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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究 ——以江西某商業(yè)銀行為例

發(fā)布時(shí)間:2021-12-30 00:07
  我國自從進(jìn)行改革開放以來,人民生活水平不斷提高,我國人民的觀念逐漸發(fā)生改變,利用信貸這一方式來改善自身生活條件已經(jīng)成為了我國居民的一種重要的生活方式。而隨著我國個(gè)人信貸市場的不斷擴(kuò)大,商業(yè)銀行作為我國金融板塊的重要組成部分,在如何有效管理個(gè)人信貸信用風(fēng)險(xiǎn)上遇到了很大的挑戰(zhàn)。如何建立一個(gè)高效的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型來正確對(duì)個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,是商業(yè)銀行在新形勢下所需要面對(duì)的難題。本文從目前我國商業(yè)銀行在個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)方面的管理現(xiàn)狀出發(fā),在前人研究基礎(chǔ)上,通過優(yōu)化個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,構(gòu)建一個(gè)以個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型為核心的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制體系。本文主要包括以下幾個(gè)方面:第一,介紹商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警相關(guān)概念以相關(guān)文獻(xiàn)綜述。第二,從商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)成因角度出發(fā),結(jié)合我國在個(gè)人信貸市場上的相關(guān)特征及發(fā)展現(xiàn)狀,分析我國商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀及管理中存在的相關(guān)問題。第三,以國內(nèi)外在個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制指標(biāo)的相關(guān)研究為基礎(chǔ),結(jié)合我國商業(yè)銀行在個(gè)人信貸業(yè)務(wù)上的特點(diǎn),建立商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制的指標(biāo)體系。第四,建立商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,對(duì)商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,通過對(duì)... 

【文章來源】:江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】:93 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究 ——以江西某商業(yè)銀行為例


論文框架

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究 ——以江西某商業(yè)銀行為例


圖3.1個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)成因機(jī)制

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究 ——以江西某商業(yè)銀行為例


我國個(gè)人信貸規(guī)模占社會(huì)總信貸規(guī)模比重

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]國內(nèi)個(gè)人信用評(píng)分機(jī)制的規(guī)范研究[J]. 張曉冉.  征信. 2019(06)
[2]基于交叉驗(yàn)證網(wǎng)格尋優(yōu)支持向量機(jī)的產(chǎn)品銷售預(yù)測[J]. 張文雅,范雨強(qiáng),韓華,張斌,崔曉鈺.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(05)
[3]基于支持向量機(jī)的會(huì)計(jì)信息失真識(shí)別研究[J]. 張志恒,鄧啟蘭.  財(cái)會(huì)通訊. 2019(13)
[4]國內(nèi)城市個(gè)人信用評(píng)分指標(biāo)體系和應(yīng)用場景研究[J]. 朱浩,黃險(xiǎn)峰,陳彥舟.  征信. 2019(04)
[5]信用風(fēng)險(xiǎn)度量與我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理[J]. 陳欣.  納稅. 2018(16)
[6]中國消費(fèi)信貸市場發(fā)育研究[J]. 李楊,劉國亮.  山東社會(huì)科學(xué). 2017(09)
[7]我國商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[J]. 李梓銘.  時(shí)代金融. 2015(29)
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[9]商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J]. 周小舟.  甘肅金融. 2014(05)
[10]基于Lasso-logistic模型的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法[J]. 方匡南,章貴軍,張惠穎.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2014(02)

博士論文
[1]商業(yè)銀行個(gè)人信用評(píng)分系統(tǒng)的優(yōu)化研究[D]. 許佩.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論與方法的拓展研究[D]. 帥理.電子科技大學(xué) 2015
[3]商業(yè)銀行個(gè)人信用評(píng)估組合預(yù)測方法研究[D]. 姜明輝.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和預(yù)警[D]. 甘薔.浙江大學(xué) 2019
[2]城市商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 陳鐘敏.浙江大學(xué) 2019
[3]商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[D]. 趙楠.江西理工大學(xué) 2019
[4]我國商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)級(jí)體系研究[D]. 李梓銘.西安建筑科技大學(xué) 2016
[5]基于支持向量機(jī)模型的我國商業(yè)銀行個(gè)人信貸信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制研究[D]. 葛青青.上海師范大學(xué) 2015
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P信貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型研究[D]. 張瀾覺.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2015
[7]PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究[D]. 郭陽.廈門大學(xué) 2009
[8]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)控制模型[D]. 曹佳.北京化工大學(xué) 2008
[9]消費(fèi)信貸信用風(fēng)險(xiǎn)分析及其防范對(duì)策研究[D]. 謝萌.武漢理工大學(xué) 2007
[10]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人信用評(píng)估模型的研究[D]. 劉冉.大連海事大學(xué) 2007



本文編號(hào):3557091

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