 5.4 基于粒子群的支持向量機參數(shù)優(yōu)化58-59
• 5.5 基于粗集-粒子群支持向量機模型商業(yè)銀行信貸風險預警過程59-60
• 5.6 本章小結60-61
• 第6章 商業(yè)銀行信貸風險預警模型實證分析61-69
• 6.1 樣本選取61
• 6.2 數(shù)據(jù)處理61
• 6.3 指標約簡61-63
• 6.4 基于支持向量機的商業(yè)銀行信貸風險預警63-66
• 6.5 建議與對策66-68
• 6.5.1 大對高風險企業(yè)的信貸管理66
• 6.5.2 用預警技術事前評估商業(yè)銀行信貸風險66-67
• 6.5.3 穩(wěn)定并培養(yǎng)高素質(zhì)專業(yè)風險預警人才隊伍67
• 6.5.4 其他具體建議67-68
• 6.6 本章小結68-69
• 結論與展望69-70
• 參考文獻70-75
• 附錄75-76
• 致謝76-77
• 作者簡介77
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和科研成果77-78

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本文編號：297099